InvenSense的陀螺仪芯片ICM20648的FPGA程序，语言verilog。

参加电赛和想学习430单片机及其外加模块的同学

最新陀螺仪mup6050数据融合方法，有互补滤波 卡尔曼滤波 本例才用卡尔曼滤波 最好有矩阵论 和数理统计基础，要不看不明白。

得到手机的陀螺仪采集到的角速率数据，然后转化为相对于初始位置旋转的角度。陀螺仪使用一段时间后会产生误差，本例未对误差进行处理

STM32例程陀螺仪使用基于DMP的MPU6050.7z

MotionSense数据集 该数据集包括由加速度计和陀螺仪传感器生成的时间序列数据（高度，重力，用户加速度和rotationRate）。 使用其与iPhone 6s放在参与者的前袋中收集，该可从iOS设备上的框架收集信息。 所有数据以50Hz采样率采集。 共有24位不同性别，年龄，体重和身高的参与者在15个试验中在相同的环境和条件下进行了6项活动：楼下，楼上，步行，慢跑，坐着和站立。 借助该数据集，我们旨在在传感器数据的时间序列中查找个人属性指纹，即可以用于推断数据主体除其活动之外的性别或个性的特定于属性的模式。 时间序列对应于数据主体的步行活动（代码3）。 有12个功能。 一些注意事项： 如果您在此处查看“”，请查看pmc_xxx和tutorial文件夹。 如果您正在训练有关传感器数据的深度神经网络，则可以在以下链接中找到我们的最新工作，这对您的工作很有用： : 下载 MotionSense数据集可公开使用也可以作为备份使用。 还有一个Kaggle版本： ：//www.kaggle.com/malekzadeh/motionsense-dataset 引文 如果您发现

很不错的陀螺仪原理介绍，值得下载，值得一看

介绍MEMS陀螺仪传感器的工作原理，功能实现

研究了陀螺仪在小车定位中的应用，运用陀螺仪对小车进行实时监测，从而对小车进行准确的控制

在这篇文章中我将概括这么几个基本并且重要的话题： - 加速度计（accelerometer）检测什么 - 陀螺仪（gyroscope，也称作 gyro）检测什么 - 如何将传感器ADC读取的数据转换为物理单位（加速度传感器的单位是g，陀螺仪的单位是 度/秒） - 如何结合加速度传感器和陀螺仪的数据以得到设备和地平面之间的倾角的准确信息 在整篇文章中我尽量将数学运算降低到最少。如果你知道什么是正弦、余弦、正切函数，那无论你的项目使用哪种平台你应该都会明白和运用这篇文章中的思想，这些平台如Arduino、Propeller、Basic Stamp、Ateml芯片、PIC芯片等等。总有些人认为使用IMU单元需要复杂的数学运算（复杂的FIR或IIR滤波，如卡尔曼滤波，Parks-McClellan滤波等）。你如果研究这些会得到很棒且很复杂的结果。我解释事情的方式，只需要基本的数学。我非常坚信简单的原则。我认为一个简单的系统更容易操作和监控，另外许多嵌入式设备并不具备能力和资源去实现需要进行矩阵运算的复杂算法。