[pt] DESENVOLVIMENTO DE UM AFERIDOR DE IMU (INERTIAL MEASUREMENT UNIT)

[en] DEVELOPMENT OF AN IMU S DATA VALIDATION METHOD

[pt] MARCELO COELHO MARTINS

[pt] SUPRESSAO DE RUIDO

[pt] PROCESSAMENTO ADAPTATIVO

[pt] IMU

[pt] MATLAB

[en] DE-NOISING

[en] ADAPTIVE PROCESSING

[en] IMU

[en] MATLAB

[pt] Neste documento, consta o desenvolvimento de metodologia para aferição de dados obtidos através de uma Unidade de Medidas Inerciais (do inglês, Inertial Measurement Unit, IMU) acoplada a uma bicicleta. Fato a ser posteriormente tratado em maior detalhe, a IMU possui alta sensibilidade a fatores externos nos regimes de teste, estando, portanto, suscetível a incertezas de alta variância; resultando assim em leituras (sinais) contaminados por ruídos impulsivos. A metodologia implementada consiste em estabelecimento de um modelo de referência gerado por conhecimento a priori das condições de experimentação para estabelecimento de causalidade entre leituras distintas, análise estatística das formas de onda estimadas e recuperação dos sinais desejados a partir dos dados corrompidos observados. Em conclusão, propõe-se, após detalhamento da metodologia matemática de aferição, a construção de um aparato para realização de testes em ambiente controlado, onde a implementação do software desenvolvido (tendo este o sido em ambiente MATLAB) se fará mais do que necessária à análise de novos dados obtidos.

[en] This document contains the development of a methodology for validation of data obtained through an Inertial Measurement Unit s (IMU) readings when coupled to an ordinary bicycle. The IMU s readings may have high sensibility to the tests regime and/or experimentation conditions (to be better explained later, in detail), especially when it comes to external factors, so making them susceptible to high variance uncertainties; thus resulting in readings (signals) corrupted by impulsive noise. The implemented methodology consists in establishment of a reference model generated by prior knowledge of the experiments conditions for then establishing causality between distinct readings, statistical analysis of estimated waveforms and recovery of desired signals from the corrupted, observed data. In conclusion there proposes, after detailing the mathematical methodology for data validation, the construction of an apparatus for testing in a controlled environment, where the further implementation of the designed software (programmed in MATLAB environment) will be strictly needed for the analysis of newly obtained data.

MAURO SPERANZA NETO

2018-02-23

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33104@1

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33104