Miniatūrs valkājams bloķēšanas pastiprinātājs (un valkājamo ierīču sonāra sistēma utt.): 7 soļi

2024 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-30 10:56

Izveidojiet miniatūru zemu izmaksu bloķējamu pastiprinātāju, ko var iestrādāt briļļu rāmjos, un lai radītu sonāra redzes sistēmu neredzīgajiem, vai vienkāršu ultraskaņas aparātu, kas nepārtraukti uzrauga jūsu sirdi un izmanto cilvēka un mašīnas mācīšanos, lai brīdinātu par problēmām pirms notikt.

Bloķējams pastiprinātājs ir pastiprinātājs, kas var bloķēt noteiktu signālu (atsauces ievadi), vienlaikus ignorējot visu pārējo. Pasaulē, kurā nepārtraukti tiek bombardēti trokšņi un uzmanības novēršana, spēja kaut ko ignorēt (t.i., ignorēt) ir vērtīga vērtība.

Labākais pastiprinātājs, kāds jebkad ir uzbūvēts visā cilvēces vēsturē, ir 1961. gadā ražotais PAR124A, un, lai gan daudzi ir mēģinājuši pārspēt vai vienādot tā veiktspēju, nevienam tas nav izdevies [https://wearcam.org/BigDataBigLies.pdf].

Bloķējamie pastiprinātāji ir būtiski hidrolokatoru, radaru, lidaru un daudzu citu sensoru veidu pamatā, un labie parasti maksā aptuveni 10 000–50 000 USD, atkarībā no specifikācijām utt.

S. Manns, Stenfordas universitāte, Elektrotehnikas katedra, 2017.

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

1. darbība: iegūstiet komponentus

WearTech valkājamās skaitļošanas studentu klubs Toronto Universitātē ir dāsni ziedojis detaļu komplektu ikvienam ECE516 reģistrētajam studentam.

Jūs varat pievienoties WearTech un iegūt detaļu komplektu, vai arī iegādāties detaļas no Digikey.

Materiālu rēķins:

• Signālu ģenerators (kas jums joprojām būs no 1. laboratorijas, un sākotnēji jums nebūs nepieciešams viss kompleksais signālu ģenerators, t.i., šīs laboratorijas pirmajai daļai derēs jebkurš piemērots reālu vērtību signālu ģenerators);
• LM567 vai NE567 toņu dekodētājs (8 kontaktu mikroshēma);
• R_T = atsauces ieejas sprieguma dalītāja augšējais rezistors: apm. 5340 omi;
• R_B = atsauces ieejas sprieguma dalītāja apakšējais rezistors: apm. 4660 omi;
• R_L = slodzes rezistors izejai (3. tapa): apm. 9212 omi;
• Trīs kondensatori (savienojošie kondensatori atsauces un signāla ievadei, kā arī zemas caurlaidības filtra kondensators izejā);
• Papildu slēdži;
• Izejas pastiprinātājs, piemēram, TL974 (varat izmantot arī pietiekami jutīgu audio pastiprinātāju vai austiņu pastiprinātāju ar pietiekami augstu ieejas pretestību, lai nepārslogotu izejas filtra kondensatoru);
• Citas dažādas sastāvdaļas;
• Maizes dēlis vai cita shēmas plate komponentu montāžai.

Turklāt, lai ar bloķēšanas pastiprinātāju darītu kaut ko noderīgu, jūs vēlaties iegūt:

• Ultraskaņas devēji (otrais daudzums);
• Audio austiņas vai skaļruņu sistēma;
• Datorsistēma vai procesors vai mikrokontrolleris (no 1. laboratorijas) mašīnmācīšanās daļai.

R_T, R._Bun R._L ir salīdzinoši kritiskas, t.i., vērtības, kuras mēs rūpīgi izvēlējāmies eksperimentējot.

2. darbība: savienojiet komponentus

Savienojiet komponentus saskaņā ar parādīto shēmu.

