基于加速度计和陀螺仪的传感器数据采集与存储

传感器融合Matlab代码SensorFusion_KF展示了基于卡尔曼滤波的陀螺仪、加速度计和相机测量的传感器融合实现。想要详细了解，请查阅下文博客文章：主要文件为sim_gyro3.m。在使用某些Matlab功能时，可能需要Robotics和其他工具包。作者已不再积极维护传感器融合代码，无法提供支持。

这是一个matlab程序，专门用于检测计步器中三轴加速度计数据中的峰值和谷值。利用这些峰值或谷值可以进行后续的计步检测和数据分析。

这段代码专门用于计算带有阻尼和固有频率的单自由度系统加速度计的频率响应函数（FRF）。简单来说，它生成了加速度计的频率响应函数，并提供了demo.m的示例。

该MatLAB函数用于根据给定的阻尼比（例如，5%的临界值）生成伪谱加速度（PSA）、伪谱速度（PSV）和谱位移（SD）谱。谱坐标适用于单位质量的线弹性单自由度系统。示例demo.m文件位于压缩文件夹中，展示了如何使用该函数，并包含了PSA、PSV和SD谱的绘图功能。

介绍了利用51单片机读取AM2301温湿度传感器数据，并通过串口进行实时显示的方法。内容涵盖了AM2301传感器的工作原理、与51单片机的硬件连接方式、数据读取程序设计以及串口通信协议等关键技术。通过，读者可以快速掌握使用51单片机采集和显示AM2301温湿度数据的方法，为相关应用开发提供参考。

在永磁同步电机的磁场定向控制中，转子位置和速度的准确测量至关重要。传统上使用霍尔传感器或编码器来实现这一目的，但无传感器方法因其降低成本、提高可靠性等优势而备受关注。基于状态观测理论提供了一种完整的无传感器算法解决方案，适用于各种同步电机类型。理论与实践的对比显示，所提出的观察器方法显著减少了对电机参数变化的依赖，增强了整体稳定性。具体实现中，系统实时评估电机内部状态，包括反电动势和相电流，并通过增益向量调整观察器模型以达到最佳效果。

本项目包含 Arduino、Processing 和 MATLAB 代码，用于 IMU 数据采集、处理和可视化。 Arduino 固件（.ino）： 负责采集 IMU 传感器数据并将其发送至计算机。 Processing 代码（.pde）： 接收 Arduino 传输的数据，进行预处理后将其保存为文件。 MATLAB 代码（.m）： 读取处理后的数据文件，并绘制相应图表以实现数据可视化。

seismicparam函数用于基于加速度时间序列计算多种地震参数，提供详尽的地震活动分析结果。以下是该函数的主要计算内容： 速度与时间与位移与时间的关系 峰值地面加速度(PGA)、峰值地面速度(PGV)、峰值地面位移(PGD) Arias强度随时间变化与总Arias强度(Ia) 显著持续时间：5%至75%的Ia（D5-75）及5%至95%的Ia（D5-95） 平均周期(Tm) 伪加速响应谱(Sa)、伪速度响应谱(Sv)、位移响应谱(Sd) 傅立叶幅度谱(FAS) 通过该函数，地震工程师可以获得全面的地震活动参数，辅助进一步的地震评估与分析。

本合集汇聚了有关传感器数据挖掘的论文，涵盖数据流挖掘、智能建筑创建等研究领域。