Статьи

Измерение на Arduino, получение, сохранение в текстовый файл и визуализация данных в среде Lazarus

В данной статье рассмотрим решение задачи построения измерительной системы на Ардуино. Её задачами является: 1. Измерение аналогово (или цифрового) сигнала с датчика;  2. Отправка на персональный компьютер (ПК) в виде строки по интерфейсу USB;  3. Получение строки в программе Lazarus и выделение из него отправленного числа; 4. Визуализация полученных чисел в форме графика в зависимости от времени; 5. Сохранение в текстовый файл. Надо отметить, что в Интернет сложно найти комбинированную информацию по этой задаче!

Ввод, сохранение в бинарный файл и визуализация данных в среде Lazarus

В данной статье рассмотрим решение основных задач, встречаемых в практике при разработке прикладной программы. Для начала нужно ознакомиться с предыдущей статьей, связанной с сохранением данных в текстовый файл. Он удобен для совместимости с другими программами, но занимает слишком много места. Работа с бинарными файлами отличается скоростью обработки, малым размером файла, но требует знания четкой структуры этого файла. Есть отличия и в программных методах работы. Хранение оперативных данных будет осуществляться в динамическом массиве. Типовые задачи: 1. Ввести некие данные; 2. Визуализировать их в форме графика; 3. Сохранение в бинарный файл; 4. Загрузка созданного файла и использование этих данных; 5. Удаление некорректного значения.

Генерация и воспроизведение звука в среде Lazarus

В данной статье рассмотрим решение задачи создания генератора звука. Решаемые задачи: 1. Организация алгоритма изменения параметров звука; 2. Управление громкостью; 3. Вывод звука через аудио плату.

Ввод, сохранение в текстовый файл и визуализация данных в среде Lazarus

В данной статье рассмотрим решение основных задач, встречаемых в практике при разработке прикладной программы. Типовые задачи: 1. Ввести некие данные; 2. Посчитать период времени от начала измерений; 3. Визуализировать их в форме графика; 4. Сохранение в текстовый файл; 5. Загрузка созданного файла и использование этих данных.

Как начать работу с нейронными сетями на графической плате в Windows

Полная инструкция по установке связки Anaconda Python+Theano+TensorFlow GPU+Keras

Для работы с большими данными нужны серьезные вычислительные мощности и хорошим выходом является привлечение графических плат, имеющих большое число вычислительных ядер, работающих параллельно. Благодаря этому, такой мощный инструмент анализа данных, как нейронные сети может резко увеличивать скорость своего обучения.

Измеряем вибрации с использованием пьезоэлемента

Иногда требуется зарегистрировать виброакустические сигналы с крайне малой частотой от 0 Гц. Конечно существуют довольно дорогие специализированные датчики для этой цели, но можно приспособить дешевые пьезоизлучатели. Они используются для генерации звука (пищалок) в разных мобильных приборах. 

Система методов экспресс-оценки физического здоровья

Многие люди, активно занимающиеся спортом, подвергаются значительным и порой не контролируемым физическим нагрузкам. Контроль состояния здоровья либо отсутствует, либо ограничен малым количеством тестов. В то же время, известны большое количество функциональных тестов, позволяющих оценить параметры физического здоровья человека (PWC170, гарвардский степ-тест, тест Руфье, максимальное потребление кислорода, оценка вариабельности сердечного ритма и др.).

Внедрению регулярного комплексного контроля физического здоровья мешает несколько факторов:

Анализ электрокардиосигналов с использованием нейронных сетей

В данной статье рассматриваются вопросы целесообразности и особенностей применения нейронных сетей в автоматизированном определении патологических изменений электрокардиосигнала. Приводится описание одного из вариантов построения и обучения нейронной сети, применительно к бытовым системам контроля состояния сердечно-сосудистой системы человека.

Метод автоматического обнаружения и исключения артефактов при регистрации RR-интервалограмм

 Главной проблемой всех регистраторов сердечного ритма является невозможность автоматического выявления и устранения артефактов, вызванных импульсными помехами, недостаточным уровнем входного сигнала, временным ухудшением контакта электрода с кожей и т.п. Существующие аналоговые и цифровые фильтры ограничены информацией исходного сигнала.