Minyatür Giyilebilir Kilitli Amplifikatör (ve Giyilebilir Cihazlar için Sonar Sistemi vb.): 7 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:19

Gözlük çerçevelerine yerleştirilebilen ve körler için bir sonar görüş sistemi ya da kalbinizi sürekli olarak izleyen ve sorunları ortaya çıkmadan önce uyarmak için İnsan-Makine Öğrenimi'ni kullanan basit bir ultrason makinesi oluşturmak için minyatür, düşük maliyetli, kilitli bir amplifikatör oluşturun. olmak.

Kilitli amplifikatör, diğer her şeyi göz ardı ederken belirli bir sinyale (referans girişi) kilitlenebilen bir amplifikatördür. Gürültü ve dikkatin dağıldığı sürekli bombardımanın olduğu bir dünyada, bir şeyi (yani cehaleti) görmezden gelme yeteneği değerli bir varlıktır.

İnsan ırkının tüm tarihinde şimdiye kadar yapılmış en iyi amplifikatör, 1961'de yapılan PAR124A'dır ve birçoğu performansını aşmaya veya ona eşit olmaya çalışsa da hiçbiri başarılı olamadı [https://wearcam.org/BigDataBigLies.pdf].

Kilitli amplifikatörler, sonar, radar, lidar ve diğer birçok algılama türü için temeldir ve iyi olanlar, spesifikasyonlara vb. bağlı olarak tipik olarak 10.000 ila 50.000 ABD Doları civarındadır.

S. Mann, Stanford Üniversitesi, Elektrik Mühendisliği Bölümü, 2017.

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

Adım 1: Bileşenleri Alın

Toronto Üniversitesi'ndeki WearTech giyilebilir bilgisayar öğrenci kulübü, ECE516'ya kayıtlı her öğrenciye cömertçe bir parça kiti bağışladı.

WearTech'e katılabilir ve bir parça kiti alabilir veya alternatif olarak parçaları Digikey'den satın alabilirsiniz.

Malzeme Listesi:

• Sinyal üreteci (Lab 1'den hala sahip olacaksınız ve başlangıçta tam karmaşık sinyal üretecine ihtiyacınız olmayacak, yani bu laboratuvarın ilk kısmı için herhangi bir uygun gerçek değerli sinyal üretecine ihtiyacınız olacak);
• LM567 veya NE567 ton kod çözücü (8 pinli çip);
• r_T = referans giriş voltajı bölücünün üst direnci: yakl. 5340 ohm;
• r_B = referans giriş voltajı bölücünün alt direnci: yakl. 4660 ohm;
• r_L = çıkış için yük direnci (Pin 3): yakl. 9212 ohm;
• Üç kapasitör (referans ve sinyal girişi için kuplaj kapasitörlerinin yanı sıra çıkışta alçak geçiren filtre kondansatörü);
• Opsiyonel anahtarlar;
• TL974 gibi bir çıkış amplifikatörü (çıkış filtresi kapasitörünü aşırı yüklememek için yeterince hassas bir ses amplifikatörü veya yeterince yüksek giriş empedansına sahip kulaklık amplifikatörü de kullanabilirsiniz);
• Diğer çeşitli bileşenler;
• Bileşenlerin montajı için devre kartı veya diğer devre kartı.

Ek olarak, kilitli amplifikatör ile faydalı bir şeyler yapmak için şunları elde etmek isteyeceksiniz:

• Ultrasonik dönüştürücüler (miktar iki);
• Sesli kulaklık veya hoparlör sistemi;
• Makine öğrenimi bölümü için bilgisayar sistemi veya işlemci veya mikro denetleyici (Lab 1'den).

r_T, R_Bve R_L nispeten kritiktir, yani deney yoluyla dikkatlice seçtiğimiz değerlerdir.

Adım 2: Bileşenleri Kablolayın

Bileşenleri gösterilen şemaya göre bağlayın.

