[发明专利]一种基于动态窗口的重力传感器数据平滑处理算法

说明书

本发明公开了一种基于动态窗口的重力传感器数据平滑处理算法，要解决的是现有数据平滑处理算法的使用效果达不到人们预期的问题。本发明的核心思想是利用动态窗口判断一段重力数据是否是稳定的，如果是则取该段重力数据的平均值作为稳定态的值，若不是稳定的则丢掉该段重力数据。本发明的方法计算速度快，可以很好地判断重力数据的稳定程度，从而可以从重力数据中提取出处于稳定态的数据，进而提升商品识别准确率；本发明占用的内存小，并且内存可以循环利用，空间利用率高，使用前景广阔。

技术领域

本发明涉及无人售货柜领域，具体是一种基于动态窗口的重力传感器数据平滑处理算法。

背景技术

随着人们生活水平的提高和人们经济收入的增加，人们拥有了越来越多的金钱来购买自己需要的产品，零售业也得到长足发展，零售业是指通过买卖形式将工农业生产者生产的产品直接售给居民作为生活消费用或售给社会集团供公共消费用的商品销售行业。

零售业为人们的生活带来了便利，但是随着科技的发展，零售业也产生了新的变化。无人售货柜受到了广大用户的喜爱，是商品零售业的未来发展方向。

基于重力传感器的无人售货柜是其中常见的一种，凭借它的成本低、准确率高等优势受到大家的青睐，目前在市场上比较流行。

基于重力传感器的无人售货柜在工作过程中需要对大量的重力数据进行分析处理，这些重力数据是由重力传感器实时上传给云端服务器的，受到硬件设备、外部环境、用户行为等的影响，重力数据中会出现一些剧烈波动数据，这些剧烈波动的数据对后续的商品识别会产生很大的负面影响，因此数据平滑处理算法显得尤为必要，现有的数据平滑处理算法虽然具有一定的作用，但是使用效果仍然达不到人们的预期，进而影响商品的识别准确率。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于动态窗口的重力传感器数据平滑处理算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种基于动态窗口的重力传感器数据平滑处理算法，具体步骤如下：

步骤一，在售货柜的处理器设置系统参数，系统参数包括滤波窗口大小、稳态阈值、系统采样率和最少稳定点个数；

步骤二，在处理器内申请一块内存并且构建一个循环存储区，存储所有的重力值原始数据；

步骤三，构建动态窗口window,即一个数组，设置动态窗口window的长度为WINDOW_SIZE；

步骤四，对重力值原始数据利用构建的动态窗口window从头到尾进行数据读取，每次向前滑动一个单元，每次读取动态窗口window的长度数量的重力值原始数据；

步骤五，判断动态窗口window的初始位和动态窗口window的长度范围内最大值和最小值之差是否小于稳态阙值，若最大值和最小值之差小于稳态阙值，则判断动态窗口window内的数据稳定，该动态窗口window是一个稳定点，取窗口平均值作为稳定点数据存储起来，并且对稳定点个数进行计数；

步骤六，若最大值和最小值之差大于稳态阙值，则判断动态窗口window内的数据不稳定，停止稳定点个数计数，此时将所有稳定点的数量与最少稳定点个数进行对比，如果所有稳定点的数量不小于最少稳定点个数，表明重力传感器的数据稳定，此时取出存储的所有稳定点的数值，计算平均值，得到了一个最终值，就是本算法要得到的稳定态的值，若所有稳定点的数量小于最少稳定点个数，表明重力传感器的数据不稳定，此时清空存储的所有稳定点数据，并将稳定点的数量清零；

步骤七，动态窗口window继续向前滑动，重复步骤五和步骤六。

作为本发明实施例进一步的方案：滤波窗口大小的数值为10，表示一个窗口可以容纳10个离散的重力值。