第一篇--概述和MPU6050及其自带的DMP输出四元数 概述 InvenSense(国内一般译为应美盛)公司产的数字运动传感器在国内非常流行,我用过它的两款,9250和6050.出于被国产芯片惯坏的习惯,我自然而然地认为其封装引脚和寄存器都是兼容的,所以这成功地让我打废两次板,这两款芯片的封装并不

https://www.amobbs.com/thread-5528472-1-1.html 官方的运动库,必须通过这个才能启用MPU6050的DMP引擎(数据手册里完全不提这个东西,必须在官网注册登录后才有·····)里面的代码是基于msp430的,不过很容易就能移植到stm32上面 唯一需要的就是得提供i2c读写接口,然后在#define i2c_write(a, b, c, d)   !I2C_BufferWrite(d, c, b, a)这里替换 剩下的就是照着范例文件依次调用函数主要是

文章目录 一.MPU6050介绍 1.MPU6050与陀螺仪.加速度计的关系: 2.整体概括 3.引脚说明 4.基本配置及相关寄存器 电源管理寄存器1 陀螺仪配置寄存器 加速度计配置寄存器 FIFO使能寄存器 陀螺仪采样率分频寄存器 温度传感器寄存器 二.代码详解 1.框架 2.mpu_iic.c/mpu_iic.h 3.mpu6050.c/mpu6050.h 4.DMP相关代码 5.mian()函数 一.MPU6050介绍 1.MPU6050与陀螺仪.加速度计的关系: MPU6050是Inve

标题:发个自己做的UD分解+强跟踪卡尔曼滤波做的双轴姿态测量 链接:http://www.amobbs.com/thread-5511854-1-1.html 关键词:UD分解+强跟踪卡尔曼滤波,采用陀螺+加速度传感器的数据融合,惯导+ekf ,CH Robotics,EKF UD分解的EKF  sage-husa自适应  强跟踪 标题:[捷联惯导] 有点小成就,四轴起飞指日可待 链接:http://www.amobbs.com/thread-5531433-1-1.html 关键词:平衡滤波+

前几天做了6050原始数据的串口输出和上位机波形的查看.这篇博客我们来看一下对原始数据的处理. 任务:利用STC89C52RC对MPU6050原始数据进行滤波与姿态融合. 首先我摘抄了一段别人在昨晚这个实验的写的最后总结.1.尽量不要用MPU6050内置的LPF滤波.虽然相比于原始加速度计输出,该LPF可以平滑输出,但是在FFT频谱上的表现相当差劲.2.广泛使用的窗口平均滑动滤波无论在FFT还是RMSE表现上都有不错的表现,所以一般基础应用(低速运动或四轴初学者)采用窗口平均滤波是比较明智的选择

姿态角(Euler角)pitch yaw roll飞行器的姿态角并不是指哪个角度,是三个角度的统称.它们是:俯仰.滚转.偏航.你可以想象是飞机围绕XYZ三个轴分别转动形成的夹角. 地面坐标系(earth-surface inertial reference frame)Sg--------OXgYgZg<ignore_js_op> ①在地面上选一点Og②使Xg轴在水平面内并指向某一方向③Zg轴垂直于地面并指向地心(重力方向)④Yg轴在水平面内垂直于Xg轴,其指向按右手定则确定 机体坐标系(Ai

我造轮子,你造车,创客一起造起来!塔克创新资讯[塔克社区 www.xtark.cn ][塔克博客 www.cnblogs.com/xtark/ ]      本文介绍X-CTR100控制器 板载加速度陀螺仪MPU6050的使用. X-CTR100集成三轴加速度三轴陀螺仪MEMS芯片MPU6050,使X-CTR100具有IMU(Inertial measurement unit)功能,通过姿态解算可获得X-CTR100姿态角,用于自平衡车.四旋翼飞行器.3D鼠标等作品设计. 原理 MPU6050是

摘要 MPU6050是一种非常流行的空间运动传感器芯片,可以获取器件当前的三个加速度分量和三个旋转角速度.由于其体积小巧,功能强大,精度较高,不仅被广泛应用于工业,同时也是航模爱好者的神器,被安装在各类飞行器上驰骋蓝天. 随着Arduino开发板的普及,许多朋友希望能够自己制作基于MPU6050的控制系统,但由于缺乏专业知识而难以上手.此外,MPU6050的数据是有较大噪音的,若不进行滤波会对整个控制系统的精准确带来严重影响. MPU6050芯片内自带了一个数据处理子模块DMP,已经内置了滤波算

Arduino教程:MPU6050的数据获取.分析与处理 转载 摘要 MPU6050是一种非常流行的空间运动传感器芯片,可以获取器件当前的三个加速度分量和三个旋转角速度.由于其体积小巧,功能强大,精度较高,不仅被广泛应用于工业,同时也是航模爱好者的神器,被安装在各类飞行器上驰骋蓝天. 随着Arduino开发板的普及,许多朋友希望能够自己制作基于MPU6050的控制系统,但由于缺乏专业知识而难以上手.此外,MPU6050的数据是有较大噪音的,若不进行滤波会对整个控制系统的精准确带来严重影响. MP

