สารบัญ:

การจดจำอุปกรณ์แบบเรียลไทม์โดยใช้ EM Footprints: 6 ขั้นตอน
การจดจำอุปกรณ์แบบเรียลไทม์โดยใช้ EM Footprints: 6 ขั้นตอน

วีดีโอ: การจดจำอุปกรณ์แบบเรียลไทม์โดยใช้ EM Footprints: 6 ขั้นตอน

วีดีโอ: การจดจำอุปกรณ์แบบเรียลไทม์โดยใช้ EM Footprints: 6 ขั้นตอน
วีดีโอ: อะไรเอ่ย #สิว #สิวอุดตัน #สิวอักเสบ #สิวเห่อ #รอยสิว #รักษาสิว #เล็บเท้า #satisfying 2024, กรกฎาคม
Anonim
การจดจำอุปกรณ์แบบเรียลไทม์โดยใช้ EM Footprints
การจดจำอุปกรณ์แบบเรียลไทม์โดยใช้ EM Footprints
การจดจำอุปกรณ์แบบเรียลไทม์โดยใช้ EM Footprints
การจดจำอุปกรณ์แบบเรียลไทม์โดยใช้ EM Footprints

อุปกรณ์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อจำแนกอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ตามสัญญาณ EM สำหรับอุปกรณ์ต่าง ๆ พวกมันมีสัญญาณ EM ที่แตกต่างกันออกไป เราได้พัฒนาโซลูชัน IoT เพื่อระบุอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์โดยใช้ชุดอนุภาคโฟตอน อุปกรณ์สวมใส่ของเราสวมใส่ได้บนข้อมือซึ่งมีการเชื่อมต่อโฟตอนอนุภาคขนาดเล็กพร้อมจอแสดงผล OLED และการเชื่อมต่อวงจรจากโฟตอนอนุภาคไปยังเสาอากาศที่จัดมาให้ในชุด

อุปกรณ์นี้สามารถรวมเพิ่มเติมเพื่อควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และทำให้เป็น "อุปกรณ์อัจฉริยะ" ด้วยซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สทั้งหมด เพื่อให้คุณสามารถควบคุม ปรับเปลี่ยน หรือปรับปรุงความสามารถของอุปกรณ์นี้ได้

ขั้นตอนที่ 1: ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร

ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร
ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร
ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร
ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร
ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร
ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร
ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร
ฮาร์ดแวร์: การออกแบบวงจร

ส่วนประกอบ: (จากชุดเครื่องทำอนุภาค)

คุณสามารถซื้อชุดอุปกรณ์ได้จากเว็บไซต์ออนไลน์ต่างๆ

-- เว็บไซต์อเมซอน

-- เว็บไซต์อนุภาค

-- เว็บไซต์ Adafruit

  1. บอร์ดพัฒนาอนุภาคโฟตอน
  2. ตัวต้านทาน x 3 -- 1 เมกะโอห์ม
  3. 3-5V 0.96" SPI Serial 128X64 OLED LCD Display
  4. เสาอากาศ (สำหรับอ่านค่า EM/รอยเท้า)

ขั้นตอนที่ 2: ฮาร์ดแวร์: การพิมพ์ 3 มิติ

ฮาร์ดแวร์: การพิมพ์ 3 มิติ
ฮาร์ดแวร์: การพิมพ์ 3 มิติ
ฮาร์ดแวร์: การพิมพ์ 3 มิติ
ฮาร์ดแวร์: การพิมพ์ 3 มิติ
ฮาร์ดแวร์: การพิมพ์ 3 มิติ
ฮาร์ดแวร์: การพิมพ์ 3 มิติ
  • เราออกแบบสายรัดข้อมือโดยใช้เครื่องพิมพ์ 3 มิติ
  • โมเดล 3 มิติได้รับการออกแบบในแอปพลิเคชัน Shapr3D โดยใช้ iPad Pro
  • stl ของโมเดล 3 มิติถูกนำเข้าและผลักลงในซอฟต์แวร์ Qidi เนื่องจากเราใช้เครื่องพิมพ์ X-one-2 Qidi Tech
  • เครื่องพิมพ์ 3 มิติใช้เวลาประมาณ 30 นาทีในการพิมพ์แบบจำลอง
  • เชื่อมโยงไปยังไฟล์ stl

ขั้นตอนที่ 3: ฮาร์ดแวร์: การตัดด้วยเลเซอร์

  • เราออกแบบรูปแบบสายรัดข้อมือโดยใช้ Adobe Illustrator
  • จากนั้นโมเดลที่ออกแบบแล้วส่งออกไปยังเครื่อง Universal Laser ซึ่งเราตัดไม้ให้เป็นสายรัดข้อมือที่ยืดหยุ่นได้
  • ลิงก์ไปยังไฟล์ svg

ขั้นตอนที่ 4: ซอฟต์แวร์: การรวบรวมข้อมูล

  • ใช้ Photon เผยแพร่ค่าข้อมูล 3 x 100 ทุกอินสแตนซ์ที่เป็นไปได้

  • การเขียนข้อมูลจาก Photon ไปยัง data.json ในโหนดเซิร์ฟเวอร์
  • การวิเคราะห์ข้อมูลจากโหนดเซิร์ฟเวอร์ไปยัง MATLAB
  • ข้อมูลที่ส่งไปยัง MATLAB จะอยู่ในรูปแบบ 1 x 300

ขั้นตอนที่ 5: ซอฟต์แวร์: ฝึกชุดข้อมูลที่รวบรวม

  • ชิ้นขนาด 1 x 300 - ป้อน MATLAB (สำหรับแต่ละอุปกรณ์ 27 ตัวอย่างที่เก็บรวบรวม) รวบรวมข้อมูล 27 x 300
  • เพิ่มคุณสมบัติให้กับข้อมูล - (5 คุณสมบัติ) - ค่าเฉลี่ย, ค่ามัธยฐาน, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน, ความเบ้, ความโด่ง
  • การฝึกอบรมข้อมูลลงในกล่องเครื่องมือการจำแนก MATLAB
  • การทดสอบข้อมูลออฟไลน์ (6 x 6) ในกล่องเครื่องมือเดียวกัน

ขั้นตอนที่ 6: ซอฟต์แวร์: การทำนายคลาส

คาดการณ์

การดึงข้อมูลสดโดยใช้โฟตอน

กำลังส่งข้อมูลดิบไปยังเซิร์ฟเวอร์โหนด (ข้อมูลที่บันทึกไว้ในไฟล์ data.json)

สคริปต์ MATLAB สำหรับอ่านข้อมูลจากไฟล์ data.json และทำนายผล

บันทึกผลลัพธ์ลงใน result.json

แนะนำ: