Miniaturni nosilni zaklepni ojačevalnik (in sonarni sistem za nošljive itd.): 7 korakov

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:05

Zgradite miniaturni nizkocenovni zaklepni ojačevalnik, ki ga lahko vgradite v okvir za očala, in ustvarite sistem sonarnega vida za slepe ali preprost ultrazvočni aparat, ki neprestano spremlja vaše srce in uporablja učenje človeškega stroja za opozarjanje na težave, preden zgodi.

Zaklepni ojačevalnik je ojačevalnik, ki se lahko priklopi na določen signal (referenčni vhod), pri tem pa zanemari vse ostalo. V svetu nenehnega bombardiranja s hrupom in motenjem je sposobnost, da nekaj ignorirate (tj. Ignoriranje), dragocena dobrina.

Najboljši ojačevalnik v zgodovini človeštva je PAR124A, narejen leta 1961, in čeprav so mnogi poskušali preseči ali izenačiti njegovo zmogljivost, ni uspelo nobenemu [https://wearcam.org/BigDataBigLies.pdf].

Zaklepni ojačevalniki so bistveni za sonar, radar, lidar in številne druge vrste zaznavanja, dobri pa običajno stanejo okoli 10 000 do 50 000 USD, odvisno od specifikacij itd.

S. Mann, Univerza Stanford, Oddelek za elektrotehniko, 2017.

Citiraj Mann, Lu, Werner, IEEE GEM2018 str. 63-70

1. korak: Pridobite komponente

Študentski klub WearTech za nošenje računalništva na Univerzi v Torontu je velikodušno podaril komplet delov vsakemu študentu, vpisanemu v ECE516.

Pridružite se lahko WearTechu in si zagotovite komplet delov ali pa kupite dele pri Digikeyju.

Račun za materiale:

• Generator signala (ki ga boste še imeli v laboratoriju 1 in sprva ne boste potrebovali celotnega kompleksa generatorja signalov, tj. Za prvi del tega laboratorija bo ustrezen kateri koli pravi generator signala v resnični vrednosti);
• Tonski dekoder LM567 ali NE567 (8-pinski čip);
• R_T = zgornji upor delilnika referenčne vhodne napetosti: pribl. 5340 ohmov;
• R_B = spodnji upor delilnika referenčne vhodne napetosti: pribl. 4660 ohmov;
• R_L = obremenitveni upor za izhod (Pin 3): pribl. 9212 ohmov;
• Trije kondenzatorji (sklopni kondenzatorji za referenčni in signalni vhod ter kondenzator nizkoprepustnega filtra na izhodu);
• Izbirna stikala;
• Izhodni ojačevalnik, kot je TL974 (lahko uporabite tudi dovolj občutljiv avdio ojačevalnik ali ojačevalnik za slušalke z dovolj visoko vhodno impedanco, da ne preobremenite kondenzatorja izhodnega filtra);
• Druge različne komponente;
• Ogledna plošča ali drugo vezje za sestavljanje sestavnih delov.

Če želite z zaklepnim ojačevalnikom narediti nekaj koristnega, boste želeli pridobiti:

• Ultrazvočni pretvorniki (količina dva);
• Avdio slušalke ali sistem zvočnikov;
• Računalniški sistem ali procesor ali mikrokrmilnik (iz laboratorija 1) za del strojnega učenja.

R_T, R_B, in R._L so relativno kritične, to so vrednosti, ki smo jih skrbno izbrali z eksperimentiranjem.

2. korak: Povežite komponente

Sestavite komponente v skladu s prikazanim diagramom.

Diagram je lepa mešanica med shematskim diagramom in ožičenjem, kar kaže na postavitev vezja in na to, kako je vezje povezano.

Način uporabe tonskega dekodirnika 567 so nekateri razumeli kot ustvarjalni odmik od običajne običajne uporabe. Običajno je Pin 8 izhodni pin, vendar tega sploh ne uporabljamo. Običajno naprava zazna ton in pri zaznavanju tona prižge luč ali drug predmet.

Tukaj ga uporabljamo na način, ki je popolnoma drugačen od načina, na katerega je bil namenjen.

Namesto tega jemljemo izhod na Pin 1, ki je izhod "faznega detektorja". Izkoristimo dejstvo, da je "detektor faz" preprosto multiplikator.

Tudi Pin 6 se običajno uporablja kot povezava s časovnim kondenzatorjem.

Namesto tega kreativno uporabljamo Pin 6 kot referenčni vhod za uporabo čipa 567 kot zaklepnega ojačevalnika. To nam omogoča dostop do množitelja na enem od njegovih vhodov.

Da bi dobili največjo občutljivost na referenčne vhode, smo ugotovili, da če ta zatič nastavimo na 46,6% napajalne tirnice in ga kapacitivno povežemo, dobimo najboljše rezultate. Referenčni signal lahko poskusite napajati tudi neposredno nanj, kar kaže stikalo (namesto stikala lahko uporabite samo mostiček na svoji plošči).

Edini vhodno/izhodni pin, ki ga običajno uporabljamo (tj. Način, na katerega je bil mišljen), je Pin 3, ki naj bi se uporabljal kot vhod, ki ga res uporabljamo kot vhod!

