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This function ensures that all quaternions in the time series are unit quaternions.

Usage

normalize(x)

# S3 method for qts
normalize(x)

# S3 method for qts_sample
normalize(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 are unit quaternions.

Examples

normalize(vespa64$igp[[1]])
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99427   0.07973   0.06988   0.01334
#>  2     1   0.99483   0.07457   0.06763   0.01313
#>  3     2   0.99542   0.06931   0.06457   0.01269
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#>  6     5   0.99694   0.05572   0.05403   0.00932
#>  7     6   0.99729   0.05275   0.05079   0.00772
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#> 10     9   0.99805   0.04730   0.04071   0.00125
#> # ℹ 91 more rows
normalize(vespa64$igp)
#> [[1]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99427   0.07973   0.06988   0.01334
#>  2     1   0.99483   0.07457   0.06763   0.01313
#>  3     2   0.99542   0.06931   0.06457   0.01269
#>  4     3   0.99602   0.06398   0.06091   0.01184
#>  5     4   0.99652   0.05949   0.05742   0.01070
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#>  9     8   0.99782   0.04883   0.04430   0.00366
#> 10     9   0.99805   0.04730   0.04071   0.00125
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[2]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#>  3     2   0.99503   0.07171   0.06829   0.01059
#>  4     3   0.99565   0.06598   0.06489   0.01047
#>  5     4   0.99625   0.06032   0.06124   0.01005
#>  6     5   0.99677   0.05525   0.05756   0.00927
#>  7     6   0.99717   0.05142   0.05417   0.00810
#>  8     7   0.99751   0.04849   0.05080   0.00655
#>  9     8   0.99780   0.04622   0.04723   0.00461
#> 10     9   0.99806   0.04442   0.04345   0.00237
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[3]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99262   0.09948   0.06271  -0.02971
#>  2     1   0.99312   0.09388   0.06347  -0.02941
#>  3     2   0.99375   0.08743   0.06335  -0.02831
#>  4     3   0.99446   0.08006   0.06255  -0.02696
#>  5     4   0.99511   0.07312   0.06135  -0.02551
#>  6     5   0.99566   0.06703   0.05977  -0.02423
#>  7     6   0.99614   0.06183   0.05782  -0.02305
#>  8     7   0.99656   0.05763   0.05543  -0.02198
#>  9     8   0.99692   0.05426   0.05257  -0.02103
#> 10     9   0.99726   0.05151   0.04915  -0.02020
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[4]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#>  2     1   0.99331   0.09099   0.06403  -0.03082
#>  3     2   0.99390   0.08485   0.06391  -0.02969
#>  4     3   0.99452   0.07821   0.06324  -0.02837
#>  5     4   0.99514   0.07160   0.06207  -0.02695
#>  6     5   0.99567   0.06570   0.06052  -0.02564
#>  7     6   0.99613   0.06075   0.05862  -0.02447
#>  8     7   0.99651   0.05693   0.05633  -0.02347
#>  9     8   0.99685   0.05402   0.05358  -0.02258
#> 10     9   0.99716   0.05187   0.05014  -0.02182
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[5]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99414   0.08053   0.07026   0.01615
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#>  3     2   0.99521   0.07085   0.06566   0.01506
#>  4     3   0.99574   0.06628   0.06246   0.01461
#>  5     4   0.99623   0.06202   0.05899   0.01379
#>  6     5   0.99669   0.05810   0.05541   0.01259
#>  7     6   0.99710   0.05466   0.05184   0.01102
#>  8     7   0.99743   0.05196   0.04844   0.00912
#>  9     8   0.99771   0.04994   0.04508   0.00691
#> 10     9   0.99795   0.04836   0.04157   0.00448
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[6]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#>  2     1   0.99376   0.08244   0.07368   0.01449
#>  3     2   0.99434   0.07693   0.07184   0.01450
#>  4     3   0.99498   0.07123   0.06879   0.01445
#>  5     4   0.99561   0.06567   0.06516   0.01412
#>  6     5   0.99617   0.06071   0.06152   0.01353
#>  7     6   0.99664   0.05649   0.05800   0.01258
#>  8     7   0.99700   0.05351   0.05475   0.01112
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#> 10     9   0.99757   0.04996   0.04815   0.00687
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[7]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99544   0.07361   0.03614  -0.04869
#>  2     1   0.99563   0.07000   0.03835  -0.04843
#>  3     2   0.99579   0.06682   0.04066  -0.04779
#>  4     3   0.99597   0.06369   0.04263  -0.04663
#>  5     4   0.99617   0.06045   0.04409  -0.04516
#>  6     5   0.99640   0.05724   0.04502  -0.04345
#>  7     6   0.99663   0.05414   0.04557  -0.04139
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#>  9     8   0.99712   0.04916   0.04413  -0.03727
#> 10     9   0.99736   0.04716   0.04244  -0.03530
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[8]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99506   0.06909   0.04686  -0.05375
#>  2     1   0.99525   0.06662   0.04888  -0.05157
#>  3     2   0.99547   0.06355   0.05103  -0.04893
#>  4     3   0.99572   0.06026   0.05258  -0.04627
#>  5     4   0.99599   0.05693   0.05343  -0.04370
#>  6     5   0.99627   0.05376   0.05346  -0.04124
#>  7     6   0.99656   0.05103   0.05246  -0.03897
#>  8     7   0.99685   0.04876   0.05047  -0.03688
#>  9     8   0.99715   0.04701   0.04758  -0.03491
#> 10     9   0.99745   0.04557   0.04389  -0.03303
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[9]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#>  2     1   0.99469   0.07722   0.06345   0.02448
#>  3     2   0.99533   0.06977   0.06172   0.02525
#>  4     3   0.99605   0.06144   0.05870   0.02562
#>  5     4   0.99673   0.05348   0.05494   0.02533
#>  6     5   0.99733   0.04646   0.05084   0.02434
#>  7     6   0.99780   0.04115   0.04679   0.02247
#>  8     7   0.99816   0.03771   0.04320   0.01981
#>  9     8   0.99842   0.03582   0.04020   0.01636
#> 10     9   0.99859   0.03487   0.03794   0.01247
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[10]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#>  2     1   0.99466   0.07394   0.06792   0.02377
#>  3     2   0.99529   0.06609   0.06654   0.02472
#>  4     3   0.99595   0.05819   0.06373   0.02520
#>  5     4   0.99660   0.05040   0.06008   0.02510
#>  6     5   0.99718   0.04344   0.05611   0.02428
#>  7     6   0.99766   0.03784   0.05219   0.02265
#>  8     7   0.99802   0.03411   0.04873   0.02029
#>  9     8   0.99829   0.03204   0.04579   0.01737
#> 10     9   0.99846   0.03142   0.04348   0.01395
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[11]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99378   0.09127   0.06209   0.01488
#>  2     1   0.99427   0.08384   0.06456   0.01546
#>  3     2   0.99474   0.07662   0.06608   0.01613
#>  4     3   0.99520   0.07008   0.06629   0.01666
#>  5     4   0.99560   0.06501   0.06528   0.01686
#>  6     5   0.99600   0.06116   0.06301   0.01667
#>  7     6   0.99642   0.05817   0.05930   0.01604
#>  8     7   0.99687   0.05533   0.05442   0.01509
#>  9     8   0.99731   0.05265   0.04899   0.01382
#> 10     9   0.99771   0.05023   0.04370   0.01222
#> # ℹ 91 more rows
#> 
#> [[12]]
#> # A tibble: 101 × 5
#>     time         w         x         y         z
#>    <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#>  1     0   0.99378   0.09099   0.06243   0.01470
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#> # ℹ 91 more rows
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#> [[37]]
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#> [[61]]
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#> # ℹ 91 more rows
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#> [[62]]
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