在stm32 单片机下的三轴陀螺仪程序 三轴 +三轴加速度计

MEMS陀螺仪的原理、分类和在不同行业中的应用

用于Arduino的LSM6库 版本：1.0.0 发布日期：2016年1月19日 概括 这是Arduino IDE的库，可帮助与ST的。 该库使配置LSM6DS33和通过I²C读取原始加速度计和陀螺仪数据变得简单。 支持平台 该库旨在与Arduino IDE 1.6.x或更高版本一起使用； 我们尚未在早期版本中进行过测试。 该库应支持任何Arduino兼容板，包括。 入门 硬件 可以从Pololu的网站上购买。 在继续之前，建议仔细阅读以及LSM6数据表和应用笔记。 在Arduino和LSM6板之间进行以下连接： 5V Arduino板 （包括Arduino Uno，Leonardo，Mega; Pololu A-Star 32U4） Arduino LSM6 board ------- ---------- 5V - VIN GND - GND S

惯性导航技术PPT 第二章

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陀螺传感器—基于三轴加速度传感器的跌倒检测，利用角动量守恒原理 The principle of conservation of angular momentum ，实现转轴指向是不随承载它的支架的旋转而变化 The axis pointing is not carrying it with the bracket rotating change。

stm32f103 高速软件iic

matlab坐标轴代码 imu_calibration Matlab codes for IMU (3-axis accelerometer and gyroscopes) calibration

现在市面上的可穿戴设备越来越多，对于可穿戴设备，尤其是手腕式的可穿戴设备的竞争日益激烈。对于可穿戴设备的研究核心在于可穿戴传感器的研究。可穿戴设备的功能日趋强大与其内部使用的可穿戴传感器数量的增加和性能提高息息相关。本文基于MEMS 六轴传感器技术，目的在于设计出一套可以用于运动轨迹检测的可穿戴设备。利用现有的蓝牙4.0 技术，将六轴传感器收集到的数据实时传送到上位机，通过MATLAB 等仿真软件以及合理的数据处理，得到最接近现实的运动轨迹。

在不获取手机麦克风权限的情况下，通过陀螺仪传感器数据的神经网络算法，就可以从声波振动中提取出讲话者的语音。 现代智能手机上的MEMS陀螺仪足够灵敏，可以测量手机附近的声音信号。结果信号仅包含非常低的频率信息（<200Hz）。尽管如此，我们使用信号处理和机器学习表明，该信息足以识别说话者信息甚至解析语音。由于iOS和Android无需特殊权限即可访问陀螺仪，因此我们的结果表明，无法访问麦克风的应用和有效的网络内容仍然可以在电话附近获取语音。