陀螺仪传感器:如何评价项目:通过陀螺仪传感器算法,从声波振动中提取语音?

2021/10/31 13:55 · 传感器知识资讯 ·  · 陀螺仪传感器:如何评价项目:通过陀螺仪传感器算法,从声波振动中提取语音?已关闭评论
摘要:

陀螺仪传感器:如何评价项目:通过陀螺仪传感器算法,从声波振动中提取语音?可行性如何,如果可行,那么会遇到哪些法律问题?谢邀,你问对人了,因为这玩意我真的做过。这是我的结论:理论上是可行的,而且6年前就有人做出来了我复现的时候发现有各种困难最后我得到了很差的效果,基本不能用1.前人的研究成果2014年,斯坦福大学安全研究所,在国际信息安全领域的顶级会议——USENIXSecurity[1]上,发

陀螺仪传感器:如何评价项目:通过陀螺仪传感器算法,从声波振动中提取语音?

可行性如何,如果可行,那么会遇到哪些法律问题?
谢邀,你问对人了,因为这玩意我真的做过。
这是我的结论:
理论上是可行的,而且6年前就有人做出来了我复现的时候发现有各种困难最后我得到了很差的效果,基本不能用1. 前人的研究成果
2014年,斯坦福大学安全研究所,在国际信息安全领域的顶级会议——USENIX Security[1]上,发表了一篇论文[2],该论文的结论如下:
我们证明,在现代智能手机上发现的MEMS陀螺仪对测量手机附近的声学信号足够敏感。产生的信号只包含非常低频的信息(< 200hz)。然而,我们表明,使用信号处理和机器学习,这些信息足以识别说话者的信息,甚至解析语音。由于iOS和Android不需要特殊权限来访问陀螺仪,我们的结果表明,应用程序和活跃的网页内容无法访问麦克风,但仍然可以窃听附近的语音 看起来很恐怖的样子,但实际上结果很蠢 这个研究团队找了5个男生5个女生,在手机前说‘oh、zero、one、two、three……nine’总共11种单词。然后把传感器的录入结果做了简单的滤波(事实证明这一步很重要)。然后分别做了两个分类问题: 分类说话者的性别分类说话者说出的是哪个单词 所以,即使是比较复杂的问题二,这个方法也只能判断十一个单词…… 而且准确率的话……判断性别的最高准确率是82%,判断单词的准确率则在10%~60%之间徘徊。 其中60%的正确率需要以下两个苛刻的条件 这个词必须是同一个人说的有多台设备同时记录了这个词 所以,这个单词分类的正确率实际上很多时候只比瞎猜好一点。 不过,当时采用的分类模型都是比较简单的机器学习方法,比如支持向量机和高斯混合模型之类的,我就在想,如果我用现在的深度学习方法可以不可以呢? 2. 于是我复现了一下…… 别问我为啥做CV的要去玩儿这个,我也挺好奇的。 实现过程和信号的图片在我基友的手上,我先大概描述一下这个过程 我和基友把自己关在了我实验室的一个小会议室里,然后掏出自己的手机,把调取/截取陀螺仪和给电脑通信用的APP(基友写的)打开。 然后我们开始对着一个手机乱嚎……两个张嘴闭眼男激情输出,场面十分激烈.jpg 真的十分激烈 然后我发现这陀螺仪啥都没录进去……做语谱图之后得到的是一堆杂波,唯一有信号的时候是动作过于激烈拍到了桌子,桌子的震动带动了手机的陀螺仪。 所以,陀螺仪需要比较强烈的震动 ok,所以我们就开始想这么强烈的震动该从来呢? 我们发现了一个比较神奇(chun)的办法,拿来了一个Ipad,把要录的声音先拿Ipad录好。 然后把手机放Ipad喇叭旁边(其实直接放Ipad上效果更好),然后Ipad开最大声音外放…… 看到中间那个频谱图的黄线了吗,至少还是有点东西的233 就这样Ipad开始在下面震动,震得上面手机跟着一起动。于是我们终于整好了第一波数据。(顺便挨了师兄一顿打) 之后呢,我们发现这个震动导致的信号幅度很小,大概0.002左右的振幅,平常我们拿手机或者计步的信号振幅少说也有0.1,也就是想要信号的50倍。还好这种振幅很大的信号频率很低,所以一个低通滤波器可以干掉(所以我说前面论文里提到的信号处理很重要) 之后,我开始对传感器的信号做短时傅里叶变换,之后得到了长这样的(精神污染)二维语谱图 想到了沙耶之歌 其实这上面几张图已经很好了,因为我和基友最早不知道语谱图这种是要取分贝的,所以画出来就是一片漆黑上的几个红点233,最后我们在友好交♂流一下之后,确定了结果要取对数才能画出上图。 然后为啥上面颜色那么鬼畜呢,因为这是个传感器有x,y,z三个轴,只取一个轴的话结果只有一维,所以实际上上面是个灰度图,只是我把白色设置成红色了而已。 然后我试着合并三轴的数据,把x,y,z轴作为图片的红绿蓝三原色的亮度值,得到了下图所示的彩色语谱(马赛克)图 还是很精神污染的样子呢…… 之后我用CNN去做对这些马赛克做了分类,得到的训练曲线如下 直接从和基友的聊天界面里截图来了233 我说一下是什么意思,还是三轴的数据,黑线是在训练CNN用到的数据集上的准确率,红线是训练时没有用到的测试数据集的准确率。 可以看到,测试准确率稳定在40%上下,最高在60%左右,这与原来论文报告的最高效果差不多。 然而,我们对分类采用的是最严苛的要求,同等要求下原始的分类准确率只有10%多一些。 所以说,我们的结果至少也是比论文报告的好一些的(挺胸) 不过中间涉及到了很多Trick,引入了我在其他论文里看到的有意思的方法,碍于时间关系就写到这吧,毕竟写那么认真也没人看的样子。 3. 不成熟的结论 我觉得这玩意应该是发不出论文,所以也没继续深挖了。但我可以在这给出我觉得这玩意不值得深挖的理由 实际上,即使手机只是用来实时监测陀螺仪并通信,也有巨大的耗电量。因此这种功能将会带来极大的资源损耗,并很容易引起用户警觉。为了录制与斯坦福研究团队相同质量的信号,我们发现需要用极其苛刻且几乎不可能在现实中出现的情况(即把手机放音响/Ipad上)仅仅是单词分类任务,模型的错误率都高到不能用,这说明提取语音至少目前是不现实的最后,音频的采样率最低也有8000Hz,而陀螺仪的采样率最高只有300Hz不到,几十倍的数据质量差距是无法用算法弥补的。深度学习任务中,数据决定了任务结果的上界,而学习算法本身只能用于逼近这个上界 先说结论,效果会很差,这是一个Bad idea 1.手机质量较大,相当于低通滤波器,过滤掉了较高频率的人声 2.无论是话筒还是陀螺仪都是离散采样的,一般的话筒采样频率是3khz,而手机上的陀螺仪最高采样频率也就100hz,所以还有信号的混叠。 你的手机里的imu和手机本体的质量非常大(相比于麦克风里的振膜而言),题主想用陀螺仪测量人的声音,就需要把陀螺仪和手机看成一个测量系统,而测量系统惯性环节一般越小越好,如果赞多的话我展开讲一下。 这是外行骗外行的吧。 语音的能量主要集中在300 Hz到3400 Hz之间,用200 Hz以下的信号怎么解析语音?突破了采样定理了? 另一方面,想要语音去激励陀螺仪,需要很大的声能量才行,估计要把嘴巴对着手机发狮吼功才行。 以上。 一个认为分类器可以重建世界上所有信号的项目。应该是CS的人在完全不了解也不愿了解物理世界信号采集原理的情况下拍脑袋想出来的。除了其他答案里的采样频率上限问题,了解下MEMS 陀螺仪的工作原理,你就知道用陀螺仪测机械振动波有多不靠谱了。 这个问题我必须回答一下,因为在知乎,没人比我更懂mems陀螺。。。 先说结论,有可能能测到,但是效果一定很差。这要从mems陀螺的基本工作原理说起,看下面的图,mems陀螺又称作谐振式陀螺,其机械振动的谐振频率普遍在1-10 kHz之间,外部振动如果不和它的谐振频率重合,理论上激起的振幅是微乎其微的。经过百度百科,人说话的声音频率大致在50-200Hz,是和mems陀螺的谐振频率相差很远的。 这也是mems陀螺的一个设计原则,将谐振频率尽量拉的高一点,避开和声音信号的混叠,从而影响敏感轴的角速率测量。 那么为什么实验验证还能听到一定人声呢?应该感应到的是通过声音高次谐波,或者声音通过有限的非线性作用发生了混频,从而和陀螺的谐振频率重合。这个影响y是相当有限的。 我再简单说一下mems陀螺的基本原理。下面的两张图都是我自己做的。 陀螺是分为两个正交的谐振子的,一个x方向被人为施加的力FxAsin(wt),将其激振在谐振频率上。当z轴有旋转\\Omega时,y上的动力学公式如右下角的公式所示。cos(wt)就好像是\\Omega的载波px信号,而\\Omega是幅度调制s在cos(wt)之上的。 y轴上出现的这个弱信号会经过前端放大,然后进入由混频器和低通滤波器组成的相干解调装置。经过低通滤波之后,在cos(wt)附近的信号会被转移到基带,而这个低通滤波的频段不超过100Hz。这也是为什么好几个答主说mems陀螺的输出速率只有一秒钟几百个点,因为再高的点数也没有什么意义了。 所以这个事情是一目了然的,mems陀螺本身设计就是要避开声音信号的,通过不理想因素测到的声音信号也很有限,再通过相干解调,又会再损失很多,我觉得大家不必对此问题担忧。 延申阅读: 李崇:从傅科摆到谐振式陀螺仪李崇:锁相环(PLL)在振荡器中的应用-准备篇

