حل مشكلات تجميع PCA في بيانات التقاط الحركة للسلاسل الزمنية

فهم تناقضات تجميع PCA في بيانات التقاط الحركة

تخيل باستخدام أ لالتقاط الحركات المعقدة ليدك ومن ثم اكتشاف أن الأنماط لا تتماشى كما هو متوقع بعد تشغيل تحليل PCA. إنه أمر محبط، خاصة عندما يكون هدفك هو تقليل تعقيد بيانات حركة السلاسل الزمنية مع الحفاظ على بنيتها.

في حالتي، قمت بتسجيل حركات اليد باستخدام قفاز مزود بأجهزة استشعار تتتبع القيم الموضعية والدورانية. بعد تطبيق PCA لتقليل أبعاد هذه البيانات، قمت برسمها لتصور مجموعات لكل إيماءة. التوقع؟ مجموعات واضحة وموحدة تظهر التسجيلات القديمة والجديدة متداخلة بسلاسة.

ومع ذلك، كانت النتيجة محيرة. بدلاً من 20 نقطة موحدة (10 من البيانات القديمة و10 من البيانات الجديدة)، تم عرض مخطط PCA لكل لفتة. بدا الأمر كما لو أن الإيماءات قد تغيرت تمامًا، على الرغم من كونها متطابقة. أثار هذا السلوك غير المتوقع أسئلة مهمة حول قياس البيانات واتساق أجهزة الاستشعار وطرق المعالجة المسبقة. 🧐

إذا كنت قد عملت من قبل مع التقاط الحركة أو مجموعات البيانات المستندة إلى أجهزة الاستشعار، فقد تكون لديك مشكلة مع هذه المشكلة. يمكن أن تؤدي التناقضات الصغيرة في المعالجة المسبقة أو المعايرة إلى حدوث انحرافات هائلة في مساحة PCA. دعنا نكشف عن السبب الذي قد يسبب هذه المجموعات المنفصلة ونستكشف الحلول المحتملة لمواءمة بيانات التقاط الحركة بشكل فعال.

يأمر	مثال للاستخدام
from sklearn.decomposition import PCA	يؤدي هذا إلى استيراد وحدة تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، التي تقلل البيانات عالية الأبعاد إلى بُعد أقل مع الاحتفاظ بأكبر قدر ممكن من التباين.
StandardScaler().fit_transform(data)	يتم استخدام StandardScaler لتطبيع البيانات عن طريق قياسها بحيث يكون متوسطها 0 وانحرافها المعياري 1، وهو أمر ضروري لـ PCA.
R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)	ينشئ تحويل دوران ثلاثي الأبعاد باستخدام زوايا أويلر. هنا، يحدد "xyz" ترتيب التدوير، ويتم توفير الزوايا بالدرجات.
rotation.apply(row)	يطبق هذا تحويل التدوير المحدد مسبقًا على صف معين من البيانات، وهو أمر بالغ الأهمية لمعايرة بيانات التقاط الحركة.
ax.scatter()	يستخدم لإنشاء مخطط مبعثر ثلاثي الأبعاد. فهو يضع نقاط البيانات على مستوى ثلاثي الأبعاد لتصور المكونات الرئيسية بعد تقليل الأبعاد.
np.unique(labels)	يستخرج تسميات الإيماءات الفريدة من مجموعة البيانات. وهذا مهم عند تجميع نقاط البيانات للتخطيط والتصور.
data.drop(['label'], axis=1)	إزالة العمود المحدد ("التسمية") من مجموعة البيانات، مع التركيز فقط على ميزات إدخال PCA.
pd.concat(data, ignore_index=True)	يدمج إطارات بيانات متعددة في إطار بيانات كبير واحد، مما يضمن عدم وجود تعارضات في الفهرس عن طريق إعادة تعيين الفهرس.
fig.add_subplot(111, projection='3d')	يضيف مخططًا ثلاثي الأبعاد إلى شكل Matplotlib، مما يسمح بتصور ثلاثة مكونات رئيسية في نتائج PCA.
groupby(['label']).mean()	تجميع البيانات حسب التسميات وحساب المتوسط ​​لكل مجموعة. وهذا يلخص تكرار الإيماءات في نقاط تمثيلية واحدة.

كيف تعمل معايرة المستشعر وPCA على إصلاح اختلال المجموعات

في هذا الحل، تهدف البرامج النصية إلى معالجة مشكلة عدم توافق بيانات حركة اليد المسجلة حديثًا مع الإيماءات السابقة في مساحة PCA. المشكلة تنشأ بسبب (PCA) يفترض أن بيانات الإدخال تم تطبيعها، ومتسقة، ومعالجتها بشكل جيد. يمكن أن تؤدي معايرة المستشعر غير المتسقة أو القياس غير الصحيح إلى مخططات PCA التي تُظهر مجموعات منفصلة بدلاً من المجموعات الموحدة. يركز البرنامج النصي الأول على المعالجة المسبقة المناسبة للبيانات وتنفيذ PCA، بينما يقدم البرنامج النصي الثاني معايرة المستشعر لمواءمة بيانات السلاسل الزمنية.

للبدء، يقوم البرنامج النصي الأول بتحميل بيانات التقاط الحركة من ملفات متعددة إلى مجموعة بيانات واحدة. ال يتم تطبيقه لتطبيع قيم المستشعر الموضعي والدوراني إلى مقياس موحد. يضمن القياس أن الميزات ذات النطاقات الرقمية الأكبر لا تهيمن على PCA، الذي يأخذ في الاعتبار التباين فقط. على سبيل المثال، إذا سجل أحد المحاور بيانات بين 0-10 بينما سجل آخر 0-0.1، فقد يفترض PCA خطأً أن الأول أكثر أهمية. بعد التطبيع، يقوم PCA بتقليل مجموعة البيانات إلى ثلاثة مكونات رئيسية، مما يبسط تصور وتحليل البيانات عالية الأبعاد.

يستخدم الجزء المرئي مخططًا مبعثرًا ثلاثي الأبعاد لعرض نتائج PCA. يقوم البرنامج النصي بتجميع البيانات حسب تسميات الإيماءات ويحسب متوسط ​​كل مجموعة لإنشاء نقاط تلخيصية. على سبيل المثال، يتم تلخيص 10 تكرارات لإيماءة "الموجة" في إحداثيات ثلاثية الأبعاد واحدة، مما يسهل التعرف على المجموعات. إذا تمت محاذاة البيانات الأصلية والبيانات الجديدة بشكل صحيح، فستشكل كل إيماءة مجموعة واحدة مكونة من 20 نقطة. ومع ذلك، وكما تشير المشكلة، فإنها تنقسم حاليًا إلى مجموعتين، مما يشير إلى عدم التوافق. تشير هذه النتيجة إلى أن القياس وحده قد لا يحل المشكلة، مما يؤدي إلى الحاجة إلى معايرة المستشعر.

يقدم البرنامج النصي الثاني خطوة معايرة باستخدام تحويلات التناوب. على سبيل المثال، إذا سجل المستشعر إيماءة "القبضة" بمحاذاة غير صحيحة بمقدار 5 درجات، فسيطبق هذا البرنامج النصي تحويلاً لإعادة محاذاة البيانات. باستخدام زوايا أويلر، يقوم الكود بتدوير القيم الموضعية والدورانية لتتناسب مع المساحة المرجعية الأصلية. تساعد عملية إعادة التنظيم هذه PCA على رؤية كل من الإيماءات القديمة والجديدة كجزء من نفس المجموعة، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعات موحدة في المخطط ثلاثي الأبعاد. يضمن الاستخدام المشترك للقياس وPCA والمعايرة اتساق البيانات وتحسين دقة التصور. تعد المعالجة المسبقة المناسبة، كما هو موضح هنا، أمرًا أساسيًا لحل مشكلات التجميع وتحقيق تحليل موثوق. ✨

