Nesta fase do projeto, decidimos testar o nosso protótipo numa pistola de massagens com vários estados de funcionamento, com o objetivo de verificar se o sistema era capaz de identificar corretamente cada um desses estados.
Numa primeira fase, os resultados obtidos não corresponderam às nossas expectativas. Após análise, identificámos dois problemas principais: a fixação inadequada do protótipo durante os testes e limitações na implementação do algoritmo de classificação de estados.
Para resolver o problema da fixação, desenvolvemos uma estrutura simples em que a pistola de massagens foi montada numa tábua de madeira fina e presa com abraçadeiras. Esta solução garantiu que a posição da pistola permanecesse constante ao longo de todos os ensaios, reduzindo significativamente as variações indesejadas nas medições.
Relativamente ao algoritmo de classificação, foi necessário rever a abordagem utilizada. Passámos a analisar características extraídas dos sinais, como os espectros de frequência, os picos de amplitude, o valor RMS (Root Mean Square) e a média de cada estado de funcionamento. Com base nestas características, construímos uma árvore de decisão utilizando o algoritmo Random Forest para efetuar a classificação dos diferentes estados.
Graças a estas melhorias, foi possível aumentar significativamente a precisão do sistema, permitindo alcançar os resultados pretendidos na deteção e classificação dos estados de funcionamento da pistola de massagens.