विषयसूची:
- चरण 1: हार्डवेयर: सर्किट डिजाइन
- चरण 2: हार्डवेयर: 3डी प्रिंटिंग
- चरण 3: हार्डवेयर: लेजर कटिंग
- चरण 4: सॉफ्टवेयर: डेटा संग्रह
- चरण 5: सॉफ्टवेयर: एकत्रित डेटा सेट का प्रशिक्षण
- चरण 6: सॉफ्टवेयर: कक्षाओं की भविष्यवाणी करना
वीडियो: EM पदचिन्हों का उपयोग करके रीयल-टाइम डिवाइस पहचान: 6 चरण
2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:19
इस उपकरण का उद्देश्य विभिन्न इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों को उनके EM संकेतों के अनुसार वर्गीकृत करना है। विभिन्न उपकरणों के लिए, उनके पास अलग-अलग EM सिग्नल हैं जो इसके द्वारा उत्सर्जित होते हैं। हमने कण फोटॉन किट का उपयोग करके इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की पहचान करने के लिए एक IoT समाधान विकसित किया है। हमारे पहनने योग्य उपकरण को कलाई पर पहना जा सकता है जिसमें OLED डिस्प्ले के साथ कण फोटॉन का कॉम्पैक्ट कनेक्शन होता है और किट में दिए गए पार्टिकल फोटॉन से एंटीना तक सर्किट कनेक्शन होता है।
इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों को नियंत्रित करने और उन्हें सभी ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर के साथ "स्मार्ट डिवाइस" बनाने के लिए इस डिवाइस को और एकीकृत किया जा सकता है, ताकि आप इसे नियंत्रित कर सकें, इस डिवाइस की क्षमता को संशोधित या सुधार भी कर सकें।
चरण 1: हार्डवेयर: सर्किट डिजाइन
अवयव: (कण निर्माता किट से)
आप विभिन्न ऑनलाइन वेबसाइटों से किट खरीद सकते हैं।
--अमेजन वेबसाइट
-- कण वेबसाइट
- एडफ्रूट वेबसाइट
- कण फोटॉन विकास बोर्ड
- रेसिस्टर्स x 3 -- 1 मेगाहोम
- 3-5V 0.96 "SPI सीरियल 128X64 OLED LCD डिस्प्ले
- एंटीना (ईएम रीडिंग/पदचिह्न प्राप्त करने के लिए)
चरण 2: हार्डवेयर: 3डी प्रिंटिंग
- हमने अपने कलाई बैंड डायल को 3D प्रिंटर का उपयोग करके डिज़ाइन किया है।
- 3D मॉडल को iPad Pro का उपयोग करके Shapr3D एप्लिकेशन में डिज़ाइन किया गया था।
- 3D मॉडल की stl फ़ाइल आयात की गई और Qidi सॉफ़्टवेयर में धकेल दी गई क्योंकि हम X-one-2 Qidi Tech प्रिंटर का उपयोग कर रहे थे।
- मॉडल को प्रिंट करने में 3D प्रिंटर को लगभग 30 मिनट का समय लगा।
- stl फ़ाइल से लिंक करें।
चरण 3: हार्डवेयर: लेजर कटिंग
- हमने Adobe Illustrator का उपयोग करके कलाई बैंड पैटर्न तैयार किया है।
- तब डिज़ाइन किए गए मॉडल को यूनिवर्सल लेजर मशीन में निर्यात किया गया था जहां हमने लकड़ी को एक लचीली कलाई बैंड में काट दिया था।
- svg फ़ाइल से लिंक करें।
चरण 4: सॉफ्टवेयर: डेटा संग्रह
-
फोटॉन का उपयोग करके, हर संभव उदाहरण के लिए 3 x 100 डेटा मान प्रकाशित करना।
- नोड सर्वर में फोटॉन से data.json में डेटा लिखना।
- नोड सर्वर से MATLAB में डेटा का विश्लेषण करना।
- MATLAB को भेजा गया डेटा 1 x 300 के रूप में होता है।
चरण 5: सॉफ्टवेयर: एकत्रित डेटा सेट का प्रशिक्षण
- 1 x 300 के भाग - MATLAB को फ़ीड करें। (प्रत्येक उपकरण के लिए 27 नमूने एकत्र किए गए) 27 x 300 डेटा एकत्र किया गया।
- डेटा में अतिरिक्त सुविधाएँ - (5 विशेषताएं) - माध्य, माध्यिका, मानक विचलन, तिरछापन, कर्टोसिस।
- MATLAB वर्गीकरण टूलबॉक्स में डेटा का प्रशिक्षण
- एक ही टूलबॉक्स में ऑफ़लाइन डेटा का परीक्षण (6 x 6)
चरण 6: सॉफ्टवेयर: कक्षाओं की भविष्यवाणी करना
भविष्यवाणी
फोटॉन का उपयोग करके लाइव डेटा प्राप्त करना।
कच्चे डेटा को नोड सर्वर पर भेजना। (डेटा.json फ़ाइल में सहेजा गया डेटा)
data.json फ़ाइल से डेटा पढ़ने और परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए MATLAB स्क्रिप्ट।
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