Java 将加速度随时间转换为速度或代码中的速度

我有来自传感器的加速度数据。X Y&Z。我在Y轴上移动传感器。大部分是直线。所以我忽略了x&z

根据传感器文件5.2.1加速度输出：

---

ax=（（AxH速度是加速度的积分。如果初始速度为0，则可以使用（*）；加速度函数的面积来计算速度

对于常规功能

fx

，您可以执行以下操作：

public static double RiemannIntegration
    (Func<double, double> fx,
     double x0,
     double x1,
     double step)
{
    var previous = x0;
    var res = 0d;
    var semiStep = step / 2;

    for (var x = x0 + step; x < x1; x += step)
    {
        res += semiStep * (fx(x) + fx(previous));
        previous = x;
    }

    res += (x1 - previous) / 2 * (fx(x1) + fx(previous));
    return res;
}

更新：根据您的评论，您最终希望评估所覆盖的距离。您可以通过积分两倍加速度来完成此操作，但为此，您实际上需要返回积分曲线，而不是总值。以下实现将完成此操作：

public static IEnumerable<(double X, double Y)> RiemannIntegration(
    (double X, double Y)[] xy, double initialValue)
{
    var res = initialValue;
    yield return (xy[0].X, initialValue);

    for (var i = 1; i < xy.Length; i++)
    {
        res += (xy[i].X - xy[i - 1].X) * (xy[i].Y + xy[i - 1].Y) / 2;
        yield return (xy[i].X, res);
    }
}

---

（*）所提出的算法并不完全是黎曼积分，我使用的是梯形区域，黎曼积分实际上使用的是高度等于时间间隔中心函数值的矩形区域。

你需要对力进行积分，积分会增加大量误差，它只在几秒钟内有用。加速度计这不是获得速度的合适传感器。如果你有GPS，最好使用计算的速度。不知道初始速度，这是不可能的。即使你知道初始速度，也不会非常精确，因为你不知道测量间隔内的加速度。GUSMAN你不能在6英寸的米范围内使用GPSDawood，起始速度是零。你可以用时间和加速度来确定从固定位置到终点的速度。我可以假设每个加速度之间有一个恒定的正加速度。这是可以计算的。在每个方程中，Fx，x0，x1，步长和第二个X=时间，Y=加速度是多少？@SteveColeman在第一个方程中方程，

fx

将是一个lambda表达式，表示函数

acc（t）和<代码> X0和 X1将是您要考虑的初始和最后的时间。<代码>步骤< /代码>定义要集成的时间步长，越小，由于考虑<代码> TI <代码>和<代码> Ti + 1 之间的线性变化的误差越小，但它可以使双表示I。诱导误差增加。在第二个方程中，
fx
表示离散的
（t，acc）
data.in其间，我正在对计算进行一些测试。我将把传感器放置在不同的高度。我将验证速度*时间=下降的距离。如果接近准确，我将接受你的答案。@SteveColeman这不会是真的。积分将给出最终速度，而不是平均速度，这似乎是正确的你想用<代码>速度>时间<代码>来验证。你可以考虑创建一个速度“曲线”。通过间隔积分加速曲线，然后积分速度曲线，这将给你提供距离。在这两者之间，我知道你在这方面投入了一些时间。一旦我们完成。我将对其进行奖励并接受你的回答。非常感谢你的帮助。
public static double RiemannIntegration(
    (double X, double Y)[] xy)
{
    var res = 0d;

    for (var i = 1; i < xy.Length; i++)
    {
        res += (xy[i].X - xy[i - 1].X) * (xy[i].Y + xy[i - 1].Y) / 2;
    }

    return res;
}

public static IEnumerable<(double X, double Y)> RiemannIntegration(
    (double X, double Y)[] xy, double initialValue)
{
    var res = initialValue;
    yield return (xy[0].X, initialValue);

    for (var i = 1; i < xy.Length; i++)
    {
        res += (xy[i].X - xy[i - 1].X) * (xy[i].Y + xy[i - 1].Y) / 2;
        yield return (xy[i].X, res);
    }
}

var timeVsAccelerationData = new[] { (t0, a0), (t1, a1), ... };

//initial speed and distance are zero.
var distance = RiemmanIntegral(RiemannIntegral(
    timeVsAccelerationData, 0).ToArray(), 0).Last().Y;