Kinematic 연구의 위치 데이터에서 파생된 속도 및 가속 방법

Kinematic 연구에서 객체 이동이 시간이 지남에 따라 위치 데이터를 분석하는 방법을 이해하십시오. 이 데이터의 속도와 가속은 객체의 모션 특성에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 문서는 위치 측정에서 이러한 수량을 얻기 위해 사용되는 기본 방법을 설명합니다.

캘리포니아

Velocity는 시간에 대한 위치의 변화의 속도를 나타냅니다. 분리 위치 데이터에서 각측정속도를 계산하기 위해 수치 차이는 사용됩니다. 가장 일반적인 방법은 작은 시간 간격으로 위치의 변화에 대해 유도하여 파생되는 finite 차이 방법입니다.

예를 들어, 두 점 사이의 평균 속도는 다음과 같이 계산 될 수 있습니다.

v ≈ (x₂]] - x_]1]) / (t_]2] - t_]]1]]]

더 부드러운 결과, 중앙 차이 방법 또는 더 고급 필터링 기술은 데이터의 소음을 줄이기 위해 적용 될 수 있습니다.

가속도는 시간 이상 각측정속도의 변화의 비율입니다. 각측정속도와 유사하면, 그것은 각측정속도 자료의 차별화에 의해 파생될 수 있습니다. 각측정속도 자료의 수치 차이는 가속값을 산출합니다.

discrete 자료 사용하기, 가속도는 다음과 같이 대략적으로 일 수 있습니다:

] ≈ (v[₂]] - v_]1]) / (t_]2] - t_]]1]]]

수력화는 결과가 발생될 수 있는 데이터에 소음을 증폭합니다. 이동 평균 또는 저수도 필터와 같은 매끄럽게 하는 기술을 적용해서, 유래물의 질을 개량하는 것을 돕습니다. 또한, 적합한 시간 간격을 선택하면 정확도와 소음 감소를 균형을 잡는 결정합니다.