这是一款高分辨率数字加速度计，通过I2C接口测量范围大于±16g，适用于监控运动状态。使用此模块，您可以轻松地在设计中添加监视移动功能。如手臂，腿部晃动。如果您想通过手臂摇晃切换iPhone歌曲，那么此模块仅适合您。 3轴加速度计规格参数: 尺寸:25.43mm x 20.35mm 工作电压:3.3V 分辨率:3.9mg / LSB 测试范围:±16g 控制模式:I2C 硬件安装: 注意: 与其他Xadow模块一样，您需要将Xadow 3轴加速度计连接到Xadow主板，然后再将测试代码上传到Xadow主板以获取Accelerometer信息。 将Xadow 3轴加速度计连接到Xadow主板时，您应该关注连接方向。连接方法是一个Xadow模块的未填充角需要连接到另一个模块的直角（参见每个Xadow模块的四个角）。 测试代码: 上传代码后，打开串行监视器以查看测试结果。该传感器的输出为3轴加速度信息，转换为重力单位“g”。

MPU6050 适用于STM32f3的MPU6050加速度计和陀螺仪驱动器 用法 可以使用CooCox CoIDE和stm32 F3发现板进行编程/调试来打开此存储库。 如果编译文件存在问题，则编译器缺少指向math.h库的链接。 转到右键单击项目->配置->链接，然后将“ m”添加到链接的库中。 该分支（主控）中的代码包括从传感器读取（计算）的数据的所有内容。 在此存储库中，在分支-b MPU6050-Complementary_filter中实现了一个补充过滤器。

目录0.前言1. MEMS加速度计2. MEMS陀螺仪3. MEMS磁强计4.参考资料 0.前言 本文根据HowToMechatronics1网站中的介绍MEMS加速度计、陀螺仪和磁强计的文章翻译和补充得来。 1. MEMS加速度计 1MEMS加速度计的原理简图如下图所示，其中质量块mass被弹簧springs支撑，使得其只能沿着预定方向位移，从而检测特定方向的加速度；绿的部分是固定的电极板Fixed plates。检测原理是当质量块感受到加速度时，会在相应方向产生位移，从而使得固定电极板构成的两个平行板电容器C1，C2的电容大小发生改变，检测其电容值大小即可换算成相应的加速度。

计步器是一种颇受欢迎的日常锻炼进度.，可以激励人们挑战自己，增强体质，帮助瘦身。早期设计利用加重的机械开关检测步伐，并带有一个简单的计数器。晃动这些装置时，可以听到有一个金属球来回滑动，或者一个摆锤左右摆动敲击挡块。 　　如今，先进的计步器利用MEMS（微机电系统）惯性传感器和复杂的软件来精确检测真实的步伐。MEMS惯性传感器可以更准确地检测步伐，误检率更低。MEMS惯性传感器具有低成本、小尺寸和低功耗的特点，因此越来越多的便携式消费电子设备开始集成计步器功能，如音乐播放器和手机等。ADI公司的3轴加速度计ADXL335、ADXL345和ADXL346小巧纤薄，功耗极低，非常适合这种应用。

基于SOG(Silicon on Glass)工艺设计了一种新型电容式加速度传感器结构,分析了该结构的检测和反馈原理.为了提高闭环微加速度传感器的性能,更好地实现闭环控制调节作用,对传感器系统进行了研究.在反馈系统中引入PID控制器,并建立了SIMLINK系统模型,分析了系统闭环传递函数以及控制参数对传感器系统的影响.仿真结果表明:PID控制器可以很好地改善系统的频率响应,增加系统带宽,调节系统的阻尼,减小系统的响应时间和调节时间,大大提高了闭环加速度计的性能.

硅微加速度计结构示意图，总体尺寸在1400微米以内，质量块尺寸为200μmμm，质量块的厚度为80μm，梁的尺寸（300）μm*40μm，梁的厚度为30μm。 材 料：自选（可类比课件例题或前实验题） 弹性模量：1.69e11; 泊松比：0.3； 密 度：2.3e3。 网络化类型：自选

基于最小二乘方法的加速度计标定，包括有关仿真数据生成程序，线性最小二乘方法，非线性最小二乘方法，递推线性最小二乘方法等代码，还有详细的解释

51单片机与ADXL345加速度计之间的SPI通信程序，编译通过，并且实际应用很好

研究了惯性导航中加速度计传感器和陀螺仪传感器性能． 分析加速度计和陀螺仪 的误差来源，并提出误差模型，进行误差补偿． 提出了加速度计传感器惯性导航系统算法，并结合 结合车辆系统动力学模型，对算法进行了仿真和实车测试． 仿真和测试结果和常规惯性导航系统 所采用的陀螺仪方案进行对比分析，从而验证了加速度计惯性导航算法的相对有效性．

运动分析 基于来自手机的加速度计/陀螺仪数据的人体运动分类 data-gathering包含从智能手机收集实时数据并将其转储到磁盘所需的所有代码 datasets包含我们用于训练模型的训练和验证数据 logs随时间推移的模型性能 models预训练模型 进行数据分析的src应用程序 自己测试实时分类器 首先设置您的环境： 安装node.js和python 2.7 进入data-gathering文件夹并运行npm install 进入src文件夹并运行easy install sklearn docopt 该应用程序包含三个部分：在电话上运行并获取数据的网站；以及在计算机上运行并接收数据的node.js应用程序； 一个对数据进行分类的python应用。 得到两个终端和... 在1号航站楼： $ cd src $ python dataset.py --model ../mod