Arduino accelerometer naar vibratie conversie

[DerSteyn]

Ik ben bezig met een project met betrekking tot Parkinson en andere trillingziektes. Ik zit echter met een probleem waar ik niet uit kom: het meten van de trilling.

Het idee is om een band te hebben die trilt op de frequentie waar de patient mee trilt. Ik kwam met het idee om een accelerometer te gebruiken, die dan met behulp van een berekening de frequentie achterhaalt. Dit kan dan weer gebruikt worden om de trilmotortjes op dezelfde frequentie te laten trillen.

Alleen bij de berekening gaat het fout. Ik heb een paar papers op internet kunnen vinden waar ze de accelerometer laten trillen en die dan met behulp van matlab/labview omzetten in een frequentie. Ik wil echter zo veel mogelijk op de arduino doen en het liefst geen PC gebruiken.

Als volgende idee kwam ik om een interval te pakken van bv 1seconde, daar alle waardes opslaan. Vanuit die waardes dan de plekken zoeken waar de acceleratie 0 is of flink afneemt (dan weet je de top van de trilling), dat meerdere keren doen totdat je een frequentie kan berekenen. Alleen heb ik mijn twijfels of dit in praktijk zal werken.

Heeft iemand enig idee hoe ik dit het beste kan aanpakken?

[SA007]

Ik denk dat wat je zoekt FFT of 'fast fourier transform' heet.

Zijn wel wat voorbeelden te vinden, ruwweg mik je een dataset erin en je krijgt de frequentiecomponenten eruit.

[Springuin]

Op een Arduino (uno) een goede fft doen is lastig, een makkelijker algorithme voor het bepalen van de hoofdfrequentie is op basis van nuldoorgang, met inachtneming van de pieken die daarna komen. Een voorbeeld hiervoor staat/stond in de SBR richtlijn voor het meten van trillingen aan gebouwen. Het lukt me nu even niet op op te zoeken, maar weet dus dat er makkelijkere methoden zijn die een behoorlijk antwoord kunnen geven.

[itcouldbeanyone]

Ik zou gewoon je signaal eerst smoothen met een basic kalman filter
Dus X= 0,9* previous value + 0.1* current value

Hier iets van 6 waarder loggen in een array, vergelijk elk van die waarde, om te kijken waneer je een piek of een dal zojuist hebt gelogd.
Leg op dat punt de tijd vast en tel die door totdat je weer een nieuwe piek of dal hebt gevonden.
Op basis van tijd weet je dan je frequency.

[ Voor 24% gewijzigd door itcouldbeanyone op 05-10-2018 22:53 ]