Оглавление:

Миниатюрный носимый фиксируемый усилитель (и сонарная система для носимых устройств и т. Д.): 7 шагов
Миниатюрный носимый фиксируемый усилитель (и сонарная система для носимых устройств и т. Д.): 7 шагов

Видео: Миниатюрный носимый фиксируемый усилитель (и сонарная система для носимых устройств и т. Д.): 7 шагов

Видео: Миниатюрный носимый фиксируемый усилитель (и сонарная система для носимых устройств и т. Д.): 7 шагов
Видео: ЦАП, стример, усилитель для наушников, предусилитель Matrix Audio mini-i Pro 3 2024, Ноябрь
Anonim
Image
Image
Миниатюрный носимый фиксируемый усилитель (и сонарная система для носимых устройств и т. Д.)
Миниатюрный носимый фиксируемый усилитель (и сонарная система для носимых устройств и т. Д.)

Создайте миниатюрный недорогой фиксируемый усилитель, который можно встроить в оправу очков и создать систему сонарного зрения для слепых, или простой ультразвуковой аппарат, который непрерывно контролирует ваше сердце и использует человеко-машинное обучение, чтобы предупреждать о проблемах до того, как они возникнут. случаться.

Синхронизирующий усилитель - это усилитель, который может синхронизироваться с определенным сигналом (опорным входом), игнорируя все остальное. В мире постоянной бомбардировки шумом и отвлечением способность игнорировать что-либо (то есть игнорирование) является ценным активом.

Лучшим усилителем, когда-либо созданным за всю историю человечества, является PAR124A, выпущенный в 1961 году, и хотя многие пытались превзойти или сравняться с его характеристиками, ни один из них не преуспел [https://wearcam.org/BigDataBigLies.pdf].

Усилители с синхронизацией являются основой для гидролокаторов, радаров, лидаров и многих других видов датчиков, а хорошие обычно стоят от 10 000 до 50 000 долларов, в зависимости от характеристик и т. Д.

С. Манн, Стэнфордский университет, факультет электротехники, 2017.

Сите Манн, Лу, Вернер, IEEE GEM2018, стр. 63-70.

Шаг 1. Получите компоненты

Получите компоненты
Получите компоненты
Получите компоненты
Получите компоненты

Студенческий клуб носимых компьютеров WearTech в Университете Торонто щедро подарил комплект запчастей каждому студенту, обучающемуся на ECE516.

Вы можете присоединиться к WearTech и получить комплект запчастей или, в качестве альтернативы, приобрести запчасти у Digikey.

Спецификация материалов:

  • Генератор сигналов (который у вас все еще будет из лабораторной работы 1, и изначально вам не понадобится полный комплексный генератор сигналов, т.е. для первой части этой лабораторной работы подойдет любой подходящий генератор сигналов с действительным знаком);
  • Декодер тонов LM567 или NE567 (8-контактный чип);
  • рТ = верхний резистор делителя входного опорного напряжения: прибл. 5340 Ом;
  • рB = нижний резистор делителя входного опорного напряжения: прибл. 4660 Ом;
  • рL = нагрузочный резистор для выхода (контакт 3): прибл. 9212 Ом;
  • Три конденсатора (разделительные конденсаторы для опорного и сигнального входа, а также конденсатор фильтра нижних частот на выходе);
  • Дополнительные переключатели;
  • Выходной усилитель, такой как TL974 (также можно использовать достаточно чувствительный аудиоусилитель или усилитель для наушников с достаточно высоким входным сопротивлением, чтобы не перегружать конденсатор выходного фильтра);
  • Прочие разные компоненты;
  • Макетная или другая монтажная плата для сборки компонентов.

Кроме того, чтобы сделать что-нибудь полезное с синхронным усилителем, вам понадобится:

  • Ультразвуковые преобразователи (количество два);
  • Аудиогарнитура или акустическая система;
  • Компьютерная система, процессор или микроконтроллер (из лабораторной работы 1) для машинного обучения.

рТ, РB, а RL являются относительно критическими, то есть значениями, которые мы тщательно отобрали путем экспериментов.

Шаг 2: Подключите компоненты

Подключите компоненты
Подключите компоненты
Подключите компоненты
Подключите компоненты
Подключите компоненты
Подключите компоненты

Подключите компоненты в соответствии с показанной схемой.

Схема представляет собой хорошее сочетание принципиальной схемы и схемы подключения, то есть показывает схему схемы, а также то, как схема подключена.

Некоторые считают, что способ использования декодера 567 тонов является творческим отходом от его обычного традиционного использования. Обычно вывод 8 является выходным выводом, но мы его вообще не используем. Обычно устройство определяет тон и включает свет или другой предмет, когда он обнаружен.

Здесь мы используем его таким образом, который полностью отличается от того, как он был предназначен для использования.

Вместо этого мы берем выход на выводе 1, который является выходом «фазового детектора». Мы используем тот факт, что «фазовый детектор» - это просто умножитель.

Кроме того, контакт 6 обычно используется в качестве подключения синхронизирующего конденсатора.

Вместо этого мы творчески используем вывод 6 в качестве опорного входа для использования микросхемы 567 в качестве синхронизирующего усилителя. Это позволяет нам получить доступ к множителю на одном из его входов.

Чтобы получить максимальную чувствительность к опорным входам, мы обнаружили, что если мы смещаем этот вывод на 46,6% от шины питания и подключаем к нему емкостное соединение, мы получаем наилучшие результаты. Вы также можете попробовать подать опорный сигнал прямо на него, как указано переключателем (вы можете просто использовать перемычку на макетной плате вместо переключателя).

Единственный вывод ввода / вывода, который мы используем традиционно (то есть так, как он должен был использоваться) - это вывод 3, который предполагается использовать как ввод, который мы действительно используем как ввод!