陀螺仪传感器:爱普生陀螺仪传感器/惯性导航策略单元/姿态传感器模组

GGPM01与GGPM02陀螺仪模组的区别

GGPM01A/GGPM01U陀螺仪模块基于爱普生QMEMS技术的完全独立的数字陀螺仪,为扫地机器人提供了一个低成本但又高精度的传感解决方案,以其超低漂移、高分辨率和精度、低功耗、小尺寸、高可靠性成为清洁机器人机械或光学陀螺仪理想的替代品,可广泛应用于清洁机器人制导和控制系统。
两款陀螺仪模块具有高度紧凑的数字串行通信接口。采用QMEMS传感器产生技术赋予的低成本和高可靠性特性。利用偏差和尺度因子误差估计算法最大限度地减少由于温度变化的偏置漂移和角度误差。
GGPM01A/U陀螺仪模块具有10Hz带宽和精确测量角速率可达±300°/秒。默认输出是角速度和航向角。GGPM01提供了低成本但非常准确和扫地机器人应用的最佳解决方案。
两款陀螺仪模组的主要区别就是接口支持, 前者的仅支持串口,后者同时支持IIC和串口两种接口方式。
GGPM01U价格目前零售为145元/只,GGPM01A陀螺仪模块价格为138元/只。
主要用途:清扫机器人/扫地机器人/清洁机器人的路径导航和角速度检测。

GGPM61六轴陀螺仪模组芯片接口是串口还是并口

爱普生GGPM61六轴陀螺仪模组是一款新推出的专用于服务机器人运动传感器芯片,作为诸如AGV智能搬运机器人、智能割草机器人、自动驾驶汽车等服务类移动机器人的高精度偏航角陀螺仪导航模块,实现稳定的 姿态感知控制。 EPSON的 GGPM61和此前GGPM01不同,内部集

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GGPM61高精度姿态传感器GGPM61智能割草机器人

GGPM61惯性导航模组是爱普生高精度姿态传感器代理商-南山电子当前主推的一款智能割草机器人用惯性导航模组,是一种机器人六轴姿态检测模块。GGPM01内部内置了一款高性价比的六轴惯性测量略单元(IMU),通过内部算法实现各类服务机器人、智能割草机器人、无

陀螺仪芯片

压控晶振(VCXO/VCSO)标准频率值表

产品代号 型号 额定频率 [MHz] 频率稳定度/工作温度 [x10-6] 频率控制范围 [x10-6] 电源电压 标准包装 尾码 Q3614CE VG-4231CE 27MHz C:30/ -20C to +70C S:140 C:3.3V 2000 pcs/ 盘 CSC-M Q3614CA VG-4231CA 27MHz G:50/ -40C to +85C R:13

标准频率值

工业自动化领域爱普生晶振选购导航

无线通信 Block Function Epson Products Function Category Model Description 1 Description 2 A Transceiver Ref. Clock Crystal Unit FA-20H FA-128 FA-118T 16.0MHz, 20MHz, 26.0MHz, 37.4MHz, 38.4MHz, 40.0MHz, 48.0MHz Crystal unit for WiFi, BT A

