利用MATLAB产生加速度计和陀螺仪数据，用于对于数据的仿真使用

传感器数据累加器 这是一个 Android 应用程序，它从位于移动设备中的微机械机构（加速度计和陀螺仪）收集传感器数据。 此外，传感器数据与移动浏览器 (URL) 实时同步，以便可以将其存储（SQLite 数据库）用于涉及应用多种数据挖掘技术的后验分析。 如何引用 该工具是我们下面介绍的案例研究的一部分。 如果您正在使用该工具进行研究，请不要忘记引用。 谢谢！ Srirama、Satish Narayana、Huber Flores 等。 下一代移动应用、服务和技术 (NGMAST)，2011 年第五届国际会议。 IEEE，2011 年。

matlab旋转圆盘代码陀螺仪动态系统仿真 陀螺仪（来自古希腊γῦροςgûros，“圆圈”和σκοπέωskopéō，“观察”）是一种用于测量或保持方向和角速度的设备。 它是一种纺车轮或盘，其中旋转轴（旋转轴）本身可自由采取任何方向。 旋转时，根据角动量守恒，该轴的方向不受安装架倾斜或旋转的影响。 这些代码是通过使用MATLAB构建的，用于对陀螺仪的动态系统进行建模，仿真和动画处理

从官网下载的BMI160的Datasheet和Driver Code，它是一款IMU包含了accelerometer和gyroscope，移植参考的博客地址：https://blog.csdn.net/ZHONGCAI0901/article/details/110491101

提出了一种基于组合广义形态滤波器（CGMF）的自适应多尺度方法，用于对来自MEMS陀螺仪的输出信号进行去噪。 采用变分模式分解将原始信号分解为多尺度模式。 在选择了结构元素（SE）的长度选择之后，自适应多尺度CGMF方法降低了与不同模式相对应的噪声，此后获得了去噪信号的重建。 通过对降噪效果的分析，本方法的主要优点是：（i）与常规形态滤波器（MF）相比，有效地克服了由数据偏差引起的缺陷； （ii）有效地针对噪声的不同成分，并提供降噪功效，不仅主要消除噪声，而且使波形平滑； （iii）解决了MF的SE长度选择问题，并产生了可行的指标公式，例如功率谱熵和均方根误差，用于模式评估。 与现有的其他信号处理方法相比，该方法结构简单，合理，具有较好的噪声抑制效果。 实验证明了该去噪算法的适用性和可行性。

人体活动识别 数据集链接： 使用的库： Keras，Scikit-Learn，Numpy，Matplotlib和Pandas 档案结构： 有8个主要文件：4个用于数据管理，4个用于机器学习代码，1个用于绘制结果。 数据管理文件： 1，由于数据集非常大（〜1.4 GB），因此将其划分为13个文件，并使用脚本``compress_file.py''和``compress2.0.py''对这13个文件中存储的数据集进行下采样以获得13个文件压缩文件。 2.脚本“ merge.py”和“ merge2.0.py”用于合并压缩文件，以获取用于训练的数据集。 2.0脚本用于合并加速度计和陀螺仪数据

适用于Android Studio的Rosjava项目模板 该项目模板使您可以轻松地开始针对进行Android编程。 它的结构符合新的基于Gradle的构建系统，无需进一步更改即可在Android Studio中打开和组装。 项目结构 可以在找到示例Android应用。 它包含一个简单的Activity，该Activity扩展了RosActivity并启动了一个节点，该节点在名为time的ROS主题上发布消息。 您可以在此处使用所有ROS Java组件，因为rosandroid-core被声明为依赖项（ ）。 rosandroid-core仅包含特定于Android的Java代码。 所有其他依赖项（主要是rosjava本身和ROS的通用消息）通过ROS在GitHub上的maven存储库进行集成。 ROS自动启动MasterChooser活动以建立与正在运行的ROS实例的连接。 对于大多

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