🧭 多传感器融合算法实战 可穿戴设备 · 30章

01 传感器基础与选型 加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计的工作原理与选型要点 02 IMU数据读取与校准 I2C/SPI接口读取原始数据，零偏校准、灵敏度校准 03 坐标系与姿态表示 欧拉角、旋转矩阵、四元数，以及它们之间的转换关系 04 时域滤波基础 滑动平均滤波、中值滤波、低通滤波在传感器数据去噪中的应用 05 频域滤波入门 FFT变换、频谱分析，以及如何设计简单的带通滤波器 06 卡尔曼滤波原理 状态空间模型、预测与更新步骤，一维卡尔曼滤波实战 07 扩展卡尔曼滤波 非线性系统的线性化处理，雅可比矩阵的计算 08 互补滤波算法 加速度计与陀螺仪的融合，互补滤波器的参数整定 09 Mahony滤波算法 基于四元数的姿态解算，PI控制器在滤波中的应用 10 Madgwick滤波算法 梯度下降法优化姿态，与Mahony滤波的对比分析 11 传感器时间同步 多传感器数据的时间戳对齐，插值与外推方法 12 数据融合架构 松耦合与紧耦合融合策略，集中式与分布式架构 13 步态检测与计步算法 峰值检测法、过零检测法、动态阈值调整 14 行人航位推算 步长估计、航向估计，PDR定位算法实现 15 地磁辅助导航 磁力计校准（硬铁/软铁），地磁匹配定位 16 气压计高度估计 气压-高度转换公式，温漂补偿与动态高度滤波 17 GPS与IMU融合 松耦合GPS/INS组合导航，卡尔曼滤波实现 18 视觉-惯性里程计 VIO基本原理，IMU预积分与视觉特征匹配 19 深度学习融合入门 使用CNN/LSTM处理传感器时序数据，端到端姿态估计 20 传感器故障检测 基于残差分析的故障诊断，传感器一致性校验 21 低功耗优化策略 传感器采样率动态调整，数据压缩与片上计算 22 实时操作系统基础 FreeRTOS任务调度，传感器数据采集任务设计 23 嵌入式C语言实现 定点数运算优化，内存管理，环形缓冲区设计 24 Python原型验证 使用NumPy/SciPy进行算法快速原型开发与可视化 25 MATLAB仿真分析 Sensor Fusion and Tracking Toolbox使用，离线数据回放 26 硬件在环测试 将算法部署到开发板，使用仿真数据验证算法正确性 27 数据记录与回放 SD卡数据记录，PC端回放工具开发，调试技巧 28 性能评估指标 姿态精度（RMSE）、延迟、吞吐量、功耗的测量方法 29 行业应用案例 智能手表手势识别、运动手环心率融合、AR眼镜头部追踪 30 项目实战 从零搭建一个完整的可穿戴姿态跟踪系统，涵盖硬件选型到算法部署