选型与应用

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陀螺仪传感器
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陀螺仪传感器是一个简单易用的基于自由空间移动和手势的定位的控制系统,它原本是运用到直升机模型上,现已被广泛运用于手机等移动便携设备。
中文名
陀螺仪传感器
外文名
Gyroscope Sensor
概 述
空间移动和手势的定位
原 理
旋转轴所指方向不受外力影响
基本部件
陀螺转子内外框架附件
电子类别分类
二、三自由度陀螺仪之分
作 用
确定运动物体的方向
物理原理分类
惯性导航仪器
目录
1
概述
2
原理
3
基本部件
4
传感器分类
5
发展方向
6
特性
7
应用
陀螺仪传感器概述
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对于不熟悉这类产品的人来说,陀螺仪传感器是一个简单易用的基于自由空间移动和手势的定位和控制系统。在假想的平面上挥动鼠标,屏幕上的光标就会跟着移动,并可以绕着链接画圈和点击按键。当你正在演讲或离开桌子时,这些操作都能够很方便地实现。 陀螺仪传感器原本是运用到直升机模型上的,已经被广泛运用于手机这类移动便携设备上(IPHONE的三轴陀螺仪技术)。
陀螺仪传感器原理
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陀螺仪的原理就是,一个旋转物体的旋转轴所指的方向在不受外力影响时,是不会改变的。人们根据这个道理,用它来保持方向。然后用多种方法读取轴所指示的方向,并自动将数据信号传给控制系统。我们骑自行车其实也是利用了这个原理。轮子转得越快越不容易倒,因为车轴有一股保持水平的力量。现代陀螺仪可以精确地确定运动物体的方位的仪器,它在现代航空,航海,航天和国防工业中广泛使用的一种惯性导航仪器。传统的惯性陀螺仪主要部分有机械式的陀螺仪,而机械式的陀螺仪对工艺结构的要求很高。70年代提出了现代光纤陀螺仪的基本设想,到八十年代以后,光纤陀螺仪就得到了非常迅速的发展,激光谐振陀螺仪也有了很大的发展。光纤陀螺仪具有结构紧凑,灵敏度高,工作可靠。光纤陀螺仪在很多的领域已经完全取代了机械式的传统的陀螺仪,成为现代导航仪器中的关键部件。光纤陀螺仪同时发展的除了环式激光陀螺仪外。
陀螺仪传感器基本部件
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从力学的观点近似的分析陀螺的运动时,可以把它看成是一个刚体,刚体上有一个方向支点,而陀螺可以绕着这个支点作三个自由度的转动,所以陀螺的运动是属于刚体绕一个定点的转动运动。更确切地说,一个绕对称轴高速旋转的飞轮转子叫陀螺。将陀螺安装在框架装置上,使陀螺的自转轴有角转动的自由度,这种装置的总体叫做陀螺仪。陀螺仪的基本部件有:(1)陀螺转子(常采用同步电机、磁滞电机、三相交流电机等拖动方法来使陀螺转子绕自转轴高速旋转,并见其转速近似为常值);(2)内、外框架(或称内、外环,它是使陀螺自转轴获得所需角转动自由度的结构);(3)附件(是指力矩马达、信号传感器等)。
陀螺仪传感器传感器分类
