![Калибровка MEMS Акселерометра [Часть 2] - 1](https://www.pvsm.ru/images/2024/11/15/kalibrovka-MEMS-akselerometra-chast-2.png "Калибровка MEMS Акселерометра [Часть 2] - 1")
В этом тексте я написал про то какая математика скрыта за алгоритмом калибровки трёх осевого MEMS акселерометров.
Этот текст является продолжением предыдущего текста Геометрия Стенда для Калибровки MEMS Акселерометра. Настоятельно рекомендую его прочесть. Иначе всё, что вы увидите ниже будет просто пустой звук.
Пролог
В этой заметке я бы хотел решить одну очень полезную с практической точки зрения задачу.
На 12й год работы по специальности настал тот самый первый день, когда в профессии программист-микроконтроллеров понадобилось решить задачку по стереометрии. Это задачка уровня ЕГЭ самого высшего класса: A3. То есть по классификации НАТО она котируется, как задача высшей сложности!
К концу 90-х большинство игровых домашних консолей перешли с картриджей на оптические диски. Однако большинство портативных консолей, за несколькими исключениями, никогда не переходили на диски; они продолжали работать на картриджах и постепенно мигрировали в сторону скачиваемого контента1. Картриджи были довольно маленькими, содержали только самое необходимое для игры, и им не нужно было точно позиционировать лазер на крошечном вращающемся диске в часто перемещаемом устройстве. С течением времени прогресс в миниатюризации позволил уместить в картридж ещё более продвинутые аппаратные функции. Эта тенденция постепенно привела к появлению картриджей с датчиками, расширяющими их возможности.
В этой статье мы рассмотрим три картриджа для трёх разных поколений платформы Nintendo Game Boy, каждый из которых содержит дополнительное оборудование. Эти не получившие успеха картриджи позволят нам понять, куда, по мнению Nintendo, их должны была привести технологии.
Читать полностью »
Исследование группы ученых из Мичиганского университета и Университета Южной Каролины ставит под сомнение давнее убеждение о том, что программное обеспечение может автоматически доверять аппаратным датчикам, которые поставляют автономным системам информацию, необходимую для принятия решений.
Согласно результатам научной работы, звуковые волны можно использовать для взлома важных датчиков в широком спектре технологических устройств, включая смартфоны, автомобили, медицинскую технику и Интернет вещей.Читать полностью »
Применение машинного обучения может включать работу с данными, тонкую настройку уже обученного алгоритма и т. д. Но масштабная математическая подготовка нужна и на более раннем этапе: когда вы только выбираете модель для дальнейшего использования. Можно выбирать «вручную», применяя разные модели, а можно и этот процесс попробовать автоматизировать.
Под катом — лекция ведущего научного сотрудника РАН, доктора наук и главного редактора журнала «Машинное обучение и анализ данных» Вадима Стрижова, а также большинство слайдов.
Northwestern University/University of Colorado Boulder
Физиологические механико-акустические сигналы могут дать нам много полезной информации, в том числе и о состоянии здоровья. Проблема в том, что их нельзя услышать без помощи специальных устройств. Обыкновенные стетоскопы и цифровые акселерометры способны захватывать некоторую информацию, но они не подходят для того, чтобы пользоваться ими в непрерывном, носимом режиме. Кроме того, у обоих есть недостатки, связанные с механической передачей сигналов через кожу. Ученые представили новое устройство, в котором все эти недостатки были исключены.
Мягкий акустический датчик, который можно носить на коже как пластырь, отслеживает сердечный ритм и распознает человеческую речь. Об этом заявила команда создателей из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне. Такой эпидермальный датчик может помочь диагностировать заболевания и позволит людям управлять роботами и играть в компьютерные игры без карманного девайса.Читать полностью »
