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加工中运动数据的快速傅里叶变换算法/库? (重新发布)

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我之前发布过有关使用Processing和Leap Motion https://www.leapmotion.com/的信息,以便构建一个可以检测手颤的应用程序 . 我相信我需要执行FFT才能工作 . 我在Processing中只知道一个是Minim,但那是声音数据 . 到目前为止,我对这个话题一无所知(我一直在看你的教程解释FFT如何全天工作我发誓我会做梦http://www.youtube.com/watch?v=TsMXQfnmOiQtonight)但是据我所知到目前为止我认为Minim不会起作用我的动作数据 .

到目前为止,我已经使用Leap Motion api将以下数据记录到csv文件中:

  • palmVelocity - 手掌的速度,以毫米/秒为单位 .

  • palmPosition - 以毫米为单位测量的手掌中心
    飞跃起源 .

  • palmNormal - 垂直于手掌形成的平面的矢量 . 矢量指向掌心向下 .

  • 方向 - 从手掌中心指向手指的矢量 .

  • 时间 - 以毫秒为单位

从我从FFT教程和潜伏的stackoverflow中获得的一点点开始,我相信这是我需要做的所有数据分析(还有一堆其他的手部位置数据我也可以得到,但我认为这些都是我需要的问题) . 所以我的具体问题如下:

  • 我是否需要进行FFT以测量变化的手部动作以检测震颤(通常由身体残疾引起的不自主的肌肉运动) . 请解释原因 .

  • Processing中唯一的FFT库是我所知道的Minin,它专为声音而设计,所以它对我的情况不起作用吗?

  • 推荐一个适合我情况的图书馆 .

有人向我提到过Kiss FFT,它不是特定于音频的,但它是用C编写的,我想不惜一切代价避免大声笑(我已经足够混淆了) .

提前致谢

1 回答

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    • 我不确定你是否必须运行FFT来检测震颤 . 傅里叶变换和自相关函数密切相关 . 通过查看数据的自相关函数,您可以获得有关频率的相同信息,但我不确定这会更容易 . 也许 - 你不需要处理复杂的数字 .

    • 我不知道 .

    • 你看过Apache Commons吗?我推荐2.2库 . 我稳定的是've heard the more recent version isn' . 我想在我将库下载到Processing文件夹后,我必须重命名它,将破折号和点改为下划线,然后在其中创建一个名为"Library"的文件夹,然后将commons jar文件放入其中 .

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