本申请公开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：获取惯性传感器采集的游泳数据并划分，得到划分数据，得到窗口划分后的窗口数据，对各窗口数据赋予预设降采样频率，此时，避免了使用相同的采样周期，避免增大压缩误差和增大压缩比；根据预设降采样频率确定窗口数据的得分，并提取全部得分中的最大值对应的降采样频率，作为实际降采样频率，以便于根据实际降采样频率对游泳数据降采样。由于压缩误差和压缩比的数值依赖于采样频率，对窗口数据赋予多个预设降采样频率实现了同时考虑降低压缩误差和降低压缩比，进而得到对数据进行降采样操作时合适的实际采样频率。际采样频率。际采样频率。
【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，装配的传感器设备有6轴的惯性传感器(Inertial Measurement Unit，IMU)。为了得到及时准确的运动状态，惯性传感器可配置较高的帧率；例如，IMU最高可配置1000HZ，IMU的6轴数据，在1s内可传输6000个数据。大量数据的传输和处理，对嵌入式设备都是一种负担。为了减轻这种负担，一方面可以配置较低的帧率，但这必然会丢失数据反映出的动作细节；另一方面可以先对数据进行压缩，采用降采样的方法获取其中的部分数据；然后，对数据进行线性插值恢复。降采样恢复后的数据，与原数据差值的平均绝对值，称为压缩误差；降采样保存的数据大小和原数据大小的比值，称为压缩比。压缩误差和压缩比是降采样过程中两项重要指标，两者之间是此消彼长的关系。佩戴AR智能泳镜游泳过程中，IMU的高频率数据用于判断转身、划水次数、泳姿指标时候，大量的数据对于微控制单元(Microcontroller Unit，MCU)的存储和传输带来很大的挑战；因此可以采用降采样的方法处理数据，获得轻量的有用数据。在一条完整的游泳数据中，只采用一种降采样频率去处理，会使得不同频率分量的数据，以相同的采样周期进行降采样，即数据快速变化和缓慢变化阶段都用相同采样周期采样，造成增大压缩误差和增大压缩比的弊端。为了减少数据的压缩误差，通常采用更大的采样频率；为了得到更小的压缩比，需要采用更小的采样频率。因此，获得小的压缩误差的基础上，又得到较小的压缩比，是一个难题。
[0003]鉴于上述存在的问题，寻求如何同时考虑降低压缩误差和降低压缩比，进而得到对数据进行降采样操作时合适的采样频率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压缩比，进而得到对数据进行降采样操作时合适的采样周期。
[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]获取惯性传感器采集的游泳数据；
[0007]划分游泳数据，并得到多段划分后的划分数据；
[0008]对划分数据进行窗口划分，得到多个窗口数据，其中，窗口数据的个数不大于划分数据的个数；
[0009]对每个窗口数据赋予多个预设降采样频率；
[0010]根据预设降采样频率确定窗口数据的得分，并提取全部得分中的最大值对应的降采样频率，作为实际降采样频率，以便于根据实际降采样频率对游泳数据降采样。
[0011]优选地，对划分数据进行窗口划分，得到多个窗口数据包括：
[0012]基于离散傅里叶变换原理，确定划分数据对应的频谱向量；
[0013]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；
[0014]根据划分数据对应的频谱向量确定当前窗口的频谱向量；
[0015]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。
[0016]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：
[0017]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；
[0018]判断差值是否超出表征频谱向量之间距离的距离阈值；
[0019]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；
[0020]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。
[0021]优选地，在确定下一段划分数据对应的频谱向量不属于当前窗口之后，还包括：
[0022]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。
[0023]优选地，在确定下一段划分数据对应的频谱向量属于当前窗口之后，还包括：
[0024]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。
[0025]优选地，根据划分数据对应的频谱向量确定当前窗口的频谱向量包括：
[0026]对全部划分数据对应的频谱向量取平均值，并将平均值设置为当前窗口的频谱向量。
[0027]优选地，划分游泳数据包括：
[0028]对游泳数据以预设长度进行划分。
[0029]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]第一获取模块，用于获取惯性传感器采集的游泳数据；
[0031]第一划分模块，用于划分游泳数据，并得到多段划分后的划分数据；
[0032]第一窗口划分模块，用于对划分数据进行窗口划分，得到多个窗口数据，其中，窗口数据的个数不大于划分数据的个数；
[0033]赋值模块，用于对每个窗口数据赋予多个预设降采样频率；
[0034]确定并提取模块，用于根据预设降采样频率确定窗口数据的得分，并提取全部得分中的最大值对应的降采样频率，作为实际降采样频率，以便于根据实际降采样频率对游泳数据降采样。
[0035]此外，该装置还包括以下模块：
[0036]对划分数据进行窗口划分，得到多个窗口数据包括：
[0037]第一确定模块，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；
[0038]第二获取模块，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；
[0039]第二确定模块，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；
[0040]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。
[0041]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：
[0042]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；
[0043]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；
[0044]若是，则触发第三确定模块，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；
[0045]若否，则触发第四确定模块，用于确定下一段划分数据对应的频谱向量属于当前窗口。
[0046]优选地，在确定下一段划分数据对应的频谱向量不属于当前窗口之后，还包括：
[0047]第一更新模块，用于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。
[0048]优选地，在确定下一段划分数据对应的频谱向量属于当前窗口之后，还包括：
[0049]第二更新模块，用于更新当前窗口的频谱向量，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：获取惯性传感器采集的游泳数据；划分所述游泳数据，并得到多段划分后的划分数据；对所述划分数据进行窗口划分，得到多个窗口数据，其中，所述窗口数据的个数不大于所述划分数据的个数；对每个所述窗口数据赋予多个预设降采样频率；根据所述预设降采样频率确定所述窗口数据的得分，并提取全部所述得分中的最大值对应的降采样频率，作为实际降采样频率，以便于根据所述实际降采样频率对所述游泳数据降采样。2.根据权利要求1所述的数据降采样方法，其特征在于，所述对所述划分数据进行窗口划分，得到多个窗口数据包括：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。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之后，在所述得到多个所述窗口数据之前，还包括：对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做差，得到差值；判断所述差值是否超出所述表征所述频谱向量之间距离的距离阈值；若是，则确定下一段所述划分数据对应的所述频谱向量不属于所述当前窗口；若否，则确定下一段所述划分数据对应的所述频谱向量属于所述当前窗口。4.根据权利要求3所述的数据降采样方法，其特征在于，在所述确定下一段所述划分数据对应的所述频谱向量不属于所述当前窗口之后，还包括：更新所述当前窗口的下一个窗口的频谱...
【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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。