MEMS加速度计原理     技术成熟的MEMS加速度计分为三种:压电式、容感式、热感式。压电式MEMS加速度计运用的是压电效应，在其内部有一个刚体支撑的质量块，有运动的情况下质量块会产生压力，刚体产生应变，把加速度转变成电信号输出。     容感式MEMS加速度计内部也存在一个质量块，从单个单元来看，它是标准的平板电容器。加速度的变化带动活动质量块的移动从而改变平板电容两极的间距和正对面积，通过测量电容变化量来计算加速度。Freescale的MMA7660FC这一款加速度计（3-Axis Orientation/Motion Detection Sensor），这一款芯片也是利用这一原理

物理4--自然坐标系中的速度和加速度.pdf

Bk官方网站下载的传感器教程 很经典。一种便于安装和拆卸，具有电荷放大器作用的压电加速度计前置放大器，属于振动传感器领域。该前置放大器包括插孔(1)、输出端绝缘体(2)、输出端外壳(3)、电荷放大集成电路(4)、输入端绝缘体(5)、旋钮(6)、插针(7)、连接端外壳(8)八个部件。使用该前置放大器可以方便的将普通压电加速度计的高输入阻抗转变为低输入阻抗，该发明具有连接简单、成本低廉、使用方便等优点。

SC7A20说明书_0.91(带寄存器描述) SC7A20 是一款高精度 12bit 数字三轴加速度传感器芯片，内置功能 更丰富，功耗更低，体积更小，测量更精确。 芯片通过 IC²/SPI 接口与 MCU 通信，加速度测量数据以中断方式或 查询方式获取。INT1和INT2中断管脚提供多种内部自动检测的中断信号， 适应多种运动检测场合，中断源包括 6D/4D 方向检测中断信号、自由落体 检测中断信号、睡眠和唤醒检测中断信号、单击和双击检测中断信号。芯 片内置高精度校准模块，对传感器的失调误差和增益误差进行精确补偿。

弃用警告 Adafruit已弃用其，转而使用 ，该使您可以将其完整的CircuitPython代码用于传感器。 可以在这里找到： : 。 该存储库中的库仍将在Python 2下运行，但是，因此您应该将以上库与Python 3结合使用。 因此，该存储库将被存档，并且不会进行进一步的更新。 感谢过去为之贡献的每一个人。 python-lis3dh 在Raspberry Pi上使用Python库 这不是LIS3DH所有功能的完整实现-如果您可以帮助添加更多功能，请贡献力量！ 要求 需要Adafruit_Python_GPIO库，该库可在找到 有用的阅读 https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_GPIO 学分 马特·戴森（ Matt Dyson） -原始实施 Mal Smalley-实现“点击”功能 Tunniel Holzfigure

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

近年来随着信息科学和传感器技术的进步，基 于传感器的行为识别获得了极大的发展，其中基于 可穿戴传感器的人体行为识别具 有 极 其 广 泛 的 应 用前景。例如在智能家居、老人或病人监护等领域 使用可穿戴式传感器可以实时获 得 用 户 的 行 为 数 据，从而快速准确的判断出当前用户的活动情况。 文［１］中使用在右脚踝和左大腿固定两个加速 度传感器 采 集 数 据 来 研 究 人 体 行 为 识 别 方 法；文 ［２］提出一种在人体不同位置固定多个加速度传感 器来进行老年人跌倒检测；文［３］采用将两个加速 度传感器分 别 佩 戴 在 右 手 臂 的 前后来解决交互式 游戏中的上肢动作识别问题。这些研究将多个传 感器固定在实验者身上来进行行为感知，在实际应 用中将给用户的生活带来不便。 目前智能手机的多种内置传感器如加速度传 感器、陀螺仪、磁力计、方向传感器等可以对不同的 运动、方向和外部环境进行感知，特别在监测设备 的移动和位置变化时，能获得较精确的原始三维数 据［４］。鉴于手机传感器的这种便携性和高性能，本 文提出一种 基 于 智 能 手 机 采 集 用户行为数据来进第１９卷第６期 衡霞，王忠民：基于手机加速度传感器的人体行为识别 行行为识别与分析的方法。该 方 法 通 过 对 三 维 加 速度信号进行处理及特征提取获得特征矩阵，采用 支持向量机分类器进行分类识别。

向心加速度..ppt

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。

基于Arduino平台的开发，结合卡尔曼滤波，有需要代码的小伙伴可自行下载哦，连上就能用！具体详细介绍可參考我的另外一个文章 https://blog.csdn.net/qq_40604876/article/details/119024790?spm=1001.2014.3001.5501