Diyagram, şematik bir diyagram ile bir kablo şeması arasında güzel bir karışımdır, yani devre düzenini ve devrenin nasıl bağlandığını gösterir.

567 tonlu kod çözücünün kullanım şekli, bazıları tarafından normal geleneksel kullanımından yaratıcı bir ayrılma olarak görülmüştür. Normalde Pin 8 çıkış pinidir ama biz bunu hiç kullanmıyoruz. Normalde cihaz bir ton algılar ve ton algılandığında bir ışık veya başka bir öğeyi açar.

Burada, kullanılması amaçlandığından tamamen farklı bir şekilde kullanıyoruz.

Bunun yerine bir "Faz Dedektörü"nün çıktısı olan Pin 1'deki çıktıyı alıyoruz. Bir "Faz Dedektörünün" sadece bir çarpan olduğu gerçeğinden yararlanıyoruz.

Ayrıca, Pin 6 normalde bir zamanlama kondansatörü bağlantısı olarak kullanılır.

Bunun yerine, yaratıcı bir şekilde, 567 yongasını bir kilitleme amplifikatörü olarak kullanmak için Pin 6'yı referans girişi olarak kullanıyoruz. Bu, girdilerinden birindeki çarpana erişmemizi sağlar.

Referans girişlerine maksimum hassasiyet elde etmek için, bu pimi besleme rayının %46,6'sına bastırırsak ve kapasitif olarak ona bağlanırsak en iyi sonuçları aldığımızı bulduk. Ayrıca, anahtar tarafından belirtildiği gibi referans sinyalini doğrudan ona beslemeyi deneyebilirsiniz (breadboard'unuzda anahtar yerine sadece bir atlama kablosu kullanabilirsiniz).

Geleneksel olarak kullandığımız tek giriş/çıkış pini (yani kullanılması amaçlanan şekilde), giriş olarak kullanılması gereken Pin 3'tür ve aslında giriş olarak kullanırız!

Adım 3: Kilitli Amplifikatörü İyi Kullanıma Alın: Körler için Görme Yardımı

Körler için bir görme yardımı (görme yardımı) oluşturmak için kilitli amplifikatörü kullanmak istiyoruz.

Buradaki fikir, onu sonar için, bir Doppler sonar algılama sistemi oluşturmak için kullanmamızdır.

Arduino eklentisi olarak bir sonar sensörü satın alabilseniz de, aşağıdaki nedenlerle sistemi bu Eğitilebilir Tablodaki ilk ilkelerden kendimiz oluşturmayı seçiyoruz:

1. Öğrenciler bir şeyleri kendileri inşa ederken temel bilgileri öğrenecekler;
2. Bu size daha fazla araştırma ve geliştirme için ham sinyallere doğrudan erişim sağlar;
3. Sistem, yalnızca toplu bilgileri oldukça uzun bir gecikmeyle (gecikme) bildiren önceden paketlenmiş sistemlere kıyasla çok daha duyarlı ve anlıktır.

İki ultrason dönüştürücüyü bir kulaklığa (kulaklık) yüzü öne bakacak şekilde monte edin. Kafanın vericiyi alıcıdan gelen doğrudan sinyalden koruması için onları her iki tarafa da yerleştirmeyi seviyoruz.

Bunları sağlanan şemaya göre kilitleme amplifikatörüne bağlayın.

Amplifikatörün bir çıkışını kulaklığa bağlayın. "Ekstra Bas" tipi kulaklık en iyi sonucu verir, çünkü frekans yanıtı en düşük frekanslara kadar uzanır.

Artık odadaki nesneleri duyabilecek ve odanın hareket halindeki nesnelerinin zihinsel bir görsel haritasını oluşturabileceksiniz.