Diagramma ir jauks sajaukums starp shematisko shēmu un elektroinstalācijas shēmu, t.i., tas parāda shēmas izkārtojumu, kā arī to, kā ķēde ir savienota.

To, kā tiek izmantots 567 toņu dekodētājs, daži uzskata par radošu novirzi no parastās parastās lietošanas. Parasti 8. tapa ir izejas tapa, bet mēs to vispār neizmantojam. Parasti ierīce uztver signālu un ieslēdz gaismu vai citu elementu, kad tas tiek konstatēts.

Šeit mēs to izmantojam tādā veidā, kas pilnīgi atšķiras no tā, kā to bija paredzēts izmantot.

Tā vietā mēs ņemam izeju pie 1. tapas, kas ir "fāzes detektora" izeja. Mēs izmantojam faktu, ka "fāzes detektors" ir vienkārši reizinātājs.

Arī 6. tapu parasti izmanto kā laika kondensatora savienojumu.

Tā vietā radoši mēs izmantojam tapu 6 kā atsauces ievadi, lai izmantotu 567 mikroshēmu kā bloķēšanas pastiprinātāju. Tas ļauj mums piekļūt reizinātājam vienā no tā ieejām.

Lai iegūtu maksimālu jutību pret atsauces ievadiem, mēs noskaidrojām, ka, ja mēs šo tapu novirzām līdz 46,6% no piegādes sliedes un kapacitatīvi savienojam to, mēs iegūstam vislabākos rezultātus. Varat arī mēģināt ievadīt atsauces signālu tieši uz to, kā norāda slēdzis (slēdža vietā varat vienkārši izmantot džemperi uz maizes dēļa).

Vienīgā ieejas/izvades tapa, ko mēs parasti izmantojam (t.i., tā, kā tā bija paredzēta lietošanai), ir 3. tapa, kuru paredzēts izmantot kā ievadi, ko mēs patiešām izmantojam kā ievadi!

3. darbība: labi izmantojiet bloķēšanas pastiprinātāju: redzes palīglīdzeklis neredzīgajiem

Mēs vēlamies izmantot bloķēšanas pastiprinātāju, lai izveidotu redzes palīglīdzekli (redzes palīglīdzekli) neredzīgajiem.

Ideja ir tāda, ka mēs to izmantojam hidrolokatoriem, lai izveidotu Doplera sonāra sensoru sistēmu.

Lai gan jūs varat iegādāties hidrolokatoru kā Arduino pielikumu, mēs izvēlamies sistēmu veidot paši, pamatojoties uz pirmajiem principiem šajā instrukcijā šādu iemeslu dēļ:

1. Studenti, apgūstot lietas, apgūs pamatus;
2. Tas dod jums tiešu piekļuvi neapstrādātiem signāliem turpmākai izpētei un attīstībai;
3. Sistēma ir daudz atsaucīgāka un acumirklīgāka, salīdzinot ar fasētām sistēmām, kas tikai ziņo ar apkopotu informāciju ar nelielu aizkavēšanos (latentumu).

Uzstādiet abus ultraskaņas devējus uz austiņām (austiņām) ar skatu uz priekšu. Mums patīk tos novietot uz abām pusēm, lai galva aizsargātu raidītāju no tieša uztvērēja signāla.

Pievienojiet tos bloķēšanas pastiprinātājam saskaņā ar pievienoto diagrammu.

Pievienojiet pastiprinātāja izeju austiņām. Vislabāk darbojas austiņas "Extra Bass", jo frekvences reakcija sniedzas līdz viszemākajai frekvencei.

Tagad jūs varēsit dzirdēt telpā esošos objektus un izveidot garīgi vizuālu kartes kustīgo objektu karti.

4. solis: cilvēka un mašīnas mācīšanās

"Mākslas tēvs" Marvins Minskis (viņš izgudroja visu mašīnmācīšanās jomu) kopā ar Reju Kurzveilu (Google inženierzinātņu direktors) un es pats rakstīju rakstu IEEE ISTAS 2013 (Minsky, Kurzweil, Mann, ") Inteliģentās uzraudzības sabiedrība ", 2013) par jaunu mašīnmācīšanās veidu, ko sauc par humānisko inteliģenci.

