Miniaturní nositelný aretační zesilovač (a sonarový systém pro nositelná zařízení atd.): 7 kroků

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2024-01-30 08:22

Postavte miniaturní levný uzamykatelný zesilovač, který lze zabudovat do rámů brýlí a vytvořit systém sonarového vidění pro nevidomé, nebo jednoduchý ultrazvukový přístroj, který nepřetržitě monitoruje vaše srdce a pomocí Human-Machine Learning varuje před problémy stát se.

Zesilovač typu lock-in je zesilovač, který může zablokovat určitý signál (referenční vstup), přičemž ignoruje vše ostatní. Ve světě neustálého bombardování hlukem a rozptýlením je schopnost něco ignorovat (tj. Ignorovat) cenným přínosem.

Nejlepší zesilovač, jaký kdy byl v celé historii lidské rasy postaven, je PAR124A vyrobený v roce 1961, a přestože se mnozí pokoušeli překonat nebo vyrovnat jeho výkon, žádný neuspěl [https://wearcam.org/BigDataBigLies.pdf].

Blokovací zesilovače jsou zásadní pro sonar, radar, lidar a mnoho dalších druhů snímání a dobré obvykle stojí kolem 10 000 až 50 000 dolarů, v závislosti na specifikacích atd.

S. Mann, Stanford University, Katedra elektrotechniky, 2017.

Citovat Mann, Lu, Werner, IEEE GEM2018 s. 63-70

Krok 1: Získejte součásti

Studentský klub WearTech, který lze nosit na univerzitě v Torontu, velkoryse daroval soupravu dílů každému studentovi zapsanému v ECE516.

Můžete se připojit k WearTech a získat soupravu náhradních dílů nebo alternativně koupit díly od společnosti Digikey.

Kusovník:

• Generátor signálu (který budete mít stále z laboratoře 1 a zpočátku nebudete potřebovat plně komplexní generátor signálu, tj. Pro první část této laboratoře bude stačit jakýkoli vhodný generátor signálu s reálnou hodnotou);
• Tónový dekodér LM567 nebo NE567 (8pinový čip);
• R._T = horní odpor děliče referenčního vstupního napětí: cca. 5340 ohmů;
• R._B = spodní odpor děliče referenčního vstupního napětí: cca. 4660 ohmů;
• R._L = zatěžovací odpor pro výstup (Pin 3): cca. 9212 ohmů;
• Tři kondenzátory (vazební kondenzátory pro referenční a signálový vstup, stejně jako nízkonapěťový filtrační kondenzátor na výstupu);
• Volitelné přepínače;
• Výstupní zesilovač, jako je TL974 (můžete také použít dostatečně citlivý zvukový zesilovač nebo sluchátkový zesilovač s dostatečně vysokou vstupní impedancí, aby nedošlo k přetížení kondenzátoru výstupního filtru);
• Ostatní různé součásti;
• Breadboard nebo jiná deska s plošnými spoji pro montáž součástí.

Kromě toho, abyste mohli dělat něco užitečného s blokovacím zesilovačem, budete chtít získat:

• Ultrazvukové měniče (množství dvě);
• Audio náhlavní souprava nebo reproduktorový systém;
• Počítačový systém nebo procesor nebo mikrokontrolér (z laboratoře 1) pro část strojového učení.

R._T, R._Ba R._L jsou relativně kritické, tj. hodnoty, které jsme pečlivě vybrali experimentováním.

Krok 2: Zapojte součásti

Připojte součásti podle zobrazeného schématu.

Schéma je pěknou směsicí schematického schématu a schématu zapojení, tj. Ukazuje rozložení obvodu a způsob připojení obvodu.

Způsob, jakým je dekodér 567 tónů používán, někteří považovali za kreativní odklon od běžného konvenčního používání. Normálně je pin 8 výstupním pinem, ale ten vůbec nepoužíváme. Zařízení obvykle detekuje tón a zapne světlo nebo jinou položku, když je tón detekován.

Zde jej používáme způsobem, který je zcela odlišný od způsobu, jakým byl určen k použití.

Místo toho odebíráme výstup na Pin 1, který je výstupem „fázového detektoru“. Využíváme skutečnosti, že „fázový detektor“je jednoduše multiplikátor.

Pin 6 se také běžně používá jako připojení časovacího kondenzátoru.

Místo toho kreativně používáme Pin 6 jako referenční vstup pro použití čipu 567 jako zesilovače typu lock-in. To nám umožňuje přístup k multiplikátoru na jednom z jeho vstupů.

Abychom získali maximální citlivost na referenční vstupy, zjistili jsme, že pokud tento pin zkreslíme na 46,6% napájecí kolejnice a kapacitně se do něj zapojíme, dosáhneme nejlepších výsledků. Můžete také zkusit přivést referenční signál přímo k němu, jak ukazuje přepínač (místo přepínače můžete na propojovací desce použít propojovací vodič).

Jediný vstupně/výstupní pin, který běžně používáme (tj. Způsob, jakým měl být použit), je pin 3, který má být použit jako vstup, což skutečně používáme jako vstup!

