陀螺仪应用开发调试学习 三轴 加速度感应
上传时间： 2018-07-17
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关于传感器陀螺仪MPU6050的封装和原理图
上传时间： 2018-11-02
上传用户：GuardianKnight
MPU-6500是全球首例9轴运动处理传感器。它集成了3轴MEMS陀螺仪，3轴MEMS加速度计，
上传时间： 2019-12-07
上传用户：finezwl
通过陀螺仪、加速度计数据提取特征，采用SVM识别车辆行驶状态
上传时间： 2020-02-16
上传用户：wryn
bosch的工业级6轴 3轴加速度 和 3轴陀螺仪 兼容spi总线和i2c总线
标签： bmi090
上传时间： 2020-10-13
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GY-291 ADXL345 IICSPI传输数字三轴重力加速度倾斜度模块技术资料+软件驱动源码:ADXL345.pdfADXL345中文PDF.pdfADXL345快速入门AN-1077_cn.pdfAN-1023.pdfCN0133原代码GY-291-SCH.jpgGY-291单片机IIC通信程序利用加速度进行倾斜检测AN-1057_cn.pdf加速度与陀螺仪AN-668_cn.pdf微控制器与加速度通信CN0133.pdf提高ADXL345分辨率AN-1063_cn.pdf降低加速度平均功耗AN-378_cn.pdf
标签： 重力加速度
上传时间： 2021-11-08
上传用户：XuVshu
STM32L475开发板PDF原理图+AD集成3D封装库+主要器件技术手册，集成封装库型号列表如下：Library Component Count : 44Name Description----------------------------------------------------------------------------------------------------ANT-2.4G ANT,2.4G,PCB天线ATK-TEST-1*4-2.54mm 测试点ATK_MODULE 单排母,1*6,2.54mmBEEP 3.3V有源蜂鸣器BUTTON_DIP3 拨动开关SS-12F44C-0402-SMD C-0603-SMD C-CAP-SMD-220uF/10V C-CEP-220uF/16V D-1N4148 Header-1*3-2.54mm 单排针-2.54mmHeader-2*10-2.54mm 双排针-2.54mmHeader-2*2-2.54mm 双排针-2.54mmHeader-2*3-2.54mm 双排针-2.54mmHeader-2*4-2.54mm 双排座-2.54mmIR-LED 1206红外发射管（侧）IR-LF0038GKLL-1 红外接收管SMDJ-MICRO-USB-5S Micro USB 5.9有柱脚长1.25加长针L-0420-4.7uH 电感,4.7uH,3ALCD-TFT-H13TS38A LCD,TFT,1.3'240*240,禹龙LED-0603-RED 发光二极管-红色LED-RGB-1615-0603 RGB,共阳,1615,0603MIC-6022 MICMotor-SMD 电机,SMDPhone-3-M 耳机座,三节R-0402-SMD 贴片电阻R-0805-SMD 贴片电阻RT9193-3.3S-KEY-SMD-324225 KEY,SMD,324225S8050-SMD SD-MICRO-TF SD,MICRO,TFU-AHT10 Sensor,温湿度传感器U-AP3216C Sensor.光照/距离U-AP6181 WIFI Module,SDIOU-ES8388 AUDIO,2-ch DAC,2-ch ADCU-ICM-20608 三轴陀螺仪/三轴加速度计,U-L9110S 电机驱动,800mAU-RT9013-3.3 LDO,500mAU-STM32F103C8T6 U-STM32L475VET6 MCU,LQFP100,512K FLASH,128K RAMU-W25Q128 SPI FLASH,16MY-12M-SMD 晶振 - 12M贴片Y-3215-32.768K XTAL,3215,32.768KY-3215-8M XTAL,3215,8MHz
上传时间： 2021-12-14
上传用户：2431247090
此项目为stm32单片机控制的，文件为项目源码，只要有32基础就可以看懂。
上传时间： 2022-02-02
上传用户：kjl
人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-13
上传用户：bluedrops
如题。程序驱动包含I2C、PWM、SPI、多路ADC与DMA、编码器输入捕获、外部中断、通信协议、IAP升级、PID、freertos操作系统等 代码注释清晰、代码规范 stm32f103ev工程 硬件驱动包括陀螺仪姿态bmi160、电源管理bq24773等
上传时间： 2022-03-17
上传用户：fliang
