呼吸频率（RR）和心跳频率（HR）是一个人的重要生理参数。 脉冲无线电超宽带（IR-UWB）是一种用于非接触式感应和监视的有前途的技术。 本文简要介绍了一种基于自相关的新方法，可使用IRUWB雷达测量RR和HR。 相关系数波形包含生命体征信号，克服了噪声和杂波的影响。应用快速傅里叶变换，可以轻松获得呼吸频率。 提出了一种基于自相关的巧妙方法来定位对象。 接收信号矩阵在快速时间的方向上划分为一组bin。 通过每次从矩阵中删除一个块并重新应用自相关，得到最小相关性的被删除的块对应于对象的位置。 此外，采用变分模式分解算法成功分离了呼吸信号和心跳信号。 实验是使用PulsOn410 UWB雷达进行的。 结果表明，所提出的低复杂度算法具有较高的精度。

上一篇：基于Matlab-Simulink 的 2FSK 数字调制原理与仿真 上一篇：Simulink仿真系列– 扩频通信-跳频扩频通信系统的原理和Simulink仿真 上一篇：Simulink仿真系列 – Simulink模块-数字基带调制解调模块详解 M-PAM,M-FSK,M-PSK 0.前言：          电磁波信号在传输过程中，会受到各种干扰，这些干扰统称为噪声。根据信道中噪声的特点，信道可分为加性高斯白噪声信道（AWGN）、多径瑞利退化信道、多径莱斯退化信道。 (1)瑞利衰落分布：           在移动无线信道中，瑞利分布是最常见的描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量

这是一个适用于2.3.3 Android OS及更高版本的Android应用程序。 它处理如今集成在智能手机中的硬件和软件传感器。 用户可以选择传感器并观察以下各项的当前值：-加速度计-陀螺仪-磁力计-GPS位置-....和其他传感器通过WLAN包含CSV-格式的传感器值的流到客户端和/或流可以启动和停止SD卡。 传感器更新频率可以调整。 后台运行着一些GPS算法，可以将GPS数据转换为不同的坐标系。 通过WLAN的流使用用户数据报协议（UDP）接口。 为了接收数据，您可以在Files-Section中使用Java文件“ QuoteClient”之类的东西。

最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计 注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础   最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估计可以看作是正则化（regularized）的最大似然估计。   想要了解最大后验（MAP）概率估计，需要学会贝叶斯定理以及极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，M

惯性测量装置IMU的仿真模型,惯性测量单元IMU,matlab源码

步态matlab代码使用x-imu Python进行步态跟踪 这是by的Python代码，该代码最初在MATLAB上运行。 Gait-Tracking-With-x-IMU项目是针对Seb Madgwick的“”视频中演示的脚部跟踪算法的。 每次跟踪地面时，都可以通过跟踪脚步并进行积分漂移校正。 也请参阅他们的。 结果的几个例子 我提供了此Python代码的一些结果，并与MATLAB上原始代码的结果进行了比较。 spiralStairs_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的） StraightLine_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的） 楼梯和走廊_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的）

GPS转换 描述 这是一个基于在ROS Kinetics，Ubuntu 16.04上测试的ROS的软件包。 输入GPS姿态信息（ geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped ）。 相依性 本征3 路线图 阅读外部姿势信息 转换为相机框架姿势 发布新的相机框架姿势主题 发布相应的TF

DIYDrones ArduIMU+ V3 开发板是DIYDrones最新的IMU，与V2板PIN脚连接相同，体积小，速度快。IMUArduIMU+ V3姿态传感器开发板板载涉及到重要芯片包括ATmega328微控制器、MPU-6000三轴加速度和三轴陀螺仪、HMC5883L三轴磁力计以及GPS接头。IMUArduIMU + V3是一种非常强大的定位姿态传感器开发板。IMUArduIMU+ V3姿态传感器开发板实物截图: IMU ArduIMU+ V3姿态传感器开发板规格: 3-Axis gyro with sensitivity up to 131 LSBs/dps and a full-scale range of ±250, ±500, ±1000, and ±2000dps 3-Axis accelerometer with a programmable full scale range of ±2g, ±4g, ±8g and ±16g Reduced settling effects and sensor drift by elimination of board-level cross-axis alignment errors between accelerometers and gyroscopes Full Chip Idle Mode Supply Current: 5µA On-chip timing generator with ±1% frequency variation over full temperature range User self test 10,000g shock tolerant Pin compatible with ArduIMU V2 The 6 analog pins are now available! Arduino compatible and open source. 3 status LED’s (RGB). I2C port with 3.3V translation. GPS port with FTDI autoswitch. IMU ArduIMU+ V3姿态传感器开发板电路 PCB截图:

IMU数据分析 IMU传感器数据分析的应用程序。 语境 在越野滑雪训练中，可穿戴式放置在运动员的杆子和靴子上，以捕获运动数据。 这些IMU传感器测量三轴线性加速度，三轴角速度和三轴磁力，并将它们记录为时间序列数据。 数据分析人员从这些数据中提取见解，而教练则使用这些见解来提供有关运动员滑雪技术的反馈。 在许多情况下，识别运动员在锻炼过程中采取的滑雪步骤是IMU数据处理中重要的第一步，这为进一步分析滑雪技术开辟了道路。 待办事项：带有标记的锻炼数据的完整IMU数据的图像。 带有标注步骤的锻炼数据图像。

步态检测 从IMU数据集中检测两个阶段（摆动和站姿）。 安装两个IMU传感器，一个在膝盖上方，另一个在膝盖下方。 受试者应在跑步机上以可变速度行走至少2分钟，以便记录每个步态周期的每个数据。 将文件另存为.csv 第一个文件是大腿数据，第二个文件是小腿数据。 对每个阶段使用阈值，然后应用knn对阶段进行分类。 通过这种方法，我正确地获得了2个正确的阶段，即Swing阶段和Stance阶段。 编译并运行main.cpp文件。 关闭控制台窗口后，标记的数据将保存在data.dat文件中。 我将.dat文件转换为.txt文件，并上传了它，以方便您使用。 IMU传感器的采样频率为200Hz