Miniature Wearable Lock-in Amplifier (og ekkoloddsystem for bærbare, osv.): 7 trinn

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:23

Bygg en miniatyr rimelig låseforsterker som kan innebygd i briller og for å lage et ekkoloddsystem for blinde, eller en enkel ultralydsmaskin som kontinuerlig overvåker hjertet ditt og bruker Human-Machine Learning for å advare om problemer før de skje.

En lock-in forsterker er en forsterker som kan låse på et bestemt signal (referanseinngang) mens du ignorerer alt annet. I en verden med konstant bombardement med støy og distraksjon er evnen til å ignorere noe (dvs. uvitenhet) en verdifull ressurs.

Den beste forsterkeren som noen gang er bygget i hele menneskehetens historie er PAR124A laget i 1961, og selv om mange har prøvd å overgå eller like ytelsen, har ingen lyktes [https://wearcam.org/BigDataBigLies.pdf].

Lock-in-forsterkere er grunnleggende for sonar, radar, lidar og mange andre typer sensing, og gode koster vanligvis rundt $ 10 000 til $ 50 000, avhengig av spesifikasjoner osv.

S. Mann, Stanford University, Institutt for elektroteknikk, 2017.

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

Trinn 1: Skaff komponentene

WearTech wearable computing studentklubb ved University of Toronto har sjenerøst donert et delesett til hver student som er påmeldt ECE516.

Du kan bli med i WearTech og få et delesett, eller alternativt kjøpe delene fra Digikey.

Stykklister:

• Signalgenerator (som du fremdeles vil ha fra Lab 1, og i utgangspunktet trenger du ikke den kompliserte signalgeneratoren, dvs. for den første delen av denne laben vil en passende ekteverdiert signalgenerator gjøre);
• LM567 eller NE567 tonedekoder (8-pinners chip);
• R_T = toppmotstand for referanseinngangsspenningsdeler: ca. 5340 ohm;
• R_B = bunnmotstand for referanseinngangsspenningsdeler: ca. 4660 ohm;
• R_L = lastmotstand for utgang (Pin 3): ca. 9212 ohm;
• De tre kondensatorene (koblingskondensatorer for referanse- og signalinngang, samt lavpassfilterkondensator på utgangen);
• Valgfrie brytere;
• Utgangsforsterker som TL974 (du kan også bruke en tilstrekkelig sensitiv lydforsterker eller hodetelefonforsterker med tilstrekkelig høy inngangsimpedans for ikke å overbelaste utgangsfilterkondensatoren);
• Andre diverse komponenter;
• Brødbrett eller annet kretskort for montering av komponentene.

I tillegg, for å gjøre noe nyttig med lock-in-forsterkeren, vil du få:

• Ultralydtransdusere (mengde to);
• Lydhodesett eller høyttalersystem;
• Datasystem eller prosessor eller mikrokontroller (fra Lab 1) for maskinlæringsdelen.

R_T, R._B, og R._L er relativt kritiske, dvs. verdier som vi har valgt nøye gjennom eksperimentering.

Trinn 2: Koble sammen komponentene

Koble komponentene i henhold til diagrammet som er vist.

Diagrammet er en fin blanding mellom et skjematisk diagram og et koblingsskjema, dvs. det viser kretsoppsettet samt hvordan kretsen er koblet til.

Måten 567 -tonedekoderen brukes på, har av noen blitt sett på som en kreativ avvik fra normal konvensjonell bruk. Normalt er Pin 8 utgangspinnen, men vi bruker det ikke i det hele tatt. Normalt registrerer enheten en tone og slår på et lys eller et annet element når tonen oppdages.

Her bruker vi det på en måte som er helt annerledes enn måten den var tenkt brukt på.

I stedet tar vi utgangen på Pin 1, som er utgangen fra en "fasedetektor". Vi utnytter det faktum at en "fasedetektor" ganske enkelt er en multiplikator.

Pin 6 brukes også vanligvis som en timingkondensatorforbindelse.

I stedet bruker vi kreativt Pin 6 som referanseinngang for å bruke 567-brikken som en lock-in-forsterker. Dette gir oss tilgang til multiplikatoren ved en av inngangene.

For å få maksimal følsomhet for referanseinnganger, fant vi ut at hvis vi forspenner denne pinnen til 46,6% av forsyningsskinnen og kapasitivt kobler til den, får vi de beste resultatene. Du kan også prøve å mate referansesignalet direkte til det, som indikert av bryteren (du kan bare bruke en startkabel på brødbrettet i stedet for bryteren).

Den eneste inngangs-/utgangspinnen vi bruker konvensjonelt (dvs. måten den var ment å bli brukt på) er Pin 3 som skal brukes som input, som vi faktisk bruker som input!

