XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加速度计
MEMS 数字输出运动传感器超低功耗高满量程 3 轴“纳米”加速度计
表 1.设备摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 表 2.引脚描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 表 3.机械特性 @ Vdd = 2.5 V，T = 25 °C，除非另有说明。。。。。。。。。。9 表 4.电气特性 @ Vdd = 2.5 V，T = 25 °C，除非另有说明。。。。。。。。。。。10 表 5.SPI 从机时序值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 表 6.I2C 从机时序值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 表 7.绝对最大额定值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 表 8.串行接口引脚描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 表 9.串行接口引脚描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 表 10.SAD+读/写模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 表 11.当主机向从机写入一个字节时传输。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 表 12.当主机向从机写入多个字节时传输：。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 表 13.当主机从从机接收（读取）一个字节的数据时传输： 。。。。。。。。。。。。。19 表 14.。主设备从从设备接收（读取）多个字节数据时的传输 。.......19 表 15。寄存器地址映射。...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。................23 表 16.CTRL_REG1 寄存器 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 表 17.CTRL_REG1 说明 .....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....24 表 18.功率模式和低功耗输出数据速率配置 .......................24 表 19.正常模式输出数据速率配置和低通截止频率 ........25 表 20.CTRL_REG2 寄存器 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............25 表 21.CTRL_REG2 描述 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................25 表 22.高通滤波器模式配置 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...26 表 23.高通滤波器截止频率配置 ...............................26 表 24.CTRL_REG3 寄存器 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......................26 表 25.CTRL_REG3 描述 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.26 表 26.INT 1 和 INT 2 引脚上的数据信号 ..................。。。。。。。。。。。。。.........27 表 27.CTRL_REG4 寄存器 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................27 表 28.CTRL_REG4 描述 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....................27 表 29.CTRL_REG5 寄存器 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...28 表 30.CTRL_REG5 描述 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>.........28 表 31.睡眠唤醒配置 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>............28 表 32.参考寄存器。....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 表 33.参考说明 ....< div> 。。。。。。。。。。。。。。。 < /div>.