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无线加速度计 - G -Force快照传感器
该传感器的标准版本由两个可更换的1.5 V AA大小的电池提供动力（包括购买）。此传感器也可以使用线路功率选项。该传感器的线电动版本具有枪管电源连接器，允许它由标准3.0？3.6 V电源提供动力。线电动版本还使用两个标准的1.5 V AA电池作为备份，以便在线路停电时不间断的操作。必须在购买时选择电源选项，因为必须更改传感器的内部硬件以支持所选的电源需求。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
基于硅基氮化镓的微机电加速度计
1 G. Langfelder、M. Bestetti 和 M. Gadola，《微机械与微工程杂志》31 (8)，084002 (2021)。2 Chen Wang、Fang Chen、Yuan Wang、Sina Sadeghpour、Chenxi Wang、Mathieu Baijot、Rui Esteves、Chun Zhao、Jian Bai、Huafeng Liu 和 Michael Kraft，《传感器》20 (14)，4054 (2020)。3 V. Narasimhan、H. Li 和 M. Jianmin，《微机械与微工程杂志》25 (3)，033001 (2015)。4 DK Shaeffer，《IEEE 通信杂志》51 (4)，100 (2013)。5 LM Roylance 和 JB Angell，《IEEE 电子设备学报》26 (12)，1911 (1979)。 6 AA Barlian、W. Park、JR Mallon、AJ Rastegar 和 BL Pruitt，IEEE 97 论文集 (3)，513 (2009)。7 S. Tadigadapa 和 K. Mateti，测量科学与技术 20 (9)，092001 (2009)。8 O. Le Traon、J. Guérard、M. Pernice、C. Chartier、P. Lavenus、A. Andrieux 和 R. Levy，在 2018 年 IEEE/ION 位置、定位和导航研讨会 (PLANS) 上发表，2018 年（未发表）。9 O. Lefort、I. Thomas 和 S. Jaud，在 2017 年 DGON 惯性传感器和系统 (ISS) 上发表，2017 年（未发表）。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周的 12 种手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
用于未来太空重力任务的混合静电原子加速度计
1 DPHY，ONERA，巴黎萨克雷大学，Chemin de la Hunière-BP80100，F-91123 Palaiseau，法国； bruno.christophe@onera.fr （BC）; vincent.lebat@onera.fr （VL）; emilie.hardy@onera.fr（EH）; phuong-anh.huynh@onera.fr (P.-AH)； noemie.marquet@onera.fr（新墨西哥州）; cedric.blanchard@onera.fr （CB）; yannick.bidel@onera.fr （YB）; alexandre.bresson@onera.fr （AB）2 慕尼黑工业大学天文学和物理大地测量学老师，Arcisstraße 21，80333 慕尼黑，德国； petro.abrykosov@tum.de （PA）; thomas.gruber@tum.de （TG）; roland.pail@tum.de （RP）3 欧洲空间局，Keplerlaan 1，PO Box 299，2200 AG Noordwijk，荷兰； ilias.daras@esa.int 4 欧洲空间局 ESA 的 RHEA，Keplerlaan 1, PO Box 299, 2200 AG Noordwijk，荷兰； olivier.carraz@esa.int * 通讯地址：nassim.zahzam@onera.fr
用于未来太空重力任务的混合静电-原子加速度计
1 DPHY，ONERA，巴黎萨克雷大学，Chemin de la Hunière-BP80100，F-91123 Palaiseau，法国； bruno.christophe@onera.fr （BC）; vincent.lebat@onera.fr （VL）; emilie.hardy@onera.fr（EH）; phuong-anh.huynh@onera.fr (P.-AH)； noemie.marquet@onera.fr（新墨西哥州）; cedric.blanchard@onera.fr （CB）; yannick.bidel@onera.fr （YB）; alexandre.bresson@onera.fr （AB）2 慕尼黑工业大学天文学和物理大地测量学老师，Arcisstraße 21，80333 慕尼黑，德国； petro.abrykosov@tum.de （PA）; thomas.gruber@tum.de （TG）; roland.pail@tum.de （RP）3 欧洲空间局，Keplerlaan 1，PO Box 299，2200 AG Noordwijk，荷兰； ilias.daras@esa.int 4 欧洲空间局 ESA 的 RHEA，Keplerlaan 1, PO Box 299, 2200 AG Noordwijk，荷兰； olivier.carraz@esa.int * 通讯地址：nassim.zahzam@onera.fr
LIS302DL：3 轴 - ±2g/±8g 数字输出超紧凑线性加速度计
表 1. 绝对最大额定值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................39