Tas rodas no mašīnmācīšanās, izmantojot valkājamas tehnoloģijas, t.i., "HuMachine Learning", kurā sensori kļūst par patiesu prāta un ķermeņa paplašinājumu.

Izmēģiniet Doplera hidrolokatoru atgriezenisko saiti un piegādājiet tos datorsistēmas analogajai ieejai un palaidiet mašīnmācību, izmantojot šos datus.

Tas mūs pavirzīs soli tuvāk Simona Heikina redzējumam par radaru vai hidrolokatoru sistēmu, kas spēj izzināt.

Apsveriet iespēju izmantot LEM (pieteikšanās cerību maksimizācijas) neironu tīklu.

Skatīt

Šeit ir daži papildu dokumenti par mašīnmācīšanos un čivināt pārveidošanu:

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…

5. darbība. Citas variācijas: sirds monitors

Nāves cēlonis 1 ir sirds slimība, un mēs varam izveidot valkājamu sistēmu, kas palīdz to novērst. Izmantojiet divus hidrofonus vai ģeofonus, lai "ieraudzītu" savā sirdī. To pašu tehnoloģiju, kas palīdz neredzīgajiem "redzēt", tagad var pagriezt uz iekšu, lai paskatītos savā ķermenī.

Šāds sirds monitors, apvienojumā ar tradicionālo EKG, kā arī uz āru vērsts video kontekstam, sniedz jums valkājamu, uz kontekstu orientētu sirds monitoru, lai nodrošinātu personas veselību un drošību.

Mašīnmācība var palīdzēt paredzēt problēmas pirms to rašanās.

6. darbība. Citas variācijas: velosipēdu drošības sistēma

Vēl viens pielietojums ir velosipēda aizmugures redzamības sistēma. Novietojiet pārveidotājus, kas vērsti uz aizmuguri, uz velosipēda ķiveres.

Šeit mēs vēlamies ignorēt zemes jucekli un parasti visu, kas attālinās no jums, bet tikai "redzēt" lietas, kas jūs pārņem.

Šim nolūkam jūs vēlēsities izmantot sarežģītu hidrolokatoru sistēmu, kā norādīts iepriekš minētajā elektroinstalācijas shēmā.

Ievadiet izejas (reālās un iedomātās) 2 kanālu AtoD (analogā digitālā) pārveidotājā un aprēķiniet Furjē transformāciju, tad ņemiet vērā tikai pozitīvās frekvences. Ja ir spēcīgas pozitīvas frekvences sastāvdaļas, jūs kaut kas iegūst. Tas var aktivizēt aizmugurējās kameras plūsmas palielināšanu, lai pievērstu uzmanību aiz jums esošajiem objektiem, kas kļūst aizvien spēcīgāki.

Lai iegūtu labākus rezultātus, aprēķiniet chirplet transformu. Vēl labāk: izmantojiet Adaptive Chirplet Transform (ACT) un izmantojiet LEM neironu tīklu.

Skatīt mācību grāmatas "Inteliģentā attēlu apstrāde" 2. nodaļu, John Wiley and Sons, 2001.

Papildu atsauces:

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…

7. solis: Citas variācijas: binaurāls redzes palīglīdzeklis neredzīgajiem

Izmantojiet iepriekš minēto komplekso vērtību bloķēšanas pastiprinātāju, lai nodrošinātu stereoskopisku skaņu ar reāliem un iedomātiem izvadiem abos stereo audio kanālos.

Tādā veidā jūs varat dzirdēt apkārtējās pasaules sarežģīto dabu, jo cilvēka dzirde ir ļoti noskaņota uz nelielām fāzes izmaiņām, un vai tas ir ļoti prasmīgs, lai iemācītos saprast smalkas izmaiņas starp Doplera atgriešanās fāzes un kvadratūras kanāliem.