Bộ khuếch đại khóa trong có thể đeo được thu nhỏ (và Hệ thống Sonar cho Thiết bị đeo được, v.v.): 7 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:33

Xây dựng một bộ khuếch đại khóa trong chi phí thấp thu nhỏ có thể được nhúng vào gọng kính và để tạo hệ thống thị giác bằng sóng siêu âm cho người mù hoặc một máy siêu âm đơn giản liên tục theo dõi trái tim của bạn và sử dụng Học máy người để cảnh báo các vấn đề trước khi xảy ra. xảy ra.

Bộ khuếch đại khóa trong là bộ khuếch đại có thể khóa vào một tín hiệu cụ thể (đầu vào tham chiếu) trong khi bỏ qua mọi thứ khác. Trong một thế giới bị bắn phá liên tục với tiếng ồn và sự mất tập trung, khả năng bỏ qua điều gì đó (tức là ignor-ance) là một tài sản quý giá.

Bộ khuếch đại tốt nhất từng được chế tạo trong toàn bộ lịch sử loài người là PAR124A được sản xuất vào năm 1961, và trong khi nhiều người đã cố gắng vượt qua hoặc ngang bằng hiệu suất của nó, thì chưa có chiếc nào thành công [https://wearcam.org/BigDataBigLies.pdf].

Bộ khuếch đại khóa trong là cơ bản cho sonar, radar, lidar, và nhiều loại cảm biến khác, và những bộ khuếch đại tốt thường có giá khoảng $ 10, 000 đến $ 50, 000, tùy thuộc vào thông số kỹ thuật, v.v.

S. Mann, Đại học Stanford, Khoa Kỹ thuật Điện, 2017.

Cite Mann, Lu, Werner, IEEE GEM2018 trang 63-70

Bước 1: Lấy các thành phần

Câu lạc bộ sinh viên máy tính đeo được WearTech tại Đại học Toronto đã hào phóng tặng một bộ phụ kiện cho mỗi học sinh ghi danh vào ECE516.

Bạn có thể tham gia WearTech và nhận một bộ phụ tùng hoặc cách khác, mua các bộ phận đó từ Digikey.

Hóa đơn nguyên vật liệu:

• Bộ tạo tín hiệu (bạn vẫn sẽ có bộ tạo tín hiệu từ Lab 1 và ban đầu bạn sẽ không cần bộ tạo tín hiệu phức tạp đầy đủ, tức là đối với phần đầu tiên của phòng thí nghiệm này, bất kỳ bộ tạo tín hiệu có giá trị thực phù hợp nào cũng sẽ làm được);
• Bộ giải mã âm sắc LM567 hoặc NE567 (chip 8 chân);
• NS_NS = điện trở đầu của bộ chia điện áp đầu vào tham chiếu: xấp xỉ. 5340 ôm;
• NS_NS = điện trở dưới cùng của bộ chia điện áp đầu vào tham chiếu: xấp xỉ. 4660 ôm;
• NS_L = điện trở tải cho đầu ra (Chân 3): xấp xỉ. 9212 ôm;
• Ba tụ điện (tụ điện ghép nối để tham chiếu và đầu vào tín hiệu, cũng như tụ lọc thông thấp trên đầu ra);
• Công tắc tùy chọn;
• Bộ khuếch đại đầu ra như TL974 (bạn cũng có thể sử dụng bộ khuếch đại âm thanh đủ nhạy hoặc bộ khuếch đại tai nghe với trở kháng đầu vào đủ cao để không làm quá tải tụ lọc đầu ra);
• Các thành phần linh tinh khác;
• Bảng mạch hoặc bảng mạch khác để lắp ráp các thành phần.

Ngoài ra, để làm điều gì đó hữu ích với bộ khuếch đại khóa trong, bạn sẽ muốn có được:

• Đầu dò siêu âm (số lượng hai);
• Tai nghe âm thanh hoặc hệ thống loa;
• Hệ thống máy tính hoặc bộ xử lý hoặc vi điều khiển (từ Phòng thí nghiệm 1) cho phần máy học.

NS_NS, NS_NSvà R_L là những giá trị tương đối quan trọng, tức là những giá trị mà chúng tôi đã lựa chọn cẩn thận thông qua thử nghiệm.

Bước 2: Lên dây cho các thành phần

Kết nối các thành phần theo sơ đồ được hiển thị.

Sơ đồ là một sự pha trộn tuyệt vời giữa sơ đồ sơ đồ và sơ đồ nối dây, tức là nó cho thấy bố trí mạch cũng như cách mạch được kết nối.

Cách mà bộ giải mã âm sắc 567 đang được sử dụng được một số người coi là một sự sáng tạo khác với cách sử dụng thông thường thông thường của nó. Thông thường Pin 8 là chân đầu ra, nhưng chúng tôi không sử dụng nó cả. Thông thường, thiết bị sẽ phát hiện âm báo và bật đèn hoặc mục khác khi phát hiện âm báo.

Ở đây chúng tôi đang sử dụng nó theo một cách hoàn toàn khác với cách mà nó được dự định sử dụng.

Thay vào đó, chúng tôi đang lấy đầu ra tại Pin 1 là đầu ra của "Bộ dò pha". Chúng tôi khai thác thực tế rằng "Máy dò pha" chỉ đơn giản là một hệ số nhân.

Ngoài ra, chân 6 thường được sử dụng như một kết nối tụ điện định thời.

Thay vào đó, một cách sáng tạo, chúng tôi sử dụng Pin 6 làm đầu vào tham chiếu để sử dụng chip 567 làm bộ khuếch đại khóa trong. Điều này cho phép chúng tôi truy cập vào hệ số tại một trong các đầu vào của nó.

Để có được độ nhạy tối đa đối với các đầu vào tham chiếu, chúng tôi nhận thấy rằng nếu chúng tôi thiên vị chân này đến 46,6% đường ray cung cấp và ghép nối điện dung vào nó, chúng tôi sẽ nhận được kết quả tốt nhất. Bạn cũng có thể thử cấp tín hiệu tham chiếu trực tiếp cho nó, như được chỉ ra bởi công tắc (bạn chỉ có thể sử dụng dây nhảy trên bảng mạch của mình thay vì công tắc).

Chân đầu vào / đầu ra duy nhất mà chúng tôi sử dụng thông thường (tức là cách nó được sử dụng) là Chân 3 được cho là được sử dụng làm đầu vào, mà chúng tôi thực sự sử dụng làm đầu vào!

Bước 3: Đưa Bộ khuếch đại khóa vào sử dụng tốt: Hỗ trợ thị lực cho người mù

Chúng tôi muốn sử dụng bộ khuếch đại khóa trong để tạo ra thiết bị hỗ trợ thị lực (thiết bị hỗ trợ nhìn) cho người mù.

Ý tưởng ở đây là chúng tôi sử dụng nó cho sonar, để tạo ra một hệ thống cảm biến sonar Doppler.

Mặc dù bạn có thể mua cảm biến sonar dưới dạng phần đính kèm Arduino, chúng tôi chọn tự xây dựng hệ thống từ các nguyên tắc đầu tiên trong Có thể hướng dẫn này vì những lý do sau:

1. Học sinh sẽ học các nguyên tắc cơ bản khi tự xây dựng mọi thứ;
2. Điều này cho phép bạn truy cập trực tiếp vào các tín hiệu thô để nghiên cứu và phát triển thêm;
3. Hệ thống phản hồi nhanh và tức thời hơn nhiều, so với các hệ thống đóng gói sẵn chỉ báo cáo thông tin tổng hợp với độ trễ (trễ) khá nhiều.

Gắn hai đầu dò siêu âm trên tai nghe (tai nghe), hướng về phía trước. Chúng tôi muốn đặt chúng ở hai bên để đầu che chắn máy phát khỏi tín hiệu trực tiếp từ máy thu.

Kết nối chúng với bộ khuếch đại khóa trong theo sơ đồ được cung cấp.

Kết nối đầu ra của bộ khuếch đại với tai nghe. Loại tai nghe "Extra Bass" hoạt động tốt nhất, vì đáp ứng tần số mở rộng đến mức thấp nhất của các tần số.

Bây giờ bạn sẽ có thể nghe thấy các đồ vật trong phòng và xây dựng bản đồ hình ảnh tinh thần về các đồ vật trong phòng đang chuyển động.

