Miniatúrny uzamykateľný zosilňovač (a systém Sonar pre nositeľné zariadenia, atď.): 7 krokov

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy zmenené: 2024-01-30 11:59

Postavte miniatúrny uzamykateľný zosilňovač s nízkymi nákladmi, ktorý je možné vložiť do rámov okuliarov a vytvoriť systém sonarového videnia pre nevidomých, alebo jednoduchý ultrazvukový prístroj, ktorý nepretržite monitoruje vaše srdce a pomocou učenia sa človek-stroj varuje pred problémami skôr, ako sa objavia. stať sa.

Blokovací zosilňovač je zosilňovač, ktorý môže zablokovať konkrétny signál (referenčný vstup), pričom ignoruje všetko ostatné. Vo svete neustáleho bombardovania hlukom a rozptýlením je schopnosť niečo ignorovať (t. J. Ignorovanie) cenným prínosom.

Najlepším zosilňovačom, aký bol kedy v celej histórii ľudskej rasy postavený, je PAR124A vyrobený v roku 1961 a napriek tomu, že sa mnohí pokúšali jeho výkon prekonať alebo sa mu vyrovnať, žiadny z nich neuspel [https://wearcam.org/BigDataBigLies.pdf].

Blokovacie zosilňovače sú zásadné pre sonary, radary, lidary a mnoho ďalších druhov snímania a dobré zosilňovače zvyčajne stoja okolo 10 000 až 50 000 dolárov, v závislosti od špecifikácií atď.

S. Mann, Stanfordská univerzita, Katedra elektrotechniky, 2017.

Cite Mann, Lu, Werner, IEEE GEM2018 s. 63-70

Krok 1: Získajte komponenty

Študentský klub WearTech, nositeľný počítač, na Univerzite v Toronte štedro daroval súpravu dielov každému študentovi zapísanému v ECE516.

Môžete sa pripojiť k WearTech a získať súpravu náhradných dielov, alebo si ich môžete kúpiť od spoločnosti Digikey.

Kusovník:

• Generátor signálu (ktorý budete mať stále z Laboratória 1 a spočiatku nebudete potrebovať komplexný generátor signálu, t.j. pre prvú časť tohto laboratória bude stačiť akýkoľvek vhodný generátor signálu s reálnou hodnotou);
• Tónový dekodér LM567 alebo NE567 (8-kolíkový čip);
• R._T = horný odpor deliča referenčného vstupného napätia: cca. 5340 ohmov;
• R._B = spodný odpor deliča referenčného vstupného napätia: cca. 4660 ohmov;
• R._L = záťažový odpor pre výstup (Pin 3): cca. 9212 ohmov;
• Tri kondenzátory (väzbové kondenzátory pre referenčný a signálový vstup, ako aj kondenzátor dolného priepustu na výstupe);
• Voliteľné prepínače;
• Výstupný zosilňovač, ako napríklad TL974 (môžete použiť aj dostatočne citlivý zvukový zosilňovač alebo slúchadlový zosilňovač s dostatočne vysokou vstupnou impedanciou, aby nedošlo k preťaženiu výstupného filtračného kondenzátora);
• Ostatné rôzne súčasti;
• Breadboard alebo iná doska s plošnými spojmi na montáž komponentov.

Okrem toho, aby ste urobili niečo užitočné s blokovacím zosilňovačom, budete chcieť získať:

• Ultrazvukové meniče (množstvo dva);
• Zvukový headset alebo reproduktorový systém;
• Počítačový systém alebo procesor alebo mikrokontrolér (z laboratória 1) pre časť strojového učenia.

R._T, R._Ba R._L sú relatívne kritické, t.j. hodnoty, ktoré sme starostlivo vybrali experimentovaním.

Krok 2: Zapojte komponenty

Pripojte komponenty podľa zobrazeného diagramu.

Schéma je peknou zmesou schematického diagramu a schémy zapojenia, t.j. ukazuje rozloženie obvodu a spôsob zapojenia obvodu.

Spôsob, akým sa dekodér 567 tónov používa, niektorí považovali za kreatívny odklon od jeho bežného konvenčného používania. Normálne je pin 8 výstupným kolíkom, ale ten vôbec nepoužívame. Zariadenie za normálnych okolností detekuje tón a po zistení tónu zapne svetlo alebo inú položku.

Tu ho používame spôsobom, ktorý je úplne odlišný od spôsobu, akým bol určený na použitie.

Namiesto toho odoberáme výstup na pine 1, ktorý je výstupom „fázového detektora“. Využívame skutočnosť, že „fázový detektor“je jednoducho multiplikátor.

Pin 6 sa tiež bežne používa ako pripojenie časovacieho kondenzátora.

Namiesto toho kreatívne používame kolík 6 ako referenčný vstup na použitie čipu 567 ako blokovacieho zosilňovača. To nám umožňuje prístup k multiplikátoru na jednom z jeho vstupov.

Aby sme získali maximálnu citlivosť na referenčné vstupy, zistili sme, že ak tento pin nakloníme na 46,6% napájacej koľajnice a kapacitne sa k nemu pripojíme, dosiahneme najlepšie výsledky. Môžete tiež skúsiť priviesť referenčný signál priamo k nemu, ako ukazuje spínač (namiesto prepínača môžete na prepojovacej doske použiť prepojovací kábel).

Jediný vstupno/výstupný kolík, ktorý bežne používame (t. J. Spôsob, akým sa mal používať) je pin 3, ktorý sa má používať ako vstup, ktorý skutočne používame ako vstup!

Krok 3: Dobre využite blokovací zosilňovač: zraková pomôcka pre nevidomých

Chceme použiť blokovací zosilňovač na vytvorenie pomôcky na videnie (pomôcka na videnie) pre nevidomých.

Ide o to, že ho používame na sonary, na vytváranie Dopplerovho systému snímania sonaru.

Napriek tomu, že ako doplnok Arduino si môžete kúpiť snímač sonaru, rozhodli sme sa, že si systém zostrojíme sami podľa prvých zásad v tomto návode, a to z nasledujúcich dôvodov:

1. Študenti sa naučia základy, keď si veci sami postavia;
2. To vám dáva priamy prístup k prvotným signálom pre ďalší výskum a vývoj;
3. Systém je oveľa pohotovejší a okamžitejší v porovnaní s vopred zabalenými systémami, ktoré iba uvádzajú súhrnné informácie s veľkým oneskorením (latenciou).

Namontujte dva ultrazvukové snímače na náhlavnú súpravu (slúchadlá) smerom dopredu. Radi ich dáme na obe strany, aby hlava chránila vysielač pred priamym signálom z prijímača.

Pripojte ich k blokovaciemu zosilňovaču podľa dodanej schémy.

Pripojte výstup zosilňovača k náhlavnej súprave. Náhlavná súprava „Extra Bass“funguje najlepšie, pretože frekvenčná odozva siaha až po najnižšie frekvencie.

Teraz budete môcť počuť predmety v miestnosti a zostavovať mentálnu vizuálnu mapu predmetov v miestnosti v pohybe.

Krok 4: Učenie sa človek-stroj

„Otec AI“Marvin Minsky (vynašiel celú oblasť strojového učenia) spolu s Rayom Kurzweilom (riaditeľ inžinierstva v spoločnosti Google) a mnou sme napísali príspevok v IEEE ISTAS 2013 (Minsky, Kurzweil, Mann, “Spoločnosť inteligentného sledovania “, 2013) o novom druhu strojového učenia s názvom Humanistická inteligencia.

Vyplýva to zo strojového učenia o nositeľných technológiách, t.j. „HuMachine Learning“, v ktorom sa senzory stávajú skutočným rozšírením mysle a tela.

Skúste vziať dopplerovský sonar a dodať ich na analógový vstup počítačového systému a na týchto dátach spustite strojové učenie.

To nás posunie o krok bližšie k vízii Simona Haykina o radarovom alebo sonarovom systéme schopnom poznávania.

Zvážte použitie neurónovej siete LEM (Logon Expectation Maximization).

Pozri

Tu je niekoľko ďalších článkov o strojovom učení a transformácii chirpletu:

www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16830941

pdfs.semanticscholar.org/21d3/241e70186a9b…

arxiv.org/pdf/1611.08749.pdf

pdfs.semanticscholar.org/21d3/241e70186a9b…

www.researchgate.net/publication/22007368…

Krok 5: Ďalšie variácie: Monitor srdca

Príčinou smrti číslo 1 sú srdcové choroby a môžeme vytvoriť nositeľný systém, ktorý to pomôže riešiť. Pomocou dvoch hydrofónov alebo geofónov „nazrite“do vlastného srdca. Rovnakú technológiu, ktorá pomáha nevidomým „vidieť“, je možné teraz otočiť dovnútra, aby sa pozreli do svojho vlastného tela.

Takýto monitor srdca v kombinácii s tradičným EKG a kontextovým videom smerujúcim von vám prináša nositeľný, kontextový monitor srdca pre osobné zdravie a bezpečnosť.

Strojové učenie môže pomôcť predpovedať problémy skôr, ako vzniknú.

Krok 6: Iné variácie: Bezpečnostný systém pre bicykle

Ďalšou aplikáciou je systém zadného videnia pre bicykel. Umiestnite prevodníky smerom dozadu na cyklistickú prilbu.

Tu by sme chceli ignorovať neporiadok na zemi a všeobecne všetko, čo sa od vás vzďaľuje, ale iba „vidieť“veci, ktoré na vás získajú.

Na tento účel budete chcieť použiť komplexný sonarový systém, ako je uvedené v schéme zapojenia vyššie.

Výstupy (skutočné a imaginárne) vložte do 2-kanálového prevodníka AtoD (analógovo-digitálny) a vypočítajte Fourierovu transformáciu, potom zvážte iba kladné frekvencie. Keď existujú silné pozitívne frekvenčné zložky, niečo na vás získava. To môže aktivovať zväčšenie kanála vašej zadnej kamery a upozorniť tak na objekty za vami, ktoré na vás priberajú.

Ak chcete dosiahnuť lepšie výsledky, vypočítajte chirpletovú transformáciu. Ešte lepšie: použite Adaptive Chirplet Transform (ACT) a použite neurónovú sieť LEM.

Pozri kapitolu 2 učebnice „Inteligentné spracovanie obrazu“, John Wiley and Sons, 2001.

Ďalšie odkazy:

wearcam.org/all.pdf

wearcam.org/chirplet.pdf

wearcam.org/chirplet/adaptive_chirplet1991/

wearcam.org/chirplet/adaptive_chirplet1992/…

arxiv.org/pdf/1611.08749.pdf

www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1127523…

Krok 7: Iná variácia: Binaurálna vidiaca pomoc pre nevidomých

Použite vyššie uvedený komplexne zaistený zosilňovač na zaistenie stereoskopického zvuku so skutočnými a imaginárnymi výstupmi do dvoch stereo kanálov zvuku.

Takto môžete počuť komplexnú povahu sveta okolo vás, pretože ľudský sluch je veľmi zameraný na mierne fázové zmeny a je práve týmto odborníkom na učenie sa porozumieť jemným zmenám medzi fázovým a kvadratúrnym kanálom dopplerovského návratu.