📱 加速度计·滤波实战
30章
⭐ 友好 · 从入门到项目
01
加速度计基础
↗
什么是加速度计
手环型号
三轴原理
量程灵敏度
02
原始数据采集
↗
I2C/SPI接口
数据格式
单位换算LSB/g
数据速率
03
噪声分析
↗
噪声来源
频谱分析
SNR计算
噪声密度
04
滑动平均滤波
↗
原理介绍
窗口大小
边界处理
Python实现
05
中值滤波
↗
原理与场景
窗口影响
与滑动平均对比
实时性
06
低通滤波(一阶RC)
↗
模拟RC原理
数字实现
截止频率
代码实现
07
高通滤波
↗
去除重力
运动检测
截止频率
与低通组合
08
卡尔曼滤波入门
↗
状态空间
预测更新
一维实现
参数调优
09
卡尔曼滤波进阶
↗
多维卡尔曼
加速度+陀螺仪
协方差设置
实际案例
10
互补滤波
↗
原理介绍
加速度/陀螺仪权重
姿态角
代码实现
11
带通滤波
↗
步频检测
通带设计
阶数选择
实现测试
12
IIR滤波器设计
↗
巴特沃斯
切比雪夫
零相位
Python scipy
13
FIR滤波器设计
↗
窗函数法
等波纹法
线性相位
与IIR对比
14
自适应滤波
↗
LMS算法
步长选择
收敛速度
噪声消除
15
小波去噪
↗
小波变换基础
阈值选择
软硬阈值
PyWavelets
16
数据预处理
↗
缺失值处理
异常值3σ
时间戳对齐
重采样
17
时域特征提取
↗
均值/方差
均方根
峰值/过零率
波形因子
18
频域特征提取
↗
FFT实现
功率谱密度
频谱峰值
频带能量/熵
19
步数检测算法
↗
峰值检测
过零检测
自相关法
动态阈值
20
活动识别基础
↗
静止/行走/跑步
特征选择
阈值分类器
21
睡眠监测应用
↗
体动检测
睡眠阶段
翻身检测
数据分段
22
手势识别
↗
手腕姿态
模板匹配
DTW算法
实时识别
23
跌倒检测
↗
冲击检测
姿态变化
融合判断
误报抑制
24
数据压缩
↗
有损/无损
差分编码
游程编码
存储优化
25
实时滤波优化
↗
定点数运算
查表法
循环缓冲区
中断策略
26
低功耗设计
↗
采样率优化
计算量评估
DMA传输
睡眠模式
27
传感器融合
↗
加速度+陀螺仪+磁力计
AHRS
四元数更新
漂移补偿
28
标定与校准
↗
六面静态标定
椭球拟合
温度补偿
在线校准
29
数据可视化
↗
实时波形
频谱图
散点图
3D姿态
Matplotlib/PyQtGraph
30
综合项目实战
↗
手环计步器
采集到显示
性能评估
优化迭代