Trinn 3: Bruk Lock-in-forsterkeren til god bruk: Visjonshjelp for blinde

Vi ønsker å bruke lock-in-forsterkeren til å lage et synshjelpemiddel (se hjelpemiddel) for blinde.

Tanken her er at vi bruker den til sonar, for å lage et Doppler sonar sensing system.

Selv om du kan kjøpe en sonarsensor som et Arduino -vedlegg, velger vi å bygge systemet selv fra de første prinsippene i denne instruksjonsboken av følgende årsaker:

1. Studentene vil lære det grunnleggende når de bygger ting selv;
2. Dette gir deg direkte tilgang til råsignalene for videre forskning og utvikling;
3. Systemet er mye mer responsivt og øyeblikkelig, sammenlignet med ferdigpakkede systemer som bare rapporterer samlet informasjon med ganske mye forsinkelse (latens).

Monter de to ultralydtransduserne på et headset (hodetelefoner), vendt fremover. Vi liker å sette dem på hver side slik at hodet beskytter senderen mot direkte signal fra mottakeren.

Koble dem til lock-in-forsterkeren i henhold til diagrammet.

Koble en utgang fra forsterkeren til headsettet. Hodesettet av typen "Extra Bass" fungerer best, siden frekvensresponsen strekker seg helt til de laveste frekvensene.

Nå vil du kunne høre objekter i rommet og konstruere et mentalt visuelt kart over rommets objekter i bevegelse.

Trinn 4: Maskin-maskinlæring

"Fader til AI", Marvin Minsky (han oppfant hele feltet maskinlæring), sammen med Ray Kurzweil (direktør for ingeniørfag på Google), og jeg selv, skrev et papir i IEEE ISTAS 2013 (Minsky, Kurzweil, Mann, " Society of Intelligent Veillance ", 2013) om en ny type maskinlæring, kalt Humanistisk intelligens.

Dette stammer fra maskinlæring på bærbare teknologier, dvs. "HuMachine Learning", der sensorer blir en ekte forlengelse av sinn og kropp.

Prøv å ta Doppler -ekkoloddet tilbake og levere dem til et datasystems analoge inngang, og kjør litt maskinlæring på disse dataene.

Dette vil ta oss et skritt nærmere Simon Haykins visjon om et radar- eller sonarsystem som er i stand til kognisjon.

Vurder å bruke det neurale nettverket LEM (Logon Expectation Maximization).

Se

Her er noen ekstra artikler om maskinlæring og chirplet -transform:

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…

Trinn 5: Andre varianter: Hjertemonitor

Dødsårsaken nummer 1 er hjertesykdom, og vi kan lage et bærbart system som hjelper til med å løse dette. Bruk to hydrofoner eller geofoner for å "se" inn i ditt eget hjerte. Den samme teknologien som hjelper de blinde "se" kan nå snus innover for å se inn i din egen kropp.

En slik hjertemonitor, kombinert med tradisjonell EKG og utovervendt video for kontekst, gir deg en bærbar kontekstbevisst hjertemonitor for personlig helse og sikkerhet.

Maskinlæring kan hjelpe til med å forutsi problemer før de oppstår.

Trinn 6: Andre varianter: Sykkelsikkerhetssystem

En annen applikasjon er et ryggesynssystem for en sykkel. Plasser svingerne vendt bakover på en sykkelhjelm.

Her ønsker vi å ignorere rot og generelt alt som beveger seg bort fra deg, men bare "se" at ting vinner på deg.

For dette formålet vil du bruke et komplekst verdsatt ekkoloddsystem, som angitt i koblingsskjemaet ovenfor.

Mat utgangene (ekte og imaginære) inn i en 2-kanals AtoD (analog til digital) omformer og beregne Fourier-transformasjonen, og vurder deretter bare de positive frekvensene. Når det er sterke positive frekvenskomponenter, er det noe som vinner på deg. Dette kan aktivere en forstørrelse av feedet på bakre kamera for å henvise oppmerksomheten til objekter bak deg som vinner på deg.

For bedre resultater, beregne chirplet -tranformen. Enda bedre: bruk Adaptive Chirplet Transform (ACT) og bruk LEM nevrale nettverk.

Se kapittel 2 i læreboken "Intelligent Image Processing", John Wiley and Sons, 2001.

Ytterligere referanser:

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…

Trinn 7: Andre varianter: Binaural Seeing Aid for the Blind

Bruk den ovennevnte komplekse verdifulle lock-in-forsterkeren for å gi stereoskopisk lyd, med de virkelige og imaginære utgangene til de to stereokanalene for lyd.

På denne måten kan du høre den komplekse naturen til verden rundt deg, siden menneskelig hørsel er veldig tilpasset små faseendringer, og er denne veldig dyktig til å lære å forstå de subtile endringene mellom in-fase og kvadraturkanaler for Doppler-retur.