I sistemi di elaborazione del segnale rilevano i periodi di non utilizzo monitorando simultaneamente la stabilità della distribuzione dell'angolo dell'asse Z e la variabilità del segnale di accelerazione. Quando il dispositivo registra una mancanza innaturale di movimento o di cambio di orientamento, contrassegna l'intervallo come dati di non utilizzo. Per gestire queste lacune, i sistemi utilizzano tipicamente tecniche di imputazione della media, riempiendo gli intervalli di tempo mancanti con livelli di attività medi derivati dagli stessi punti temporali specifici del resto del periodo di monitoraggio di 7 giorni.
Combinando l'analisi della stabilità angolare con l'imputazione della media, i sistemi di elaborazione del segnale trasformano i dati frammentati in un profilo completo di 24 ore. Questo approccio minimizza il bias statistico causato dalla mancata conformità del partecipante, garantendo l'integrità dell'analisi del comportamento di movimento a lungo termine.
La meccanica del rilevamento
Per distinguere tra un utente seduto fermo e un dispositivo appoggiato su un tavolo, gli algoritmi di elaborazione del segnale si basano su due proprietà fisiche distinte.
Analisi della stabilità dell'angolo dell'asse Z
L'indicatore principale di non utilizzo è la distribuzione dell'angolo dell'asse Z.
Quando indossato, anche un corpo umano fermo produce sottili spostamenti di orientamento dovuti alla respirazione o a lievi aggiustamenti posturali.
Un periodo di non utilizzo è caratterizzato da una stabilità assoluta e prolungata dell'angolo dell'asse Z, che indica che il dispositivo è stato posizionato su una superficie statica.
Valutazione della variabilità dell'accelerazione
Oltre all'orientamento, il sistema valuta la variabilità del segnale di accelerazione.
I soggetti viventi producono una base di "rumore" o micromovimenti nei dati dell'accelerometro.
Quando la variabilità scende al di sotto di una soglia fisiologica, confermando l'assenza di movimento umano, l'algoritmo conferma che il dispositivo non viene indossato.
Gestione delle lacune nei dati tramite imputazione
Una volta identificato un periodo di non utilizzo, il sistema deve affrontare la conseguente lacuna nei dati per evitare analisi distorte.
Il metodo di imputazione della media
La soluzione standard è l'imputazione della media.
Il sistema analizza i dati validi raccolti durante il periodo continuo di 7 giorni.
Calcola il livello medio di attività per l'ora esatta del giorno in cui si è verificata la lacuna (ad esempio, se mancano dati il martedì alle 14:00, calcola la media dei valori delle 14:00 degli altri sei giorni).
Preservare l'integrità statistica
Questo metodo è fondamentale per mantenere l'integrità dei dati.
Trattare semplicemente il tempo di non utilizzo come "attività zero" (comportamento sedentario) introdurrebbe un significativo bias statistico.
L'imputazione garantisce che l'output finale rappresenti una composizione realistica del movimento di 24 ore, piuttosto che un set di dati corrotto da problemi di conformità.
Comprendere i compromessi
Sebbene efficaci, è importante riconoscere i limiti intrinseci delle strategie di imputazione.
L'assunzione di routine
L'imputazione della media si basa sull'assunzione che il comportamento di un utente sia coerente durante la settimana.
Riempie le lacune in base alla probabilità "media" di movimento per quell'ora del giorno, piuttosto che catturare la realtà specifica del momento mancante.
Sebbene ciò riduca il bias nell'analisi aggregata, potrebbe attenuare eventi unici e non di routine che si sono verificati durante il periodo di non utilizzo.
Garantire un'analisi affidabile
Fare la scelta giusta per il tuo obiettivo
- Se il tuo obiettivo principale è la validità statistica: Affidati all'imputazione della media per evitare che i periodi di non utilizzo gonfino artificialmente i calcoli del tempo sedentario.
- Se il tuo obiettivo principale è la conformità dell'utente: Monitora la frequenza dei flag di stabilità dell'asse Z per identificare i partecipanti che potrebbero necessitare di una riqualificazione sui protocolli del dispositivo.
Una robusta elaborazione del segnale trasforma la mancata conformità dell'utente in informazioni comportamentali affidabili e attuabili.
Tabella riassuntiva:
| Caratteristica di rilevamento | Criteri per il non utilizzo | Metodo di gestione |
|---|---|---|
| Angolo dell'asse Z | Stabilità di orientamento assoluta e prolungata | Imputazione della media |
| Segnale di accelerazione | La variabilità scende al di sotto delle soglie fisiologiche | Riempimento delle lacune con valori medi |
| Integrità dei dati | Distingue le superfici statiche dal riposo umano | Previene il bias statistico |
Ottimizza le tue prestazioni con le soluzioni calzaturiere 3515
In qualità di produttore su larga scala al servizio di distributori globali e proprietari di marchi, 3515 offre capacità di produzione complete per tutti i tipi di calzature. Sia che tu stia analizzando il movimento dell'utente per l'ottimizzazione delle prestazioni o cercando attrezzature ad alta durabilità, la nostra serie di punta Scarpe antinfortunistiche e gli scarponi tattici sono progettati per soddisfare i più elevati standard del settore.
Il nostro ampio portafoglio copre tutto, dagli scarponi da lavoro e tattici alle scarpe da esterno, scarpe da allenamento, sneakers e scarpe eleganti, garantendo di soddisfare le tue diverse esigenze di acquisto all'ingrosso con precisione e qualità.
Pronto a elevare la tua linea di prodotti? Contattaci oggi stesso per scoprire come 3515 può fornire l'eccellenza produttiva e l'affidabilità che il tuo marchio merita.
Riferimenti
- Stuart J. Fairclough, Richard Tyler. Characteristics of 24-hour movement behaviours and their associations with mental health in children and adolescents. DOI: 10.1186/s44167-023-00021-9
Questo articolo si basa anche su informazioni tecniche da 3515 Base di Conoscenza .