Obsah:
- Krok 1: Hardvér: návrh obvodu
- Krok 2: Hardvér: 3D tlač
- Krok 3: Hardvér: laserové rezanie
- Krok 4: Software: Zhromažďovanie údajov
- Krok 5: Softvér: Školenie súboru zozbieraných údajov
- Krok 6: Software: Predikcia tried
Video: Rozpoznávanie zariadení v reálnom čase pomocou stôp EM: 6 krokov
2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy zmenené: 2024-01-30 11:56
Toto zariadenie je určené na klasifikáciu rôznych elektronických zariadení podľa ich EM signálov. Pre rôzne zariadenia majú rôzne EM signály, ktoré vydávajú. Vyvinuli sme riešenie internetu vecí na identifikáciu elektronických zariadení pomocou súpravy Particle Photon. Naše nositeľné zariadenie je možné nosiť na zápästí, ktoré má kompaktné pripojenie časticového fotónu s OLED displejom a zapojenie obvodu od časticového fotónu k anténe dodávanej v súprave.
Toto zariadenie je možné ďalej integrovať na ovládanie elektronických zariadení a vytvoriť z nich „inteligentné zariadenia“so všetkým softvérom s otvoreným zdrojovým kódom, aby ste ho mohli ovládať, tiež upravovať alebo zlepšovať možnosti tohto zariadenia.
Krok 1: Hardvér: návrh obvodu
Komponenty: (zo súpravy na výrobu častíc)
Súpravu si môžete kúpiť na rôznych webových stránkach online.
- Webová stránka Amazonu
- Webová stránka s časticami
- Webová stránka Adafruit
- Doska na vývoj fotónov častíc
- Rezistory x 3 - 1 megaohm
- 3-5 V 0,96 "SPI sériový 128 x 64 OLED LCD displej
- Anténa (na získanie EM hodnôt/stôp)
Krok 2: Hardvér: 3D tlač
- Náš ciferník na zápästie sme navrhli pomocou 3D tlačiarne.
- 3D model bol navrhnutý v aplikácii Shapr3D pomocou iPadu Pro.
- súbor stl 3D modelu bol importovaný a vložený do softvéru Qidi, pretože sme používali tlačiareň X-one-2 Qidi Tech.
- Vytlačenie modelu 3D tlačiarňou trvalo približne 30 minút.
- odkaz na súbor stl.
Krok 3: Hardvér: laserové rezanie
- Vzorec náramku sme navrhli pomocou programu Adobe Illustrator.
- Navrhnutý model bol potom exportovaný do stroja Universal Laser, kde sme drevo narezali na flexibilný náramok.
- odkaz na súbor svg.
Krok 4: Software: Zhromažďovanie údajov
-
Pomocou zariadenia Photon sa zverejňujú hodnoty údajov 3 x 100 v každom možnom prípade.
- Zapisovanie údajov z Photon do data.json na uzlovom serveri.
- Analýza údajov z uzlového servera do MATLABu.
- Údaje odoslané do systému MATLAB sú vo formáte 1 x 300.
Krok 5: Softvér: Školenie súboru zozbieraných údajov
- Kusy 1 x 300 - vložte do systému MATLAB. (Pre každé zariadenie bolo zozbieraných 27 vzoriek) bolo zozbieraných 27 x 300 údajov.
- Pridané funkcie k údajom - (5 znakov) - priemer, medián, štandardná odchýlka, šikmosť, kurtóza.
- Zaškolenie údajov do súboru nástrojov klasifikácie MATLAB
- Testovanie údajov offline (6 x 6) v rovnakom súbore nástrojov
Krok 6: Software: Predikcia tried
Predpoveď
Načítanie živých údajov pomocou fotónu
Odosielanie nespracovaných údajov na uzlový server. (údaje uložené v súbore data.json)
Skript MATLAB na čítanie údajov zo súboru data.json a predpovedanie výsledku
Výsledok uložte do súboru result.json
Odporúča:
Robot SCARA: učenie o Fowardovej a inverznej kinematike !!! (Plot Twist Naučte sa, ako vytvoriť rozhranie v reálnom čase v ARDUINO pomocou SPRACOVANIA !!!!): 5 krokov (s obrázkami)
Robot SCARA: učenie o Fowardovej a inverznej kinematike !!! (Plot Twist Naučte sa, ako vytvoriť rozhranie v reálnom čase v ARDUINO pomocou SPRACOVANIA !!!!): Robot SCARA je vo svete priemyslu veľmi obľúbeným strojom. Názov je skratkou pre kĺbové robotické rameno pre montážne príslušenstvo alebo pre selektívne vyhovujúce príslušenstvo. V zásade ide o robota s tromi stupňami voľnosti, ktorý je prvým dvoma displ
Výroba hodín pomocou M5stick C pomocou Arduino IDE - Hodiny RTC v reálnom čase s M5stack M5stick-C: 4 kroky
Výroba hodín pomocou M5stick C pomocou Arduino IDE | Hodiny RTC v reálnom čase s M5stack M5stick-C: Ahoj chlapci, v tomto návode sa naučíme, ako vyrobiť hodiny s vývojovou doskou m5stick-C m5stack pomocou Arduino IDE. Takže m5stick zobrazí dátum, čas a týždeň v mesiaci na displeji
Ovládanie zariadení pomocou hlasového ovládania pomocou NodeMCU: 7 krokov (s obrázkami)
Ovládanie zariadení pomocou hlasového ovládania pomocou NodeMCU: Chcem sa len pozdraviť s každým, toto je môj prvý prípad, kedy píšem inštruovateľný projekt. Angličtina nie je môj rodný jazyk, a preto sa pokúsim urobiť to stručné a čo najjasnejšie. Ovládanie zariadení hlasovým príkazom nie je nič zvláštne
Zoznam úloh v reálnom čase pomocou služby Google Firebase: 12 krokov
Zoznam úloh v reálnom čase pomocou služby Google Firebase: Dobrý deň! Všetci zoznamy úloh používame každý deň, či už online alebo offline. Offline zoznamy sú náchylné na stratu a virtuálne zoznamy môžu byť nesprávne umiestnené, omylom vymazané alebo dokonca zabudnuté. Preto sme sa rozhodli vytvoriť jeden na Google Firebase,
Rozpoznávanie tváre v reálnom čase: komplexný projekt: 8 krokov (s obrázkami)
Rozpoznávanie tváre v reálnom čase: komplexný projekt: Na mojom poslednom tutoriáli o skúmaní OpenCV sme sa naučili AUTOMATICKÉ SLEDOVANIE OBJEKTOV VISION. Teraz použijeme náš PiCam na rozpoznávanie tvárí v reálnom čase, ako vidíte nižšie: Tento projekt bol vykonaný s touto fantastickou „open source knižnicou počítačových vízií“a