Digitrode

Умные часы — популярные носимые устройства, которые делятся на две основные категории: спутники смартфонов и фитнес-трекеры.

Спутники смартфонов работают как расширение или мини-клон телефона владельца, подключаясь к нему по Bluetooth. Основные функции включают уведомления о почте, звонках и сообщениях, интеграцию с соцсетями, управление календарем, музыкой, мобильными платежами и голосовыми ассистентами. Хотя такие устройства могут предлагать базовые функции фитнес-трекинга, это не их основное предназначение.

Фитнес-трекеры ориентированы на мониторинг здоровья и физической активности. Они оснащены функциями измерения пульса, подсчета шагов, отслеживания сна, расчета сожженных калорий, записи тренировок и GPS-навигации. В некоторых моделях также могут присутствовать функции спутников смартфонов, но они вторичны.

Фитнес-трекеры работают на основе множества датчиков, которые встроены в устройство и постоянно собирают данные о здоровье и активности пользователя, передавая их в экосистему Интернета вещей (IoT).

В этой статье мы рассмотрим основные датчики, используемые в фитнес-часах.

Seeed Studio XIAO RP2040 – это компактная и мощная плата на основе микроконтроллера RP2040, разработанного Raspberry Pi Foundation. Микросхема RP2040 – это двухъядерный микроконтроллер, оптимизированный для маломощных приложений и предлагающий высокопроизводительные вычислительные возможности. XIAO RP2040 являет собой небольшую плату размером всего 20 мм x 17,5 мм, которая поддерживает ряд протоколов связи, включая UART, SPI, I2C и PWM, что делает ее идеальной для различных проектов, таких как робототехника, IoT и DIY-электроника. Она также имеет встроенные функции управления питанием, которые помогают снизить энергопотребление, что делает ее пригодной для приложений с питанием от батареи.

Плата XIAO RP2040 проста в использовании и поддерживает ряд языков программирования, включая C++, Python и MicroPython. Кроме того, она оснащена программируемым светодиодом RGB, который можно использовать для индикации состояния или других творческих целей. В целом, XIAO RP2040 – это универсальная и мощная плата разработки, которая предлагает ряд функций и возможностей в компактном и доступном корпусе. В этом материале мы покажем, как подключить его к популярному акселерометру MPU6050, чтобы начать получать показания акселерометра в среде MicroPython.

Пьезоэлектрические акселерометры обычно используются при испытаниях на вибрацию и удар. Эти устройства хорошо подходят для измерения высокочастотных сигналов ускорения, возникающих при гидравлических и пневматических возмущениях, импульсных (ударных) силах, вибрациях машин и оборудования, пиротехнических ударах и т. д.

В этой статье мы познакомимся с основой работы этих датчиков.

Для Arduino сегодня можно найти немало акселерометров на рынке, которые позволят измерять ускорение. Но сегодня мы познакомимся с еще одним – MMA7455, который также выпускается в составе специального модуля для удобной интеграции в экосистему Arduino.

Это недорогой модуль, который может измерять ускорение по трем осям. Кроме того, его можно использовать для измерения наклона объекта по двум осям путем определения направления силы тяжести Земли.

Акселерометры на основе МЭМС (микроэлектромеханические системы) помимо всего прочего необходимы для обнаружения неисправностей и предотвращения неожиданных сбоев или других дорогостоящих событий в работе промышленного оборудования. Как инженер, перед которым стоит задача выбора и установки оптимальных датчиков для систем диагностического обслуживания, существует множество критических параметров, которые требуют тщательного рассмотрения, прежде чем сделать свой выбор, но эти факторы можно легко упустить из виду. Здесь мы рассмотрим некоторые из наиболее важных критериев, которые следует учитывать при выборе.

В этом кратком руководстве вы узнаете, как легко подключить акселерометр MPU6050 к Raspberry Pi, чтобы начать получать данные с помощью кода на Python.

В рамках данного проекта мы рассмотрим процесс взаимодействия 3-осевого акселерометра ADXL345 с Raspberry Pi Pico с использованием кода MicroPython. Raspberry Pi Pico является экономичной и мощной микроконтроллерной, которая хорошо сочетается с ADXL345, цифровым акселерометром с высоким разрешением и низким энергопотреблением. Вместе эти компоненты можно использовать для разработки широкого спектра увлекательных проектов, таких как системы управления движением, датчики ориентации или даже креативные игровые контроллеры.

Фильтры нижних частот (ФНЧ) – это электронные фильтры, которые позволяют отфильтровывать высокочастотные данные и оставлять низкочастотные данные. Они могут быть полезны в приложениях, где вы не беспокоитесь о шуме и наблюдаете постоянные изменения в измерениях сигнала, которые согласуются во времени. ФНЧ могут быть очень мощным методом повышения эффективности в приложениях с более низкими частотами.

К счастью, в самой базовой форме фильтр нижних частот очень просто реализовать, и в данном примере мы покажем, как запрограммировать и настроить его с нуля на Python (точнее на MicroPython, например, для Raspberry Pi Pico) и продемонстрируем, как он работает.

Иногда хочется сделать что-то повседневно используемое своими руками. Таким примером может быть компьютерный манипулятор типа мышь, которую можно собрать на основе Arduino, кнопок и акселерометра MPU6050, который вместо шарика или светового луча будет отслеживать положение устройства.

Из данной статьи вы узнаете об усилителях заряда, которые используются для преобразования выходного заряда пьезоэлектрического датчика в полезный сигнал напряжения.