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

13.基于陀螺仪数据的计步器算法1

利用MATLAB产生加速度计和陀螺仪数据，用于对于数据的仿真使用

mpu6050六轴陀螺仪基本数据读取，修改了野火的程序，请借鉴，

GetSensorData 实时采集MOTO360与智能手机设备上的三轴加速度和陀螺仪数据，以每秒10次将数据保存到SD卡，并可查看数据和删除数据

2018年11月 使用智能手机数据集的人类活动识别 资料库概述： 该项目旨在建立一个模型，该模型根据智能手机的Sensor数据预测诸如步行，上楼，下楼，坐着，站着和躺下等人类活动。 仓库有3个ipython笔记本1 ：数据预处理和探索性数据分析2 ：具有特征数据的机器学习模型3 ：基于原始时间序列数据的LSTM模型所有代码都是用python 3编写的依赖 张量流 凯拉斯 麻木 大熊猫 matplotlib 海生的 斯克莱恩 itertools 约会时间 介绍： 每个现代的智能手机都有许多。 我们对加速度传感器和陀螺仪这两种传感器感兴趣。 借助传感器记录数据这是一个6类分类问题，因为我们有6个活动要检测。 该项目分为两部分，第一部分训练，调整和比较Logistic回归，线性支持向量分类器，RBF（径向基函数）SVM分类器，决策树，随机森林，梯度提升决策树模型，并使用领域专家提

陀螺仪及加速度计详细的数据处理及分析，并且采用了卡尔曼滤波和互补滤波

GPS陀螺仪数据，包含了GPS数据、陀螺仪数据、姿态数据，可以为研究这方面的同志给以原始数据研究。仪器贵，资源难得，希望对有兴趣的同事有帮助。

AGVC 陀螺仪数据读写，最关键在于CRC16-Modbus算法

以STM32F407为硬件平台，使用MPU9250结合mahony姿态融合算法，融合加速度计、磁力计、陀螺仪数据解算出表征姿态的四元数