采样加速度传感器和陀螺仪，然后卡尔曼滤波得出角度与角速度；（滤波模块借鉴老外的）（互补滤波效果感觉不是很好）； 计算车轮的速度，积分得出位置； -Acceleration sensors and gyroscopes, and then sampling the Kalman filter to draw angle and angular velocity (filter module to learn from foreigners) (complementary filterin

采样加速度传感器和陀螺仪，然后卡尔曼滤波得出角度与角速度；（滤波模块借鉴老外的）（互补滤波效果感觉不是很好）； 2：计算车轮的速度，积分得出位置； -Sampling the accelerometer and gyroscope, then the Kalman filter to draw angle and angular velocity (filter module draw foreigners) (complementary to the filtering effect

利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法 而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响 测量精度的主要因素 本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法 学习时先获取一段时间的加速度信 号 再通过时间序列分析技术得出 ARIMA 模型及其参数 最后基于 FFT 变换的 Rife-Jane 频率估计方法求出加速度 信号的周期 在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数 运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号 随机噪声 按周期两次积分得到光杆位移 用加窗递推最小二乘

通过matlab软件编写的数值积分算法，积分采用kalman滤波算法实现(The numerical integration algorithm is written by MATLAB software, and the integral is realized by Kalman filter algorithm)