accelerometer

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我正在開發一款應用程序，該應用程序應該檢查設備是否處於靜止狀態。當我將設備放置在平坦的表面上時，這必須工作。當設備躺在設備的任一側時，這也必須工作。雖然我手中握着設備，但檢查應該失敗。因爲手/臂的小運動應足以檢測運動。我已經試過這個反覆，但我似乎仍然失敗了這樣做。通常發生的事情是我從SensorEventListener收到的數據總是波動很大。下面的數據代表我躺在平坦的表面上時從設備上取回的數

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如何知道Android設備是否在桌子上平坦

我正在使用加速度傳感器來檢測我的設備是否平放在桌子上。奇怪的是，即使當我將手機放平或旋轉時，它的值始終在90到100之間！這不應該糾正！我錯過了什麼嗎？這裏是我的代碼： float[] values = event.values; // Movement float x = values[0]; float y = values[1]; float z =

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從服務運行中收集加速度計數據

以下是我正在嘗試的操作。我有一個需要處理一些加速度計數據的活動。所以我創建的延伸「服務」和實現「SensorEventListener」下面是我的活動代碼服務： import android.content.ComponentName; import android.content.Context; import android.content.Intent; import android

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我的Android應用程序工作速度非常慢

我的應用程序從加速度計讀取數據並繪製實時圖。我在模擬器上運行它，它似乎工作正常，但在真正的Android設備上運行時，它響應非常緩慢，設備是三星GT-S6500 Android 2.3.6（API 10）。在我的應用程序中有一個開始停止按鈕，兩者似乎都可以在模擬器上正常工作，但是當應用程序在設備上運行時，上述啓動按鈕運行正常，但實時圖形移動速度非常緩慢並掛起停止按鈕響應時間變得非常大。有什麼建

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如何使用加速計計算車輛的速度？

其實我有很多關於加速度計的問題。 1）使用設備加速計選項，我可以計算汽車的速度嗎？ 2）是否有關於道路質量的任何限制（但應平整，無碰傷），並沒有重力的影響結果？ 3）是否對API編號有任何限制？ 4）從可用性的角度來看，「告訴用戶他距離交通堵塞（距離）有多遠，並且大概他能在......分鐘內達到這個堵塞」的邏輯，我是否需要爲了應用這個想法進行連接並打開GPS以獲取當前的流量狀態，不會影響電池的性能

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Android.Location與加速度計

我正在尋找實現道路導航器的最佳方式，即使用智能手機技術獲取速度，2點之間的距離。通過我的搜索，我發現了2種不同的技術。使用加速度計或android API（android.Location）。一些意見說，使用加速度計不會給我一個準確的結果，因爲會有如此多的噪音，作爲顛簸的道路，建築物等等，計算將如此複雜。另一方面使用Android API（android.Location）意味着我應該總是連

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使用互補濾波器的傳感器融合

我正在嘗試學習傳感器融合，並通過Android應用程序記錄了加速度計，Gryoscope和磁力計的原始數據。我遇到了卡爾曼濾波器，但它們太複雜而難以理解，我不想僅僅採取任何代碼並在沒有正確理解的情況下實施它。然後我發現this鏈接爲補充過濾器，看起來很有希望，因爲它很容易理解。所以我有以下疑問。（這是我第一次處理所有這些傳感器，所以我要問我的所有問題）的互補濾波器從傳感器讀取信號，並在俯仰

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如何手動調用cocos中的加速功能2d

我想讓用戶能夠校準他們的加速度計。但是在cocos 2d（C++）中，我只知道如何自動調用OnAcceleration函數。有什麼幫助嗎？在cocos2dx-V2.X

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Android：磁力計數據偏差

我想從加速度計，陀螺儀和磁力計數據中估算航向。我從here實施了一個補充過濾器。我在想的是，我手裏拿着電話，我直線走了15步，我試圖估算上面鏈接中給出的歐拉角。但是當我繪製原始數據時，我發現磁力計數據有偏差。這裏是原始傳感器數據的圖像。我的問題是：我怎麼估計歐拉角，使他們表示我走在一條直線。

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ML足夠的功能？

我正嘗試在加速度計數據集上訓練一個隨機森林。我計算諸如平均值，sd，軸之間的相關性，曲線下面積等特徵。我是ML Noob。我想明白了兩兩件事： 1.如果我從一個人分裂成集測試，培養和運行RF預測精度高（> 90％）。但是，如果我用來自不同人的數據來訓練RF並且然後預測，則準確度低（< 50％）。爲什麼？我該如何調試？不知道我做錯了什麼。在上面的例子中，爲了達到90％的準確度，有多少功能「足夠」