提出一种基于肌电传感器 和加速度计的识别人体手势的智能信息系统

1.LSM6DS3是ST公司推出的一款 iNEMO 六轴惯性传感器模块（3D 数字加速度计+3D 数字陀螺仪） 2.文档包括：ST_LSM6DS3_6轴传感器（3轴加速计+3轴陀螺仪）中文应用笔记+官方datasheet，旨在为使用该芯片开发产品的小伙伴提供参考

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

ST发布一个新的三轴模拟输出传感器解决方案，进一步加强了该公司的尺寸极小的"低g"线性加速计的产品阵容。新产品LIS344AL是一个注重成本的MEMS解决方案，在电路板上的占位面积非常小，功耗低，特别适合电池供电和空间受限制的便携设备，如手机、便携媒体播放器、PDA或遥控器。 　　新产品在一个封装内整合了一个强健的三轴MEMS传感器和一个CMOS接口芯片，不论设备的方位如何，三轴传感功能都能提供倾斜和运动的信息。 　　LIS344AL能够在很低的噪声下估算加速度数值，功耗达到了市场最低水平，这个优点对于电池供电的便携系统至关重要。新加速计采用一个低成本的4 x 4 x 1.5mm塑胶封装

罗姆_3轴G-sensor_KXTJ3-1057

三轴加速计C程序+中文版规格书（人工翻译非及其翻译） 单片机平台（义隆单片机，其他平台可以直接复制移植）

意法半导体(ST)的便携设备用双轴模拟加速计尺寸紧凑、节能降耗.pdf

ios运用加速计与陀螺仪进行计步 并调取iPhone手机健康软件跑步数据 高德地图定位 大头针标注当前位置 并进行实时插入大头针显示地理位置编码后的格式化地理信息

美国模拟器件公司(ADI) 凭借其独特的iMEMS (集成MEMS)工艺将传感器单元和信号调理电路集 成在一片芯片上, 不仅减小器件尺寸、降低功耗和 节省成本, 同时提高性能和定制生产能力。 ADXL203 是一款高精度、低功耗及单一的iMEMS 型双轴加速计, 具有信号可调的电压输出。输出量 为一个与加速度成比例的模拟电压信号, 比例系数 达到1 000 mV/g。该加速计既可测量动态加速度, 又可以用来实现诸如重力加速度的静态测量, 此时 可以替代倾斜角传感器进行倾斜测量。

为了实现用户能够便利地在运动时使用手机记录相关运动信息的需求，设计了一种基于Android开发平台，借助Eclipse、Android SDK等方面知识的一款运用智能手机三轴加速计实现计步器功能的应用软件。该软件的优点在于，不仅可以存储和查阅用户运动信息，还能够随时随地分享运动信息，打造出融娱乐、运动为一体的健身环境。实际应用表明，该软件有操作简便、功能全面的特点，潜在商业价值十分可观，值得进一步研究推广。