安卓传感器之加速度、线性加速度、重力传感器-程序员宅基地

技术标签： Research

前面说到，安卓的加速度可以用Sensor.TYPE_ACCELEROMETER获取。
但是由于重力的影响，得到的数据都是加上了重力加速度在三个轴的分量。即在平放在水平桌面上，静止情况下加速度计的数据应该为9.8 $m^{2}/s$ .等于当地的重力加速度。

如何求得重力加速度？
安卓中可以使用Sensor.TYPE_GRAVITY来获取。其实这个重力也是通过加速度计计算得来的。
重力属于低频成分，所以可以使用一个低通滤波器来过滤出重力。在安卓中，实现了一个最简单的一阶低通滤波器，本质上是一个加权平均窗口：

public void onSensorChanged(SensorEvent event)  
    {  
         // alpha 由 t / (t + dT)得到  
         // t为滤波器时间常量，为传感器单次采样时间  
         // dT为采样频率  
  
         final float alpha = 0.8;  
  //低通，分离出重力
         gravity[0] = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0];  
         gravity[1] = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1];  
         gravity[2] = alpha * gravity[2] + (1 - alpha) * event.values[2];  
  //消除重力影响
         linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0];  
         linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1];  
         linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2];  
    }

event.values为当前加速度的值。
gravity为分离出的重力，减去重力的影响可以得到线性加速度linear_acceleration在安卓中可以利用Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION来直接得到。

把代码抽象一下，这个滤波的算法公式为

Y(n)=αY(n-1)+(1-α)X(n)

其中α=滤波系数。一阶低通滤波法采用本次采样值与上次滤波输出值进行加权，使得输出对输入有反馈作用。可以看到，α对滤波结果有很大影响。但α偏大，对当前值比较看重，系统灵敏度高，滤波效果不稳定，α偏小，对当前值抑制，系统滤波效果稳定，但对起伏变化不太敏感。

移动平均滤波器的频响曲线可以参考这里.

本文链接：https://blog.csdn.net/yq_forever/article/details/79568110

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