Darüber hinaus hat der MMA7361 eine Selbsttestfunktion und einen 0g Interrupt (Free-Fall Erkennung). Die Auswertung der Rohdaten müssen geeignete Sketche übernehmen. Ein Datenblatt gibt es zum Beispiel hier. Hier die wichtigsten Daten auf einen Blick: Spannungsversorgung: 3. 3 oder 5 V Strombedarf: IC: ~0. 4 mA (Normalbetrieb) / ~3 µA (Sleep-Mode) Modul: ~1. 9 mA – bedingt durch die Board LED, die ihr vorsichtig entfernen könnt 2 Ranges: +/- 1. 5 g (GS = LOW) / +/- 6 g (GS = HIGH) Empfindlichkeit: +/- 1. 5 g Range: 800 mV/g +/- 6 g Range: 206 mV/g 0G Erkennung (active-high) Sleep Mode (SL = LOW) Self Test (ST = HIGH): dazu schaut bitte ins Datenblatt Auslesen der Rohdaten des MMA7361 Das Auslesen der Rohdaten ist einfach und erfolgt über die analogen Eingänge eures Arduino – oder welchen Microcontroller ihr auch immer verwendet. Der A/D-Wandler des Arduino UNO schwankt recht stark mit +/- 2 oder 3 Einheiten. Beschleunigungssensor auswerten - Mein MATLAB Forum - goMatlab.de. Ich gleiche das im Sketch durch 50-maliges Lesen aus. Alternativ könntet ihr über den Einsatz eines A/D-Wandlers wie den ADS1115 nachdenken.
Ausgewertet werden diese Graphen dann von den Algorithmen, die der Hersteller in der zugehörigen App bereitstellt. Ein guter Tracker erkennt so, ob Du nur Deinen Arm rauf- und runterbewegst oder tatsächlich Deinen ganzen Körper in Bewegung setzt. Die Apple Watch nutzt ab der 4. Generation die Bewegungssensoren auch, um einen Sturz und Bewegungsunfähigkeit zu erkennen. Tracker, die einen Höhenmesser besitzen, können errechnen, wie viele Stufen Du erklommen hast. In der Regel handelt es sich bei den verbauten Sensoren um barometrische Höhenmesser, die die Veränderungen im Luftdruck nutzen, um eine Einschätzung über die zurückgelegten Stockwerke zu treffen. Auch hier ist das Zusammenspiel von Sensor und Algorithmus entscheidend. 3 achsen beschleunigungssensor auswerten klett. Ein guter Tracker merkt beispielsweise, ob Du einen Berg besteigst oder in einem Fahrstuhl fährst. Der Höhenmesser ermöglicht das Zählen von Treppen. Bild: © Adobe Stock/F8studio 2019 Ein optischer Herzfrequenzmesser – gelegentlich auch "Pulsmesser" genannt oder mit der Abkürzung "HR" bezeichnet – befindet sich im Gegensatz zu den anderen Sensoren nicht nur im Inneren des Trackers, sondern ist auch von Außen sichtbar.
Es gilt für den Neigewinkel α: sin(\alpha)=\frac{g_{ef\! f}}{g} \;\;\;\;\rightarrow\;\;\;\;\alpha=arcsin \left( \frac{g_{ef\! f}}{g}\right) Es gibt allerdings zwei Einschränkungen: Die Winkel sind nicht eindeutig. Der g eff /g-Wert ist für einen Winkel α und den Winkel 180°-α identisch. Die Berechnung ist, je näher man den 90° kommt, zunehmend fehleranfällig. Bezüglich der zweiten Einschränkung hier eine Beispielrechnung: arcsin(0) = 0°\;\;\;\leftrightarrow\;\;\;arcsin(1)=90° arcsin(0. 01) = 0. 57°\;\;\;\leftrightarrow\;\;\;arcsin(0. 99)=81. 89° Eine Messwerteschwankung wirkt sich also um 90° herum also ziemlich drastisch aus. Bei kleineren Neigewinkeln ist die Methode aber recht brauchbar. Beispielsketch "Alle Werte" Hier nun der Sketch, der die Beschleunigungen und Winkel aus den Rohdaten berechnet. Nr.14 - Lagesensor | Funduino - Kits und Anleitungen für Arduino. Ein paar Anmerkungen: Die Werte sind jeweils in einem Array gespeichert (x, y, z). Die asin() Funktion liefert die Winkel in Rad. Ich rechne die Ergebnisse in Grad um (mal 360/2π). Ich habe versucht, die Ausgabe mit sprintf schön zu formatieren.
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