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
# Load datasets
def load_data(file_paths):
    data = []
    for path in file_paths:
        df = pd.read_csv(path)
        data.append(df)
    return pd.concat(data, ignore_index=True)
# Preprocess data with optimized scaling
def preprocess_data(data):
    scaler = StandardScaler()
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    return scaled_data
# Apply PCA
def apply_pca(scaled_data, n_components=3):
    pca = PCA(n_components=n_components)
    principal_components = pca.fit_transform(scaled_data)
    return principal_components, pca
# Visualize PCA results
def plot_pca_results(pca_data, labels):
    fig = plt.figure(figsize=(10,8))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    for label in np.unique(labels):
        indices = labels == label
        ax.scatter(pca_data[indices, 0],
                   pca_data[indices, 1],
                   pca_data[indices, 2],
                   label=f'Gesture {label}')
    ax.set_xlabel('PC1')
    ax.set_ylabel('PC2')
    ax.set_zlabel('PC3')
    ax.legend()
    plt.show()
# Main function
if __name__ == "__main__":
    file_paths = ['gesture_set1.csv', 'gesture_set2.csv']
    data = load_data(file_paths)
    features = data.drop(['label'], axis=1)
    labels = data['label'].values
    scaled_data = preprocess_data(features)
    pca_data, _ = apply_pca(scaled_data)
    plot_pca_results(pca_data, labels)

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# Function to apply sensor calibration
def calibrate_sensor_data(data):
    rotation = R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)  # Example rotation
    calibrated_data = []
    for row in data:
        rotated_row = rotation.apply(row)
        calibrated_data.append(rotated_row)
    return np.array(calibrated_data)
# Preprocess data
def preprocess_and_calibrate(df):
    features = df[['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ']].values
    calibrated_features = calibrate_sensor_data(features)
    return pd.DataFrame(calibrated_features, columns=['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ'])
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    df = pd.read_csv("gesture_data.csv")
    calibrated_df = preprocess_and_calibrate(df)
    print("Calibrated data:\n", calibrated_df.head())

ضمان اتساق البيانات لتحليل PCA الدقيق

عند العمل مع مثل إيماءات اليد، يعد ضمان اتساق البيانات عبر التسجيلات أمرًا بالغ الأهمية. أحد العوامل التي يتم تجاهلها غالبًا هي البيئة التي يتم فيها التقاط البيانات. يمكن أن تؤثر الظروف الخارجية، مثل التغيرات الطفيفة في موضع المستشعر أو درجة الحرارة المحيطة، على كيفية جمع المستشعرات للقيم الموضعية والدورانية. يمكن أن يتسبب هذا التباين الدقيق في حدوث اختلال في مساحة PCA، مما يؤدي إلى مجموعات منفصلة لإيماءات متطابقة ظاهريًا. على سبيل المثال، قد يؤدي تسجيل نفس إيماءة الموجة في أوقات مختلفة إلى إنتاج مجموعات بيانات متغيرة قليلاً بسبب عوامل خارجية.

للتخفيف من هذه المشكلة، يمكنك تطبيق تقنيات المحاذاة، مثل تزييف الوقت الديناميكي (DTW) أو تحليل Procrustes. يساعد DTW على مقارنة بيانات السلاسل الزمنية ومواءمتها عن طريق تقليل الاختلافات بين تسلسلين. وفي الوقت نفسه، يطبق تحليل Procrustes تحويلات مثل القياس والتدوير والترجمة لمواءمة مجموعة بيانات مع أخرى. تعد هذه الطرق مفيدة بشكل خاص لضمان توافق التسجيلات الجديدة بشكل وثيق مع الإيماءات المرجعية الأصلية قبل التقديم . يضمن الجمع بين هذه المعالجة المسبقة والقياس تمثيلًا موحدًا لمجموعات الإيماءات في مساحة PCA.

