acceleration_list = [1,2,3,4,5]
velocity_list = [sum(acceleration_list[:i]) for i in range(len(acceleration_list))]
上面的假设是每秒钟抽取一次样本(或者你想要的任何时间单位)。如果采样时间不同,修改如下
time_between_samples = 0.1
acceleration_list = [1,2,3,4,5]
velocity_list = [sum(acceleration_list[:i]) * time_between_samples for i in range(len(acceleration_list))]
是的,有办法!它被称为“数值积分”,这句话应该能让你找到你需要的工具或自己制作。
wikipedia文章有一些在离散数据上实现集成的很好的例子。例如,可以从矩形规则或梯形规则开始:
https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_integration
就像任何积分一样,会有一个未知常数(初始速度)。
下面是使用Python的许多可能解决方案之一:scipy.integrate:
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/integrate.html
所以。假设采样率为10赫兹,我就是这样做的。
有了一些假设,事情就简单了。例如
1)如果您的样品在时间上是等距的, 2) 你知道每次测量的间隔时间, 3) 初始速度为零
您可以简单地从列表的开头到当前时间的总和,如下所示:
上面的假设是每秒钟抽取一次样本(或者你想要的任何时间单位)。如果采样时间不同,修改如下
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