Le principal avantage de la transformée en ondelettes (TO) par rapport à la transformée de Fourier rapide (FFT) est sa capacité à préserver les informations temporelles lors de l'analyse des fréquences. Alors que la FFT décompose efficacement les fréquences du signal, elle perd le « quand » — le moment précis des événements. La TO utilise une analyse multi-échelle pour fournir simultanément des caractéristiques temporelles et fréquentielles, ce qui est essentiel pour interpréter la nature complexe et non stationnaire du mouvement humain.
La démarche humaine est rarement constante ; elle change brusquement en fonction du terrain et de l'intention. La transformée en ondelettes excelle en capturant ces changements soudains — tels qu'une glissade ou un faux pas — que la transformée de Fourier rapide manque souvent en moyennant les fréquences sur le temps.
Analyse des signaux non stationnaires
La nature du mouvement humain
Les signaux de mouvement humain sont généralement non stationnaires, ce qui signifie qu'ils changent de manière imprévisible au fil du temps. Un soldat courant sur un terrain plat produit un profil de signal différent de celui qui grimpe sur un terrain rocheux.
La limitation de la FFT
La FFT suppose que les signaux sont stationnaires ou répétitifs sur la fenêtre d'analyse. Elle offre une excellente résolution fréquentielle mais ne permet pas de savoir quand une fréquence spécifique s'est produite.
La solution des ondelettes
La TO traite le signal comme une entité dynamique. Elle permet aux ingénieurs d'analyser l'évolution des composantes fréquentielles au fil du temps, fournissant une image complète du mouvement de l'utilisateur.
Capture des événements transitoires
Détection des dangers soudains
Dans les environnements industriels et tactiques, les points de données les plus critiques sont souvent les événements transitoires. Il s'agit d'anomalies de courte durée, telles qu'une glissade soudaine, un faux pas ou un changement rapide de direction.
Analyse multi-échelle
La TO fonctionne comme un outil multi-échelle. Elle peut examiner la « vue d'ensemble » du cycle de la démarche tout en se concentrant simultanément sur les détails fins.
Localisation précise
Étant donné que la TO maintient la localisation temporelle, elle peut identifier le moment exact où un événement transitoire se produit. Cette capacité est idéale pour identifier l'instant où la traction est perdue.
Amélioration de la précision de la classification
Localisation des nœuds anormaux
Lors du traitement de données provenant de terrains complexes, il ne suffit pas de savoir qu'une anomalie s'est produite ; il faut savoir où elle s'est produite. La TO localise avec précision ces nœuds de mouvement anormaux au sein du cycle de la démarche.
Extraction de caractéristiques supérieure
En fournissant des caractéristiques temps-fréquence conjointes, la TO offre un ensemble de données plus riche pour les algorithmes de classification. Cela améliore considérablement la capacité du système à distinguer la marche normale des anomalies potentiellement dangereuses.
Comprendre les compromis
Intensité de calcul
Bien que la TO offre des détails supérieurs, elle est mathématiquement plus complexe que la FFT. Cela peut nécessiter plus de puissance de traitement, ce qui peut avoir un impact sur l'autonomie de la batterie des systèmes embarqués à faible consommation d'énergie présents dans les chaussures.
Complexité de la mise en œuvre
La FFT est un algorithme standard et distinct. La TO nécessite la sélection d'une "ondelette mère" spécifique, adaptée à la forme du signal, ce qui ajoute une couche de complexité à la phase de conception.
Faire le bon choix pour votre projet
Pour déterminer quelle méthode de transformée est la meilleure pour votre application de chaussures intelligentes, tenez compte des exigences spécifiques de votre utilisateur final.
- Si votre objectif principal est le suivi de la cadence de base ou de l'état stable : La FFT offre une solution de calcul efficace pour le suivi général de l'activité où la précision temporelle n'est pas critique.
- Si votre objectif principal est la sécurité, la détection de glissade ou les manœuvres tactiques : La TO est le choix nécessaire pour capturer les événements transitoires et non stationnaires requis pour une détection d'anomalies de haute précision.
En choisissant le bon outil d'extraction de caractéristiques, vous transformez les données brutes des capteurs en informations de sécurité fiables et en temps réel.
Tableau récapitulatif :
| Caractéristique | Transformée de Fourier Rapide (FFT) | Transformée en Ondelettes (TO) |
|---|---|---|
| Type de signal | Idéale pour les signaux stationnaires/répétitifs | Excellente avec les signaux non stationnaires/dynamiques |
| Localisation temporelle | Non (Perd le « quand » des événements) | Oui (Préserve le moment précis des événements) |
| Niveau de détail | Moyenne globale des fréquences | Analyse multi-échelle (Vue d'ensemble + Détails fins) |
| Application | Suivi de cadence et d'activité de base | Sécurité, détection de glissade et manœuvres tactiques |
| Complexité | Demande de calcul moins importante | Complexité mathématique/de traitement plus élevée |
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