بالإضافة إلى ذلك، تقنيات التعلم الآلي مثل يمكن أن يعزز قوة بيانات الإيماءات. أجهزة التشفير التلقائي هي شبكات عصبية مصممة لتقليل الأبعاد أثناء إعادة بناء بيانات الإدخال. ومن خلال تدريب جهاز التشفير التلقائي على البيانات الأصلية، يمكنك تعيين إيماءات جديدة في مساحة كامنة مشتركة، مما يضمن الاتساق بغض النظر عن اختلال محاذاة المستشعر. على سبيل المثال، بعد التدريب على إيماءات الموجة، يقوم جهاز التشفير التلقائي بوضع تسجيلات موجة جديدة بدقة في نفس المجموعة، مما يحل مشكلة اختلال التجميع بشكل فعال. 🚀

1. ما هو PCA، ولماذا يتم استخدامه لبيانات التقاط الحركة؟
2. PCA، أو ، يستخدم لتقليل أبعاد البيانات عالية الأبعاد. بالنسبة لالتقاط الحركة، فإنه يبسط القيم الموضعية والدورانية المعقدة في مجموعة أصغر من الميزات مع الاحتفاظ بمعظم التباين.
3. لماذا تشكل إيماءاتي مجموعات منفصلة في مخططات PCA؟
4. تنشأ هذه المشكلة غالبًا بسبب المعالجة المسبقة غير المتسقة، مثل القياس غير المناسب أو . يمكن أن تؤدي أجهزة الاستشعار غير المحاذاة إلى اختلافات طفيفة في القيم الموضعية، مما يؤدي إلى مجموعات منفصلة.
5. كيف يمكنني محاذاة بيانات التقاط الحركة الجديدة مع البيانات الأصلية؟
6. يمكنك استخدام التحولات مثل أو لمواءمة مجموعات البيانات الجديدة مع الإيماءات المرجعية، مما يضمن الاتساق في مساحة PCA.
7. ما هو الدور الذي يلعبه القياس في نتائج PCA؟
8. يضمن القياس أن جميع الميزات لها أهمية متساوية من خلال توحيد قيمها. استخدام يساعد على تجنب هيمنة الميزات ذات النطاقات الرقمية الأكبر.
9. هل يمكن لأجهزة التشفير التلقائي المساعدة في حل مشكلات التجميع في البيانات المتحركة؟
10. نعم، تقوم أجهزة الترميز التلقائي بتعيين البيانات إلى مساحة كامنة مشتركة. إن تدريب جهاز التشفير التلقائي على البيانات الأصلية يسمح له بمحاذاة التسجيلات الجديدة، وإنتاج مجموعات موحدة في مخططات PCA.

عندما يتم تطبيق PCA على بيانات التقاط الحركة، فإنه يبسط التسجيلات عالية الأبعاد، مثل إيماءات اليد، في مساحة ثلاثية الأبعاد. ومع ذلك، غالبًا ما يؤدي القياس غير المتناسق أو محاذاة المستشعر إلى ظهور البيانات من التسجيلات الجديدة كمجموعات منفصلة. على سبيل المثال، قد تنقسم إيماءات "الموجة" المتطابقة إلى مجموعات متميزة إذا انحرفت أجهزة الاستشعار أثناء المعايرة. 🧤

تتضمن معالجة هذه المشكلة تطبيق خطوات معالجة مسبقة قوية، بما في ذلك التوحيد القياسي والمحاذاة الديناميكية (مثل تحليل Procrustes) وتقنيات القياس المتسقة. من خلال المعايرة المناسبة والمعالجة المسبقة، يمكن أن توفر نتائج PCA تصورًا موحدًا حيث تتجمع الإيماءات المتماثلة كما هو متوقع، مما يضمن تحليلًا دقيقًا ومتبصرًا. 🚀