Sensor(ACCELEROMETER)
package com.example.sensor01; import java.util.List; import android.hardware.Sensor; import android.hardware.SensorEvent; import android.hardware.SensorEventListener; import android.hardware.SensorManager; import android.os.Bundle; import android.app.Activity; import android.view.Menu; import android.widget.TextView; public class MainActivity extends Activity implements SensorEventListener{ private SensorManager mSensorManager; private TextView textview; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); textview = (TextView) findViewById(R.id.content); mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(SENSOR_SERVICE); //TYPE_ACCELEROMETER 重力感应加速度(三轴) List sensors = mSensorManager.getSensorList(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER); if(sensors.size() > 0){ Sensor sensor = (Sensor) sensors.get(0); /*SENSOR_DELAY_FASTEST: 以最快的速度获得传感器数据 SENSOR_DELAY_GAME: 适合与在游戏中获得传感器数据 SENSOR_DELAY_UI :适合于在ui空间中获得数据 SENSOR_DELAY_NORMAL: 以一般的速度获得传感器数据*/ mSensorManager.registerListener(this, sensor, SensorManager.SENSOR_DELAY_FASTEST); } } @Override public void onAccuracyChanged(Sensor arg0, int arg1) { // TODO Auto-generated method stub } @Override public void onSensorChanged(SensorEvent event) { float gx = 0,gy = 0,gz = 0; if (event.sensor.getType() == Sensor.TYPE_ACCELEROMETER){ gx = event.values[0];//x轴,单位m/x^2 gy = event.values[1];//y轴,单位m/x^2 gz = event.values[2];//z轴,单位m/x^2 } //加速度数值是设备以地球为参照物的加速度减去重力加速度的叠加后的值 //gx = g * cos(ax); 手机横屏垂直,该值为9.8 //gy = g * cos(ay); 手机竖屏垂直,该值为9.8 //gz = g * cos(az); 手机屏幕水平朝上,该值为9.8 textview.setText(String.valueOf(gx) + " " + String.valueOf(gy) + " " + String.valueOf(gz)); } }
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· AI与.NET技术实操系列(五):向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 超详细:普通电脑也行Windows部署deepseek R1训练数据并当服务器共享给他人
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
· 上周热点回顾(3.3-3.9)