加速度传感器

该应用利用安卓设备内置的微机械结构(加速度计和陀螺仪)采集传感器数据。采集到的数据不仅可以实时同步到移动浏览器,还可以存储到SQLite数据库中,用于后期的数据挖掘分析。

传感器融合Matlab代码SensorFusion_KF展示了基于卡尔曼滤波的陀螺仪、加速度计和相机测量的传感器融合实现。想要详细了解，请查阅下文博客文章：主要文件为sim_gyro3.m。在使用某些Matlab功能时，可能需要Robotics和其他工具包。作者已不再积极维护传感器融合代码，无法提供支持。

该MatLAB函数用于根据给定的阻尼比（例如，5%的临界值）生成伪谱加速度（PSA）、伪谱速度（PSV）和谱位移（SD）谱。谱坐标适用于单位质量的线弹性单自由度系统。示例demo.m文件位于压缩文件夹中，展示了如何使用该函数，并包含了PSA、PSV和SD谱的绘图功能。

这个模型展示了使用前馈神经网络（静态神经网络）来精确估计感应电机的机械速度。在这类任务中，主要挑战在于建立有效的速度近似模型。模型基于六个启发式信号，详细描述了在零定子磁通频率下的失败情况及其不可观察系统的特点。对于零频率控制需求，需要采用其他技术。有关控制器调整的更多详细信息，请参阅相关链接。

小波阈值调整matlab代码Fall Alerter应用程序使用智能手机的内置加速度传感器创建Fall Alerter应用程序。在发生跌倒时，用户可能会失去意识并可能需要外部帮助，因此该应用程序将通过短信和跌倒位置的GPS数据向护理人员发送警报。用户界面包括一个图表，显示手机的加速度数据和紧急联系人列表。如果检测到跌倒事件，应用程序将启动一个10秒倒计时，并提醒紧急联系人列表。用户可以关闭警报，如果是误报或即使发生跌倒也不需要帮助。该应用程序的演示如下。下图显示了坠落事件期间的加速度变化。每个跌倒事件都有其独特的特征。当手机跌落时，加速度计值开始减小。当自由落体事件结束并撞击地面时，我们会观察到突然的尖峰。测试表明，在跌倒事件中观察到类似的变化。传感器API使用三维坐标系来获取加速度数据。加速度计的值通过对每个尺寸的平方求和，然后求和并求平方根来计算。这样可以获得矢量方向的大小。当手机处于静止状态时，加速度值约为9.8 m/s²。跌倒检测算法使用离散小波变换来提取要与输入加速度数据进行比较的特征向量。选择了具有32个采样点的Meyer小波作为母小波。

描述了如何通过距离、径向速度和径向加速度来仿真飞机的运动轨迹。具体步骤包括假设目标的真实运动轨迹，并以50ms间隔生成观测数据，绘制目标的真实和估计运动轨迹，以及预测和更新目标位置、速度和加速度方差。

在永磁同步电机的磁场定向控制中，转子位置和速度的准确测量至关重要。传统上使用霍尔传感器或编码器来实现这一目的，但无传感器方法因其降低成本、提高可靠性等优势而备受关注。基于状态观测理论提供了一种完整的无传感器算法解决方案，适用于各种同步电机类型。理论与实践的对比显示，所提出的观察器方法显著减少了对电机参数变化的依赖，增强了整体稳定性。具体实现中，系统实时评估电机内部状态，包括反电动势和相电流，并通过增益向量调整观察器模型以达到最佳效果。

将伪地球固定惯性坐标转换为地心地固坐标系（ECEF）的位置、速度和加速度。此函数已经优化为向量化，以提高运算速度。示例函数调用： >> [r_ECEF v_ECEF a_ECEF] = ECItoECEF(JD,r_ECI,v_ECI,a_ECI); 其中：JD是儒略日期向量[1 x N]（单位为天），r_ECI是位置向量[3 x N]，v_ECI是速度矢量[3 x N]，a_ECI是加速度矢量[3 x N]。

本合集汇聚了有关传感器数据挖掘的论文，涵盖数据流挖掘、智能建筑创建等研究领域。

在齿轮驱动的高精度定位器中，轴位置数据由安装在轴上的传感器收集，速度数据则由安装在执行器上的另一个传感器测得。转速梯度是测得的速度与轴上速度之间的比例，由齿轮比、传感器特性和测量比例确定。为确保设计预期，需要在安装和测试期间测量转速梯度、速度和加速度。该函数利用大步长记录时间、命令、轴上位置和非轴上速度来估计这些参数。