Во многих задачах, связанных с обработкой данных, возникает проблема нехватки памяти для их хранения.

Например, с датчика непрерывно поступают данные с частотой дискретизации F=1000 Гц, которые сохраняются в массиве. Однако, для анализа данных используется конечное временное окно наблюдения, например, T=10 секунд. Таким образом, при поступлении нового отсчета данных необходимы лишь последние N=T*F=10 000 значений.

Подобные задачи возникают при фильтрации сигналов, построении индикаторов для торговли на биржах, в нейронных сетях.

Эту статью пишу от имени некоего ИП. Все доказательства своего рассказа, мною получены из открытых источников в виде отчетов аудита и отчетов в ФНС.

Зарегистрировался ИП в 2020 году и с тех пор работаю наемным руководителем в различных компаниях.

Официально моя деятельность, связана с использованием вычислительной техники и информационных технологий, а также прочая; деятельность творческая, деятельность в области искусства и организации развлечений и ещё 2 вида деятельности.

Ну Вы полагаю, поняли, что я специалист широкого профиля.

В 2022 году мне предложили возглавить одно Акционерное общество, уставной капитал которого составил 200 тыс.рублей.

Род деятельности — разработка программного обеспечения.

В АО до настоящего времени никто не работает, кроме меня. Это подтверждает аудит.

Сравнительно давно написал на хабре несколько статей

Особенности создания программ в NODEMCU ESP8266 для «интернета вещей» / Хабр

Уменьшаем потребление ESP8266 при автономной работе с датчиками

Как уменьшить потребление wifi модулей в десять и более раз

о ESP8266 и способах уменьшения энергопотребления популярного модуля ESP12x.

За последнее время появилось много новых мало потребляющих модулей с протоколом BLE , но ESP8266 остается уникальным по простоте применения и низкой стоимости для реализации различных поделок IOT.

Обычно автономные устройства сбора данных и устройства сигнализации большее время находятся в состоянии сна.

В данной статье представлены некоторые результаты практической реализации высокоточного измерения сигнала ЭКГ и ФПГ.

Рассказываю как просто сделать функцию для воспроизведения  звука в различных форматах в скриптах Lua.

В данной статье изложу свою концепцию регистрации и обработки сигналов ЭКГ в носимых устройств для  решения задач обнаружения  опасных состояний сердечно-сосудистой системы человека.

  Далее рассмотрю кратко реальную точность измерения ЭКГ и свой вариант ее повышения, а также расскажу свой вариант накопления и передачи для обработки больших объемов данных в суточных (по Холтеру) регистраторах.

Физический уровень - это нижний уровень стека протоколов BLE, который определяет основные радиочастотные параметры связи BLE, включая частоту сигнала, схему модуляции и т.д.

Рабочая частота BLE составляет 2,4 ГГц. Он использует частотную модуляцию GFSK и использует механизм скачкообразной смены частоты для решения проблемы перегрузки канала.

Существует три схемы реализации для физического уровня BLE 5, а именно некодированный физический уровень со скоростью 1 Мb/s, некодированный физический уровень со скоростью 2 Мb/с и кодированный физический уровень со скоростью 1 Мb/s. Среди них некодированный физический уровень со скоростью 1 Mb/s совместим с физическим уровнем протокола серии BLE v4, в то время как два других физических уровня увеличивают скорость связи и расстояние связи соответственно.

В этой статье мы рассмотрим различные технологии беспроводного подключения и сравним их с точки зрения наиболее важных характеристик, применимых в случае коммерческих и промышленных приложений Интернета вещей.

Давайте обобщим то, что мы узнали, будучи путешественниками во времени 2022 года, изучающими современную технологию глубокого обучения 1989 года:

Прежде всего, за 33 года мало что изменилось на макроуровне. Мы все еще создаем дифференцируемые архитектуры нейронных сетей, состоящие из слоев нейронов, и оптимизируем их от начала до конца с помощью обратного распространения и стохастического градиентного спуска. Все выглядит удивительно знакомо, за исключением того, что оно меньше.

Предположим, что уроки этого упражнения остаются неизменными во времени. Что это говорит о глубоком обучении 2022 года? Что бы путешественник во времени из 2055 года подумал о производительности нынешних сетей?

Последние годы ознаменовались быстрым развитием кардиологии в области как диагностики, так и лечения сердечно‑сосудистых заболеваний.

При этом электрокардиография, как и прежде, остается простым, но важным методом исследования.

В первой части статьи приведен обзор коммерческих и экспериментальных разработок навигационных устройств для незрячих, а также сформулированы желаемые, общие требования к таким устройствам.

Основываясь на информации от незрячих людей и испытаниях собственных разработок, условно разделил устройства навигации на три группы:

Первая группа — устройства дальней навигации. Предназначены для определения положения человека и конечного пункта движения в масштабах страны, города, улицы, дома. В таких устройствах используется GPS, интернет, распознавание образов и их вербальное описание. Устройство передает человеку большой объем информации, что приводит к существенному запаздыванию реакции на эту информацию. Обычно таким устройством является смартфон и встроенный, либо внешний приемник GPS и программа, обеспечивающая вывод навигационной информации посредством синтеза речи.

В настоящее время подобные решения обеспечивают ошибку навигации примерно 10 метров. Если использовать двухчастотные приемники GPS или методы дополнительной обработки фазы сигналов, то погрешность позиционирования можно уменьшить до величин меньше одного метра. Стоимость высокоточных систем составляет сотни тысяч рублей. Кроме того, такие системы требуют наличие специальной инфраструктуры и специальных спутников в зоне видимости. Однако GPS навигаторы не работают внутри помещений. В итоге, навигация на основе GPS позволяет лишь ориентироваться глобально, но бесполезна для навигации внутри зданий и неспособна определить рельеф поверхности передвижения человека на улице.

Вторая группа устройств предназначена для определения направления движения в помещениях, на улицах и открытой местности, либо относительно окружающих человека предметов, с распознаванием относительной скорости и направления движения. Дальность действия таких систем составляет от единиц до нескольких десятков метров.

Третья группа устройств предназначена для определения безопасного маршрута движения человека, предотвращения столкновений, указания стороны обхода препятствий и контроля рельефа поверхности движения. Эти устройства фактически реализуют функции классической белой трости и дополняют ее новыми свойствами. Устройства этой группы должны обеспечить высокую скорость передачи информации человеку и не усложнять для него процесс движения.

Представляю свои экспериментальные разработки, которые относятся к третьей группе устройств.

В статье рассматриваются вопросы, касающиеся разработки устройство навигации для незрячих.   Материал представлен в двух частях. В первой части приведены технический обзор последних коммерческих и экспериментальных разработок. Во второй части речь пойдет уже о моих разработках.

По данным Международного агентства по профилактике слепоты, сегодня примерно 284 миллиона жителей Земли имеют те или иные нарушения зрения, около 39 миллионов из них полностью его лишены. 

Вот уже более пяти лет WiFi модули на основе SOC ESP8266(ESP8285) успешно используются в автономных устройствах для измерения различных параметров объектов и окружающей среды с передачей по WiFi полученных данных.

В заметке «Как уменьшить потребление wifi модулей в десять и более раз» рассказывал о некоторых способах уменьшения времени активности WiFI сеанса таких модулей, что позволяет существенно сократить потребление энергии во время передачи данных. При этом типовое время сеанса передачи короткого сообщения удается уменьшить с 1-4 секунд до 0.12-0.3 секунды.

Однако в устройствах с медленными датчиками или с большим их количеством существенно возрастает время получения информации от датчиков. В этом случае потребление энергии при опросе датчиков становится соизмеримым с затратами энергии на передачу данных по WiFi.

В то же время, если контролируемые датчиками параметры существенно не изменились, либо результаты измерений можно использовать автономно, то необходимость передачи данных по WiFi отпадает. Например, если измеряемая температура объекта осталась прежней, то передавать ее значение не обязательно, что позволяет экономить энергию на WiFi сеансе.

Более того, модуль измерения температуры на основе ESP8266 может периодически переключаться в режим глубокого сна, при котором ток потребления составляет менее 20 мкА. Просыпаясь, модуль читает показания датчика, сравнивает эти показания с предыдущими данными. Если показания изменились незначительно или находятся в допустимом интервале рабочих температур, то модуль вновь переключается в режим сна без сеанса связи.
Если показания датчика заметно изменились или вышли за пределы допустимого интервала, то модуль передает данные и / или сигнал тревоги по WiFi и переключается в режим глубокого сна.