简介:无线数据传输已广泛地运用在工业数据采集系统、安全防火系统、无线遥控系统、生物信号采集、机器人控制、数据通信、数字音频、数字图像传输等领域中。人类已经步人了信息时代,无线控制将会占有越来越重要的地位,它的广泛应用将会给我们的生活和工作带来方便。本文主要研究了无线收发系统与信号采集电路相结合,以完成对无人区域的信息采集,它将会对这些区域的研究作出重要的贡献。它主要由发射电路和接收电路组成。发射电路由传感器,模/数转换电路,编码电路,发射模块组成;接收电路由接收模块,解码电路,显示电路组成。
简介:以AT89S52单片机为核心控制单元、以NRF24L01射频收发芯片为无线信号的发送和接收器件.分别设计了1个发射器和3个接收器,实现了从单一发送端到多个接收端之间的信息传输。
简介:摘要:人类活动识别(HAR)是许多应用中的一项重要任务, 例如智能家居, 运动分析, 医疗保健服务等。涉及计算机视觉和惯性传感器的人类活动识别的流 行模式在解决 HAR 的文献中, 但是, 它们在不同的照明, 背景, 杂乱, 突兀性和 其他因素方面面临严重的限制。近年来, 基于 WiFi 信道状态信息(CSI) 的活动 识别因其易于部署和成本效益等诸多优势而发展势头迅猛。这项工作提出了 CSITime,一种改进的 InceptionTime 网络架构,一种基于 CSI 的人类活动识别 的通用架构。我们将 CSI 活动识别视为一个多变量时间序列问题。 CSITime 的方 法论有三个方面。首先, 我们使用两种标签混合策略预处理 CSI 信号, 然后进行 数据增强, 以增强神经网络的学习。其次, 在 CSITime 的基本块中, 来自多个卷 积内核的特征被连接起来并通过一个自注意层,然后是一个具有 Mish 激活的全 连接层。 CSITime 网络由六个这样的块组成, 然后是全局平均池化层和最终的全 连接层, 用于最终分类。第三, 在神经网络的训练中, 我们没有采用提前停止等 一般的训练程序, 而是使用单周期策略和余弦退火来监控学习率。所提出的模型 已经在公开可用的基准数据集、 ARIL、StanWiFi 和 SignFi 数据集上进行了测 试。所提出的CSITime在ARIL、StanWiFi 和 SignFi 数据集上分别实现了98.20%、 98%和 95.42%的准确率,用于基于 WiFi 的活动识别。这比 ARIL,StanWiFi 和 SignFi 数据集的最新精度分别提高了 3.3%,0.67%和 0.82%。在 SignFi 数据集 的实验室 5 用户场景中,该数据集具有来自不同分布的训练和测试数据,我们 的模型实现的准确率比最先进的模型高 2.17%,这表明我们的模型具有相对稳健
简介:摘要无线通信网摆脱了密密麻麻的连线制约,这是它的一个重要优势。它是由微小的传感器、微控制单元和无线通信模块通过组网形成的无线网络,利用数据处理单元来检测感知到的信息并经过有效处理后发送给对方。无线收发电路系统是无线通信网络的基本组成部分,其在不同应用中有不同的设计,但基本原则一致,都是尽可能采用低功耗的器件和尽可能使用节省的信号处理。其中核心处理器应当采用功耗相对较低的电路。无线通信模块负责两点之间的无线通信,是整个结构中最耗能的部分,无线通信模块可配合核心处理器根据不同功能切换不同工作模式,从而降低功耗。所以,对低功耗无线通信模块的选取与编程控制是一个非常值得注意的方向.