This function computes the first derivative of quaternion time series with respect to time.
Usage
differentiate(x)
# S3 method for qts
differentiate(x)
# S3 method for qts_sample
differentiate(x)Arguments
- x
An object of class qts or qts_sample.
Value
An object of the same class as the input argument x in which
quaternions measure the rotation to be applied to transform attitude at
previous time point to attitude at current time point.
Examples
differentiate(vespa64$igp[[1]])
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99998 -0.00519 -0.00222 -0.00040
#> 2 2 0.99998 -0.00529 -0.00305 -0.00057
#> 3 3 0.99998 -0.00534 -0.00367 -0.00094
#> 4 4 0.99998 -0.00447 -0.00352 -0.00119
#> 5 5 0.99999 -0.00374 -0.00345 -0.00140
#> 6 6 0.99999 -0.00292 -0.00331 -0.00158
#> 7 7 0.99999 -0.00212 -0.00327 -0.00182
#> 8 8 0.99999 -0.00166 -0.00341 -0.00209
#> 9 9 0.99999 -0.00145 -0.00371 -0.00229
#> 10 10 0.99999 -0.00168 -0.00394 -0.00239
#> # ℹ 90 more rows
differentiate(vespa64$igp)
#> [[1]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99998 -0.00519 -0.00222 -0.00040
#> 2 2 0.99998 -0.00529 -0.00305 -0.00057
#> 3 3 0.99998 -0.00534 -0.00367 -0.00094
#> 4 4 0.99998 -0.00447 -0.00352 -0.00119
#> 5 5 0.99999 -0.00374 -0.00345 -0.00140
#> 6 6 0.99999 -0.00292 -0.00331 -0.00158
#> 7 7 0.99999 -0.00212 -0.00327 -0.00182
#> 8 8 0.99999 -0.00166 -0.00341 -0.00209
#> 9 9 0.99999 -0.00145 -0.00371 -0.00229
#> 10 10 0.99999 -0.00168 -0.00394 -0.00239
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[2]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99998 -0.00562 -0.00244 0.00021
#> 2 2 0.99998 -0.00562 -0.00285 0.00006
#> 3 3 0.99998 -0.00577 -0.00337 -0.00028
#> 4 4 0.99998 -0.00569 -0.00364 -0.00055
#> 5 5 0.99998 -0.00508 -0.00369 -0.00088
#> 6 6 0.99999 -0.00380 -0.00343 -0.00120
#> 7 7 0.99999 -0.00288 -0.00344 -0.00154
#> 8 8 0.99999 -0.00221 -0.00365 -0.00188
#> 9 9 0.99999 -0.00171 -0.00389 -0.00215
#> 10 10 0.99999 -0.00133 -0.00390 -0.00228
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[3]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99998 -0.00564 0.00059 -0.00011
#> 2 2 0.99998 -0.00653 -0.00025 0.00072
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#> 4 4 0.99997 -0.00702 -0.00130 0.00112
#> 5 5 0.99998 -0.00613 -0.00167 0.00103
#> 6 6 0.99998 -0.00524 -0.00202 0.00100
#> 7 7 0.99999 -0.00422 -0.00243 0.00097
#> 8 8 0.99999 -0.00337 -0.00290 0.00093
#> 9 9 0.99999 -0.00273 -0.00343 0.00088
#> 10 10 0.99999 -0.00217 -0.00386 0.00082
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[4]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99998 -0.00579 0.00081 0.00039
#> 2 2 0.99998 -0.00622 -0.00025 0.00075
#> 3 3 0.99998 -0.00672 -0.00079 0.00097
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#> 5 5 0.99998 -0.00595 -0.00164 0.00107
#> 6 6 0.99999 -0.00497 -0.00197 0.00101
#> 7 7 0.99999 -0.00384 -0.00233 0.00092
#> 8 8 0.99999 -0.00290 -0.00278 0.00089
#> 9 9 0.99999 -0.00212 -0.00346 0.00084
#> 10 10 0.99999 -0.00164 -0.00408 0.00069
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[5]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99999 -0.00494 -0.00206 -0.00098
#> 2 2 0.99999 -0.00476 -0.00252 -0.00043
#> 3 3 0.99998 -0.00460 -0.00319 -0.00053
#> 4 4 0.99998 -0.00427 -0.00347 -0.00086
#> 5 5 0.99999 -0.00392 -0.00362 -0.00121
#> 6 6 0.99999 -0.00341 -0.00363 -0.00155
#> 7 7 0.99999 -0.00265 -0.00348 -0.00185
#> 8 8 0.99999 -0.00195 -0.00346 -0.00213
#> 9 9 0.99999 -0.00150 -0.00362 -0.00232
#> 10 10 0.99999 -0.00147 -0.00385 -0.00245
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[6]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99998 -0.00559 -0.00017 -0.00074
