STM32 MPU6050 传感器数据采集与模态分析系统

April 24, 2026 · View on GitHub

STM32 MPU6050 MATLAB

项目简介

本项目基于STM32F103微控制器与MPU6050六轴传感器，构建了一个高效的数据采集与模态分析系统。系统支持传感器数据的实时采集、滤波处理、模态分析，并通过MATLAB进行后续的数据处理与可视化。

主要功能

  • 多通道传感器数据采集：高精度采集MPU6050的加速度与角速度数据。
  • 自适应卡尔曼滤波：提升数据质量，降低噪声。
  • 模态分析与频谱分析：支持结构模态参数提取与FFT分析。
  • 数据协议与存储：支持数据协议解析与Flash存储。
  • MATLAB后处理：丰富的MATLAB脚本用于数据分析与可视化。

目录结构

├── stm32mpu6050/         # STM32主工程代码
│   ├── Core/Inc/        # 头文件
│   ├── Core/Src/        # 源文件
│   ├── Drivers/         # 驱动库
│   └── cmake/           # CMake相关
├── matlab/              # MATLAB分析与滤波脚本
├── 接线图/              # 硬件接线图
├── 系统说明/            # 详细系统说明文档
└── 工具助手/            # 辅助工具脚本

快速开始

1. 硬件准备

  • STM32F103开发板
  • MPU6050传感器模块
  • 连接线材

2. 软件环境

  • STM32CubeMX & Keil/CubeIDE
  • MATLAB 2020及以上
  • Python 3.x（用于辅助脚本）

3. 编译与烧录

  1. 使用STM32CubeMX生成工程，或直接使用stm32mpu6050文件夹下的工程。
  2. 用Keil/CubeIDE编译并烧录至开发板。

4. 数据采集与分析

  • 采集数据后，使用matlab/目录下的脚本进行滤波、模态分析与可视化。

特色亮点

  • 🛠️ 支持多种滤波算法（自适应卡尔曼、滑动平均等）
  • 📊 一键完成模态参数提取与频谱分析
  • 📦 代码结构清晰，易于扩展与二次开发

未来展望

详见系统说明/MPU6050数据采集系统未来展望.md，包括算法优化、机械平台升级等。

贡献

欢迎提交Issue与PR，共同完善本项目。

License

本项目仅供学习与科研使用，禁止商业用途。