该项目向您展示了如何制作自制的柔性传感器。

深层 使用神经网络与Google的Project Soli Sensor进行手势识别 更新 数据集和经过训练的模型现在可用。 介绍 这是本文的开源评估代码库： 与Soli交互：探索射频频谱中的细粒度动态手势识别王赛文，宋杰，连杰（Jamie Lien），普皮列夫·伊万（Poupyrev Ivan），奥特玛·希利格斯（链接到） 如果发现该代码有用，请引用该论文。 谢谢你。 （ ） 该项目使用Google的传感器。 Soli是一种新的传感技术，它使用微型雷达来检测非接触式手势交互。 Soli传感器技术通过在宽光束中发射电磁波来工作。 光束中的物体会散射这种能量，从而将一部分反射回雷达天线。 反射信号的属性（例如能量，时间延迟和频移）可以捕获有关对象特征和动力学的丰富信息，包括大小，形状，方向，材料，距离和速度。 我们的论文使用了轻量级的端到端训练的卷积神经网络和递归神经网络架构，

基于线性最小方差意义上的最优加权融合算法，针对具有多个传感器和相关噪声的具有三层融合结构的离散时变线性随机控制系统，给出了最优融合固定间隔卡尔曼平滑器。 第一和第二融合层都具有网状平行结构，分别确定任何两个传感器子系统之间的预测和平滑误差的互协方差矩阵。 第三融合层是确定最佳权重并获得最佳融合固定间隔平滑器的融合中心。 推导任何两个传感器子系统之间的平滑误差互协方差矩阵。 将其应用于具有三个传感器的跟踪系统显示了其有效性。

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附件基本涵盖了ST的所有sensor的驱动代码，例如三轴加速度，六轴A+G，温度sensor等等。

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truct spi_device *sensor_spi=NULL; //spi_device 设备结构体信息 int sensor_spi_write(unsigned int addr, unsigned int val, size_t len) { int status; unsigned char write_buf[2]; write_buf[0] = addr; //在某个地址写什么值 write_buf[1] = val; status = spi_write(sensor_spi, write_buf,2); //将数据传送到spi总线0上 if (status) dev_err(&sensor_spi->dev, "%s error %d\n", __FUNCTION__, status); return status; }