Answers for Sound and Vibration 3

Hope this help the students who study sound and vibration but don't have Chegg ID.

Questions
Answers



댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

아두이노 - 안드로이드 블루투스 연결 및 실시간 그래프 표현 (2)

이미지
자 그럼, 아두이노로부터 블루투스로 전송받은 센서값을 그래프로 표현해주는 안드로이드 어플로 할 수 있는 것이 무엇인지 생각해보자.   1. 실시간 그래프의 활용  그래프는 빠른 변화의 추이를 눈으로 확인하는 것에 도움이 된다. 특정 시점 전후를 직관적으로 표현해주기 때문이다. 2. 센서의 활용  센서를 활용하면 단순히 어떤 현상이 일어났음을 확인하는 것에 그치지 않고, 얼마나 일어났는지 확인할 수 있다. 또한 관찰자가 직접 보고 있지 않아도 된다.  3. 한계: 블루투스 사정거리 블루투스는 사정거리가 매우 짧다. 유선으로 연결하는 것보다는 길지만, 원격이라고 할 수 있을 정도는 아니다.  현재 장치의 특징과 한계를 종합해보면, 직접 보지 않고도 변화의 추이를 확인할 수 있으면서 사용자와 그렇게 멀지 않은 곳에 센서를 두고 모니터링하는 곳에 쓰이면 되겠다. 가장 먼저 생각할 수 있는 것은 수면 모니터링이었다. 위 영상에서 사용하는 것은 단순했다. 센서는 자이로스코프만을 사용하여 처음 시작 후 5분간 움직임이 없을 경우를 얕은 수면이라고 간주하였고 이후 움직임이 발생할 때마다 기록하는 방식이다. 잠자다가는 누구나 뒤척이지 않나 생각이 드는 것은 내가 잠버릇이 험하기 때문이지만, 그래도 너무 단순하다. 아 예쁘게 생겼네, 라는 것은 속마음이므로 어디 크게 말할 거리는 못된다. 이 영상에서는 호흡 측정, 자이로스코프, 심박 센서를 모두 사용한다. 근데 선이 많아도 너무 많다. 무선으로 정보를 모니터링 할 수 있으면 뭐하나, 정작 장치는 선 투성이인데. 게다가 호흡 측정은 몸통을 아예 선으로 옭아 매고는 숨쉴 때마다 선이 늘어나는 것을 활용했다. 필시 학교에서 어떤 프로젝트 숙제가 있었고 이걸 하기 위해 디립다 모든 센서들을 밀어넣은 결과물일 것이다. DIY 단계에서 사용하는 센서들이 실제 수면 분석에 도움이 되는지 불확실하므로, FitBit에서는 어떻게 수면 방식을 분석해주는지 확인해 보았다. 출처 : Fitbit 사이트(h...
자세한 내용 보기

40세, 친구네 소파에서 생활하던 무직 남성이 세운 기업, 크록스

이미지
린든 핸슨, 온화한 미소 뒤에는 무시무시했던 역경이 숨어있다..  사진 속의 남자 린든 핸슨. 막 40살이 된 2002년, 911 테러는 그의 직장마저도 앗아갔고, 아내는 아이들을 데리고 집을 나간 상태였다. 집도 없는 그는 친구네 소파에서 생활하고 있었고, 그를 안쓰럽게 생각하던 친구 스콧 (Scott Seamans)는 기분전환겸 서핑이라도 가자고 제안했다. Clog, 나무 재질로 된 신발  마침 캐나다의 Clog (나무로 된 신발) 제작 회사에서 일하던 스콧은 서핑에 신을만한 신발을 몇 켤레 가져왔는데, 기운이 다 빠져가던 린든 핸슨은 신발을 보고 말한다. "너무 구리다..." ​ "이봐, 그래도 너 물놀이 할 거 생각해서 가져온 거라고" 스콧의 성화에 못이겨 신발을 신어본 린든 핸슨과 함께 있던 친구 조지 베데커 (George Boedecker)는 이내 Clog의 매력에 빠져든다. 나무 재질이라 별로 냄새가 나는 것 같지도 않았고 물에 젖어도 별로 티가 나는 것 같지도 않았다. 신이난 두 친구는 스콧에게 말한다. "그래도 디자인이 너무 구리다..." ...
자세한 내용 보기

optical flow with opencv python 연습

이미지
기본적인 전제는 동영상이 한 프레임에서 다음 프레임으로 넘어갈 때 pixel intensity 가 빠르게 변하지 않는다는 것이다. 그렇기에 물론 지나치게 빠르게 이동하는 물체는 잡아내기 힘들다. 사실 지나칠 것까지도 없고 슝- 하는 정도기만 해도 못잡지만... 그러므로 기본 등식을 다음과 같이 쓸 수 있다. I(x, y, t) = I(x + dx, y + dy, t + dt)  시간에 따라 x, y 좌표가 살짝씩 움직여도 intensity 즉 명도에는 차이가 없다는 뜻이다. 우변을 테일러 전개로 풀어주면 다음과 같이 된다. I(x + dx, y + dy, t + dt) = I(x) + dx* dI/dx +I(y) + dy * dI/dy + I(z) + dt* dI/dt 그러면 좌변에서 소거해 줄 수 있고, 남는 식은 이것 뿐이다. dx* dI/dx + dy* dI/dy + dt* dI/dt = 0 좌변을 dt로 나누고 Intensity function I 의 dI/dx, dI/dy, dI/dt를 알아보기 쉽게 f_x, f_y, f_t로 바꿔주자(진작부터 f로 할걸...) dx/dt *f_x + dy/dt * f_y + f_t = 0 마지막으로 dx/dt, dy/dt를 u, v로 치환해주면 optical flow equation 완성! u*f_x + v*f_y + f_t = 0  여기서 f_x와 f_y는 한 프레임 내에서 이미지의 명도가 어떻게 변하는지 확인하면 구할 수 있는 변수이고, f_t 역시 프레임이 다음 프레임으로 넘어갈 때 명도가 어떻게 변하는지 확인하면 구할 수 있다. 그러므로 총 미지수는 u, v 로 두 개이다. u와 v는 x,y가 시간에 따라 어떻게 변하는지에 대한 변수이므로, '속도'라고 보면 되겠지?  어쨌든 변수는 두 개, 방정식은 하나이므로 식을 하나 더 만들어야 한다. 그건 Lucas Kanade Method를 사용해서 세워줄 수 있다. 3x3 행렬을 사용하여 픽셀의...
자세한 내용 보기