本申请公开了一种数据降采样方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域。该方法应用于设置有惯性传感器的AR智能泳镜，包括：采集惯性传感器传输的游泳数据；窗口划分游泳数据并获取多个窗口数据；确定各窗口数据对应的降采样因子；根据降采样因子确定对应的平均绝对值误差；当平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，对游泳数据进行降采样。此时，确保平均绝对值误差满足条件，并实现在肢体动作小的时候，某些轴波动小的数据，大间隔保存，保存更少的数据，得到更大的压缩比；某些轴波动大的数据，小间隔保存，得到更小的压缩误差，实现同时考虑压缩误差和压缩比，进而得到对数据进行降采样操作时合适的降采样因子对数据进行降采样。行降采样。行降采样。
【技术实现步骤摘要】
一种数据降采样方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种数据降采样方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]AR智能泳镜中，设置的6轴的惯性传感器(Inertial Measurement Unit，IMU)可以提供加速度和角速度等数据，当IMU的配置帧率较高时，可以获得更多、更加细致的数据；但此时需要对大量数据的进行传输和处理，带来巨大数据处理负担。现有的降采样方法能够降低数据处理负担，该方法通过对数据进行压缩，通过线性插值恢复数据，此时，是以固定采样间隔保存数据并对数据进行压缩；对固定采样间隔中的数据进行线性插值，恢复出数据。此时全部数据均采用固定的降采样因子，不能根据实际数据的波动情况，对数据降采样，获得合适的压缩比和压缩误差。
[0003]鉴于上述存在的问题，寻求如何同时考虑压缩误差和压缩比，进而得到对数据进行降采样操作时合适的降采样因子对数据进行降采样是本领域技术人员竭力解决的问题。
技术实现思路
[0004]本申请的目的是提供一种数据降采样方法、装置、设备及介质，用于同时考虑降低压缩误差和降低增大压缩比，进而得到对数据进行降采样操作时合适的降采样因子对数据进行降采样。
[0005]为解决上述技术问题，本申请提供一种数据降采样方法，应用于设置有惯性传感器的AR智能泳镜，包括：
[0006]采集惯性传感器传输的游泳数据；
[0007]窗口划分游泳数据并获取多个窗口数据；
[0008]确定各窗口数据对应的降采样因子；
[0009]根据降采样因子确定对应的平均绝对值误差；
[0010]当平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，对游泳数据进行降采样。优选地，当平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，对游泳数据进行降采样包括：
[0011]当平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，提取降采样因子中的最大值；
[0012]根据最大值对游泳数据进行降采样。
[0013]优选地，在根据降采样因子确定平均绝对值误差之后，还包括：
[0014]当平均绝对值误差未处于预设平均绝对值误差区间时，提取降采样因子中的最大值和降采样因子中的最小值；
[0015]根据最大值和最小值确定降采样因子中的中间值；
[0016]根据中间值对游泳数据进行降采样。
[0017]优选地，在窗口划分游泳数据并获取多个窗口数据之前，还包括：
[0018]划分游泳数据并获取多段划分数据，其中，划分数据的个数大于窗口数据的个数。
[0019]优选地，对窗口划分游泳数据并获取多个窗口数据包括：
[0020]基于离散傅里叶变换原理，确定划分数据对应的频谱向量；
[0021]获取当前窗口中包含的全部划分数据以及当前窗口中全部划分数据对应的频谱向量；
[0022]根据划分数据对应的频谱向量确定当前窗口的频谱向量；
[0023]根据当前窗口的频谱向量和下一段划分数据对应的频谱向量对划分数据进行窗口划分，得到多个窗口数据。
[0024]优选地，在根据当前窗口的频谱向量和下一段划分数据对应的频谱向量对划分数据进行窗口划分之后，在得到多个窗口数据之前，还包括：
[0025]对当前窗口的频谱向量和下一段划分数据对应的频谱向量做差，得到差值；
[0026]判断差值是否超出表征频谱向量之间距离的距离阈值；
[0027]若是，则确定下一段划分数据对应的频谱向量不属于当前窗口，并更新当前窗口的下一个窗口的频谱向量为下一段划分数据对应的频谱向量；
[0028]若否，则确定下一段划分数据对应的频谱向量属于当前窗口，并更新当前窗口的频谱向量，其中，更新后的当前窗口的频谱向量包含下一段划分数据对应的频谱向量。
[0029]优选地，在更新当前窗口的下一个窗口的频谱向量为下一段划分数据对应的频谱向量之后，还包括：输出提示信息。为解决上述技术问题，本申请还提供了一种数据降采样装置，应用于设置有惯性传感器的AR智能泳镜，包括：
[0030]第一采集模块，用于采集惯性传感器传输的游泳数据；
[0031]第一窗口划分模块，用于窗口划分游泳数据并获取多个窗口数据；
[0032]第一确定模块，用于确定各窗口数据对应的降采样因子；
[0033]第二确定模块，用于根据降采样因子确定对应的平均绝对值误差；
[0034]第一降采样模块，用于当平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，对游泳数据进行降采样。
[0035]此外，该装置还包括以下模块：
[0036]优选地，当平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，对游泳数据进行降采样包括：
[0037]第一提取模块，用于当平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，提取降采样因子中的最大值；
[0038]第二降采样模块，用于根据最大值对游泳数据进行降采样。
[0039]优选地，在根据降采样因子确定平均绝对值误差之后，还包括：
[0040]第二提取模块，用于当平均绝对值误差未处于预设平均绝对值误差区间时，提取降采样因子中的最大值和降采样因子中的最小值；
[0041]第三确定模块，用于根据最大值和最小值确定降采样因子中的中间值；
[0042]第三降采样模块，用于根据中间值对游泳数据进行降采样。
[0043]优选地，在窗口划分游泳数据并获取多个窗口数据之前，还包括：
[0044]划分模块，用于划分游泳数据并获取多段划分数据，其中，划分数据的个数大于窗口数据的个数。
[0045]优选地，窗口划分游泳数据并获取多个窗口数据包括：
[0046]第四确定模块，用于基于离散傅里叶变换原理，确定划分数据对应的频谱向量；
[0047]获取模块，用于获取当前窗口中包含的全部划分数据以及当前窗口中全部划分数据对应的频谱向量；
[0048]第五确定模块，用于根据划分数据对应的频谱向量确定当前窗口的频谱向量；
[0049]第二窗口划分模块，用于根据当前窗口的频谱向量和下一段划分数据对应的频谱向量对划分数据进行窗口划分，得到多个窗口数据。
[0050]优选地，在根据当前窗口的频谱向量和下一段划分数据对应的频谱向量对划分数据进行窗口划分之后，在得到多个窗口数据之前，还包括：
[0051]做差模块，用于对当前窗口的频谱向量和下一段划分数据对应的频谱向量做差，得到差值；
[0052]判断模块，用于判断差值是否超出表征频谱向量之间距离的距离阈值；
[0053]若是，则触发第六确定模块，用于确定下一段划分数据对应的频谱向量不属于当前窗口，并更新当前窗口的下一个窗口的频谱向量为下一段划分数据对应的频谱向量；
[0054]若否，则触发第七确定模块，用于确定下一段划分数据对应的频谱向量属于当前窗口，并更新当前窗口的频谱向量，其中，更新后的当前窗口的频谱向量包含下一段划分数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据降采样方法，其特征在于，应用于设置有惯性传感器的AR智能泳镜，包括：采集惯性传感器传输的游泳数据；窗口划分所述游泳数据并获取多个窗口数据；确定各所述窗口数据对应的降采样因子；根据所述降采样因子确定对应的平均绝对值误差；当所述平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，对所述游泳数据进行降采样。2.根据权利要求1所述的数据降采样方法，其特征在于，所述当所述平均绝对值误差处于预设平均绝对值误差区间时，对所述游泳数据进行降采样包括：当所述平均绝对值误差处于所述预设平均绝对值误差区间时，提取所述降采样因子中的最大值；根据所述最大值对所述游泳数据进行降采样。3.根据权利要求2所述的数据降采样方法，其特征在于，在所述根据所述降采样因子确定对应的平均绝对值误差之后，还包括：当所述平均绝对值误差未处于所述预设平均绝对值误差区间时，提取所述降采样因子中的所述最大值和所述降采样因子中的最小值；根据所述最大值和所述最小值确定所述降采样因子中的中间值；根据所述中间值对所述游泳数据进行降采样。4.根据权利要求1所述的数据降采样方法，其特征在于，在所述窗口划分所述游泳数据并获取多个窗口数据之前，还包括：划分所述游泳数据并获取多段划分数据，其中，所述划分数据的个数大于所述窗口数据的个数。5.根据权利要求4所述的数据降采样方法，其特征在于，所述窗口划分所述游泳数据并获取多个窗口数据包括：基于离散傅里叶变换原理，确定所述划分数据对应的频谱向量；获取当前窗口中包含的全部所述划分数据以及所述当前窗口中全部所述划分数据对应的所述频谱向量；根据所述划分数据对应的所述频谱向量确定所述当前窗口的频谱向量；根据所述当前窗口的频谱向量和下一段所述划分数据对应的所述频谱向量对所述划分数据进行窗口划分，得到多个所述窗口数据。6.根据权利要求5所述的数据降采样...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏一振，申屠晗，钟家跃，张卓鹏，
申请(专利权)人：杭州光粒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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