气压传感器数据

函数[结果]=ACC_VEL_DSP(Data,fs,TprRat) 输入： fs : 采样频率TprRat：tukey 窗口的窗口锥度比。如果不需要窗口，则使用 0 输出： 结果是一个结构由ACC：处理后的加速度数据VEL：生成和处理的速度数据\DSP：生成和处理的位移数据

采集传感器数据存储到NAND FLASH做为历史数据，并将数据通过WiFi上传给上位机，代码有NAND FLASH驱动，文件系统挂载

此示例展示了如何获取 Android 移动设备（例如手机或平板电脑）的位置和速度数据。 位置数据由纬度、经度和高度数据组成。 在此示例中，捕获的纬度和经度数据在 MATLAB 中绘制，并使用 Mapping Toolbox 覆盖在来自 USGS 国家地图的卫星图像上。 该示例还展示了如何使用 MATLAB 去除不良数据、绘制移动设备的速度以及计算位置数据点之间的物理距离。 该示例展示了如何访问当前位置值，还演示了如何分析记录的位置数据。 此示例要求用户首先安装适用于 Android 传感器的 MATLAB 支持包，可在此处获得： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/40876 要使用此示例，您还需要从 Google Play 下载移动应用程序：Takashi, Sasaki 的 SensorUdp 应用程序。

（TI）德州仪器数字温度传感器tmp275中文数据手册 该芯片驱动编写详解http://blog.csdn.net/u012819339/article/details/48321603

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。

针对共口径红外/毫米波复合制导应用需求,提出一种基于自回归(AR)谱估计和扩展卡尔曼滤波的信息融合处理新方法,基于此方法构建了实现红外/毫米波复合制导信息处理的多处理器片上系统(multiprocessor SoC,MPSoC),该系统采用主/从流水线结构,解决了基于此系统框架的多核通信、系统同步等问题.所提多处理器片上系统在单片FPGA上实现,FPGA实测结果表明,目标融合预测轨迹和真实轨迹基本重合,误差不超过10-2 rad,航向角融合精度远高于毫米波雷达和红外的精度,取得了比较好的融合效果;在100MHz的时钟下,整个红外/毫米波复合制导的信号处理的处理时间不超过2ms,满足复合制导对系统的实时性要求.

基于传感器行为识别的原理 动作识别的问题以及解决的办法

可以获取安卓手机加速度传感器数据，并将数据用折线图的形式动态地显示出来，APP很小，不到300kb，APP代码很简单，具体代码可以见博客

多传感器数据融合技术.pdf