Kalman Filter 01. Raw데이터의 평균

어떤 시스템을 구성하든 데이터를 평균하는 일이 생긴다.

 

평균이라는말을 키보드로 치는건 처음인것 같은데 어색하네.

 

예를 들어 IMU 센서의 데이터를 받을때 SPI나 I2C통신으로 받을 데이터들이

 

다 필요 할까?

 

실제로 IMU데이터를 받아 보면 가속도 센서는 정지상태에서 일정한 값을 출력한다.

 

하지만 자이로센서의 경우 플러스 값이 나오기도 하고 마이너스 값이 나오기도 하고

 

이상한 값이 나온다.  아무튼 결론은 정지상태에서 흔들거리는 값들은 다 쓸필요가 없다는 것이다.

 

평균에는 두가지를 말할수 있는데.  한가지는 Batch(배치식)과 recursive(재귀식)이다.

 

배치식은 익히 알고있는 평균방식이다.  50개의 데이터를 평균한다면 50개의 데이터를 

 

모두 저장한다음 계산을 해야한다.

 

 

그리고 다른 한가지는 재귀식

 

재귀식의 경우 새로운데이터를 추가 될때 마다 각각의 평균을 구할필요 없이 기존에 평균으로 구해진

 

값에다가  새로운 데이터를 추가하여 평균을 계산하는 방식이다.

 

 

다른 점이 무엇인가를 본다면 배치식의 경우 시스템상에서 잡아 먹는 메모리가 상당하다는 점이다.

 

50개의 데이터를 평균을 아웃풋한다면 50개의 데이터를 저장하고 1개의 데이터를 출력한다.

 

그러면 재귀식의 경우 계속 데이터를 추가하는 방식으로  += 방식으로 업데이트를 하다보면 변수를 적게 사용하고 같은

 

출력 결과를 낼수있다. 물론  배치식도 좋은 방식이다. 쓰이는 곳이 다르다는 이야기 이다.