Adım 4: İnsan-Makine Öğrenimi

"AI'nın Babası" Marvin Minsky (tüm makine öğrenimi alanını icat etti), Ray Kurzweil (Google'da Mühendislik Direktörü) ve ben, IEEE ISTAS 2013'te bir makale yazdık (Minsky, Kurzweil, Mann, " Society of Intelligent Veillance", 2013) İnsancıl Zeka adı verilen yeni bir tür makine öğrenimi üzerine.

Bu, giyilebilir teknolojilerdeki makine öğreniminden, yani sensörlerin zihnin ve vücudun gerçek bir uzantısı haline geldiği "HuMachine Learning"den kaynaklanır.

Doppler sonar dönüşlerini almayı ve bunları bir bilgisayar sisteminin analog girişine sağlamayı ve bu veriler üzerinde bazı makine öğrenimi çalıştırmayı deneyin.

Bu, bizi Simon Haykin'in biliş yeteneğine sahip bir radar veya sonar sistemi vizyonuna bir adım daha yaklaştıracak.

LEM (Oturum Beklenti Maksimizasyonu) sinir ağını kullanmayı düşünün.

Bakınız

İşte makine öğrenimi ve chirplet dönüşümü hakkında bazı ek makaleler:

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…

Adım 5: Diğer Varyasyonlar: Kalp Monitörü

1 numaralı ölüm nedeni kalp hastalığıdır ve bunu çözmeye yardımcı olan giyilebilir bir sistem oluşturabiliriz. Kendi kalbinizin içini "görmek" için iki hidrofon veya jeofon kullanın. Körlerin "görmesine" yardımcı olan teknolojinin aynısı artık kendi bedeninizin içine bakmak için içe çevrilebilir.

Böyle bir kalp monitörü, geleneksel EKG'nin yanı sıra bağlam için dışa bakan video ile birleştiğinde, kişisel sağlık ve güvenlik için size giyilebilir, bağlama duyarlı bir kalp monitörü sunar.

Makine öğrenimi, sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin etmeye yardımcı olabilir.

Adım 6: Diğer Varyasyon: Bisiklet Güvenlik Sistemi

Başka bir uygulama, bir bisiklet için bir arka görüş sistemidir. Dönüştürücüleri arkaya bakacak şekilde bir bisiklet kaskına yerleştirin.

Burada, yerdeki dağınıklığı ve genellikle sizden uzaklaşan her şeyi görmezden gelmek istiyoruz, ancak yalnızca size kazandıran şeyleri "görmek" istiyoruz.

Bu amaçla, yukarıdaki bağlantı şemasında gösterildiği gibi, karmaşık değerli bir sonar sistemi kullanmak isteyeceksiniz.

Çıktıları (gerçek ve sanal) 2 kanallı bir AtoD (Analogdan Dijitale) dönüştürücüye besleyin ve Fourier dönüşümünü hesaplayın, ardından yalnızca pozitif frekansları dikkate alın. Güçlü pozitif frekans bileşenleri olduğunda, size bir şeyler kazandırıyor. Bu, arkanızda size yaklaşan nesnelere dikkat çekmek için arka kamera beslemenizin büyütülmesini etkinleştirebilir.

Daha iyi sonuçlar için chirplet dönüşümünü hesaplayın. Daha da iyisi: Adaptive Chirplet Transform (ACT) ve LEM sinir ağını kullanın.

Bkz. "Akıllı Görüntü İşleme" ders kitabının 2. Bölümü, John Wiley and Sons, 2001.

Ek referanslar:

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…

Adım 7: Diğer Varyasyon: Körler için Binaural Görme Yardımı

İki stereo ses kanalına gerçek ve hayali çıkışlarla stereoskopik ses sağlamak için yukarıdaki karmaşık değerli kilitli amplifikatörü kullanın.

Bu şekilde, çevrenizdeki dünyanın karmaşık doğasını duyabilirsiniz, çünkü insan işitmesi hafif faz değişikliklerine çok uygundur ve bu, Doppler dönüşünün faz içi ve karesel kanalları arasındaki ince değişiklikleri anlamakta çok ustadır.