[开发技巧]·Python实现信号滤波(基于scipy) 个人网站--> http://www.yansongsong.cn GitHub主页--> https://github.com/xiaosongshine ​ 1.背景介绍 在深度学习中,有时会使用Matlab进行滤波处理,再将处理过的数据送入神经网络中.这样是一般的处理方法,但是处理起来却有些繁琐,并且有时系统难以运行Matlab.Python作为一种十分强大的语言,是支持信号滤波滤波处理的. 本文将以实战的形式基于scipy模块使

经过多次PCB打样和全面调试.已经完毕了cc2540 cc2541的开发板的批量贴片.硬件告一段落, 接下来是全面完好软件方面的工作.眼下已经针对没有开发经验的用户编写完毕0基础基础实验代码和教程.接下来,我们主要将开发Android4.3上与CC2540 CC2541开发板的对接,不日将提供经过验证可行的和例程. CC2540开发板料更新记录-持续更新 (最新的日志在前) [16]空中飞鼠.体感游戏手柄(源代码已公布, 0909)   教程文档正在努力编辑中.效果请看视频围观(拷贝到地址栏):

PID应用详解 阅读目录 1.PID介绍及原理2.常用四轴的两种PID算法讲解(单环PID.串级PID)3.常用PID算法的C语言实现5.常用的四轴飞行器PID算法 PID介绍及原理 PID介绍 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,也是最经典的算法. 现在已经演变出很多智能的算法,如蚁群,神经网络等,感兴趣可以看一下刘金琨老师的<先进pid控制> PID算法的一般形式: 通过误差信号控制被控量,而控制器本身就是比例.积分.微分三个环节的加和.这里我们规定

刚结束一段实习,图像算法工程师.总结一下图像算法的几个基本的操作,图像操作算子各式各样,各显神通,光是滤波filter这一个专题就可以有很多的技巧和功能. 我从做过的两个小项目入手, 简单介绍一下该项目中使用到的cv算法. 车牌识别(中文车牌识别) 项目地址: https://github.com/liuruoze/EasyPR 项目介绍: http://www.cnblogs.com/subconscious/p/3979988.html 整个车牌识别分为两个部分:车牌框的识别,和车牌内容的识

一.特性参数 1.2.3V~5.5V供电 2.输出频率高达37.5MHz 3.正弦波.三角波输出 4.提供相位调制和频率调制功能 5.除非另有说明,VDD = 2.3 V至5.5 V,AGND = DGND = 0 V,TA = TMIN至TMAX,RSET = 6.8 k,RLOAD = 200 (对于IOUT和IOUTB). 二.芯片管脚图 三.管脚功能说明 管脚名称 功能 FS ADJUST 此引脚和AGND之间连接一个电阻(RSET),从而决定满量程DAC电流的幅度.RSET与满量程电流

1. zookeeper 配置 cp app/ochadoop-och3.0.0-SNAPSHOT/zookeeper-3.4.5-cdh5.0.0-beta-2-och3.0.0-SNAPSHOT/conf/zoo_sample.cfg app/ochadoop-och3.0.0-SNAPSHOT/zookeeper-3.4.5-cdh5.0.0-beta-2-och3.0.0-SNAPSHOT/conf/zoo.cfg vim app/ochadoop-och3.0.0-SNAPSHOT/z

源:用于ARM上的FFT与IFFT源代码(C语言,不依赖特定平台) 代码在2011年全国电子大赛结束后(2011年9月3日)发布,多个版本,注释详细. /******************************************************************************* ** 程序名称:快速傅里叶变换(FFT) ** 程序描述:本程序实现快速傅里叶变换 ** 程序作者:宋元瑞 ** 最后修改:2011年4月5日 *********************

说明: 之前经常有人询问数据库导出导入的方法,去百度查询,但是查询的结果却不是很尽如人意,所以在此做个基本的总结,包括 导出:(导出用户,导出表,导出表结构不带数据,QUERY参数),导入(导入数据文件,导入表结构,导入数据忽略表结构,仅导入数据).使用的参数按照自认为使用频率由高到低介绍,内容相比较EXP帮助文档不全,但是足够应对基本的工作任务,想仔细研究的建议查看帮助文档.后续内容有变更会及时增加. 导出命令 EXP EXP USER/PASSWORD@SID FILE=EXPDAT.DMP

随机误差是有随机干搅引起的,其特点是在相同条件下测量同一个量时,其大小和符号做无规则变化而无法预测,但多次测量结果符合统计规律.为克服随机干搅引入的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可以采用软件算法实现数字滤波,其算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强,采用汇编语言来编写. 采用数字滤波算法克服随机干搅引入的误差具有以下几个优点: (1)数字滤波无须硬件,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻抗匹配问题,尤其是数字滤波可以对 频率很高或很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的. (

图像的傅里叶变换: import chardet import numpy as np import cv2 as cv import cv2 from PIL import Image import sys from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('D:/1/4.jpg',0) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = 20*np

作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Cohen, Senior Member, IEEE 摘要 本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器.后置滤波包括:检测 波束形成器的输出和参考信号处的瞬变,比较他们的瞬变功率,估计信号存在概率,估计噪声频谱以及频谱增强,以使他们对数谱的均方误差最小化.基于局部非平稳性的测量方法来检