3. korak: Dobro uporabite zaklepni ojačevalnik: pomoč za vid za slepe

Z zaklepnim ojačevalnikom želimo ustvariti pripomoček za vid (pomoč pri videnju) za slepe.

Ideja tukaj je, da ga uporabimo za sonar, za ustvarjanje Dopplerjevega sistema zaznavanja sonarja.

Čeprav lahko senzor sonarja kupite kot priključek Arduino, se odločimo, da bomo sistem sami zgradili po prvih načelih v tem navodilu iz naslednjih razlogov:

1. Učenci se bodo naučili osnov, ko bodo stvari sami gradili;
2. To vam daje neposreden dostop do surovih signalov za nadaljnje raziskave in razvoj;
3. Sistem je veliko bolj odziven in takojšen v primerjavi s predpakiranimi sistemi, ki zgolj poročajo zbrane informacije s kar nekaj zamude (zakasnitve).

Dva ultrazvočna pretvornika namestite na slušalke (slušalke), obrnjene naprej. Radi jih postavimo na obe strani, tako da glava ščiti oddajnik pred neposrednim signalom iz sprejemnika.

Priključite jih na zaklepni ojačevalnik v skladu s priloženim diagramom.

Izhod ojačevalnika priključite na slušalke. Slušalke tipa "Extra Bass" najbolje delujejo, saj se frekvenčni odziv razteza vse do najnižje frekvence.

Zdaj boste lahko slišali predmete v sobi in ustvarili miselni vizualni zemljevid sobnih predmetov v gibanju.

4. korak: Človeško-strojno učenje

"Oče AI", Marvin Minsky (izumil je celotno področje strojnega učenja), skupaj z Rayom Kurzweilom (direktorjem inženiringa pri Googlu) in jaz, je napisal članek v IEEE ISTAS 2013 (Minsky, Kurzweil, Mann, " Society of Intelligent Veillance ", 2013) o novi vrsti strojnega učenja, imenovani Humanistic Intelligence.

To izhaja iz strojnega učenja o nosljivih tehnologijah, tj. "HuMachine Learning", pri katerem senzorji postanejo prava razširitev uma in telesa.

Poskusite vzeti povratne podatke Dopplerjevega sonarja in jih dobaviti na analogni vhod računalniškega sistema ter na teh podatkih zagnati nekaj strojnega učenja.

S tem se bomo približali viziji Simona Haykina o radarju ali sonarnem sistemu, ki je sposoben spoznati.

Razmislite o uporabi nevronske mreže LEM (Logon Expectation Maximization).

Glej

Tukaj je nekaj dodatnih dokumentov o strojnem učenju in preoblikovanju chirpletov:

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. korak: Druge različice: Monitor srca

Vzrok smrti številka 1 je srčna bolezen, zato lahko ustvarimo nosljiv sistem, ki bo to rešil. Uporabite dva hidrofona ali geofona, da "vidite" v svojem srcu. Enako tehnologijo, ki slepim pomaga "videti", je zdaj mogoče obrniti navznoter in pogledati v svoje telo.

Takšen monitor srca v kombinaciji s tradicionalnim EKG-jem in videzom, usmerjenim navzven, vam daje nosljiv kontekstno zavedan srčni monitor za osebno zdravje in varnost.

Strojno učenje lahko pomaga napovedati težave, preden se pojavijo.

6. korak: Druga različica: varnostni sistem za kolesa

Druga aplikacija je sistem za vzvratno vožnjo za kolo. Pretvornike, obrnjene nazaj, namestite na kolesarsko čelado.

Tukaj želimo prezreti nered v tleh in na splošno vse, kar se odmika od vas, ampak samo "vidite", kako vas pridobivajo.

V ta namen boste želeli uporabiti kompleksni sistem sonarja, kot je prikazano na zgornjem ožičenju.

Izhode (realne in namišljene) vnesite v 2-kanalni pretvornik AtoD (analogno-digitalni) in izračunajte Fourierjevo pretvorbo, nato upoštevajte le pozitivne frekvence. Ko obstajajo močne komponente pozitivne frekvence, se vam kaj pridobi. S tem lahko aktivirate povečanje vira zadnje kamere, da opozorite na predmete za vami, ki vas pridobivajo.

Za boljše rezultate izračunajte chirplet tranform. Še bolje: uporabite Adaptive Chirplet Transform (ACT) in uporabite nevronsko mrežo LEM.

Glej 2. poglavje učbenika "Inteligentna obdelava slik", John Wiley in sinovi, 2001.

Dodatne reference:

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…

Korak 7: Druga različica: Binauralna pomoč pri gledanju slepih

Uporabite zgornji kompleksen zaklepni ojačevalnik, da zagotovite stereoskopski zvok z resničnimi in namišljenimi izhodi na dva stereo zvočna kanala.

Na ta način lahko slišite kompleksno naravo sveta okoli sebe, saj je človeški sluh zelo prilagojen rahlim faznim spremembam in ali je zelo spreten pri učenju razumevanja subtilnih sprememb med faznimi in kvadraturnimi kanali Dopplerjeve vrnitve.