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아두이노 공기질 측정기를 만들기 전에, 미리 아두이노에 익숙해 져야겠다는 생각이 들었다.패키지로 온 여러 소자들을 뒤져보다 보니 이상하게 생긴 소자가 있길래 뭔가 하고 검색을 해보니 온도/습도를 측정해서 출력해주는 센서다. 검색을 해보니 HardCopyWorld라는 곳에 한글로 정리가 잘 되어있어서 참고 했다.같이 보면 좋을것 같다.http://www.hardcopyworld.com/ngine/aduino/index.php/archives/190 또, 물론 이 소자를 위한 아두이노 라이브러리가 존재한다.스케치 프로그램에서 Sketch –> Include Library –> Manage Library로 가서 DHT11을 검색하면, 이 소자를 구동시키기 위한 라이브러리를 쉽게 인스톨 할 수 있다.다른 사람이..

공기 측정 프로젝트를 위한 센서들을 주문했다.Gas sensor인 MQ-2와 MQ-135 각각은 NOx와 COx 등에 서로 다른 민감도를 가지길래 둘 다 샀다. 그리고 GP2Y... 어쩌고는 먼지 센서다.작은 사이즈로 아두이노에 붙일 수 있는 빵판과 Wifi to serial 모듈인 ESP8266도 주문했다.이 모든걸 사는데 드는 돈이 배송료까지 19.22불인데, 우리나라에선 센서 하나에 1만원 선이다. 전에도 이야기 했지만 게임이 안된다.배송되는데 10일 정도 걸릴것 같은데 좀 더 구체적인 구상을 좀 해봐야겠다.

아두이노를 사놓고 막연히 공부나 해봐야지 했다가, 갑자기 뭔가 삶에 의미있는걸 만들어봐야 겠다는 생각이 들었다.우리집은 빌라고 3층이다. 대부분 빌라가 그렇듯, 다른 빌라와 가깝게 붙어있다. 그리고 그 사이 공간은 항상 담배 피는 사람(이라 쓰고... 에휴 쌍욕이 나온다)이 있다.문제는 3층 밖에 안되다 보니 창문을 열어놓으면 담배연기가 그대로 집으로 들어온다. 예전에는 그냥 그런가보다 했는데, 이제는 우리 딸이 걱정된다.매번 가서 피지 말라고 할수도 없고, 환기를 위해서는 창문을 열어야 할 때도 있는데 항상 걱정이다.고심끝에 창문을 해체... 가 아니라 아두이노로 공기질 센서를 만들어서 알람을 주는 시스템을 만들어볼까 한다.(첨엔 담배연기를 감지해서 녹음된 쌍욕을 틀어주거나 비비탄을 발사하는걸 만들까 ..

SW를 주로 하다보면 문득문득 HW 없는 SW란 얼마나 무의미한가, 또는 그 반대의 경우를 생각하게 된다.자기개발을 위해서(라고 쓰고 재미를 위해서 ㅎㅎ) 아두이노를 시작했다. 근데 아두이노 자체보다는 아두이노 보드를 장만하는 과정에 대해서 좀 쓰고 싶어졌다.아두이노는 오픈소스 HW다. 즉 도면이 공개되어있고, 누구나 그 호환품을 만들 수 있다. 국내에서 아두이노 호환 보드는 대략 1만원~3만원 사이에 가격이 형성 되어 있는것 같다. (정품은 3만 이상이다)정품 아두이노에 빵판과 기타 소자를 포함한 스타터킷은 대략 8만원~10만원이 넘어간다.예를 들면 이렇다: https://www.eleparts.co.kr/EPXDHXVL혹시나 해서 알리익스프레스에서 검색을 해봤더니 호환보드에 풍성한 구성이 24.78불..

신호 분석, 필터 설계 등을 하다보면 다양한 Window Function등을 만나게 된다. Cosine, Raised Cosine, Hamming, Hanning, Blackman, Triangular, Gaussian 등등등 어떤 Window Function이 있는지는 위키피디아에 잘 정리되어 있으니 참고하자. (http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function) 그러면 도데체 이렇게 많은 윈도우를 왜 쓰는 것일까? 간단하게 1차원 데이터에 대해서 생각해보자. 우리가 가지고있는 데이터를 $*$ s(t) $*$라고 하자.그리고 Window Function을 $*$ w(t) $*$라고 하자. Window Function을 쓰는 방법은 크게 2가지가 있는것 같다. (같다 라고 ..

FIR Filter Design에는 여러가지가 있는데, 그 중에서 가장 직관적이고 간단한 방법이 Frequency Sampling 방식이다. 방법은 이렇다. 1. 원하는 형태의 주파수 도메인의 Magnitude Response $*$H(k)$*$를 만든다.2. 만들어진 주파수 도메인 데이터를 Inverse DFT해서 시간축 필터 $*$h(n)$*$을 생성한다. 말했듯히 매우 간단하고 직관적이다. 간단하게 Low-Pass Filter를 하나 만들어보자. Filter의 조건은 다음과 같다.- Filter의 Order는 $*$N$*$는 30으로 하자. 그러면 Filter의 Tap수 $*$L$*$은 30 + 1 = 31이다.- Cutoff 주파수 $*${ \omega }_{ c }$*$는 0.25 라고 하자. ..

http://en.wikipedia.org/wiki/Kaiser_window Window Function은 종류도 많고, 다양한 경우에 쓰인다. 특히 Apodization등에 써서 주파수 축에서 Side Lobe를 줄이는데 많이 사용 된다.가장 유명한 Window Function은 아마 Hamming, Hanning 등 일텐데, 이러한 Window Function들은 따로 파라미터가 없이 고정되어있는 형태이다.대신에 Kaiser Window는 파라미터로 윈도우의 형태를 조절할 수 있다. 특히 Window-Method Filter Design에서 유용하게 쓰이는데, 이 Kaiser Window를 적용하면, Transition Band나, Ripple등을 조절할 수 있기 때문이다. Kaiser Window는..

http://mathworld.wolfram.com/ModifiedBesselFunctionoftheFirstKind.html Modified Bessel Function of the First Kind는 다음과 같은 수식으로 정의 된다. $*$ { I }_{ n }(z)={ i }^{ -n }{ J }_{ n }(ix) $*$ 여기에서 $*${n}$*$이 실수 $*${v}$*$인 경우엔 아래와 같이 계산할 수 있다. $*${ I }_{ v }(z)={ \left( \cfrac { 1 }{ 2 } z \right) }^{ v }\sum _{ k=0 }^{ \infty }{ \frac { { \left( \cfrac { 1 }{ 2 } z \right) }^{ 2k } }{ k!\Gamma \left( v..

Multimodal Non-Rigid Motion Artifact Correction with Concurrent Ultrasound - Presented at ISMRM2012, Melbourne, Australia. n37jan@gmail.com

Multimodal Non-Rigid Motion Artifact Correction with Concurrent Ultrasound - Presented at ISMRM2012, Melbourne, Australia. n37jan@gmail.com