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mma7455

老李冲虚来自:美国 南卡罗来纳州.South Carolina 班尼迪克学院(Benedict College) 时间:2018-10-15 06:37 坐标: 89246°

我们找到第1篇与mma7455有关的信息,分别包括:

以下是的一些我们精选的mma7455

系统理论分析与计算 2.1 加速度MMA7455工作原理:MMA7455是一款数字输出(I2C/SPI)、低功耗、紧凑型电容式微机械三轴加速度计,具有信号调理、低通滤波器、温度补偿、自测、可配置通过中断引脚(INT1或INT2)检测0g、以及脉冲检测(用于快速运动检测)等功能。0g偏置和灵敏度是出厂配置,无需外部器件。客户可使用指定的0g寄存器和g-Select 量程选择对0g偏置进行校准,量程可通过命令选择3个加速度范围(2g/4g/8g)。其功能概要如图1.1所示。
2.1.1 MMA7455的主要特性指标1)数字输出(带有I2C/SPI总线)
2) x 5mm x 1mm LGA-14封装
3)低电流消耗
4)Z轴向自我检测
5)低工作电压2.4 V – 3.6 V
6)用户配置偏移校准寄存器
7)可编程阈值中断输出
8)运动识别水平检测(冲击,震荡,自由落体)
9)单脉冲和双脉冲识别的脉冲检测
10)灵敏度(64 LSB/g @ 2g )
11)可选灵敏度±2g, ±4g, ±8g
12)结构坚固,高抗冲击性(5000g)
13)通过ROHS认证
14)环保,廉价
2.1.2 外部数字接口MMA7455引脚说明MMA7455包括14个引脚,,够同时测量X / Y /Z 3个轴的加速度,它支持SP I/I2C总线,通过引脚CS进行选择。各引脚具体功能如表2.1.1所示,其引脚排列如图2.1.2所示。
2.2总体算法:对于加速度MMA7455,利于单片机的两个普通口模拟IIC,然后经过IIC数据协议读取MMA7455L数字三轴加速度输出数据进行实时数据更新。利于变量提取加速度三轴X,Y,Z的数据,并且利于单片 机定时器定时四秒为单位进行数据整合统计,以2g模式以及如图安置进行三维矫正并以为参照轴,对数据的变化进行离散分析,转化成角度用各种运动检测
2.2.1 坐标系的建立 对人体建立自然坐标系O-X Y Z和动态坐标系O-xy z.在自然坐标系O-X YZ中,人体竖直站立,取人体冠状面法向向前为X轴正方向,矢状面法向向左为Y轴正方向,水平面法向向下为Z轴正方向.此时,z方向与重力加速度g方向一致
对于动态坐标系O-x yz,无论人处于静止还是运动状态,始终取人体冠状面法向向前为X轴正方向,矢状面法向向左为Y轴正方向,水平面法向向下为Z轴正方向.x轴、y轴、z轴构成的左手系在人体竖直站立时与自然坐标系完全重合.
将加速度传感器佩戴到人体腰椎位置时,其3个敏感方向分别与动态坐标系的3个轴向一致.因此,动态坐标系下3个轴向的加速度分量就是传感器3个相应的敏感方向的加速度输出(ax,ay,az),记其合加速度为a.
当处于静止状态时,人体只受重力加速度g作用(即a=g),方向沿z0正方向.设z轴与水平面(X-0-Y平面)的夹角为θ(见图1),则有
|az|=gsinθ
故夹角θ为
θ=arcsin(|az|/g)
2.2.2 人体运动状态参量人体加速度向量幅值SVM(signalvectormagni2tude)和微分加速度幅值的绝对平均值MADS(meanabsolutevalueofdifferentialSVM)是区分人体运动状态的重要参量.
SVM通过计算加速度幅度表征人体运动的剧烈程度,其值越大表明运动越剧烈
其定义为
SVM=a(x)* a(x)+ a(y)* a(y)+ a(z)* a(z)
MADS通过计算SVM的微分绝对值的时间平均表征人体运动状态变化的剧烈程度,其值越大表明运动状态变化越剧烈
其定义为
动态坐标系下考察SVM和MADS,可监测人体的运动强度和运动状态变化强度.
2.2.3基本方法 理论上,加速度a、速度v和路程s之间满足
根据传感器采集的加速度信号,连续积分两次即可得到位移,进而计算出用户四肢及身体的姿态.实验中,按照这一方法处理采集到的传感器数据,最终结果与理论值相差甚远,这是由于这种方法是利用微积分进行计算,而且初始位姿是开机设定的第一次,可能存在一定的标定误差,在多次积分的计算中又存在误差的时间累积性,最终导致错误的产生.
由于上面方法的不可行性,利用三轴小型加速度传感器中的两轴来测量角度的方法,其建立的模型如图1所示验中,按照这一方法处理采集到的传感器数据,最终结果与理论值相差甚远,这是由于这种方法是利用微积分进行计算,而且初始位姿是开机设定的第一次,可能存在一定的标定误差,在多次积分的计算中又存在误差的时间累积性,最终导致错误的产生当前的研究方法分析
三轴小型加速度传感器中的两轴来测量角度的方法,其建立的模型如图
在该方法中,对加速度传感器有诸多约束条件,具体包括:
1)加速度传感器必须绕某一参考点做圆周运动;
2)保证其中一轴(图中是Z轴)始终与重力轴保持垂直;
3)运动平面必须是垂直向下;
4)其中一轴(图中是Y轴)必须始终保持与除去重力的加速度方向垂直.
在同时保证以上约束条件的情况下,能计算出剩下的一轴(X轴)与重力轴方向的夹角
由于需要满足的条件太多,使得该方法在实际应用中极其不便,在人位姿检测中只能用于双臂的单平面角度检测.
2.2.4改进的方法分析充分利用传感器能测量三轴加速度的特点,在立体平面内对传感器进行受力分析
由于重力和外力都能影响加速度传感器的输出,假设重力加速度为g,合外力加速度为a,则传感器在各个方向应满足
过选取传感器的量程后,理论上可以通过一定的计算求出传感器在三个方向上的灵敏度kx=ky=kz=计算出来的常量,但由于各个传感器都存在计算精度的问题,实际上kx、ky、kz并不两两相等.式(1)至式(5)组成的方程组一共存在7个未知量,为不定方程组.为了求得重力加速度g与X,Y,Z三轴的夹角,给定一约束条件合外力加速度a=0,则式(1)至式(4)分别等价于下面式(6)至式(9)
通过式(6)、式(7)、式(8)可计算出:
在实验中发现,实际上用重力标定的方法[5]来求出kx、ky、kz,同时取重力加速度g=9.8来进行最后的计算,这样得出的结果并不正确,所以本实验中采取将gk作为一个整体m来计算,例如求X轴的m值,只需测量出X轴在重力方向的静态输出值x1和垂直于重力方向的重力值x0,则
m=x1-x0. (13)
由于三轴上采集的数据可能有错误,通过式(9)验算,可进行初步的滤波处理.同时,由于在采集数据时会有在约束条件之外的数据,要进行相应的判断处理,将这些数据结构也滤掉.
这样测出来的角度就已经比较准确了,但在不同的应用场合还要有不同的处理.本实验最终是用来跟踪人体的位姿运动,考虑到人体的抖动对传感器采集到的数据有影响,还应设立一个去除人体抖动的干扰的阈值.具体的做法如图3所示

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