一个物体从100米的高空自由落下。编写程序，求它在前3秒内下落的垂直距离。设重力加速度为10米/秒
曾经 Fortran和C一直是高性能计算（HPC）的默认编程语言。这两种语言都提供了可以和操作系统内存以及硬件进行交互的基础类型和函数，从而在响应时间和资源使用方面产生高效的代码。然而，对这两种语言而言，如何生成可维护和可扩展的代码是一个真正的挑战。
如下图所示，假设该装置使用步进电机实现物体X的移动，系统要求物体X从A点出发，到B点停止，移动的时间越短越好且系统稳定。
LSM6DSO实际上是六轴传感器，本文只使用到了其中的加速度计，关于LSM6DSO的基础应用可参考ST六轴传感器LSM6DSO使用说明。
(⊙﹏⊙)如下同样是AI撰写。 您可以使用两轮差速移动机器人的控制代码来控制它从A点移动到B点。可以使用各种语言，如C，C++，Python等来编写控制代码。 从A点移动到B点的C代码应该是：moveToB(A,C); 差动运动学模型机器人从A点移动到B点的C语言代码是一种基于位置、速度和加速度的控制算法，可以使机器人从A点移动到B点。C语言代码可以实现机器人的路径规划、速度控制和位置控制等功能。 差动运动学模型机器人从A点移动到B点的C语言代码案例可以参考下面的示例： #include <stdio.h>
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段（即已知IRI真值的路段）上来回行驶对传感器进行标定，完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
【摘要】 Python 是为嵌入式系统编写代码的绝佳选择。它使您能够更快地开发您的代码，并提供您在低级语言中找不到的安全保证。您现在已经掌握了使用 Python 开始嵌入式开发之旅的知识，并熟悉了一些可用的选项。
在写上一个动画系列的时候学到了非常多的知识，也认识了很多人。例如受邀进入了某个神秘的动效组织，全是一线的大神啊。有UI的大牛、UED的大神、iOS的大神。加入组织可以阅读这里：加入CRAnimatio
1.简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html
Python是社区里最受喜爱的编程语言！它是目前为止最易使用的语言，因为它的代码短小精悍，符合人们的思维方式，也符合人们的阅读习惯。
摘要 : 数据手套在人机交互中提供了一种有效的人机交互手段，从数据手套的理论出发，本论文利用一些硬件设备以及软件开发环境，设计了一款可以与机械臂、虚拟手等终端交互的数据手套。硬件设备包括弯曲度传感器、MPU6050六轴传感器、HC-05蓝牙串口通信模块、TFT显示屏、STM32F103最小系统开发板，数据手套软件开发平台为Keil uVision5，所用的开发语言为C语言，在系统调试的时候用到了匿名四轴上位机和串口调试助手，用来对MPU6050六轴传感器和弯曲度传感器进行调试，此外在整个系统中移植了UCOS-II嵌入式实时操作系统，保证了数据在传输时的实时性和高效性。实现了数据手套对五轴机械臂的控制以及人手到虚拟手的动作映射。
《深入理解计算机系统》，这本书，我多次想要好好完整的读一遍，每次都是没有坚持下去，但是作为一个开发者，自己想要成为为数不多的大牛之一，所以打算这次把这本书完整的好好读一遍，并整理为相关的博客！ 书的开头说了一句话：计算机系统是由硬件和系统软件组成，他们共同工作来运行应用程序。 我们通常接触更多的是应用程序级别的，很少关注系统以及系统和硬件的交互，但是如果自己能完全理解计算机系统以及它对应用程序的影响，那将会让我们在软件开发的路上走的更远，也同时可以避免很多问题的发生。 拿最简单的hello.c 程序来说，我
引言 目前，对于我们国内大多数的Windows Phone 7开发者来说，模拟器是调试程序的唯一选择。因此，和硬件相关的一些功能就没有办法进行测试。加速度传感器是Windows Phone 7中一个基本的传感器，很多应用软件和游戏软件都需要用到它，因此，使用其他手段来模拟重力加速度传感器是一个十分有用的尝试。 线索 在今年8月，Windows Phone 7开发工具还是Beta版本的时候，山羊胡大叔的Blog《给你的Windows Phone 7模拟器加入GPS和加速度传感
这种种控制方式的特点是：控制简单、实现容易、价格较低，这种开环控制方式，负载位置对控制电路没有反馈。
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制，此威胁被认为是低风险的：首先，与麦克风不同，运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号，因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器；第二个限制来自常识，即由于200Hz的采样上限，这些传感器只能捕获语音信号的窄带（85-100Hz）。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁，并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve，它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
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MPU 6050等IMU传感器用于自平衡机器人，无人机，智能手机等。IMU传感器帮助我们在三维空间中获得连接到传感器的物体的位置。这些值通常是角度，以帮助我们确定其位置。它们用于检测智能手机的方向，或者用于Fitbit等可穿戴设备，它使用IMU传感器跟踪运动。
一转眼一学期就要结束了，小伙伴最近应该都在准备期末考试了，俗话说只要专业选得好，年年期末是高考。 对于计算机专业的同学来说应该深有体会，一不小心就得挂科重修。
光说不练假把式，今天我们尝试用数学模型的框架，用现代数学语言来完整描述一番牛顿运动定律从物理实际到数学结构到底是什么，好对他当时到底构建了一个怎样的物理世界盖棺定论。
Android操作系统11种传感器介绍 在Android2.3 gingerbread系统中，google提供了11种传感器供应用层使用。
我们都知道对于c语言来说，它是需要先转换成汇编语言，然后再生成机器语言的。那么在c语言中，各种条件语句，各种表达式的计算，在汇编中是何如实现的呢？今天我们就来讲解一下。
很多小伙伴在入门编程时，都是从咱们老九学堂的C语言课程开始的，但最近有的小伙伴问我，学编程一定要从C语言开始吗？直接学习JAVA可以吗？
选择C语言，开发者必须独立设计所有的细节，小到栈与队列，大到串口与通信，必须从底层开始设计全部的代码
上一期讲了声波的一些传播特性，本期讲一讲声波的起源。众所周知，振动产生噪声，也就是说声波是由振动引起的，那么自然就会提出一个问题——振动和噪声的关系问题。即在介质的某处，若已知质点的振动，如何推算和评估所产生的噪声，或已知某处的噪声如何得知该点的振动。 1 振动与噪声的定量换算 我们知道，描述振动的特征量包括频率、振动位移、振动速度和振动加速度；描述噪声的特征量包括频率、声压、声强和声功率以及反映声音响度的声压级、声强级、声功率级等声级指标，振动作为噪声之母，振动和因之引起的噪声的频率自然就是一样的，这是它们之间的“遗传代码” 是它们的DNA，工程实践中也经常会用噪声的频谱来分析寻找振动源，这个不用换算。这里主要讲的是振动速度、加速度和噪声的声压、声强之间的换算关系，现就平面声波做一介绍。 假设介质中存在一个无穷大平面的振动，我们可以把它看作是一个无穷大平面的活塞在往复运动(振动)，其振动的频率为f，振动的位移随时间按正弦规律变化，就会在介质中产生一个平面声波，设声波沿x轴方向传播，其波动方程为： y=Y•sin(ωt-Kx) ⑴ 式中：y为在x处的质点振动位移；Y为振幅；x为质点位置；ω为振动角频率，ω=2πf=2π/T，T为振动的周期；系数K=2π/λ，λ为声波的波长。则声速： C=ω/K=λ•f ⑵ 而振动速度为： y′=Эy/Эt=ω•Y•cos(ωt-Kx) ⑶ 振动速度的幅值： Y′=ω•Y ⑷ 由⑵、⑷式可见，振动速度和声速是两码事，二者不能混淆。振动形成的压强(声压)为： p=-E•ΔV/V=-E•Эy/Эx ⑸ 式中：E为介质的弹性模量，即介质中的应力与应变之比 ，它是材料的固有参数；ΔV/V为介质因受压力的变化而产生的体积变化率，数值上ΔV/V=Эy/Эx。 将⑴式代入⑸式得： p=E•K•Y•cos(ωt-Kx) =Pm•cos(ωt-Kx) ⑹ 式中：Pm=E•K•Y为最大声压。 我们知道，声强为单位面积上的声功率，而功率等于力与速度乘积，即声强等于单位面积上的压力(声压)乘以质点的振动速度，即声强： i=p•y′ =ω•E•K•Y²•cos²(ωt-Kx) ⑺ 平均声强为： I=(1/2)•ω•E•K•Y² =(1/2)•ω•Pm²/(E•K) ⑻ 将声速C=(E/ρ)^(1/2)代入⑻式，得： I=(1/2)•Pm²/(ρ•C) = P²/(ρ•C) ⑼ 式中：P为声压的有效值，即方均根值；ρ为介质的密度；ρ•C为介质的声学特性阻抗，20℃下空气的ρ•C=408 kg/(m²•s)。 综合以上各式，可得无穷大平面声波声强与振动的关系为： I=(1/2)•ω•E•K•Y² =(1/2)•2πf•C•ρ•(2π/λ)•Y² =2ρCπ²f²Y² =816π²f²Y² ⑽ 由⑽式可见，无穷大平面声波的声强与振动速度(f•Y)的平方成正比，由于声强是指单位面积上的声功率，代表了声波传递的能量，这就得出了我们前面所说的，振动速度是反映伴振动的能量。需要特别强调一下，⑽式是基于无穷大平面振动推导得到的振动与噪声的关系，适用于平面型辐射器，例如：当电机的尺寸远大于声波波长时，就可以把电机看作是一个平面型辐射器。对于其它类型的声波辐射器(如中小型电机)不适用，需要进行一定的修正(后续文章会详述)，但⑽式是基础，是一个非常重要的公式，希望宝宝们牢记，后面还会经常用到。 这样枯燥的推导可能宝宝们很难直观感受多大的振动能够引起多大的噪声，为此我们举个例子来直观感受一下： 设一个振幅为Y=10^(-10)米、f=1000Hz的振动，则可以引起的声强为： I=816•π²•1000²•10^(-20) =8.05*10^(-11) 瓦/米² 其声强级为： Li=10•lg[8.05*10^(-11)/10^(-12)]=19.05dB。 也就是说当空气的振幅为1/10纳米(相当于分子直径级别的振幅)时，就会产生19.05dB的噪声，人耳可以清晰地听到。对于电机机壳的振动，通常振幅在微米级，假设是1微米吧，如果频率仍然是1000Hz，那么产生的声强为8.05*10^(-3)瓦/米²，对应的声强级可达99dB(A)，99分贝是个什么概念啊，大概是在歌舞厅距离音响1米处的噪声，达到了非常吵闹的环境级别，我国环境标准规定在这样的环境中，每天不得超过一刻到半个小时，否则经过二三十年的长期暴露，会严重损伤听觉！由此可见只要频率较高(中频)，微小的振动都会引起强烈的噪声。 2 振动和噪声的关系 上面
摘要：帕金森病是一种具有长期潜伏期的神经退行性运动障碍，目前尚无治疗方法。可靠的预测性生物标志物可能会改变开发神经保护治疗的努力，但仍有待确定。利用UK Biobank，我们研究了加速度计在普通人群中识别前驱帕金森病的预测价值，并将这种数字生物标志物与基于遗传、生活方式、血液生化或前驱症状数据的模型进行了比较。使用加速度计数据训练的机器学习模型在区分临床诊断的帕金森病和诊断前7年的前驱帕金森病与普通人群方面的测试性能优于所有其他测试模。加速度计是一种潜在的重要、低成本的筛查工具，用于确定有患帕金森病风险的人，并确定神经保护治疗临床试验的参与者。
桔妹导读：机场、商场、火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定、室内面积大、路线复杂、用户判断方向难等问题，给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战，用户急需一种操作简单、交互友好的引导功能。本文讲述了使用三维重建技术、传感器计算技术和增强现实(AR)技术所开发的滴滴AR实景导航产品，并对开发过程中遇到的难点、挑战和解决思路展开介绍。
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
今天我们来聊聊轨迹插值，在机器人的运动规划和控制领域，参考轨迹的生成是一个历史悠久的问题，已经发展出了一系列的方法。今天我们就来聊一聊轨迹插值领域中最常见的轨迹插值方法：多项式插值。
校核结构在极限工况或者设计里程下是否存在屈服、断裂等风险，重点关注应力、应变、残余变形。
时刻的运动方程，因此是一种显式格式。欧拉法由前一步的已知值可求下一步的值，故为一步法，可以自起步(self-starting)。但是欧拉法在位移表达式中只保留了
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个
C 语言是一门抽象的、面向过程的语言，C 语言广泛应用于底层开发，C 语言在计算机体系中占据着不可替代的作用，可以说 C 语言是编程的基础，也就是说，不管你学习任何语言，都应该把 C 语言放在首先要学的位置上。下面这张图形象地说明 C 语言的重要性
昨天我在公众号推文中提了一个非常有意思的问题：mean() 和 sum() / length() 哪一个更快？
陀螺仪是无人机惯导系统最基本的组成元件之一，通过对陀螺仪输出的角速度进行积分，能够获得无人机的姿态角信息；在兴趣爱好的驱动下，近来购买了MPU-6050相关模块，通过串口把测试结果传输到电脑端，实现了位姿信号的采集，具体如下图所示：
数独游戏，一行代码搞定N皇后问题，0.1秒玩胜Matlab之父Cleve Moler的四阶幻方！
MPU6050是世界上第一款也是唯一一款专为智能手机、平板电脑和可穿戴传感器的低功耗、低成本和高性能要求而设计的6轴运动跟踪设备。 它集成了3轴MEMS陀螺仪，3轴MEMS加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器 DMP（ DigitalMotion Processor），可用I2C接口连接一个第三方的数字传感器，比如磁力计。扩展之后就可以通过其 I2C或SPI接口输出一个9轴的信号（ SPI接口仅在MPU-6000可用）。 MPU-60X0也可以通过其I2C接口连接非惯性的数字传感器，比如压力传感器。
python比较容易学习，语法很简单，融入了很多现代编程语言的特性。python的库非常丰富，可以迅速地开发程序，无论是网站还是小游戏都非常方便。不过，python的脚本的运行效率较低，不适合对运行效率要求较高的程序。
本文章将围绕C展开来写一篇基础(小白)的博客。本人想从零基础开始慢慢的写，所以就先从概述开始了，慢慢的由低到高吧，就像是我们一开始都是从hello word开始入门一样。当然这篇博客大家可能会觉得水🌊
随着现代生活质量提高，越来越多人开始注重自己的日常健康锻炼，计步作为一种有效记录监控锻炼的监控手段，已经广泛应用在移动终端的应用中。但目前大部分实现都是通过GPS信号来测算运动距离反推行走步数，有效但是在室内或者无GPS信号的设备上无法工作，同时GPS精度对结果的干扰也比较大，本文提出一个新的测步方法，即通过设备上的加速器来计算步数，在不支持GPS的设备上也可正常工作，可用以与GPS互相配合测步，让应用的使用场景更加多样。
做控制时，大家经常会有这样的感受“代码很丰满，现实很骨感”，这是因为将计算机指令转移到实际硬件时，由于物体的惯性以及各种非理想化的因素影响，往往会出现实际与预期不符合的情况。
注：本篇中的一些图采用横线放置，若观看不方便，可点击文章末尾的阅读原文跳转到网页版
地震时震源释放的能量以地震波的形式经过不同的路径、地形和介质传播至地表，由于波的传播特性导致地震地面运动具有随时间和空间不断变化的特征。通常在结构的地震反应分析中，只是考虑地震地面运动的时变特性，而忽略地震地面运动随空间变化所带来的影响。对于高层与高耸结构、中小跨度桥梁等在水平面内的几何尺寸比较小的结构物来说，地震地面运动的空间效应影响很小，计算结果能够满足工程需要。
最近在做一些WRF-Chem的开发工作，对源码里面的一些东西似懂非懂，借助Chatgpt增加了一些直观的认识，分享一下。
转矩等于转动惯量乘以角加速度，然后我们要注意一下单位，转矩的单位是NM,转动惯量的单位是kg*m2,角加速度单位是rad/s2。
1.mpu9250介绍 MPU 9250是一款9轴运动跟踪装置， 他在小小的3X3X 1mm的封装中融合了 3轴加速度、3轴陀螺仪、3轴磁力计以及数字运动处理器(DMP) 并且兼容MPU 6515。其完美的I2C方案，可直接输出9轴的全部数据。因此它也是四轴姿态解算的基础， 所以正确获取MPU 9250 的原始数据显得尤为重要。 注意： 1.但是磁力计在小四轴中不用也行，在小四轴中由于四轴较小，电机的转动产生的磁场会干扰，数据融合后效果反而不好，需要教好的算法， 2.数字运动处理器(DMP)，可以通过加速度和陀螺仪直接计算出四轴的姿态，但是一般不用，学习四轴还是重在学习，之后我们通过加速度和陀螺仪自己计算出四轴的姿态 2.单片机与mpu9250的通讯 1.我们用IO口模拟IIC和MPU9250进行通讯（模拟IIC通信可以看代码文件夹里有）
1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
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