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mems线性加速度计零偏置稳定性
2024-11-03
适合高要求应用的高性能MEMS IMU解决方案
对于复杂且高动态惯性配置的MEMS IMU应用,评估功能时需要考虑许多属性.在设计周期早期评估这些属性优于追逐开放性成果,从而实现“尽可能精确”.ADI近期举行的在线研讨会[适合高要求应用的高性能MEMS IMU解决方案]概述了这些属性以及关键应用条件. 这里我们分享此次研讨会讲义的部分内容,完整文档请点击[在线研讨会讲义PPT下载]适合高要求应用的高性能MEMS IMU解决方案 下载 什么是IMU? 它代表惯性测量单元. 当有人提到这个缩写名称时,我们先看一下传感器功能,它们能做什么. 想象一
MEMS市场介绍
惠普第一.德州仪器第二 市场观察发展报告说,MEMS市场在2007年增长百分之九,达到70亿美元,其中前30名制造商的收入总和有56亿美元,平均增长7个百分点. 惠普(HP)打印机使用MEMS喷墨头,凭借其销售强势,终于将德州仪器(TI)拉下马,在MEMS市场坐上头把交椅. 触发安全气囊的加速度传感器.轮胎压力传感器.监控引擎压力的传感器.动态稳定控制传感器等MEMS在汽车应用仍旧占据MEMS市场的主体,但是消费电子产品表现出最快的增长速度,尤其是美国模拟器件公司(ADI)和意法半导体(STM
三轴陀螺仪与加速度计如何辅助 iPhone 定位的
在所有之前解释一下陀螺仪 根据Wiki的定义:「陀螺仪是用于测量角度或维持方向的设备,基于角动量守恒原理.」 这句话的要点是测量角度或维持方向,这是 iPhone 4 为何搭载此类设备的原因.机械陀螺仪–例如下面这只–中间有一转盘,用以侦测方向的改变.iPhone 4 采用了微型的,电子化的振动陀螺仪,也叫微机电陀螺仪.这东西应该就是这个样子一个东西(下图),看起来很像手表里的一个机密零件! 三轴陀螺仪工作原理 注意上图的中间是一个高速旋转的金黄颜色的转子,由于惯性作用它是不会受到外力的影响而改
imu_tk标定算法
IMU(惯性测量单位)是机器人中非常流行的传感器:其中,它们被用于惯性导航[1],姿态估计[2]和视觉惯性导航[3],[4],也使用 智能手机设备[5]. 机器人技术中使用的IMU通常基于MEMS(微机电系统)技术. 它们由一组三轴簇组成:加速度计,陀螺仪和磁力计簇. 在理想的IMU中,三轴簇应共享跨越三维空间的相同3D正交灵敏度轴,而比例因子应将每个传感器测量的数字量转换为实际物理量(例如,加速度和陀螺率). 遗憾的是,低成本的基于MEMS的IMU通常受到非精确缩放,传感器轴未对准,跨轴灵
智能车学习(十三)——角度控制
一.手册代码以及图示 二.流程说明 1.角度计算函数说明 //============================================================================ //函数名称:void AngleCalculate(void) //函数返回:无 //参数说明:无 //功能概要:车身角度计算. //==========================================================================
IMU 标定 | 工业界和学术界有什么不同?
点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 由于格式问题最好在公众号上观看<IMU 标定-工业界和学术界有什么不同?> 本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念,IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法. 本文阅读时间约8分钟 了解IMU和误差 IMU(Inertial Measurement Unit)是测量运动物体惯性运动,输出三轴加速度和三轴角速度等信息的电子元件,用于姿态角和运动路径等测量.IMU常常还包含了磁力计.压
pspice介绍1(转载)
PSpice的主要功能及特点: OrCAD软件的主要组成包括:OrCAD/Capture CIS.OrCAD/Layout Plus.OrCAD/Express及OrCAD/PSpice.它们分别是:电路图设计.电路板设计.可编程逻辑器件设计及模拟/数字混合电路仿真.电路原理图绘制后可直接进行仿真及设计.与同一个电路设计相关的电路原理图.仿真和设计中采用的参数设置.设计资源.生成的各种文件.分析结果等内容都由Project Manager统一管理. 下面主要介绍OrCAD/Capture CIS
JustWeEngine - 轻量级游戏框架
JustWeEngine - 轻量级游戏框架 An easy open source Android game engine. Github地址 引擎核心类流程图 使用方法 引入Engine作为Library进行使用. 引擎初步封装完毕 以之开发的微信打飞机游戏Demo:Demo地址 快速入门 1.基础功能 1.1继承引擎核心类 1.2绘制文字 1.3绘制图片 1.4使用精灵 1.5使用按钮 2.动画系统 2.1绑定在BaseSub物品及精灵基类上的动画类 2.2绑定在Button上的动画类 3
Tensorflow:DCGAN生成手写数字
参考地址:https://blog.csdn.net/miracle_ma/article/details/78305991 使用DCGAN(deep convolutional GAN):深度卷积GAN 网络结构如下: 代码分成四个文件: 读入文件 read_data.py 配置线性层,卷积层,反卷积层 ops.py 构建生成器和判别器模型 model.py 训练模型
Keras Sequential顺序模型
keras是基于tensorflow封装的的高级API,Keras的优点是可以快速的开发实验,它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行. 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠.对于更复杂的结构,你应该使用 Keras 函数式 API,它允许构建任意的神经网络图. 用Keras定义网络模型有两种方式, Sequential 顺序模型 Keras 函数式 API模型 1.Sequential 顺序模型 from kera
MEDICI仿真NMOS器件晶体管语法笔记
MEDICI仿真NMOS器件晶体管 TITLE TMA MEDICI Example 1 - 1.5 Micron N-Channel MOSFET 给本例子取的标题,对实际的模拟无用 COMMENT语句表示该行是注释 MESH SMOOTH=1 创建器件结构的第一步是定义一个初始的网表(见图1),在这一步中网表不需要定义得足够精确,只需要能够说明器件的不同区域,在后面我们会对该网表进行优化.网表的生成是由一个MESH语句开始的,MESH语句中还可以对smoothing进行设置
小小知识点(四十八)——发送端已知CSI,基于预编码技术,进一步提高MIMO系统和用户的吞吐量
1.预编码技术的概念 对于空间复用,LTE既支持开环方式的空间复用(发端未知CSI),也支持闭环方式的空间复用(发端已知CSI) 对于LTE中闭环方式的空间复用(即预编码系统)中,发射机可以根据信道条件,对发送信号的空间特性进行优化,使发送信号的空间分布特性与信道条件相匹配,因此可以有效地降低对接收机算法的依赖程度.即使采用简单的ZF或MMSE等线性处理算法,也能够获得较好的性能. 2.预编码技术的分类 预编码可以分为线性预编码和非线性预编码两种. 非线性预编码设计复杂,常见的有污纸编码,通常需
滴滴AR实景导航背后的技术
桔妹导读:机场.商场.火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定.室内面积大.路线复杂.用户判断方向难等问题,给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战,用户急需一种操作简单.交互友好的引导功能.本文讲述了使用三维重建技术.传感器计算技术和增强现实(AR)技术所开发的滴滴AR实景导航产品,并对开发过程中遇到的难点.挑战和解决思路展开介绍. 相信很多人都有过这样的经历:来到一个自己不熟悉的场景,特别是在一些GPS信号不准确的室内场所,很难找到建筑物内部的一些特定地点.本文将以帮助用户在大型机场等
jpeg软解码实现介绍
我的月经贴博客该更新了!!!已经有许多博文需要补了! 去年开始的jpeg解码项目,中间停止更新了大半年时间,上个月想起这事还没完工,就又做了更多兼容性和性能上的改进,目前终于接近尾声了.有需要参考的可以进去下载. 为了便于阅读,有必要从下面几点展开本博文: 1.为什么写这篇博文? 一来是对前期忙活事情的总结,二来是向感兴趣人们的介绍我的实现,三来为x264学习做一些铺垫性工作. 在此,要感谢一个台湾同仁提供的示范(由R语言编译)和说明,没有他的demo,我的这个demo也无法完工.因为解码过程是
jpeg编解码概述
本博文为概览性介绍.后面有空了再分几篇博文分别介绍所用到的技术细节. 1.编解码目标 编码和解码是个逆过程.jpeg编码的目的在于图形去冗余,进行数据压缩,解码的目的在于还原图像,使能够进行预览. 2.编码过程 贴一张网上的图片,但缺少了一些步骤,下面用文字来描述每一个步骤. 2.1.采样. 8位采样,像素值的范围锁定在0-255,无符号,都为正数. 2.1.分块(block) 补成8x8的block,以应对宽和高不是8的整数倍的情况,方便后续进行8x8的DCT2变换. 2.2.零偏置(Leve
JPEG解码——(6)IDCT逆离散余弦变换
本篇是该系列的第六篇,承接上篇IZigZag变换,介绍接下来的一个步骤--逆离散余弦变换,即逆零偏置前的一个步骤. 该步骤比较偏理论,其业务是对IZigZag变换后的数据,再进一步的处理,使其恢复DCT变换前的数据. 需要补充一点说明的是,上面的DCT其实是DCT2,因为jpeg编码下都是对8x8的像素块进行处理. 1. 理论 1.1. 背景 DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下 1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块: 2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换: 3)
惯性导航之MEMS加速度计原理
一 加速度计原理 1.1 加速度计由MEMS传感器与信号处理芯片组成. 1.2 MEMS加速度计工作原理 由上电容.中电容板(可移动).下电容板等组成:当加速度达到一定值后,中电容板会移动,与上.下电容板的距离就会变化, 上.下电容因此变化.电容变化跟加速度成比(如下面公式),通过对输出电压数字处理后,输出数字化信号. 如图:
MEMS加速度计工作原理
一般加速度计有两块芯片组成,一块是MEMS传感器,另一块是客户化的信号处理芯片. 加速度计也称惯性传感器,因为它的工作原理就是靠MEMS中可移动部分的惯性.由于中间电容板的质量很大,而且它是一种悬臂构造,当速度变化或者加速度达到足够大时,它所受到的惯性力超过固定或者支撑它的力,这时候它会移动,它跟上下电容板之间的距离就会变化,上下电容就会因此变化.电容的变化跟加速度成正比.根据不同测量范围,中间电容板悬臂构造的强度或者弹性系数可以设计得不同.还有如果要测量不同方向的加速度,这个MEMS的结构会有
MPU6050可以读取器件ID值,但读出的加速度计和陀螺仪的数据均为零
今天在调试MPU6050时发现,MPU6050可以正常读取器件ID,但读取的加速度计和陀螺仪的数据均为零. 经过排查发现,MPU6050第20脚的电容没用焊接,C6可以使用10uF的电容.
Android零基础入门第25节:最简单最常用的LinearLayout线性布局
原文:Android零基础入门第25节:最简单最常用的LinearLayout线性布局 良好的布局设计对于UI界面至关重要,在前面也简单介绍过,目前Android中的布局主要有6种,创建的布局文件默认为RelativeLayout相对布局,而在前面的示例学习中,我们只是简单利用了一下LinearLayout线性布局,那么接下来分别对其进行详细学习. 一.认识LinearLayout 线性布局是Android中较为常用的布局方式,使用LinearLayout标签.线性布局主要有两种形式,一种是水平
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