#> 2 2 0.99998 -0.00554 -0.00178 -0.00025
#> 3 3 0.99998 -0.00576 -0.00300 -0.00024
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#> 5 5 0.99998 -0.00499 -0.00363 -0.00068
#> 6 6 0.99998 -0.00423 -0.00354 -0.00099
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#> 8 8 0.99999 -0.00196 -0.00327 -0.00184
#> 9 9 0.99999 -0.00145 -0.00353 -0.00224
#> 10 10 0.99999 -0.00113 -0.00376 -0.00254
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[7]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99999 -0.00372 0.00203 -0.00002
#> 2 2 0.99999 -0.00331 0.00219 0.00036
#> 3 3 0.99999 -0.00327 0.00189 0.00090
#> 4 4 0.99999 -0.00338 0.00139 0.00124
#> 5 5 0.99999 -0.00332 0.00087 0.00151
#> 6 6 0.99999 -0.00322 0.00051 0.00189
#> 7 7 0.99999 -0.00281 -0.00032 0.00198
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#> 9 9 0.99999 -0.00204 -0.00167 0.00197
#> 10 10 0.99999 -0.00195 -0.00211 0.00199
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[8]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99999 -0.00268 0.00201 0.00192
#> 2 2 0.99999 -0.00331 0.00215 0.00235
#> 3 3 0.99999 -0.00350 0.00154 0.00239
#> 4 4 0.99999 -0.00351 0.00084 0.00235
#> 5 5 0.99999 -0.00331 0.00001 0.00229
#> 6 6 0.99999 -0.00281 -0.00100 0.00218
#> 7 7 0.99999 -0.00231 -0.00198 0.00208
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#> 9 9 0.99999 -0.00141 -0.00365 0.00199
#> 10 10 0.99999 -0.00131 -0.00417 0.00196
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[9]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99998 -0.00660 -0.00025 0.00077
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#> 5 5 0.99997 -0.00708 -0.00399 -0.00117
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#> 7 7 0.99998 -0.00340 -0.00364 -0.00268
#> 8 8 0.99999 -0.00181 -0.00309 -0.00341
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#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[10]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99997 -0.00770 0.00050 0.00029
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#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[11]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99997 -0.00743 0.00259 -0.00012
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#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[12]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99996 -0.00766 0.00346 -0.00017
#> 2 2 0.99997 -0.00745 0.00226 0.00036
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#> 6 6 0.99998 -0.00460 -0.00444 0.00026
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#> 8 8 0.99998 -0.00307 -0.00532 -0.00073
#> 9 9 0.99999 -0.00213 -0.00438 -0.00133
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#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[13]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[14]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99999 -0.00359 -0.00178 0.00074
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#> 10 10 0.99999 -0.00134 -0.00235 -0.00271
#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[15]]
#> # A tibble: 100 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99999 -0.00455 -0.00186 0.00107
#> 2 2 0.99999 -0.00417 -0.00301 0.00094
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#> # ℹ 90 more rows
#>
#> [[16]]
#> # A tibble: 100 × 5
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#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 1 0.99998 -0.00546 -0.00077 0.00127
#> 2 2 0.99999 -0.00472 -0.00212 0.00115
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#> 4 4 0.99999 -0.00333 -0.00364 0.00027
#> 5 5 0.99999 -0.00238 -0.00387 -0.00028
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