传感器节点定位是无线传感器网络领域应用的研究热点之一。 本文提出了一种基于改进的支持向量机的大规模无线传感器网络定位算法。 对于大规模无线传感器网络，基于支持向量机的定位算法面临着大规模学习样本的问题。 大规模的训练样本将导致训练的负担重，计算，过度学习和分类准确性低。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的规模化的训练样本约简方法（FCMTSR）。 FCMTSR以训练样本为点集，通过分析点与集之间的关系，得到潜在的支持向量，并去除混合的非边界离群数据。为减少计算量，在模型中采用了模糊C均值聚类算法。 FCMTSR。 通过FCMTSR，可以减少训练时间并提高定位精度。 通过仿真，评估了基于FCMTSR-支持向量机的定位性能。 实验结果表明，与不带FCMTSR的支持向量机的现有定位算法相比，该算法的定位精度提高了2％，训练时间减少了55％。 支持FCMTSR的向量机定位算法还可以有效解决边界问题和覆盖漏洞。 最后，讨论了所提出的定位算法的局限性，并提出了今后的工作。

TLV493D-A1B6-3DMagnetic-Sensor：用于Arduino的TLV493D-A1B6 3D磁性传感器的库

3D-TLV493D-A1B6-3DMagnetic-Sensor.zip,用于Arduino的TLV493D-A1B6三维磁传感器的库。,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。

Fitbit传感器数据收集器 从Fitbit智能手表收集传感器数据并将其存储在手机中。 为Fitbit Sense开发的应用程序。 可以在其他设备上使用，但是例如陀螺仪数据可能不可用（Versa设备就是这种情况）。 安装 使用CLI 在阅读有关如何安装CLI的更多 在电话应用程序中，转到“帐户”，选择您的设备->“开发人员”菜单->“切换开发者桥” 在手表中：设置->开发人员桥->切换启用 使用fitbit-build构建应用 安装应用程序：使用fitbit命令输入fitbil CLI界面，然后键入install

Mobile Industry Processor Interface-Camera Serial Interface 2，现在的图像传感器接口大多数是这种，开发图像采集必备资料。

A. 导线电感 (1) 一定长度的导线电感 载流导线总是闭合的，包围的面积越大，磁链ψ越大，电感就越大。一段导线是总自感的一部 分。导线长度为l(cm),直径为d(cm),磁导率为μ=μ0，则低频电感 )75.0 4 (ln20 −= d l lL ×10-7(H) （3-25） 如果导线长度很短(l<100d)，在括号内增加一项d/2l。在很高频率(大于1GHz)时，导线电感趋于 极限值 )1 4 (ln2 −=∞ d l lL ×10-7(H) (3-25a) 高频时，由于导线的集肤效应减少了磁场空间，使得磁场减少，电感量减少。一般用式（3-25） 计算，中频时（数百kHz）最大有6％的误差，高频时只有2％误差。这在工程上完全允许的。 例4：求一段直径为1mm，长50cm的铜连接线的低频电感量。 解：根据公式(3-25)得到 77 0 1075.0001.0 5.0 ln5.0210)75.0 4 (ln2 −− ×⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ −×=×−= d l lL =0.546μH （2）单导线对大平面(地回路)之间电感(图3-13) 单导线直径为d(m)，长度为l（m）,导线与平面之间平行，导线与平面间距离为h(m),其电感量 ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ++ ++ = d h hll dll lL 4 ln 4 4/ ln2 22 22 ×10-7(H) + [ ]2 4 4 2 22 2 2 2l h l d h d+ − + + − +/ / ×10-7(H) (3-26) 如果d<>h时，以上公式可进一步简化为 ) 4 (ln2 d h lL = ×10-7(H) (3-26c) （3）两根平行导线电感（图3-14） d h 图 3-13 导线平行地线

利用车辆模型预估横摆角速度和横向加速度，并与传感器对比

IMX327LQR-C_TechnicalDatasheet_E_Rev0.2 硬件手册，供参考

13 Mp CMOS sensor with advanced 1.1 m pixel BSI technology • Data interfaces: two-, three-, and four-lane serial mobile industry processor interface (MIPI) • Bit-depth compression available for MIPI Interface: 10-8 and 10-6 to enable lower bandwidth receivers for full frame rate applications • 3D synchronization controls to enable stereo video capture • 6.8 kbits one-time programmable memory (OTPM) for storing shading correction coefficients and module information • Programmable controls: gain, horizontal and vertical blanking, auto black level offset correction, frame size/rate, exposure, left-right and top-bottom image reversal, window size, and panning • Two on-die phase-locked loop (PLL) oscillators for super low noise performance • On-chip temperature sensor • Bayer pattern horizontal down-size scaler • Simple two-wire fast-mode+ serial interface • Low dark current • Interlaced multi-exposure readout enabling High Dynamic Range (HDR) still and video applications • On-chip lens shading correction • Support for external mechanical shutter • Support for external LED or Xenon Flash • Extended Flash duration up to start of frame readout Applications • Cellular phones • Digital still cameras • PC cameras • PDAs

数据融合matlab代码传感器融合模块，为LIDAR / RADAR输入处理实现了扩展的卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器体系结构。 外部装有LIDAR和RADAR等传感器的汽车可以检测到在其范围内移动的物体：例如，传感器可能检测到行人，甚至是自行车。 这是通过计算扩展的卡尔曼滤波器来实现的，该滤波器同时组合了从激光雷达和雷达获得的数据，以测量移动物体的速度和相对于汽车的相对位置。 对于多样性，让我们使用自行车示例逐步了解Kalman滤波算法（上图所示的体系结构），以了解此计算的实际工作原理： 首次测量-过滤器将接收自行车相对于汽车位置的初始测量值。 这些测量将来自雷达或激光雷达传感器。 初始化状态和协方差矩阵-过滤器将基于第一次测量来初始化自行车的位置。 那么汽车将在时间段Δt之后收到另一个传感器测量值。 预测-算法将在时间Δt之后预测自行车的位置。 在Δt之后预测自行车位置的一种基本方法是假设自行车的速度是恒定的。 因此，自行车将具有运动速度Δt 。 在扩展的卡尔曼滤波课中，我们将假设速度是恒定的。 更新-过滤器将“预测的”位置与传感器测量值进行比较。 将预测的位置和测量的位置合并以给出更