Kazalo:
2025 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2025-01-13 06:58
Ta naprava je namenjena razvrščanju različnih elektronskih naprav glede na njihove EM signale. Za različne naprave oddajajo različne EM signale. Razvili smo rešitev IoT za identifikacijo elektronskih naprav s kompletom Particle Photon. Našo nosljivo napravo lahko nosite na zapestju, ki ima kompaktno povezavo fotona delcev z zaslonom OLED in povezavo vezja od fotona delcev do antene v kompletu.
To napravo je mogoče nadalje integrirati za nadzor elektronskih naprav in jih narediti kot "pametne naprave" z vso odprtokodno programsko opremo, tako da jo lahko upravljate, spreminjate ali izboljšujete zmogljivosti te naprave.
1. korak: Strojna oprema: Oblikovanje vezja
Sestavine: (iz kompleta za ustvarjanje delcev)
Komplet lahko kupite na različnih spletnih straneh.
- Spletno mesto Amazon
- Spletno mesto za delce
- Spletno mesto Adafruit
- Plošča za razvoj fotonov iz delcev
- Upori x 3 - 1 megaohm
- 3-5V 0.96 "SPI serijski 128X64 OLED LCD zaslon
- Antena (za pridobivanje odčitkov/odtisov EM)
2. korak: Strojna oprema: 3D tiskanje
- Številčnico za zapestni trak smo oblikovali s 3D tiskalnikom.
- 3D model je bil zasnovan v aplikaciji Shapr3D z uporabo iPad Pro.
- stl datoteka 3D modela je bila uvožena in potisnjena v programsko opremo Qidi, saj smo uporabljali tiskalnik X-one-2 Qidi Tech.
- 3D tiskalnik je za tiskanje modela potreboval približno 30 minut.
- povezavo do datoteke stl.
3. korak: Strojna oprema: lasersko rezanje
- Vzorec zapestnega traku smo oblikovali s programom Adobe Illustrator.
- Oblikovani model so nato izvozili v univerzalni laserski stroj, kjer smo les razrezali na prilagodljiv zapestni trak.
- povezava do datoteke svg.
4. korak: Programska oprema: Zbiranje podatkov
-
S Photonom objavite 3 x 100 podatkovnih vrednosti vseh možnih primerkov.
- Pisanje podatkov iz Photona na data.json v strežnik vozlišč.
- Analiza podatkov iz strežnika vozlišč v MATLAB.
- Podatki, poslani v MATLAB, so v obliki 1 x 300.
5. korak: Programska oprema: Usposabljanje zbranega nabora podatkov
- Kosi 1 x 300 - dovajamo v MATLAB. (Za vsako napravo zbranih 27 vzorcev) 27 x 300 zbranih podatkov.
- Podatki so dodani značilnosti - (5 funkcij) - povprečje, mediana, standardni odklon, nagnjenost, kurtoza.
- Usposabljanje podatkov v zbirki orodij za klasifikacijo MATLAB
- Testiranje podatkov brez povezave (6 x 6) v istem naboru orodij