Дано: устройство на микроконтроллере с датчиком расстояния. Должно использоваться для вычисления пропускной способности торговой точки в людях.
Что делает - измеряет непрерывно расстояние с начала двери до конца двери. Расстояние проема может изменяться произвольно при выборе торговой точки но не превышает 4 метра.
Т.е. проходит человек и расстояние меняется от ширины проема двери до какого то.
Вопрос в том что график расстояний может содержать шумы. Т.е. даже расстояние до проема может ежемилисекундно меняться. Да и люди могут идти потоком и надо ловить пики и их длительность и далее вычислять количество людей.
Нужен простейший алгоритм т.к. мощность мк не сильно большая (esp или ардуино)

Могу дать в аренду дырокол

А если серьзено, то чем промышленные решения не подходят?

График по цифрам из отладчика построй, визуально определи длительности и округляй побольше.

Спектр тебе нужен. Фурье преобразование должен постичь ты.
https://habr.com/ru/post/269991/

(2) Своё хочу, для личного развития. Вопрос именно в том что бы своё а не жалко бабла на промышленное. А вообще система уже стоит - ии по видеонаблюдению определяет количество людей. Но "немного" глючит.

https://proglib.io/p/fourier-transform/

(4)
Использовать Вейвлеты я хотел.
А может быть и нейтрон простейший.
Но твой совет я восприму как один
Из мудрейших. И попробую!

Вопрос именно в переборе алгоритмов. Какой окажется лучше.

(4) а как фурье должен работать? доплер?

(5) Тогда в добрый путь молодец. (4) тебе в помощь

(9) Шумы отсечь

(11) + помехи.

(11) предлагаете фильтр калмана? зачем отсекать мегагерцовые шумы на временах типа секунд?

1. Вейвлеты
2. Простейший нейрон.
3. Спектры, Фурье.
4. Фильтр Калмана.

Кто еще?

(14) сплайн конечно и считать дельту по окну 1 сек

Про вейвлет: https://ru.wikipedia.org/wiki/Дискретное_вейвлет-преобразование

(15) От так вот?
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Интерполяция_кубическими_сплайнами

Делал когда что-то подобное для АСУ ТП

Помнится анализировал что-то вроде производной, а по факту смотрел разницу между значениями (модуль) и смену знака. Н амоделях работало вполне нормально

(16) какая частота измерений? если килогерцы достаточно брать среднее скользящее, ошибки компенсируютс и уйдут в матожидание, например, за 0.2с
если среднее за 0.5с уменьшилось более чем на 25% от дверного проёма +1. Бывает огибающая, а тут считаем дельту мин макс в окне например 0.5 или 1с

(0) Имхо поставь камеру и сделай кучу замеров, какие пики на датчиках скольки людям соответвуют.
Измерений/наблюдений должно быть много чтобы ИНС или ML потом подключить.

А скачки просто усредняй в пределах погрешности на разных положения двери (неподвижной) замерь и все.

(19) Должно автоматом работать. К вафле подключил в подразделении и само всё. Так то понятно, но неинтересно.

Так то свой алгоритм пока таков:
1) При включении 10 секунд смотрим на расстояние до двери. Прибавляем 20% погрешности. Всё, нижний интервал выяснили.
2) При уменьшении интервала смотрим до тех пор пока интервал не превысит нижний (в шаге 1), считаем время
3) Время делим на среднюю скорость человека - получаем количество людей.
4) Количество в итоге делим на 2 т.к. люди входят и выходят.

Сброс каждый вечер т.к. у датчика может быть дрейф.

(21) Хрень твой алгоритм ибо дверь не успела закрыться и следом второй идет и ?

(22)+ Нужны датчики на разных уровнях с двух сторон, которые меряют расстояние от своей двери до препятствия ближайшего.
Это будет или вторая дверь или человек.
Далее измеряя в реальном времени несколько раз в секунду получим образы проходящих объектов.

Осталось выделить кто люди а кто собаки или дети.

(23)+ Прикольно когда рядом двое идут или один заходит а другой выходит одновременно - тут конечно да.

(21) надо еще вычитать антирадары) побаловаться в общем

(25) Датчик оптический, измеряет расстояние в довидимой части спектра но в свободной частоте с защитой от помех.

(23) (24) Ну тут уже можно изголяться как хочешь.

В основном будет не в проеме и дверь мешать не будет.