Съдържание:
- Стъпка 1: Хардуер: Дизайн на схема
- Стъпка 2: Хардуер: 3D печат
- Стъпка 3: Хардуер: Лазерно рязане
- Стъпка 4: Софтуер: Събиране на данни
- Стъпка 5: Софтуер: Обучение на събрания набор от данни
- Стъпка 6: Софтуер: Предсказване на класовете
Видео: Разпознаване на устройства в реално време с помощта на ЕМ стъпки: 6 стъпки
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:50
Това устройство е предназначено да класифицира различни електронни устройства според техните ЕМ сигнали. За различните устройства те имат различни ЕМ сигнали, излъчвани от него. Ние разработихме решение за IoT за идентифициране на електронните устройства, използвайки комплект за частици Photon. Нашето носимо устройство може да се носи на китката, която има компактно свързване на фотон от частици с OLED дисплей и свързване на верига от фотон на частици към антената, предоставена в комплекта.
Това устройство може да бъде допълнително интегрирано за управление на електронните устройства и превръщането им в „Умни устройства“с целия софтуер с отворен код, така че да можете да го контролирате, също така да променяте или подобрявате възможностите на това устройство.
Стъпка 1: Хардуер: Дизайн на схема
Компоненти: (от комплекта за създаване на частици)
Можете да закупите комплекта от различни онлайн уебсайтове.
- Уебсайт на Amazon
- Уебсайт за частици
- Уебсайт Adafruit
- Дъска за развитие на фотони от частици
- Резистори x 3 - 1 мегаома
- 3-5V 0.96 "SPI сериен 128X64 OLED LCD дисплей
- Антена (за получаване на показанията за ЕМ/отпечатъци)
Стъпка 2: Хардуер: 3D печат
- Ние проектирахме нашия циферблат за китка с помощта на 3D принтер.
- 3D моделът е проектиран в приложението Shapr3D с помощта на iPad Pro.
- stl файл на 3D модела е импортиран и избутан в софтуера Qidi, тъй като използвахме принтера X-one-2 Qidi Tech.
- 3D принтерът отне около 30 минути, за да отпечата модела.
- връзка към stl файла.
Стъпка 3: Хардуер: Лазерно рязане
- Ние проектирахме модела на китката с помощта на Adobe Illustrator.
- След това проектираният модел беше изнесен в универсална лазерна машина, където нарязахме дървото на гъвкава лента за китка.
- връзка към svg файл.
Стъпка 4: Софтуер: Събиране на данни
-
Използвайки Photon, публикувайки 3 x 100 стойност на данни за всеки възможен екземпляр.
- Записване на данните от Photon в data.json в сървър на възел.
- Анализиране на данните от сървърен възел към MATLAB.
- Данните, изпратени до MATLAB, са под формата на 1 x 300.
Стъпка 5: Софтуер: Обучение на събрания набор от данни
- Парчета от 1 x 300 - подаване към MATLAB. (За всяко устройство са събрани 27 проби) 27 x 300 събрани данни.
- Добавени характеристики към данните - (5 характеристики) - средна стойност, медиана, стандартно отклонение, изкривяване, куртоза.
- Обучение на данните в инструментариума за класификация на MATLAB
- Тестване на офлайн данни (6 x 6) в същата кутия с инструменти
Стъпка 6: Софтуер: Предсказване на класовете
Предсказване
Извличане на данните на живо с помощта на фотон
Изпращане на необработени данни към сървър на възел. (данните са записани във файла data.json)
MATLAB скрипт за четене на данните от файла data.json и прогнозиране на резултата
Препоръчано:
Проследяване на живо Covid19 с помощта на ESP8266 и OLED - Табло за управление в реално време Covid19: 4 стъпки
Проследяващ Covid19 на живо с помощта на ESP8266 и OLED | Табло за управление в реално време Covid19: Посетете уебсайта на Techtronic Harsh: http: //techtronicharsh.com Навсякъде има огромно огнище на новия коронавирус (COVID19). Наложи се да се следи настоящият сценарий на COVID-19 в света. Така че, като бях у дома, това беше п
Настройка на DS3231 RTC (часовник в реално време) точно, бързо и автоматично с помощта на Java (+-1s): 3 стъпки
Задаване на DS3231 RTC (часовник в реално време) точно, бързо и автоматизирано с помощта на Java (+-1s): Тази инструкция ще ви покаже как да настроите часа на DS3231 часовник в реално време с помощта на Arduino и малко Java приложение, което използва серийната връзка на Arduino. Основната логика на тази програма: 1. Arduino изпраща серийна заявка
Създаване на часовник с M5stick C с помощта на Arduino IDE - RTC часовник в реално време с M5stack M5stick-C: 4 стъпки
Създаване на часовник с M5stick C с помощта на Arduino IDE | RTC часовник в реално време с M5stack M5stick-C: Здравейте, момчета, в тази инструкция ще се научим как да правим часовник с m5stick-C платка за разработка на m5stack, използвайки Arduino IDE. Така че m5stick ще показва дата, час & седмица на месеца на дисплея
Разпознаване на лица в реално време на RaspberryPi-4: 6 стъпки (със снимки)
Разпознаване на лица в реално време на RaspberryPi-4: В тази инструкция ще извършим разпознаване на лица в реално време на Raspberry Pi 4 с Shunya O/S, използвайки библиотеката Shunyaface. Можете да постигнете честота на кадрите за откриване 15-17 на RaspberryPi-4, като следвате този урок
Разпознаване на лица в реално време: проект от край до край: 8 стъпки (със снимки)
Разпознаване на лица в реално време: Проект от край до край: В последния ми урок, проучващ OpenCV, научихме АВТОМАТИЧНО ПРОСЛЕДВАНЕ НА ОБЕКТИ НА ВИЗИЯ. Сега ще използваме нашия PiCam за разпознаване на лица в реално време, както можете да видите по-долу: Този проект беше направен с тази фантастична „Библиотека за компютърно виждане с отворен код“