INHOUDSOPGAWE:

Real-time toestelherkenning met EM-voetspore: 6 stappe
Real-time toestelherkenning met EM-voetspore: 6 stappe

Video: Real-time toestelherkenning met EM-voetspore: 6 stappe

Video: Real-time toestelherkenning met EM-voetspore: 6 stappe
Video: 6 Days in Pakistan’s MOST UNDERRATED region 🇵🇰 (Full Documentary) 2024, November
Anonim
Real-time toestelherkenning met behulp van EM-voetspore
Real-time toestelherkenning met behulp van EM-voetspore
Real-time toestelherkenning met behulp van EM-voetspore
Real-time toestelherkenning met behulp van EM-voetspore

Hierdie toestel is bedoel om verskillende elektroniese toestelle volgens hul EM -seine te klassifiseer. Vir verskillende toestelle het hulle verskillende EM -seine wat daardeur uitgestuur word. Ons het 'n IoT -oplossing ontwikkel om die elektroniese toestelle met behulp van Particle Photon -kit te identifiseer. Ons draagbare toestel kan op die pols gedra word, met 'n kompakte verbinding van deeltjiefoton met 'n OLED -skerm en stroomverbinding van deeltjiefoton na die antenna wat in die kit voorsien word.

Hierdie toestel kan verder geïntegreer word om die elektroniese toestelle te beheer en dit as 'slim toestelle' te maak met al die open source sagteware, sodat u dit kan beheer, ook die vermoë van hierdie toestel kan verander of verbeter.

Stap 1: Hardeware: Kringontwerp

Hardeware: stroombaanontwerp
Hardeware: stroombaanontwerp
Hardeware: stroombaanontwerp
Hardeware: stroombaanontwerp
Hardeware: stroombaanontwerp
Hardeware: stroombaanontwerp
Hardeware: stroombaanontwerp
Hardeware: stroombaanontwerp

Komponente: (uit Particle Maker -kit)

U kan die kit op verskillende aanlynwebwerwe koop.

- Amazon webwerf

- Deeltjie webwerf

- Adafruit webwerf

  1. Deeltjiefotonontwikkelingskaart
  2. Weerstande x 3 - 1 megaohm
  3. 3-5V 0.96 "SPI-reeks 128X64 OLED LCD-skerm
  4. Antenne (om die EM -lesings/voetspore te kry)

Stap 2: Hardeware: 3D -drukwerk

Hardeware: 3D -drukwerk
Hardeware: 3D -drukwerk
Hardeware: 3D -drukwerk
Hardeware: 3D -drukwerk
Hardeware: 3D -drukwerk
Hardeware: 3D -drukwerk
  • Ons het ons polsbandjie met 'n 3D -drukker ontwerp.
  • Die 3D -model is ontwerp in die Shapr3D -toepassing met behulp van iPad Pro.
  • stl-lêer van die 3D-model is ingevoer en in die Qidi-sagteware gestoot, aangesien ons die X-one-2 Qidi Tech-drukker gebruik het.
  • 3D -drukker het ongeveer 30 minute geneem om die model te druk.
  • skakel na die stl -lêer.

Stap 3: Hardeware: Lasersny

  • Ons het die polsbandpatroon ontwerp met Adobe Illustrator.
  • Die ontwerpte model is daarna uitgevoer na Universal Laser -masjien, waar ons die hout tot 'n buigsame polsband gesny het.
  • skakel na svg -lêer.

Stap 4: Sagteware: Data -insameling

  • Deur Photon te gebruik, publiseer 3 x 100 data elke moontlike geval.

  • Skryf die data van Photon na data.json in die nodusbediener.
  • Ontleding van die data van knoopbediener na MATLAB.
  • Data wat na MATLAB gestuur word, is in die vorm van 1 x 300.

Stap 5: Sagteware: opleiding van die versamelde datastel

  • Stukkies van 1 x 300 - voer aan MATLAB. (Vir elke toestel word 27 monsters versamel) 27 x 300 data ingesamel.
  • Bygevoeg funksies by die data - (5 funksies) - gemiddelde, mediaan, standaardafwyking, skeefheid, kurtosis.
  • Die opleiding van die data in die MATLAB -klassifikasie -gereedskapskas
  • Toets vanlyn data (6 x 6) in dieselfde gereedskapkas

Stap 6: Sagteware: Voorspelling van die klasse

Voorspelling

Haal die lewendige data met behulp van foton

Stuur die rou data na die nodusbediener. (data gestoor in data.json -lêer)

MATLAB -script om die data uit die data.json -lêer te lees en die resultaat te voorspel

Aanbeveel: