51单片机用模拟IIC的方式读取MPU6050的原始数据，之后经过换算转成三轴加速度和三轴角速度。设定定时器，以固定的频率采集以上得到的数据，并加入互补滤波，去除加速度的噪声以及陀螺仪的零飘。注意，本次程序不能测量位移，只能测量对重力的倾角。完整资料打包：51单片机读取MPU6050角度(采用互补滤波_串口显示角度值)_51单片机读取mpu6050-单片机文档类资源-CSDN下载51单片机读取MPU6050角度，串口显示角度值。STC89C52单片机，x和y轴数据是采用互补滤波51单片机读取mpu6050更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn
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串口通讯经常要用到示波器抓波形分析数据，很多人都熟悉232通讯抓波形，但是不清楚要怎么给485抓包，其实很简单首先先准备一个120欧和一个33欧的电阻（没有阻值一样的可以使用阻值差不多的）然后按下图接入到485通讯线上然后将示波器的触发方式改为欠压 最后将示波器的两个探头分别接到两根485总线上，适当调节横纵幅值就可以得到想要的波形了 如图，是不是很简单呢
一、原理高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1;而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。如下图所示为21*21高斯滤波，离中心越远的像素点占的权重越小。二维高斯函数如下所示高斯滤波核实际上是对高斯函数的离散化，以3*3的高斯滤波核为例，(x,y)为点坐标，将以上点坐标代入高斯公式可得3*3高斯滤波核sigma的作用：如下图所示，随着sigma（标准差）的增大，高斯滤波
二阶高通有源滤波器设计与仿真测试1.压控电压源法二阶高通有源滤波器设计与仿真测试（1）电路结构（2）设计步骤（3）设计举例（4）仿真测试2.无限增益多路反馈型二阶高通有源滤波器的设计与测试（1）电路结构（2）设计步骤（3）设计实例（4）仿真测试3.总结4.参考资料1.压控电压源法二阶高通有源滤波器设计与仿真测试（1）电路结构 二阶高通有源滤波器的电路如图1所示，阻容网络C1、R1和C2、R2组成二阶高通滤波器，Rf和R3确定电路放大倍数。图1压控电压源法二阶高通有源滤波器原理图（2）设计步骤 二阶高通有源滤波器的设计步骤与低通的设计步骤相同，即根据设计技术要求选择适当的f0、ξ及Kp，然后
有限脉冲响应(finiteimpulseresponse，FIR)数字滤波器一、FIR数字滤波器理论介绍 FIR滤波器的实质就是输入序列与系统脉冲响应的卷积，即： 其中，N为滤波器的阶数，也即抽头数；x(n)为第n个输入序列；h(n)为FIR滤波器的第n级抽头系数。 FIR滤波器基本结构如下： FIR数字滤波器的基本结构有直接型、级联型、频率抽样型。二、运用FPGA实现FRI滤波器的几种结构2.1串行结构 由FIR滤波表达公式可以看到，其实质是乘法和累加运算，其滤波器的阶数N决定了乘法和累加运算的次数。 串行结
文章目录1基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波1.1滑动平均概念1.2滑动平均的数学原理1.3语法1.4滑动平均滤波示例2曲线平滑处理——Savitzky-Golay滤波器——详解3基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波——详解1基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波1.1滑动平均概念滑动平均滤波法（又称：递推平均滤波法），它把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则)。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~1
分享前的总结一入电赛深似海，此话不假，个人感觉很累，但是收获确实多。本人去年参加了国赛，电赛提前半个月就开始着手准备了，只记得那时候不是调试就是在调试的路上，也因此留下了宝贵的我姑且称之为“经验”，作为一名小白，借此机会跟各位老白和小白分享一下。我训练较多的是信号类的题目，做到最后我发现无非就是测频，测幅值，用一下FFT，显示，玩一下LCD屏，分析一下时域和频域，其实原理上都挺简单的，再加一些难度，也就无非是提高一下测量频率的上限和精度，比如能测一个上千KHz的信号，或者是能产生一个上千KHz的信号，像这种情况就要用到FPGA了，不过这里主要就常规而言，关于FPGA的测频方法，我会另外抽时间专
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基本原理1.IIR数字滤波器设计的基本原理基本原理和结构。IIR滤波器，即无线脉冲响应滤波器，其答案为脉冲响应是无限长的，传递函数可以表示为式。IIR滤波器有直接I型，直接II型，级联型及并联型4种常用的结构形式，其中级联型结构便于实现，且受参数量化影响较小，因此使用较为广泛。由差分方程可得，输出信号由两部分组成：第一部分∑Mi＝0x(n-i)b(i)表示将输入信号进行延时，组成M节延时网络，相当于FIR滤波器得横向网络，实现系统的零点。第二部分∑Nl＝1y(n-l)a(l)表示将输出信号进行延时，组成N节点的延时网络，每节延时抽头后与常数相乘，并将乘法结果相加。由于这部分是对输出的延时，故