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根据框架的数目和支承的形式以及附件的性质决定陀螺仪的类型有:(一)、二自由度陀螺仪(只有一个框架,使转子自转轴具有一个转动自由度)。根据二自由度陀螺仪中所使用的反作用力矩的性质,可以把这种陀螺仪分成三种类型:1、积分陀螺仪(它使用的反作用力矩是阻尼力矩);2、速率陀螺仪(它使用的反作力矩是弹性力矩);3、无约束陀螺(它仅有惯性反作用力矩);除了机、电框架式陀螺仪以外,还出现了某些新型陀螺仪,如静电式自由转子陀螺仪,挠性陀螺仪,激光陀螺仪等。(二)、三自由度陀螺仪(具有内、外两个框架,使转子自转轴具有两个转动自由度。在没有任何力矩装置时,它就是一个自由陀螺仪)。
陀螺仪传感器发展方向
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现代陀螺仪是一种能够精确地确定运动物体的方位的仪器,它是现代航空,航海,航天和国防工业中广泛使用的一种惯性导航仪器,它的发展对一个国家的工业,国防和其它高科技的发展具有十分重要的战略意义。传统的惯性陀螺仪主要是指机械式的陀螺仪,机械式的陀螺仪对工艺结构的要求很高,结构复杂,它的精度受到了很多方面的制约。自从上个世纪七十年代以来,现代陀螺仪的发展已经进入了一个全新的阶段。1976年科学家提出了现代光纤陀螺仪的基本设想,到八十年代以后,现代光纤陀螺仪就得到了非常迅速的发展,与此同时激光谐振陀螺仪也有了很大的发展。由于光纤陀螺仪具有结构紧凑,灵敏度高,工作可靠等等优点。和光纤陀螺仪同时发展的除了环式激光陀螺仪外,还有现代集成式的振动陀螺仪,集成式的振动陀螺仪具有更高的集成度,体积更小,也是现代陀螺仪的一个重要的发展方向。
陀螺仪传感器特性
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首先陀螺仪传感器最主要的特性是它的稳定性和进动性。我们可以从儿童玩的地陀螺中发现高速旋转的陀螺可以竖直不倒而保持与地面垂直,这就反映出陀螺运动时候的稳定性。研究陀螺仪运动特性的理论是绕定点运动刚体动力学的一个分支,它以物体的惯性为基础,研究旋转物体的动力学特性。可以说陀螺仪传感器是一个简单易用的基于自由空间移动和手势的定位和控制系统。
陀螺仪传感器应用
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1、国防工业陀螺仪传感器原本是运用到直升机模型上的,而它已经被广泛运用于手机这类移动便携设备上,不仅仅如此现代陀螺仪是一种能够精确地确定运动物体的方位的仪器,所以陀螺仪传感器是现代航空,航海,航天和国防工业应用中的必不可少的控制装置。陀螺仪传感器是法国的物理学家莱昂·傅科在研究地球自转时命名的,到如今一直是航空和航海上航行姿态及速率等最方便实用的参考仪表。
[1]
2、开门报警器陀螺仪传感器新的应用:测量开门的角度,当门被打开一个角度后,发出报警声,或者结合GPRS模块发送短信以提醒门被打开了。另外,陀螺仪传感器集成了加速度传感器的功能,当门被打开的瞬间,将产生一定的加速度值,陀螺仪传感器将会测量到这个加速度值,达到预设的门槛值后,将发出报警声,或者结合GPRS模块发送短信以提醒门被打开了。报警器内还可以集成雷达感应测量功能,只要有人进入房间内移动时就会被雷达测量到。双重保险提醒防盗,可靠性高,误报率低,非常适合重要场合的防盗报警。
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参考资料
1.

陀螺仪传感器应用于国防工业
.中国移动物联网[引用日期2013-01-04]
陀螺仪传感器:如何评价项目:通过陀螺仪传感器算法,从声波振动中提取语音?  第2张

陀螺仪传感器:陀螺仪位置传感器

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陀螺仪位置传感器是一个经过蚀刻的金属片,它由受驱动的中心点形成一个针对手指的复杂网络。
中文名
陀螺仪位置传感器
外 形
经过蚀刻的金属片
原 理
自由空间移动和手势的定位
核心功能
FreeSpace
目录
1
基本介绍
2
无漂移操作
陀螺仪位置传感器基本介绍
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语音
该传感器是一个经过蚀刻的金属片,它由受驱动的中心点形成一个针对手指的复杂网络。初看起来,它极像与45RPM黑胶唱片一起使用的旧固套,能够在标准的LP轴上旋转(我知道我有点过时了)。这个金属片被耦合到形成基本振荡的驱动线圈,而独立轮辐似乎是用于另一种更复杂的振荡模式的监测点。我就像可怜的大学新生一样对此一知半解,但是我能给出的最好解释是,轮幅的第二种振荡模式在金属片的最初振荡形成搜寻加速时就会受到影响。对于不熟悉这类产品的人来说,陀螺仪传感器是一个简单易用的基于自由空间移动和手势的定位和控制系统。在假象的平面上挥动鼠标,屏幕上的光标就会跟着移动,并可以绕着链接画圈和点击按键。当你正在演讲或离开桌子时,这些操作都能够很方便地实现。我不得不承认在一开始时遇到了一点小麻烦:因为我不能对两个按键同时操作,都准备要打支持服务电话了。不过随后我发现在为鼠标供电的AAA电池上的一张薄包装纸上清晰地印有使用说明。这有可能是设计疏漏或用户疏忽的缘故,不过解决了这个小问题后,剩下的操作就简单了。1GB闪存驱动器PC侧的小型USB收发器通过一条2.4GHz链路与鼠标进行通信,同时内置了1GB的NAND存储器。在待分析的部件中有一个Micron科技制造的MT29F8G08FABA1GBNAND封装,它在一个TSOP封装内堆叠了4个256MB的SLCNAND芯片,这对这个已经非常方便的小鼠标来说起到了锦上添花的作用。为了使存储器可以充当闪存驱动器使用,由Cypress的CY7CUSB控制器来处理USB和存储器接口。连接控制器和存储器的是Cypress的CYWUSB6953MCU,是它创建了与空中鼠标通信所需的一半2.4GHz无线链路。该鼠标由TI的混合信号MCUMSP430F1232控制,它内置了8KB和256KB的闪存以及256B的RAM。在TI的DC/DC升压转换器旁,还有一个Cypress的CYWUSB.4GHz直接序列扩频(DSSS)无线SoC,它创建了另一半2.4GHz无线链路。虽然Cypress的无线USB器件在芯片领域中总是能给人以深刻印象,但鼠标中还有另一个同样吸引人的器件,那就是Gyration公司生产的MG1104陀螺仪模块。Gyration公司由Movea公司控股,Movea是由法国汤姆森公司分拆出来的公司,至今汤姆森公司还拥有少量该公司的股份。MG1104与我期望在今天的硅MEMS加速计时代看到的传感器有很大的差别,它的个头特别大。其尺寸接近大块糖果的模块(边长约14mm),内有许多半导体材料,但只是对陀螺仪传感器本身起辅助作用。陀螺仪的运作基于科里奥利效应(Corioliseffect)的一些物理学基本原理。我很不愿意使用“基本原理”这个词,因为我很难理解陀螺仪的物理结构是如何应用这个原理的。关键点似乎是科里奥利效应能够从旋转速度和陀螺盘移动时的振荡中得出水平和垂直速度。该传感器是一个经过蚀刻的金属片,它由受驱动的中心点形成一个针对手指的复杂网络。初看起来,它极像与45rpm黑胶唱片一起使用的旧固套,能够在标准的LP轴上旋转(我知道我有点过时了)。这个金属片被耦合到形成基本振荡的驱动线圈,而独立轮辐似乎是用于另一种更复杂的振荡模式的监测点。我就像可怜的大学新生一样对此一知半解,但是我能给出的最好解释是,轮幅的第二种振荡模式在金属片的最初振荡形成搜寻加速时就会受到影响。也许实际工作原理与上述描述有些出入(衷心希望有读者来为我指正),但这种机械结构在结合某些信号处理时实际上是一个双轴加速的向量源。如此看来,Cadence为Gyration设计的这款定制IC同时控制了GYRC中的运放和ADC。Cadence的器件读取检测信号来获得加速数据,然后将它转换成模块可读的串行数字格式以进行运动控制。256B的EEPROM存储着用于模块的校准常数,可用来补偿任何制造性差异。
陀螺仪位置传感器无漂移操作
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语音
最后,很聪明的一个步骤,就是通过悬挂陀螺仪的一组振荡隔离线圈为陀螺模块提供4个信号/电源连接,从而消除漂移和感应定位误差。虽然该产品专为使用PowerPoint的演讲人而设计,基于手势的控制概念已经扩展到了许多其他领域,包括基于PC的电视遥控器。事实上,如果能令你花约100美元去购买兼容WindowsMedia的GY3101A型通用遥控器,Gyration公司会非常高兴。这个面向消费类应用的小玩意采用了基本的Gyrotransport技术。值得一提的是,该产品的FreeSpace核心功能专用的原始硅片面积比1GB的NAND存储器所需面积少了近6cm2。虽然Gyration产品的存储功能是为了提升吸引力的附加功能,但存储器的实际硅片面积有很大的值得商榷的余地。上述拆解分析只是表明,产品的强大功能往往来自相对较小的芯片,就像陀螺模块这种情况一样,产品的主要功能来自于与硅片没太大关系的部分。

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