iOS学习-加速计和陀螺仪

一、CoreMotion框架介绍


我们知道有一些iOS的应用,会有一些特殊的要求,比如:


  1. 电子罗盘指南针之类的应用:让我们知道方向。

  2. 运动类型软件:让我们知道我们跑步多少公里。

  3. 社交软件中的摇一摇功能。

  4. 游戏中扮演角色类中根据设备的晃动等进行操作。


其实,他们多半是使用了iOS中的一个核心运动框架CoreMotion.framework


  1. 使用iOS提供给我们的CoreMotion框架,主要是为了访问加速度计和陀螺仪的相关数据。


  2. 它不仅仅提供给你获得实时的加速度值和旋转速度值,更重要的是,苹果在其中集成了很多算法,可以直接给你输出把重力加速度分量剥离的加速度,省去你的高通滤波操作,以及提供给你一个专门的设备的三维位置信息。


传感器介绍:


1. 加速度计:


加速度计的原理很简单,现在手机里面基本配备的都是3维线传感器,也就是说,用来测量x,y,z三个轴上的加速力。加速力就是当物体在加速过程中作用在物体上的力,就好比地球引力,也就是重力。




2. 陀螺仪:


陀螺仪的主要作用,是基于角动量守恒的理论,沿着某个特定的坐标轴测量旋转速率。在使用中,陀螺仪的转子在高速旋转时,始终指向一个固定的方向,当运动物体的运动方向偏离预定方向时,陀螺仪就可以感受出来。



二、CoreMotion使用



CoreMotion主要负责三种数据:


  • 加速度值CMAccelerometerData

  • 陀螺仪值CMGyroData

  • 设备motion值CMDeviceMotion


实际上,这个设备motion值就是通过加速度和旋转速度进行变换算出来的




CMDeviceMotion属性介绍:


  1. attitude:通俗来讲,就是告诉你手机在当前空间的位置和姿势

  2. gravity:重力信息,其本质是重力加速度矢量在当前设备的参考坐标系中的表达

  3. userAcceleration:加速度信息

  4. rotationRate:即时的旋转速率,是陀螺仪的输出


使用CoreMotion的步骤:


  1. 初始化CMMotionManager管理对象

  2. 调用管理对象的对象方法获取数据,有2种方式

  3. 处理数据

  4. 当你不需要使用的时候,停止获取数据


-(void)stopAccelerometerUpdates;//停止获取加速度计数据

-(void)stopGyroUpdates;//停止获取陀螺仪数据

-(void)stopDeviceMotionUpdates;//停止获取设备motion数据


在CoreMotion中有2种获取数据方式:


1. Push方式:


提供一个线程管理器NSOperationQueue和一个回调Block,CoreMotion自动在每一个采样数据到来的时候回调这个Block,进行处理。在这种情况下,Block中的操作会在你自己的主线程内执行。


2. Pull方式:


你必须主动去向CMMotionManager要数据,这个数据就是最近一次的采样数据。你不去要,CMMotionManager就不会给你。


1. 加速度计使用Pull方式获取:


- (void)useAccelerometerPull{

//初始化全局管理对象

CMMotionManager *manager = [[CMMotionManager alloc] init];

self.motionManager = manager;

//判断加速度计可不可用,判断加速度计是否开启

if ([manager isAccelerometerAvailable] && [manager isAccelerometerActive]){

//告诉manager,更新频率是100Hz

manager.accelerometerUpdateInterval = 0.01;

//开始更新,后台线程开始运行。这是Pull方式。

[manager startAccelerometerUpdates];

}

//获取并处理加速度计数据

CMAccelerometerData *newestAccel = self.motionManager.accelerometerData;

NSLog(@"X = %.04f",newestAccel.acceleration.x);

NSLog(@"Y = %.04f",newestAccel.acceleration.y);

NSLog(@"Z = %.04f",newestAccel.acceleration.z);

}


2. 加速度计使用Push方式获取:


- (void)useAccelerometerPush{

//初始化全局管理对象

CMMotionManager *manager = [[CMMotionManager alloc] init];

self.motionManager = manager;

//判断加速度计可不可用,判断加速度计是否开启

if ([manager isAccelerometerAvailable] && [manager isAccelerometerActive]){

//告诉manager,更新频率是100Hz

manager.accelerometerUpdateInterval = 0.01;

NSOperationQueue *queue = [[NSOperationQueue alloc] init];

//Push方式获取和处理数据

[manager startAccelerometerUpdatesToQueue:queue

withHandler:^(CMAccelerometerData *accelerometerData, NSError *error)

{

NSLog(@"X = %.04f",accelerometerData.acceleration.x);

NSLog(@"Y = %.04f",accelerometerData.acceleration.y);

NSLog(@"Z = %.04f",accelerometerData.acceleration.z);

}];

}

}


3. 陀螺仪使用Push方式获取,Pull方式就不列出来了,和加速度计使用相似:


- (void)useGyroPush{

//初始化全局管理对象

CMMotionManager *manager = [[CMMotionManager alloc] init];

self.motionManager = manager;

//判断陀螺仪可不可以,判断陀螺仪是不是开启

if ([manager isGyroAvailable] && [manager isGyroActive]){

NSOperationQueue *queue = [[NSOperationQueue alloc] init];

//告诉manager,更新频率是100Hz

manager.gyroUpdateInterval = 0.01;

//Push方式获取和处理数据

[manager startGyroUpdatesToQueue:queue

withHandler:^(CMGyroData *gyroData, NSError *error)

{

NSLog(@"Gyro Rotation x = %.04f", gyroData.rotationRate.x);

NSLog(@"Gyro Rotation y = %.04f", gyroData.rotationRate.y);

NSLog(@"Gyro Rotation z = %.04f", gyroData.rotationRate.z);

}];

}

}


以上代码必须是真机上才能正常运行,利用上面的知识我们可以做类似于这样的效果:


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设理论介绍系统架构设的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设与管理理论介绍数据库设原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设详细介绍系统的设方案,包括功能模块划分、数据库设等。3.1系统功能模块设划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设与实现设数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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