Daftar Isi:

Pengenalan Perangkat Real-Time Menggunakan Jejak EM: 6 Langkah
Pengenalan Perangkat Real-Time Menggunakan Jejak EM: 6 Langkah

Video: Pengenalan Perangkat Real-Time Menggunakan Jejak EM: 6 Langkah

Video: Pengenalan Perangkat Real-Time Menggunakan Jejak EM: 6 Langkah
Video: BELAJAR 22 PEMROGRAMAN ARDUINO - RTC (Real Time Clock) 2024, Desember
Anonim
Pengenalan Perangkat Real-Time Menggunakan Jejak EM
Pengenalan Perangkat Real-Time Menggunakan Jejak EM
Pengenalan Perangkat Real-Time Menggunakan Jejak EM
Pengenalan Perangkat Real-Time Menggunakan Jejak EM

Perangkat ini dimaksudkan untuk mengklasifikasikan perangkat elektronik yang berbeda menurut sinyal EM mereka. Untuk perangkat yang berbeda, mereka memiliki sinyal EM yang berbeda yang dipancarkan olehnya. Kami telah mengembangkan solusi IoT untuk mengidentifikasi perangkat elektronik menggunakan kit Particle Photon. Perangkat wearable kami dapat dikenakan di pergelangan tangan yang memiliki koneksi kompak foton partikel dengan layar OLED dan koneksi sirkuit dari foton partikel ke antena yang disediakan dalam kit.

Perangkat ini dapat diintegrasikan lebih lanjut untuk mengontrol perangkat elektronik dan menjadikannya sebagai " Perangkat pintar " dengan semua perangkat lunak open source, sehingga Anda dapat mengontrolnya, juga memodifikasi atau meningkatkan kemampuan perangkat ini.

Langkah 1: Perangkat Keras: Desain Sirkuit

Perangkat Keras: Desain Sirkuit
Perangkat Keras: Desain Sirkuit
Perangkat Keras: Desain Sirkuit
Perangkat Keras: Desain Sirkuit
Perangkat Keras: Desain Sirkuit
Perangkat Keras: Desain Sirkuit
Perangkat Keras: Desain Sirkuit
Perangkat Keras: Desain Sirkuit

Komponen: (dari kit Pembuat Partikel)

Anda dapat membeli kit dari berbagai situs online.

-- Situs Web Amazon

-- Situs Partikel

-- Situs Adafruit

  1. Papan pengembangan foton partikel
  2. Resistor x 3 -- 1 megaohm
  3. 3-5V 0.96" SPI Serial 128X64 OLED LCD Display
  4. Antena (untuk mendapatkan pembacaan EM/jejak kaki)

Langkah 2: Perangkat Keras: Pencetakan 3D

Perangkat Keras: Pencetakan 3D
Perangkat Keras: Pencetakan 3D
Perangkat Keras: Pencetakan 3D
Perangkat Keras: Pencetakan 3D
Perangkat Keras: Pencetakan 3D
Perangkat Keras: Pencetakan 3D
  • Kami merancang dial band pergelangan tangan kami menggunakan printer 3D.
  • Model 3D dirancang dalam aplikasi Shapr3D menggunakan iPad Pro.
  • File.stl model 3D diimpor dan dimasukkan ke dalam perangkat lunak Qidi karena kami menggunakan printer X-one-2 Qidi Tech.
  • Printer 3D membutuhkan waktu kurang lebih 30 menit untuk mencetak model tersebut.
  • tautan ke file stl.

Langkah 3: Perangkat Keras: Pemotongan Laser

  • Kami merancang pola gelang tangan menggunakan Adobe Illustrator.
  • Model yang dirancang kemudian diekspor ke mesin Laser Universal di mana kami memotong kayu menjadi gelang yang fleksibel.
  • tautan ke file svg.

Langkah 4: Perangkat Lunak: Pengumpulan Data

  • Menggunakan Foton, menerbitkan nilai data 3 x 100 setiap kemungkinan instance.

  • Menulis data dari Photon ke data.json di server node.
  • Menganalisis data dari node server ke MATLAB.
  • Data yang dikirim ke MATLAB berupa 1 x 300.

Langkah 5: Perangkat Lunak: Melatih Kumpulan Data yang Dikumpulkan

  • Potongan 1 x 300 - diumpankan ke MATLAB. (untuk setiap perangkat 27 sampel dikumpulkan) 27 x 300 data dikumpulkan.
  • Menambahkan fitur ke data - (5 fitur) - mean, median, standar deviasi, skewness, kurtosis.
  • Melatih data ke dalam kotak peralatan klasifikasi MATLAB
  • Menguji data Offline (6 x 6) di kotak peralatan yang sama

Langkah 6: Perangkat Lunak: Memprediksi Kelas

Ramalan

Mengambil data langsung menggunakan foton

Mengirim data mentah ke server node. (data disimpan dalam file data.json)

Skrip MATLAB untuk membaca data dari file data.json dan memprediksi hasilnya

Direkomendasikan: