Matlab 使用“从加速度数据（10 Hz）中获取速度”；cumsum“；或欧米茄算法

我想从MATLAB中的加速度数据（10 Hz）中获得速度。我有我计算的实际恒定速度（DeltaX/DeltaT）。问题是，当我使用下面的代码时，该图与实际速度图有很多不同之处。我使用了cumsum和omega算法，有人能告诉我这两种方法的代码中是否有任何问题吗？先谢谢你。 访问txt文件的链接：

%%%%%%%%%cumsum方法%%%%%
fid1=fopen（'Acceleration_data.txt'，'r'）；
fid2=fopen（'Actual_Velocity_data.txt'，'r'）；
formatSpec='%f'；
vel_Fast_Running=fscanf（fid2，格式规范）；
acc\u Fast\u Running=fscanf（fid1，格式规范）；
Fs=1000；
Ns=10；%采样频率
T=1/Fs；%%时期
L=长度（acc_Fast_Running）；%信号长度
加速度数据=acc快速运行-中间值（acc快速运行）；
[B，A]=黄油（6,0.098，'high'）；%高通滤波器
a_filter=filter（B，a，acc_快速运行）；%不带直流电的加速
v_cumsum=cumsum（a_filter）*0.1；%整合
v_cumsum=v_cumsum-平均值（v_cumsum）；
[B，A]=黄油（3,0.12，'低'）；
v_cumsum_filter=filtfilt（B，A，v_cumsum）；
%子批次（1,2,2）；绘图（[v_cumsum'v_cumsum_filter'）；
等等绘图（水平快速运行）
绘图（v_cumsum_过滤器）
图例（‘实际水平’、‘集成水平’）
xlabel（‘时间’）
ylabel（'速度m/s'）
%%%%%%%%%%%%%%%欧米茄算术法%%%%%%%%%%%
fid1=fopen（'Acceleration_data.txt'，'r'）；
fid2=fopen（'Actual_Velocity_data.txt'，'r'）；
formatSpec='%f'；
vel_Fast_Running=fscanf（fid2，格式规范）；
acc\u Fast\u Running=fscanf（fid1，格式规范）；
Fs=1000；
Ns=10；%采样频率
T=1/Fs；%%时期
L=长度（acc_Fast_Running）；%信号长度
%t=（1:L）/Fs；
f=Fs*（0:L-1）/L；
acc\u Fast\u Running=acc\u Fast\u Running-平均值（acc\u Fast\u Running）；
[B，A]=黄油（6,0.098，'high'）；%高通滤波器
a_filter=过滤器（B、a、acc_快速运行）；
Y=（fft（a_滤波器））；%快速傅里叶变换
对于i=1:L
如果f（i）~=0&&f（i）

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没有数据运行代码，也没有图片可供判断。然而，根据我的经验，通过积分计算的速度可能与实际速度不同，这取决于初始条件和速度/加速度剖面。亲爱的NKN，你是对的。所以我编辑了我的帖子，并附上了图片和数据文件来运行我的codes@NKN你现在能检查一下吗？我们必须小心使用g（9.81平方米/秒）吗

%%%%%%%%%%%%%%% cumsum METHOD %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
fid1 = fopen( 'Acceleration_data.txt', 'r' );
fid2 = fopen( 'Actual_Velocity_data.txt', 'r' );
formatSpec = '%f';
vel_Fast_Running = fscanf(fid2,formatSpec);
acc_Fast_Running = fscanf(fid1,formatSpec);
Fs=1000;
Ns = 10;%% Sampling freq
T = 1/Fs; %% Period
L = length(acc_Fast_Running); %% signal length
acceleration_data=acc_Fast_Running-median(acc_Fast_Running);
[B,A] = butter(6,0.098,'high'); %% highpass filter
a_filtr = filtfilt(B,A,acc_Fast_Running); %% acceleratiof w/o DC
v_cumsum = cumsum(a_filtr)*0.1;%integration
v_cumsum = v_cumsum - mean(v_cumsum);
[B,A] = butter(3,0.12,'low'); 
v_cumsum_filtr = filtfilt(B,A,v_cumsum);
%subplot(1,2,2);plot([v_cumsum' v_cumsum_filtr']);
hold on;plot(vel_Fast_Running)
plot(v_cumsum_filtr)
legend('Actual Vel','Vel From integration')
xlabel('Time')
ylabel('Velocity m/s')

%%%%%%%%%%%%%%% OMEGA ARITHMETIC METHOD %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
fid1 = fopen( 'Acceleration_data.txt', 'r' );
fid2 = fopen( 'Actual_Velocity_data.txt', 'r' );
formatSpec = '%f';
vel_Fast_Running = fscanf(fid2,formatSpec);
acc_Fast_Running = fscanf(fid1,formatSpec);
Fs=1000;
Ns = 10;%% Sampling freq
T = 1/Fs; %% Period
L = length(acc_Fast_Running ); %% signal length
%t=(1:L)/Fs;
f = Fs*(0:L-1)/L;
acc_Fast_Running =acc_Fast_Running -mean(acc_Fast_Running );
[B,A] = butter(6,0.098,'high'); %% highpass filter
a_filtr = filtfilt(B,A,acc_Fast_Running);
Y = (fft(a_filtr)); % Fast fourier Transform
for i = 1 : L 
   if f(i) ~= 0 && f(i) < Fs/2;
       Yf(i) = Y(i)/(2*pi*f(i)*sqrt(-1)) ;
   else  
       Yf(i) = 0;
   end
end
Yf(1:100)=0; %% 
d_oa = real(ifft(Yf));
d1 = designfilt('lowpassiir','FilterOrder',4, ...
 'HalfPowerFrequency',0.1,'DesignMethod','butter');
y = filtfilt(d1,d_oa);
figure(15)
%plot( d_oa)
subplot(2,1,1)
plot(y)
xlabel('Time')
ylabel('Vel be Omega Method')
subplot(2,1,2)
plot(vel_Fast_Running )
xlabel('Time')
ylabel('Actual Velocity m/s')