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软件的配置¶

首先，我处理数据使用的是 Python 工具，环境版本为 Python 3.12
环境中的软件包及版本如下

主要用到的库有：

• pyecharts：Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
  本次的数据可视化都是使用 pyecharts 的基本语法以及学习官方教程制作的
• numpy：Python 中专门用于数值计算的第三方库，本次数据处理中很多的数组计算、均方值计算都是使用 numpy
• SciPy：基于 numpy 的基础数组能力上的库，用于信号处理、傅里叶变换、统计分析等等
• json：内置的标准库，用于跨语言的数据传输，在本次数据处理中用于处理加速度导出的 json 文件

文件目录¶

• gps 可视化.py
  读取原始的 csv 文件（","分割不同行），提取时间、维度、经度、海拔、速度等等数据到新的二维列表中
  将列表数据传递到 Scatter3D 对象中，设置参数进行绘图
• gps.html：gps 可视化.py 绘图的结果，可以调节左右和下方的图例实现查看不同的速度、高度和时间下的轨迹，可以实现放大缩小的操作（之后的绘图结果也有类似的效果）
• 加速度.html：加速度可视化.py 的绘图结果
• 加速度可视化.py：
  读取源文件转化的 json 文件，同样将文件中的时间、加速度等等数据添加到新的二维列表中，之后进行简单的滤波操作和每隔 0.5 秒取一个数据点，同样，将处理后的数据传递到 line 对象中，进行绘图
• 动力性分析.html：动力性分析.py 的绘图结果
• 动力性分析.py：
  将前两个处理得到的速度，纵向加速度，时间数据（加速度时间）导入
  但是由于速度是每隔 1 s 取样，且开始时间不一定与加速度对应（两部手机），所以对加速度以及时间进行取样，并且速度加速度取样时错开取样，使得绘图曲线保持同步（之后涉及到两个文件数据的都进行类似的操作）
  但是这样操作有可能把原来的迟滞给减弱
• 平顺性分析.html：平顺性分析.py 的绘图结果
• 平顺性分析.py：
  同理，取得垂向加速度、时间和海拔的数据进行绘图

• 平顺性分析 2.py：
  取一段加速度数据进行分析
  将加速度的列表转换为数组数据进行处理：

  1. 拉式变换
  2. 乘以对应的分段加权函数 \(w(f)\)
  3. 反变换
  4. 求出均方值
     使用的公式为：
  \[ a_\mathrm{w}=\left[\frac{1}{T}\int_0^Ta_\mathrm{w}^2(t)\mathrm{d}t\right]^\frac{1}{2} \]

  最后得到的结果就是加速度均方值

• 操纵稳定性分析.html：操纵稳定性分析.py 的绘图结果

• 操纵稳定性分析.py：
  进行侧向加速度与朝向（direction）随时间的变化曲线的绘图
• 操纵稳定性分析 2.html：操纵稳定性分析2.py 的绘图结果
• 操纵稳定性分析 2.py：
  进行侧向加速度与横摆角速度随时间变化曲线的绘图
  横摆角速度是对朝向关于时间差分得到的
  最后计算了侧向加速度与横摆角速度的皮尔逊相关系数