Sisukord:

Reaalajas seadme tuvastamine EM-i jalajälgede abil: 6 sammu
Reaalajas seadme tuvastamine EM-i jalajälgede abil: 6 sammu

Video: Reaalajas seadme tuvastamine EM-i jalajälgede abil: 6 sammu

Video: Reaalajas seadme tuvastamine EM-i jalajälgede abil: 6 sammu
Video: Дэвид Иглмен: Можем ли мы создать для людей новые чувства? 2024, November
Anonim
Reaalajas seadme tuvastamine EM-i jalajälgede abil
Reaalajas seadme tuvastamine EM-i jalajälgede abil
Reaalajas seadme tuvastamine EM-i jalajälgede abil
Reaalajas seadme tuvastamine EM-i jalajälgede abil

See seade on ette nähtud erinevate elektroonikaseadmete klassifitseerimiseks nende EM -signaalide järgi. Erinevate seadmete puhul on nende poolt eraldatud erinevad EM -signaalid. Oleme välja töötanud IoT lahenduse elektrooniliste seadmete tuvastamiseks osakeste fotonite komplekti abil. Meie kantavat seadet saab kanda randmel, millel on osakeste footoni kompaktne ühendus OLED -ekraaniga ja vooluahelaühendus osakeste footonist komplekti kuuluvasse antenni.

Seda seadet saab täiendavalt integreerida, et juhtida elektroonilisi seadmeid ja muuta need "avatud seadmeteks" kogu avatud lähtekoodiga tarkvaraga, nii et saate seda juhtida, samuti muuta või parandada selle seadme võimalusi.

Samm: riistvara: vooluahela kujundus

Riistvara: vooluringi disain
Riistvara: vooluringi disain
Riistvara: vooluringi disain
Riistvara: vooluringi disain
Riistvara: vooluringi disain
Riistvara: vooluringi disain
Riistvara: vooluringi disain
Riistvara: vooluringi disain

Komponendid: (osakeste valmistaja komplektist)

Komplekti saate osta erinevatelt veebisaitidelt.

- Amazoni veebisait

- osakeste veebisait

- Adafruit veebisait

  1. Osakeste footonite arendusplaat
  2. Takistid x 3 - 1 megaohm
  3. 3-5V 0,96 "SPI seeria 128X64 OLED LCD-ekraan
  4. Antenn (EM -i näitude/jalajälgede saamiseks)

Samm: riistvara: 3D -printimine

Riistvara: 3D -printimine
Riistvara: 3D -printimine
Riistvara: 3D -printimine
Riistvara: 3D -printimine
Riistvara: 3D -printimine
Riistvara: 3D -printimine
  • Kujundasime oma randmepaela valiku 3D -printeri abil.
  • 3D -mudel kujundati rakenduses Shapr3D, kasutades iPad Pro -d.
  • 3D-mudeli stl-fail imporditi ja lükati Qidi tarkvarasse, kuna kasutasime X-one-2 Qidi Tech printerit.
  • 3D -printeril kulus mudeli printimiseks umbes 30 minutit.
  • link stl -failile.

Samm: riistvara: laserlõikamine

  • Kujundasime randmepaela mustri Adobe Illustratori abil.
  • Seejärel eksporditi kavandatud mudel universaalsesse lasermasinasse, kus lõikasime puidu painduva randmepaela külge.
  • link svg -failile.

4. samm: tarkvara: andmete kogumine

  • Photonit kasutades avaldage 3 x 100 andmeväärtus igal võimalikul juhul.

  • Andmete kirjutamine Photonist sõlmeserveris aadressile data.json.
  • Andmete analüüsimine sõlmeserverist MATLAB -i.
  • MATLABile saadetud andmed on kujul 1 x 300.

Samm 5: Tarkvara: Kogutud andmekogumi koolitamine

  • Tükid 1 x 300 - edastatakse MATLAB -i. (Iga seadme kohta koguti 27 proovi) 27 x 300 andmeid.
  • Andmetele lisatud funktsioone - (5 funktsiooni) - keskmine, mediaan, standardhälve, viltusus, kurtosis.
  • Andmete koolitamine MATLAB klassifitseerimise tööriistakasti
  • Võrguühenduseta andmete (6 x 6) testimine samas tööriistakastis

6. samm: tarkvara: klasside ennustamine

Ennustamine

Reaalajas andmete toomine footoni abil

Toorandmete saatmine sõlmeserverisse. (andmed on salvestatud faili data.json)

MATLAB -i skript andmete failist data.json lugemiseks ja tulemuse ennustamiseks

Soovitan: