MMA7361测试程序 加速度传感器 倾角传感器

卡尔曼AHRS 基于卡尔曼滤波器的AHRS C ++库，内置传感器校准和倾斜补偿。可与陀螺仪，加速度计和磁力计组合一起使用。 建立没有依赖性，利用模板，不依赖异常，并且避免了动态内存分配。 适用于Linux和实时嵌入式设备。 在RaspberryPi上使用Pololu Minimu-9 v5进行了测试。 建造 构建遵循标准的CMake程序； 在项目目录中运行： mkdir build && cd build cmake .. cmake --build . 用法 该库可通过CMake构建获得。 它没有系统范围的安装，而是最好将源代码放在项目中，并与add_subdirectory(lib/minimu)和target_link_libraries(target ahrs::ahrs) 。 要使用AHRS系统，请实现需要read方法的Sensor接口。 应该为每个AHRS传感器执行此操

(3) 人体或车身振动的总的加速度均方根评价 方法; (4)车身振动 (或座椅)的最大垂直加速度评价 方法。 本文采用 1ö3 倍频带分别评价方法 ( ISO 2631) 方法作为平顺性评价指标, 各 1ö3 倍频带加速度均 方根分量, 可用下式计算 ΡZβi = [∫ 2Πf ui 2Πf li G Zβs (Ξ) dΞ] 1ö2 (13) 式中: 座椅处的加速度功率谱 G Zβs (Ξ) 前文已经求 得; f ui, f li为各个 1ö3 倍频带的上、下限频率, i= 1, 2, ⋯. 但是上述方法求得的均方根值还没有考虑人 体对不同频率振动的敏感程度, 人体对垂直振动 4 ～ 8 H z, 水平振动 1～ 2 H z 最为敏感, 而其他频率范 围内的加速度均方根值可以通过加权折算到最敏感 频率范围内, 其垂直方向的加权因子为 W N (f ci) = 0. 5 f ci　　 (1 < f ci ≤ 4) 1　　 (4 < f ci ≤ 8 8öf ci　　 (f ci > 8) (14) 将W N (f ci)转换成W N (Ξci) , 加权加速度均方根值分 量 Ρzβw i= W N (Ξci) Ρzβi, 再将 Ρzβw i中的最大值与 ISO 2631 人体对振动反应的“疲劳工效降低界限”的振动允许 值进行对比, 就可以看出该车的平顺性性能。将上述 方法用M A TLAB 编制成程序, 就可以直接得到加 权加速度均方根值分量的最大值, 从而实现对汽车 平顺性的评价。 5　实例应用 表 1 给出了TJ 6341 五自由度车辆模型参数, 将 模型参数输入所编制的仿真程序, 得到车辆在车速 为 50 km öh 时的随机响应, 如图 2 所示。图 2 中的座 椅加速度图的图形走势与图 3 中该车的座椅加速度 实验曲线基本吻合, 从而证明该仿真结果是正确的。 同时, 可以从程序的运行结果获得各中心频率加速 度均方根值, 如表 2 所示。 表 1　TJ6341 五自由度车辆模型参数 参数 名称 M s (kg) M b (kg) M p (kg. m 2) M f (kg) M r (kg) K s (N öm ) K f (N öm ) K r (N öm ) K tf (N öm ) K tr (N öm ) C s (N söm ) C f (N söm ) C r (N söm ) 数值 65 708 1 060 80 72 23 071 20 292 19 326 128 760 128 760 1 500 2 000 1 000 93第 2 期 邹晓华等: 车辆悬架系统振动仿真

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加速度计-生物识别 通过加速度计数据识别移动设备的用户（kaggle上的“加速度计生物识别竞赛”） “ CS 725：机器学习基础”的课程项目 #Description：您可以在找到问题陈述的描述 ＃如何运行代码： 假设：您将train.csv和test.csv与其他项目文件放在同一文件夹中 运行device_count.py 运行extractMeanVar.py 运行trimmingdata.py 现在，您可以执行任何分类器代码。 只需在同一文件夹中查找所需文件即可。 ＃我们的方法我们设计了以下解决问题的方法： 朴素贝叶斯 最近的邻居 二次判别分析（类似于LDA） 支持向量机 ＃与每种方法相关的文件： 1]朴素贝叶斯 1. extractMeanVar.py 2. naive_bayes.py 3. naive_bayes_Random.py 2]最近的邻居 1. t