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 表 34.STATUS_REG 寄存器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 表 35.STATUS_REG 描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 表 36.INT1_CFG 寄存器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 表 37.INT1_CFG 描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 表 38.中断 1 源配置 ..........< div> 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 表 39.INT1_SRC 寄存器 ....< div> 。。。。。。。。。。。。。。。 < /div>.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>...31 表 40.INT1_SRC 描述 .。。。。。。。。 < /div>.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 表 41.INT1_THS 寄存器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 表 42.INT1_THS 描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 表 43.INT1_DURATION 寄存器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 表 44.INT2_DURATION 说明。....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 表 45.INT2_CFG 寄存器 .....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........32 表 46.INT2_CFG 描述 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............32 表 47.中断模式配置。.......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 表 48.INT2_SRC 寄存器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33
FSBM 技术中单片 CMOS MEMS 的设计和建模：在加速度计中的应用
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
爆炸性，枪支和冲击测试
由MEMS技术制造的压电性冲击加速度计具有低功耗，同时仍以大于50公斤的加速度提供+/- 200 mV的全尺度输出。加速度计与用于调节应变量表的相同类型的4线电路电气兼容，并且由于与应变计相比，它们的输出要大得多，因此信号放大的需求大大降低了。与机械隔离的ICP®加速度计相比，它们具有更大的工作温度范围。他们的频率响应（取决于模型）可以从直流（0 Hz）到高达20 kHz的值均匀。为了减轻响应的严重性时，当它们的谐振频率被激发时，它们结合了挤压膜阻尼，达到了0.02至0.06的临界值。这些阻尼值远高于传统MEMS加速度计中的阻尼值。由于硅是一种脆性材料，因此还合并了范围停止以最大程度地减少传感元件的破裂，然后将传感元件密封在密封包装中。在可比的G级别上，MEMS技术使单个加速度计的最小封装大小。
JNTUACEA IOT-R18
占用和运动探测器：超声波、微波运动、电容式占用、可见光和近红外光、远红外运动、PIR 运动、位置、位移和水平传感器：电位式、重力式、电容式、电感和磁式、光学、超声波、雷达位置、位移和水平传感器：电位式、重力式、电容式、电感和磁式、光学、超声波、雷达。速度和加速度传感器：电容式加速度计、压阻式加速度计、压电式加速度计、热加速度计、加热板加速度计、加热气体加速度计、陀螺仪、压电电缆 气体传感器：二氧化碳、一氧化碳、NOX、SOX、PM2.5、PM10、挥发性有机化合物 应用：制造业、机器人领域的案例研究
爆炸物、枪支和冲击测试 - PCB Piezotronics
采用 MEMS 技术制造的压阻式冲击加速度计具有低功耗，同时在加速度水平大于 50 kg 时仍可提供 +/- 200 mV 满量程输出。加速度计与用于调节应变计全桥的同类型 4 线电路在电气上兼容，并且由于它们的输出比应变计大得多，因此对信号放大的要求大大降低。与机械隔离的 ICP ® 加速度计相比，它们具有更宽的工作温度范围。它们的频率响应（取决于型号）可以从 DC（0 Hz）均匀地达到高达 20 kHz 的值。为了减轻其共振频率被激发时的响应严重性，它们采用了挤压膜阻尼，实现了临界值的 0.02 到 0.06。这些阻尼值远高于传统 MEMS 加速度计中的阻尼值。由于硅是一种脆性材料，因此还采用了超量程止动装置以最大限度地减少传感元件的破损，然后将传感元件密封在密封封装中。在相当的 G 级下，MEMS 技术可以使单个加速度计实现最小的封装尺寸。
一种生成对抗网络框架，用于从加速度计生成合成道路条件数据
