介绍了一种可差动调理的加速度传感器检测电路

本文档介绍的是ADI ADXL362（ADXL362数据手册）三轴MEMS加速度计在小米智能手环方案的应用和参考设计。 小米手环介绍: 小米手环主芯片采用台湾的华邦电子W25Q80BV（W25Q80BV数据手册），传感器采用ADI的三轴MEMS加速度传感器ADXL362（加速度传感器典型应用），蓝牙芯片采用Dialog的DA14580（DA14580数据手册）蓝牙SoC。小米手环更像是小米手机的延生产品，支持Android4.4及以上版本MIUI，包括小米手机4，小米手机3，红米note4G版，功能有基本的计步、睡眠监测、卡路里计算，还能通过设定目标，帮助用户完成每日的运动量。 小米手环电路板截图: ADXL362介绍: ADXL362微功耗三轴MEMS加速度计（加速度传感器典型应用）。数字输出，加速度范围为±2/±4/±8 g。工作电压1.8V-3.3V,电源电压2V和100Hz输出数据速率时的功耗为2μA，运动触发叫醒模式的功耗为300nA，器件提供12位输出分辨率,8位格式的数据,在±2 g范围的分辨率为1 mg/LSB。主要用在助听器,家庭保健设备,运动使能电源开关,无线传感器和运动使能计量设备. ADXL362功能框图: 附件内容包括: 小米手环电路设计原理图PDF档； ADXL362数据手册； ADXL362驱动/参考代码； 评估板EVAL-ADXL362电路图； 基于ADXL362的卫星跟踪设计参考原理图PDF档； 小米智能手环bong II完整设计方案分享（包括原理图、PCB源文件、材料清单、源代码，详细的制作过程和设计讲解）； 相关技术方案: 加速度传感器ADXL345典型应用 本参考设计基于ADI公司的ADXL345，实现了加速度传感器的一系列典型应用，包括:计步器，闪信，硬盘跌落保护，人体跌倒保护，倾角测量，旋转检测，晃动检测，单击、双击检测以及其他智能检测功能和游戏控制功能，等等。

用于转换加速度、角度、面积、计算、力、频率、能量、长度、质量、功率、压力、速度、温度、时间或体积的直观功能。 该捆绑软件中的所有转换器都采用from2to（）的形式。 示例：将 700 千帕转换为每平方英寸磅： kPa2psi(700) 答案 = 101.5264 支持的单位及其缩写： 加速： 平方厘米每秒 (cmps2) 地球重力 (G) 英尺每秒平方 (ftps2) 伽利略 (Gal) 微伽利略 (uGal) 毫伽利略 (mGal) 米每秒平方 (mps2) 平方毫米每秒 (mmps2) 纳米每秒平方 (nmps2) 角度： 度（度） 弧度 (rad) 区域： 英亩（英亩） 公顷 (ha) 平方厘米 (cm2) 平方英尺 (ft2) 平方英寸 (in2) 平方公里 (km2) 平方米 (m2) 平方英里 (mi2) 平方毫米 (mm2) 平方码 (yd2) 计算： 位

收集了加速度传感器在各种行业中的应用案例，包括： 基于加速度的车祸报警系统的设计与实现 加速度计应用于笔记本电脑硬盘保护 重大交通事故自动报警系统 汽车侧翻预警及防侧翻控制 车载诊断系统失火诊断策略的研究 ……

博世Sensortec BMI088是一款高性能六轴惯性测量单元（IMU），具有很高的抗振能力，专门设计用于无人机和机器人技术。 BMI088专门设计用于有效抑制由于PCB上的谐振或整个系统的结构而可能发生的振动。 除了高抗振性外，BMI088的出色温度稳定性还有助于改善估算滤波器的性能，IMU具有超宽的24G加速度计范围。

网上人类活动识别 使用与用户无关的基于机器学习的算法进行在线人类活动识别。 使用UCI数据集-“使用智能手机数据集的人类活动识别”来完成每种方法的学习。 测试是通过使用加速度计和陀螺仪收集的实时数据完成的。

mpu6050三轴加速度计资料，学习传感器的最佳之选。。。。

本文以对步伐特征的研究为基础，描述一个采用3轴加速度计ADXL345的全功能计步器参考设计，它能辨别并计数步伐，测量距离、速度甚至所消耗的卡路里。

2018年11月 使用智能手机数据集的人类活动识别 资料库概述： 该项目旨在建立一个模型，该模型根据智能手机的Sensor数据预测诸如步行，上楼，下楼，坐着，站着和躺下等人类活动。 仓库有3个ipython笔记本1 ：数据预处理和探索性数据分析2 ：具有特征数据的机器学习模型3 ：基于原始时间序列数据的LSTM模型所有代码都是用python 3编写的依赖 张量流 凯拉斯 麻木 大熊猫 matplotlib 海生的 斯克莱恩 itertools 约会时间 介绍： 每个现代的智能手机都有许多。 我们对加速度传感器和陀螺仪这两种传感器感兴趣。 借助传感器记录数据这是一个6类分类问题，因为我们有6个活动要检测。 该项目分为两部分，第一部分训练，调整和比较Logistic回归，线性支持向量分类器，RBF（径向基函数）SVM分类器，决策树，随机森林，梯度提升决策树模型，并使用领域专家提

STM32F030F4核心板，模拟I2C接口读取2个MPU6050数据，计算X,Y,X轴与水平面夹角，当任意夹角大于45度，LED亮 读取陀螺仪数据，未作处理。 LED1 PA5 LED2 PA6 左MPU6050 SDA PA1 SCL PA2 右MPU6050 SDA PA3 SCL PA4