Numpy 补充过滤代码不起作用

我挠头太久了

数据来自3D加速计和3D陀螺仪。我使用一个互补滤波器来控制漂移

我在excel中使用它，但似乎无法让此python代码执行相同的操作：

r1_angle_cfx = np.zeros(len(r1_angle_ax))
r1_angle_cfx[0] = r1_angle_ax[0]

for i in xrange(len(r1_angle_ax)-1):
        j = i + 1
        r1_angle_cfx[j] = 0.98 *(r1_angle_cfx[i] + r1_alpha_x[j]*fs) + (0.02 * r1_angle_ax[j])    #complementary filter

在excel（正确）中，我得到：

在python中（不正确），我得到：

出什么事了？在python中有更好的方法实现这一点吗

谢谢， 斯科特

编辑：链接到数据文件- 1.csv文件包含输入到过滤器公式中的加速计、陀螺仪数据以及在excel中计算的值。 2.excel文件包含所有原始数据（上面未提到的步骤，但我已进行了三重检查，并且在输入筛选公式之前是等效的）

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编辑2：更新-证明我的代码有效。这是草率的调试。fs应为fs=0.01。在我的代码中，fs=1/100在脚本中最终为=0。

您的Python代码看起来非常合理。没有示例数据，我只能这么说

但我能猜到。我查了一下“互补过滤器”，发现了一个解释它们的链接：

此链接给出了一个与您的公式非常相似的示例：

angle = (1-alpha)*(angle + gyro * dt) + (alpha)*(acc)

您有

fs

，其中有

dt

，

dt

计算为

1/采样频率

。如果采样频率为

fs

，您是否应该尝试将其反转

编辑：好的，既然你已经发布了数据，我就玩这个。这是我得到正确结果的程序

您的代码看起来基本正确，因此我认为您在收集值的代码中一定犯了错误。我不太确定，因为你的变量名把我弄糊涂了

我使用了

namedtuple

，对于名称，我使用了CSV文件中的列标题（删除空格和句点以生成有效的Python标识符）

check\u line

是CSV文件中保存的

cfX

值与新计算的

cfX

值之间的差异。正如你在图中所看到的，这是一条0处的直线，所以我的计算结果与你的一致

所以我猜名字的映射是：

your_name       my_name
________________________
r1_angle_cfx    cfx
r1_alpha_x      rotX
r1_angle_ax     acc_angX

---

你能提供一个链接到你的样本数据来尝试它吗？还有，

fs

来自哪里？我想你的意思可能是“补充”，而不是“补充”。现在提供给样本数据的链接，如上所示。fs是1/samplingfreq，是1/100，是dt（采样间隔时间）。而且，是的，是互补的。我想我希望is会对我的分析表示赞赏。添加了编辑2以更新我出错的地方。是的，fs是1/采样频率，在本例中为1/100或0.01。我会得到一些数据来分享。谢谢。谢谢，我来试一试。再次感谢你的工作。你的代码给了我一些新的想法。请参阅我的编辑2，了解我的代码最初不起作用的原因。

your_name       my_name
________________________
r1_angle_cfx    cfx
r1_alpha_x      rotX
r1_angle_ax     acc_angX