2020 年TI 杯大学生电子设计竞赛 无线运动传感器节点设计（A 题）基于 TI 模拟前端芯片 ADS1292 和温度传感器 LMT70 设计制作无线运动传 感器节点，节点采用电池供电，要求能稳定采集和记录使用者的心电信息、体表 温度和运动信息。

九轴说的是三轴的加速度计、三轴的陀螺仪以及三轴的磁场传感器。但是只是单纯的测出九个轴的数据没什么用，关键是要能够融合这九轴数据得出我们想要的结果。这里就运用三阶卡尔曼滤波算法来融合这九轴运动数据为三轴的角度。运用这三个角度可以用来做自平衡车. 一、卡尔曼算法理解 其实如果不去考虑kalman算法是怎么来的，我们只需要知道有下面几个式子就可以了，具体意思可以看上面的wikipedia链接 二卡尔曼滤波算法的实现 这里的算法是运行在avr单片机上的，所以采用的是c语言写的。下面的代码是要放到avr的定时器中断测试刷新的。用示波器测试了一下,这个算法在16M晶振下的运行时间需要0.35ms,而数据采集需要3ms左右,所以选定定时器时间为8ms.这边是三阶的，主要是矩阵运算.

android调用matlab代码健身追踪安卓应用项目 以前的分类系统是实验性的，大部分时间都不起作用。 之前分类器的大部分代码都被扔掉了，并记录了一组新的训练数据。 课程范围缩小到 3 个： 0 空闲，几乎没有运动 1 空闲，超出阈值 2 步行 3 慢跑或跑步。 借助基于阈值的系统，我们能够通过更新的特征集获得更高的准确度。 每个输入数据集的特征总数增加到 13 个。 由于总共有 8 个数据集（XYZ 轴上的加速度和合成矢量，以及 XYZ 轴上的陀螺仪旋转数据和合成矢量），因此我们总共有 104 个特征。 训练数据记录在三个会话中，一个用于一般闲置使用，一个记录用户步行，另一个记录用户慢跑和冲刺。 录音的总长度约为 21 分钟。 数据被分成 50 个样本（或 16.6Hz 时大约 3 秒），特征被提取并记录在矩阵中，以及相应的类标签。 使用新的数据集和更新的特征，我们使用 MATLAB 的分类学习器获得了以下分类器准确度预测： 分类学习器建议的准确率为 99.6%，但在实践中略低于此。 使用 50% 保持验证选项，我们看到失败率没有变化，这是我们的分类系统良好的好兆头。 人体测试表明

Apple自动驾驶

分步教程，用于将IMU（惯性测量单元）传感器与Arduino接口并读取偏航角，俯仰和横滚值。

2020年电赛A题，STM32F103ZET6，能实现的功能有：LMT70测温，MPU6050测步数，ADS1292测心率

1、预留出外部调用函数以及参数区可自由配置 2、内含LIS3DHTR数据手册

BNO-055 9轴运动传感器描述: 博世新推出的BNO-055 9轴运动传感器和MS5637压力传感器。BNO-055具有嵌入式Cortex M0 ARM处理器以及加速度/陀螺仪，用于纯粹的硬件绝对定向解决方案。同时BNO055 集合多种传感器，包括:3轴12-bit加速度传感器，3轴地磁传感器和3轴16-bit陀螺仪，并内置Atmel 32-bit MCU以处理各类传感器相互间软件运算，是目前最小尺寸支持Windows 8.1的Sensor－hub产品。既可单独提供三类传感器（加速度/地磁/陀螺仪）的单一数据，亦可提供组合数据，透过内置 MCU 计算，为智能手机、穿戴设备等产品提供更多方面的应用支持。 博世新推BNO-055 9轴运动传感器实物截图: BNO-055 9轴运动传感器电路 PCB截图: BNO-055分组板通过I2C（默认），UART或HID-I2C协议进行通信，适用于Windows 8.这些后面的功能可以由PS0和PS1引脚访问; （0,0）是默认I2C，包括快速（400 kHz）I2C通信。（0,1）是通过与SDA / SCL相同的引脚进行UART RX / TX通信。 附件内容截图:

运动传感器秒表，原理图，源码

esp传感器 基于esp8266微控制器的 DYI温度和运动传感器，用于温度的LM35传感器和用于运动检测的HC-SR505传感器。 微控制器上的软件是