Bước 4: Học máy giữa con người

"Cha đẻ của AI", Marvin Minsky (ông đã phát minh ra toàn bộ lĩnh vực máy học), cùng với Ray Kurzweil (Giám đốc Kỹ thuật của Google) và chính tôi, đã viết một bài báo trong IEEE ISTAS 2013 (Minsky, Kurzweil, Mann, " Hiệp hội giám sát thông minh ", 2013) về một loại học máy mới, được gọi là Trí tuệ nhân văn.

Điều này phát sinh từ việc học máy trên các công nghệ có thể đeo được, tức là "HuMachine Learning", trong đó các cảm biến trở thành một phần mở rộng thực sự của tâm trí và cơ thể.

Hãy thử lấy kết quả trả về sonar Doppler và cung cấp chúng cho đầu vào tương tự của hệ thống máy tính và chạy một số máy học trên dữ liệu này.

Điều này sẽ đưa chúng ta đến gần hơn với tầm nhìn của Simon Haykin về một hệ thống radar hoặc sonar có khả năng nhận biết.

Cân nhắc sử dụng mạng nơ-ron LEM (Logon Expectation Maximization).

Xem

Dưới đây là một số tài liệu bổ sung về học máy và chuyển đổi 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…

Bước 5: Các biến thể khác: Theo dõi tim

Nguyên nhân số 1 gây tử vong là bệnh tim và chúng ta có thể tạo ra một hệ thống đeo được giúp giải quyết vấn đề này. Sử dụng hai hydrophone hoặc geophone để "nhìn thấy" trái tim của chính bạn. Công nghệ tương tự giúp người mù "nhìn thấy" giờ đây có thể quay vào trong để nhìn vào bên trong cơ thể của chính bạn.

Máy theo dõi tim như vậy, kết hợp với điện tâm đồ truyền thống cũng như video hướng ra bên ngoài theo ngữ cảnh, mang đến cho bạn một máy theo dõi tim nhận biết ngữ cảnh có thể đeo được để đảm bảo an toàn và sức khỏe cá nhân.

Học máy có thể giúp dự đoán các vấn đề trước khi chúng phát sinh.

Bước 6: Biến thể khác: Hệ thống an toàn cho xe đạp

Một ứng dụng khác là hệ thống quan sát phía sau cho xe đạp. Đặt các đầu dò hướng ra phía sau trên mũ bảo hiểm xe đạp.

Ở đây, chúng tôi muốn bỏ qua sự lộn xộn trên mặt đất và nói chung là mọi thứ đang rời xa bạn, nhưng chỉ "nhìn thấy" những thứ đang đạt được về bạn.

Vì mục đích này, bạn sẽ muốn sử dụng một hệ thống sonar có giá trị phức tạp, như được chỉ ra trong sơ đồ đấu dây ở trên.

Nạp các đầu ra (thực và ảo) vào bộ chuyển đổi AtoD 2 kênh (Tương tự sang kỹ thuật số) và tính toán biến đổi Fourier, sau đó chỉ xem xét các tần số dương. Khi có các thành phần tần số tích cực mạnh, có một điều gì đó đang hướng đến bạn. Điều này có thể kích hoạt việc phóng to nguồn cấp dữ liệu camera sau của bạn, để thu hút sự chú ý đến các đối tượng phía sau đang hướng về phía bạn.

Để có kết quả tốt hơn, hãy tính toán tranform chirplet. Tốt hơn nữa: sử dụng Biến đổi Chirplet Thích ứng (ACT) và sử dụng mạng nơ-ron LEM.

Xem Chương 2 của sách giáo khoa "Xử lý ảnh thông minh", John Wiley và Sons, 2001.

Tham khảo thêm:

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…

Bước 7: Biến thể khác: Hỗ trợ nhìn thấy hai tai cho người mù

Sử dụng bộ khuếch đại khóa trong có giá trị phức tạp ở trên để cung cấp âm thanh lập thể, với đầu ra thực và ảo cho hai kênh âm thanh nổi.

Bằng cách này, bạn có thể nghe thấy bản chất phức tạp của thế giới xung quanh mình, vì thính giác của con người rất nhạy cảm với những thay đổi pha nhỏ, và điều này rất thành thạo trong việc học để hiểu những thay đổi tinh vi giữa các kênh cùng pha và vuông góc của điện trở Doppler.