通过apple watch设备测量的人体的手环加速度数据，文档共包含982000行数据，其中包含xyz三轴加速度的详细信息和对应的时间，可用于研究人的运动情况和生理健康问题，在疲劳的生理研究中可充当生理数据进行研究

运动分析 基于来自手机的加速度计/陀螺仪数据的人体运动分类 data-gathering包含从智能手机收集实时数据并将其转储到磁盘所需的所有代码 datasets包含我们用于训练模型的训练和验证数据 logs随时间推移的模型性能 models预训练模型 进行数据分析的src应用程序 自己测试实时分类器 首先设置您的环境： 安装node.js和python 2.7 进入data-gathering文件夹并运行npm install 进入src文件夹并运行easy install sklearn docopt 该应用程序包含三个部分：在电话上运行并获取数据的网站；以及在计算机上运行并接收数据的node.js应用程序； 一个对数据进行分类的python应用。 得到两个终端和... 在1号航站楼： $ cd src $ python dataset.py --model ../mod

使用非平稳 Kanai-Tajimi 模型模拟地面加速度记录。 非平稳地面加速度记录基于郭等人的论文中提出的例子进行模拟。 [3] 我找到了很好的解释。 但是，该方法本身较旧，参见例如 [1, 2]。 此外，目前提交的文件还包含一个 Matlab 函数，用于将非平稳 Kanai-Tajimi 模型拟合到地面加速度记录。 拟合程序 (lsqcurvefit) 需要优化工具箱。 然而，可以替代地使用其他功能。 这里通过 filtfilt 函数使用信号处理工具箱。 任何改进代码的评论、问题或建议都受到热烈欢迎。 参考 [1] Lin, YK, & Yong, Y. (1987)。 演化的 Kanai-Tajimi 地震模型。 工程力学杂志，113（8），1119-1137。 [2] Rofooei, FR, Mobarake, A., & Ahmadi, G. (2001)。 使用非平稳

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使用单片机两个串口，一个串口读IMU的数据并解析，另一个串口通过串口助手打印数据

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介绍加速度计和陀螺仪的数学模型和基本算法，以及如何融合这两 者，侧重算法、思想的讨论。

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LSM6DS3计步、加速度、6D\4D传感器驱动代码及中文参考手册，内含珍贵的中文参考手册，可帮助大家快速开发类似运动手环的计步功能。

对三轴加速度出传感器的原始数据进行处理，平滑噪声，傅里叶fft