摘要。这项研究展示了一种新的方法，用于使用生成对抗网络（GAN）有效地生成现实的合成道路状况数据。由于手动数据收集的挑战和危险，我们提议利用GAN来增加加速度计的现实世界道路状况数据。实际加速度计的数据已预处理，并用于训练含有卷积和致密层的gan。定性分析揭示了生成的道路状况数据的视觉现实主义。定量评估还证明了GAN的高精度，精度和召回得分超过0.9。总体而言，这项研究强调了使用gans合成安全至关重要的驾驶数据的希望，从而规定了对详尽的手动数据收集的需求。我们提出的框架可以在道路状况监测和自动驾驶中进行进一步的研究和应用。
用于评估日常身体活动的三轴加速度计和便携式数据处理单元 - 生物医学工程，IEEE 交易
摘要——本研究描述了三轴加速度计 (TA) 和便携式数据处理单元的开发，用于评估日常身体活动。TA 由三个正交安装的单轴压阻加速度计组成，可用于记录覆盖人体加速度幅度和频率范围的加速度。仪器间和重测实验表明，TA 的偏移量和灵敏度在每个测量方向上相等，并在两个测量日内保持不变。横向灵敏度在每个测量方向上都存在显著差异，但不影响加速度计输出（<主轴灵敏度的 3%）。数据单元能够在线处理加速度计输出，从而可靠地估计八天的身体活动。在实验室标准化活动期间对 13 名男性受试者进行系统初步评估，结果表明加速度计输出与身体活动引起的能量消耗之间存在显著关系，这是身体活动的标准参考值 (r = 0.89)。该系统的缺点是对久坐活动的灵敏度低，并且无法记录静态运动。应在自由生活的受试者中研究该系统对正常日常身体活动和实验室外特定活动的评估有效性。
爆炸物、枪支和冲击测试
采用 MEMS 技术制造的四线全桥压阻式冲击加速度计具有低功耗，同时在加速度水平大于 50 kg 时仍可提供 +/- 200 mV 满量程输出。加速度计与用于调节应变计全桥的同类型四线电路在电气上兼容，并且由于它们的输出比应变计大得多，因此对信号放大的要求大大降低。与机械隔离的 ICP ® 加速度计相比，它们具有更宽的工作温度范围。它们的频率响应（取决于型号）可以从 DC（0 Hz）均匀分布到高达 20 kHz 的值。为了减轻激发其共振频率时的响应严重性，它们结合了挤压膜阻尼，实现了临界值的 0.02 到 0.06。这些阻尼值比传统 MEMS 加速度计中的阻尼值高得多。由于硅是一种易碎材料，因此还采用了超量程止动装置，以尽量减少传感元件的损坏，然后将传感元件密封在密封封装内。在相当的 G 级下，MEMS 技术能够使单个加速度计实现最小的封装尺寸。
利用机器学习和加速度测定法以不确定性对动物行为进行分类
腐烂的传感器在加速我们对动物生态学的理解方面一直是关键的，提供了具有高级基本生态学理论和知情保护行动的多种数据（Snape等，2018; Nickel等，2021; Nickel等，2021; Vonbank et al。，2023; West et al。，2024）。起源于主要用于跟踪动物位置和运动的工具，动物损坏的传感器已经演变为涵盖能够监视动物环境，行为和内部状态的广泛设备（Wilmers等，2015）。动物磨损的加速度计 - 衡量运动平面加速变化的传感器 - 已用于估计各种研究系统和问题的能量支出，并推断动物行为（请参阅Halsey等人。(2011); Fehlmann et al.(2017)).通过在开阔海洋中发现大型上层鱼类产卵行为的检测到表征难以捉摸的陆地捕食者的狩猎和能量（Clarke等，2021; Wang等，2015），加速度计在生态学上已成为一个有价值的工具，并在生态学上已经大大扩展了跨越的生态范围，以前跨越了跨越的生态范围，并具有跨越的范围，并具有跨越的范围，并具有跨越的范围。 (Studd et al., 2021).加速度计捕获动物行为的实用性在于它们捕获与特定运动或与不同行为不同的特定运动或姿势相对应的不同波形模式的能力（Brown等，2013）。用于分类动物行为的机器学习模型包括来自古典机器学习分类器的多样性，例如支持向量机（Martiskainen然而，与其他传感器方式（例如GPS或温度传感器）提供的直接测量相反，加速度计数据的相对抽象的性质可以使波形的解释具有挑战性。因此，用加速度计数据识别行为通常需要将原始加速度计数据与已知行为配对，以创建标记的数据集，这些数据集可用于学习感兴趣的不同行为的特定波形模式（Brown等，2013）。由于可以收集的大量加速度计数据以及行为特征之间的微妙区别，手动检测到看不见的加速度计数据中的不同行为可能具有挑战性。为了克服这一问题，机器学习技术越来越被利用，以学习从标记的数据集中采取不同行为的加速度计模式（Chakravarty等，2019; Garde等，2021; Otsuka et al。，2024）。
使用智能手机对预期姿势调整进行定量评估的可靠性和有效性
摘要。[目的]本研究旨在调查使用智能手机对预期姿势调整的定量评估的可靠性和有效性。[参与者和方法]该研究包括10名年轻的对照参与者，他们接受了一足的姿态，并具有加速度计和智能手机同时连接到下背部（L5）。加速度被测量为向姿势侧腰部运动的中外侧成分。将时间（峰潜伏期）的峰值和腰部加速度姿势侧向的位移量（峰值幅度）分析为预期的姿势调节特征。对加速度计和智能手机测量值的评估者内可靠性均计算，而两名考官的智能手机测量值则计算了相互可靠性。确定加速度计和智能手机测量的有效性。[结果]在这项研究中，确认了加速度计和智能手机测量中峰值潜伏期和峰值幅度的评估者内可靠性，以及智能手机测量中评估者间的可靠性。通过重新测试确认了评估者的可靠性，而加速度计和智能手机测量的有效性也得到了证实。[结论]这项研究的结果表明，使用智能手机来衡量预期的姿势调整是高度可靠且有效的，这使其成为有用的临床平衡指数。该方法很简单，可用于连续患者监测。关键词：智能手机，姿势控制，可靠性和有效性