Krok 3: Dobře využijte zamykací zesilovač: Vision Aid for Blind

Chceme použít blokovací zesilovač k vytvoření pomůcky pro vidění (pomůcka pro vidění) pro nevidomé.

Myšlenka zde je, že ji používáme pro sonary, abychom vytvořili systém snímání Dopplerova sonaru.

Ačkoli si můžete jako sondu Arduino zakoupit sonarový senzor, rozhodli jsme se vytvořit systém sami podle prvních zásad v tomto Instructable z následujících důvodů:

1. Studenti se naučí základy, když si věci sami postaví;
2. To vám poskytuje přímý přístup k prvotním signálům pro další výzkum a vývoj;
3. Systém je mnohem citlivější a okamžitější ve srovnání s předem zabalenými systémy, které pouze hlásí agregované informace se značným zpožděním (latencí).

Namontujte dva ultrazvukové snímače na náhlavní soupravu (sluchátka) směrem dopředu. Rádi je dáme na obě strany, aby hlava chránila vysílač před přímým signálem z přijímače.

Připojte je k blokovacímu zesilovači podle dodaného schématu.

Připojte výstup zesilovače k náhlavní soupravě. Nejlépe funguje náhlavní souprava „Extra Bass“, protože frekvenční odezva sahá až k nejnižším frekvencím.

Nyní budete moci slyšet předměty v místnosti a vytvářet mentální vizuální mapu předmětů v místnosti v pohybu.

Krok 4: Učení člověk-stroj

„Otec AI“Marvin Minsky (vynalezl celou oblast strojového učení) spolu s Rayem Kurzweilem (ředitelem inženýrství ve společnosti Google) a mnou jsme napsali článek v IEEE ISTAS 2013 (Minsky, Kurzweil, Mann, “Společnost inteligentního dohledu “, 2013) o novém druhu strojového učení s názvem Humanistická inteligence.

To vyplývá ze strojového učení na nositelných technologiích, tj. „HuMachine Learning“, ve kterém se senzory stávají skutečným rozšířením mysli a těla.

Zkuste vzít dopplerovské sonarové návraty a dodat je na analogový vstup počítačového systému a na těchto datech spustit nějaké strojové učení.

Tím se posuneme o krok blíže k vizi Simona Haykina o radarovém nebo sonarovém systému schopném poznávání.

Zvažte použití neuronové sítě LEM (Logon Expectation Maximization).

Viz

Zde je několik dalších článků o strojovém učení a transformaci chirpletu:

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…

Krok 5: Další varianty: Monitor srdce

Příčinou smrti číslo 1 jsou srdeční choroby a můžeme vytvořit nositelný systém, který to pomůže vyřešit. Pomocí dvou hydrofonů nebo geofonů „nahlédněte“do svého vlastního srdce. Stejnou technologii, která pomáhá nevidomým „vidět“, lze nyní obrátit dovnitř a podívat se dovnitř svého vlastního těla.

Takový monitor srdce v kombinaci s tradičním EKG a kontextovým videem směřujícím ven vám poskytuje nositelný kontextový monitor srdce pro osobní zdraví a bezpečnost.

Strojové učení může pomoci předvídat problémy dříve, než nastanou.

Krok 6: Další variace: Bezpečnostní systém jízdních kol

Další aplikací je systém zpětného výhledu pro jízdní kolo. Umístěte snímače směrem dozadu na cyklistickou přilbu.

Zde chceme ignorovat nepořádek na zemi a obecně vše, co se od vás vzdaluje, ale pouze „vidět“věci, které na vás získávají.

K tomuto účelu budete chtít použít komplexně hodnocený sonarový systém, jak je uvedeno ve schématu zapojení výše.

Zaveďte výstupy (reálné a imaginární) do 2kanálového převodníku AtoD (analogový na digitální) a vypočítejte Fourierovu transformaci, poté zvažte pouze kladné frekvence. Když jsou silné pozitivní frekvenční složky, něco na vás získává. To může aktivovat zvětšení vašeho zadního kamerového kanálu, aby upoutalo pozornost na objekty za vámi, které na vás získávají.

Chcete -li dosáhnout lepších výsledků, vypočítejte chirpletovou transformaci. Ještě lépe: použijte Adaptive Chirplet Transform (ACT) a použijte neuronovou síť LEM.

Viz kapitola 2 učebnice „Inteligentní zpracování obrazu“, John Wiley and Sons, 2001.

Další reference:

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…

Krok 7: Další variace: Binaurální pomůcka pro nevidomé

Použijte výše uvedený komplexně uzamčený zesilovač k zajištění stereoskopického zvuku se skutečnými a imaginárními výstupy do dvou stereo zvukových kanálů.

Tímto způsobem můžete slyšet složitou povahu světa kolem vás, protože lidský sluch je velmi sladěný s mírnými fázovými změnami, a je tak velmi schopný naučit se porozumět jemným změnám mezi fázovými a kvadraturními kanály dopplerovského návratu.