加速度計的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習

為了解決加速度計的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不用靠電腦！單晶片就能訓練神經網路、即時預測   　　一般初學機器學習, 都是使用別人準備好的資料集, 並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目, 像是套好招一樣, 即使結果正確, 卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠, 像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等, 練習起來也較缺乏臨場感。   　　為了破除上述缺點, 本產品採取最直接的方式, 以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集, 進行必要的資料預處理後, 不用透過電腦, 直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測, 自己的資料自己生, 實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案

, 透過實作應用加深對機器學習的理解。   　　為達成上述目標, 本產品使用 ESP32 單晶片與 Arduino IDE 實作, 所有實驗都從蒐集資料開始, 一路到神經網路的建立、訓練、即時預測, 一站式全部都在 ESP32 上實作。實驗最後還會搭配 ESP32 的 Wi-Fi 功能, 整合成 AIoT 智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題：   　　● [迴歸分析]：使用電子秤講解迴歸問題, 利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤, 免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務, 實現在 LINE 上做雲端

飲食管理的料理秤。   　　● [二元分類]：透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料, 經過訓練後, 神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成, 再結合網路功能, 實現水果未熟成數量檢測系統。   　　● [多元分類]：利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料, 然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路, 藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性, 做一個手勢辨識解鎖的 AIoT 應用。   　　除了機器學習, 本產品也針對 C++ 程式語言基礎作進一步的補充, 讓您一併學會 C++ 基本語法。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創

客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　● 粉絲專頁網址:www.facebook.com/flagmaker3257/   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　   本書特色   　　● 使用 ESP32 從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實作機器學習應用 　　● 結合感測器蒐集真實資料解決實務問題, 透過實作學機器學習更直觀 　　● 涵蓋迴歸分析、二元分類、多元分類等代表性機器學習應用實例 　　● 整合網路實作雲端飲食管理、手勢解鎖、水果未熟成通知等 AIoT 應用

加速度計進入發燒排行的影片

機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用

為了解決加速度計的問題，作者許志安 這樣論述：

將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器，因兼具高剛性與行程精度，常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜，元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前，大多數的製造商雖可透過麥克風，以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品，但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件，以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法，達到快速且自動化檢測出不良品，並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成，為線性致動器最常發生不良品的組件，尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽，以及將麥克風安裝在實驗

平台上，透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號，並轉換為時間域與頻率域特徵值，還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份，使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM)，對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度，進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種，將耗費較大建模與測試時間，不利快速線上檢測，所以本研究採用三階段的模型數據分析，同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示，透過三階段的分類架構，振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。

電動汽車主動安全駕駛系統

為了解決加速度計的問題，作者田彥濤,廉宇峰,王曉玉 這樣論述：

　　本書內容包括電動汽車主動避撞系統體系結構、汽車系統動力學建模、考慮駕駛員特性和路面狀態的縱向安全距離模型、基於約束的再生制動強度連續性的制動力分配策略、四驅電動汽車縱向穩定性研究、車輛狀態與車路耦合特徵估計、基於車輛邊緣轉向軌跡的側向安全距離模型、基於半不確定動力學的直接横擺力矩魯棒控制、四驅電動汽車穩定性控制力矩分配算法研究、四驅電動汽車側向穩定性研究。   　　本書可供從事電動汽車主動安全系統研究的科研人員、相關科系的研究生或高年級大學學生使用。

整合群眾智慧概念之路面品質偵測系統

為了解決加速度計的問題，作者丁修晨 這樣論述：

為了維護民生及企業用的管線，政府不得不經常進行道路的開挖，但在修補與鋪設的過程中，有可能發生道路工程品質不一與氣候影響等情況，造成路面不平整、高低差等問題的發生，道路的不平整，不管是對機車駕駛還是汽車駕駛，都會影響到行車的體驗，以及機車騎士的安全，每年都能從新聞中看見，因道路顛簸或坑洞所造成的交通意外。機車騎士往往會因為不熟悉路況或是天色影響導致視線不佳，造成駕駛無法確切地得知路面情況，提前避開路面顛簸位置，進而發生危險。 本研究結合群眾智慧概念以及手機三軸加速度計(Accelerometer)的功能進行道路異常的資訊蒐集，在開發異常路面偵測APP的過程中，也同時進行了使用者意

願度的問卷調查，該問卷用於探討該異常路面偵測APP開發後是否會有民眾有意願使用，以及進行異常路面偵測APP的功能調整。本研究除了利用大眾都有的智慧型手機來進行路面偵測的作業，也結合群眾智慧之概念，透過群眾的力量，擴大蒐集資訊的範圍與資訊的準確率。