Шаг 3: Используйте синхронный усилитель с пользой: помощь слепым

Используйте синхронный усилитель с пользой: помощь слепым
Используйте синхронный усилитель с пользой: помощь слепым
Используйте синхронный усилитель с пользой: помощь слепым
Используйте синхронный усилитель с пользой: помощь слепым
Используйте синхронный усилитель с пользой: помощь слепым
Используйте синхронный усилитель с пользой: помощь слепым

Мы хотим использовать фиксирующий усилитель для создания зрительного устройства (помощи для зрения) для слепых.

Идея здесь в том, что мы используем его для сонара, чтобы создать доплеровскую систему зондирования сонара.

Хотя вы можете купить датчик эхолота как вложение для Arduino, мы решили построить систему самостоятельно, исходя из основных принципов, изложенных в этом Руководстве, по следующим причинам:

  1. Студенты изучат основы, когда будут строить вещи сами;
  2. Это дает вам прямой доступ к необработанным сигналам для дальнейших исследований и разработок;
  3. Система намного более отзывчива и мгновенна по сравнению с предварительно упакованными системами, которые просто сообщают агрегированную информацию с довольно небольшой задержкой (задержкой).

Установите два ультразвуковых преобразователя на гарнитуру (наушники) лицевой стороной вперед. Нам нравится ставить их по бокам, чтобы голова защищала передатчик от прямого сигнала приемника.

Подключите их к синхронному усилителю согласно прилагаемой схеме.

Подключите выход усилителя к гарнитуре. Тип гарнитуры «Extra Bass» работает лучше всего, так как частотная характеристика простирается до самых низких частот.

Теперь вы сможете слышать объекты в комнате и строить мысленную визуальную карту движущихся объектов комнаты.

Шаг 4: человеко-машинное обучение

«Отец искусственного интеллекта» Марвин Мински (он изобрел целую область машинного обучения) вместе с Рэем Курцвейлом (технический директор Google) и мной написал статью в IEEE ISTAS 2013 (Мински, Курцвейл, Манн, « Общество интеллектуального наблюдения », 2013 г.) о новом виде машинного обучения, называемом гуманистическим интеллектом.

Это происходит из-за машинного обучения носимых технологий, то есть «обучения HuMachine», в котором датчики становятся истинным продолжением разума и тела.

Попробуйте взять сигналы доплеровского сонара и подать их на аналоговый вход компьютерной системы и запустить машинное обучение на этих данных.

Это приблизит нас на шаг ближе к видению Саймона Хайкина радарной или сонарной системы, способной к познанию.

Рассмотрите возможность использования нейронной сети LEM (Logon Expectation Maximization).

См.

Вот несколько дополнительных статей по машинному обучению и преобразованию chirplet:

www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16830941

pdfs.semanticscholar.org/21d3/241e70186a9b…

arxiv.org/pdf/1611.08749.pdf

pdfs.semanticscholar.org/21d3/241e70186a9b…

www.researchgate.net/publication/22007368…

Шаг 5: другие варианты: кардиомонитор

Причина смерти номер 1 - болезни сердца, и мы можем создать носимую систему, которая поможет решить эту проблему. Используйте два гидрофона или геофона, чтобы «заглянуть» в собственное сердце. Та же технология, которая помогает слепым «видеть», теперь может быть повернута внутрь, чтобы заглянуть внутрь собственного тела.

Такой монитор сердечного ритма в сочетании с традиционной ЭКГ, а также видеоизображением, направленным наружу для контекста, дает вам носимый контекстно-зависимый кардиомонитор для личного здоровья и безопасности.

Машинное обучение может помочь предсказать проблемы до того, как они возникнут.

Шаг 6: Другой вариант: система безопасности велосипеда

Другой вариант: система безопасности велосипеда
Другой вариант: система безопасности велосипеда

Еще одно применение - система заднего обзора для велосипеда. Поместите датчики на велосипедном шлеме лицевой стороной назад.

Здесь мы хотим игнорировать беспорядок на земле и, как правило, все, что движется от вас, а только «видеть» то, что происходит с вами.

Для этой цели вы захотите использовать комплексную гидролокаторную систему, как показано на схеме подключения выше.

Подайте выходные сигналы (действительные и мнимые) в 2-канальный преобразователь AtoD (аналого-цифровой) и вычислите преобразование Фурье, а затем учитывайте только положительные частоты. Когда есть сильные положительные частотные компоненты, вы что-то выигрываете. Это может активировать увеличение изображения вашей задней камеры, чтобы привлечь внимание к объектам позади вас, которые нападают на вас.

Для получения лучших результатов вычислите преобразование chirplet. Еще лучше: используйте адаптивное преобразование Chirplet (ACT) и нейронную сеть LEM.

См. Главу 2 учебника «Интеллектуальная обработка изображений», John Wiley and Sons, 2001.

Дополнительные ссылки:

wearcam.org/all.pdf

wearcam.org/chirplet.pdf

wearcam.org/chirplet/adaptive_chirplet1991/

wearcam.org/chirplet/adaptive_chirplet1992/…

arxiv.org/pdf/1611.08749.pdf

www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1127523…

Шаг 7: Другой вариант: бинауральное видение для слепых

Используйте вышеупомянутый комплексный синхронизирующий усилитель для обеспечения стереоскопического звука с реальным и воображаемым выходами на два стереоканала звука.

Таким образом, вы можете слышать сложную природу окружающего вас мира, поскольку человеческий слух очень приспособлен к небольшим фазовым изменениям и отлично умеет понимать тонкие изменения между синфазным и квадратурным каналами доплеровского возврата.

Рекомендуемые: