معرفی شرکت ها


calibraxis-0.2.0


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Autocalibration method for accelerometers, implemented in Python.
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل calibraxis-0.2.0
نام calibraxis
نسخه کتابخانه 0.2.0
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Henrik Blidh
ایمیل نویسنده henrik.blidh@nedobmkull.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/hbldh/calibraxis
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/calibraxis/
مجوز MIT
Calibraxis ========== .. image:: https://travis-ci.org/hbldh/calibraxis.svg?branch=master :target: https://travis-ci.org/hbldh/calibraxis .. image:: http://img.shields.io/pypi/v/calibraxis.svg :target: https://pypi.python.org/pypi/calibraxis/ .. image:: http://img.shields.io/pypi/dm/calibraxis.svg :target: https://pypi.python.org/pypi/calibraxis/ .. image:: http://img.shields.io/pypi/l/calibraxis.svg :target: https://pypi.python.org/pypi/calibraxis/ .. image:: https://coveralls.io/repos/github/hbldh/calibraxis/badge.svg?branch=master :target: https://coveralls.io/github/hbldh/calibraxis?branch=master An Python/NumPy implementation of the accelerometer calibration method described in [#FRO2009]_. This is a Python reimplementation of the Matlab routine found at [#MLCENTRAL]_. Installation ------------ .. code:: bash $ pip install git+git://github.com/hbldh/calibraxis.git Usage ----- .. code-block:: python import numpy as np from calibraxis import Calibraxis c = Calibraxis() points = np.array([[-4772.38754098, 154.04459016, -204.39081967], [3525.0346179, -68.64924886, -34.54604833], [-658.17681729, -4137.60248854, -140.49377865], [-564.18562092, 4200.29150327, -130.51895425], [-543.18289474, 18.14736842, -4184.43026316], [-696.62532808, 15.70209974, 3910.20734908], [406.65271419, 18.46827992, -4064.61085677], [559.45926413, -3989.69513798, -174.71879106], [597.22629169, -3655.54153041, -1662.83257031], [1519.02616089, -603.82472204, 3290.58469588]]) # Add points to calibration object's storage. c.add_points(points) # Run the calibration parameter optimization. c.calibrate_accelerometer() # Applying the calibration parameters to the calibration data. c.apply(points[0 :]) >>> (-0.9998374717802275, 0.018413117166568103, -0.015581921828828033) c.batch_apply(points) >>> [(-0.9998374717802275, 0.018413117166568103, -0.015581921828828033), (0.9992961622260429, -0.013214366898928225, 0.02485664909901566), (-0.019529368790511807, -0.9999036558762957, -0.0016168646941819831), (0.02495705262007455, 0.9997148237911497, 0.002962712686085044), (0.01976766176204912, -0.004116860997835083, -0.9989226575863294), (-0.01861952448274546, -0.0030340053509653056, 0.9994716286085392), (0.2486658848595297, -0.0015217968569550546, -0.9695063568748282), (0.2743240898265507, -0.9612564659612206, -0.01023892300189375), (0.2845586995260631, -0.8814105592109305, -0.37753891563574526), (0.5138552246439876, -0.14594841230046982, 0.8459602354269684)] Testing ------- Run tests with: .. code:: bash $ python setup.py test or with `Pytest <http://pytest.org/latest/>`_: .. code:: bash $ py.test tests.py Documentation ------------- TBW. References ---------- .. [#FRO2009] `Frosio, I.; Pedersini, F.; Alberto Borghese, N., "Autocalibration of MEMS Accelerometers," Instrumentation and Measurement, IEEE Transactions on, vol.58, no.6, pp.2034,2041, June 2009 <http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4655611&isnumber=4919430>`_ .. [#MLCENTRAL] `Matlab File Central <http://se.mathworks.com/matlabcentral/ fileexchange/33252-mems-accelerometer-calibration-using-gauss-newton-method>`_.


نحوه نصب


نصب پکیج whl calibraxis-0.2.0:

    pip install calibraxis-0.2.0.whl


نصب پکیج tar.gz calibraxis-0.2.0:

    pip install calibraxis-0.2.0.tar.gz