ラジオ用のコンソール基板を作成

By 酔漢 - Last updated: 月曜日, 9月 18, 2017

3週間ほど前に発注したラジオのコンソール実験基板が先週届きました。同時に発注した部品も既に届いていますので、今日、組み立てました。

それにしても、昨日は涼しい一日でしたが、今日の暑さは何でしょうか。

「涼しくなったし電子工作やるぞ!」

と思った私が阿呆みたいです。

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割り込みを使う

By 酔漢 - Last updated: 水曜日, 9月 13, 2017

CubeMXを使ったスケルトンで、割り込みを使ってみました。

Nucleo F722ボードにはユーザーボタンがあり、これを押すたびにLED3が反転するようなプログラムです。ユーザーボタンで割り込みを発生させ、そのハンドラでLEDをトグルしました。

また、プログラムにはCubeMXで定義したシンボルを使ってみます。

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CubeMXでLチカ

By 酔漢 - Last updated: 日曜日, 9月 10, 2017

CubeMXに慣れるために、LEDチカチカを作ってみました。ホストOSはLinux、ターゲットはNucleo F722です。ビルドはSW4STM32を使います。

なお、CubeMXのオンラインマニュアルは非常に良く書かれています。一度通して読んだ方がいいでしょう。300ページも有りますが、1300ページ有るリファレンス・マニュアルを精読するよりも楽です。

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CubeMXはじめました

By 酔漢 - Last updated: 金曜日, 9月 8, 2017

STMicroelectronixは同社のARM CORTEX-M マイコンSTM32シリーズ用に、STM32CubeMXSW4STM32というソフトウェアをリリースしています。最近この2つのソフトウェアを触り始めました。

以下、メモ代わりにあれこれ書いておきます。

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OpenCV 3.3のDNNサンプルを動かす

By 酔漢 - Last updated: 水曜日, 8月 9, 2017

OpenCVの3.3をUbuntu 16.04 にインストールできたので、新しく公式サポートになったDNN ( Deep Neural Network )のデモをいくつか動かしてみました。

私の見たところでは、結構説明が雑なので「すぐさまスパっと動かしてプログラムを読んで理解できる」とはなっていませんでした。

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OpenCV 3.3 をUbuntu 16.04 にインストールする

By 酔漢 - Last updated: 土曜日, 8月 5, 2017

Open-CV 3.3がリリースされたので、早速Ubuntu 16.04 にインストールしてみました。

以前作ったインストールスクリプトを軽く修正するだけで十分です。

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Bluetooth対応ワットチェッカーが面白そう

By 酔漢 - Last updated: 日曜日, 7月 16, 2017

Amazonに面白い製品が出てきました。Bluetooth対応ワットチェッカーです。

ラトックシステム Bluetoothワットチェッカー REX-BTWATTCH1

ワットチェッカーは自宅でも使っていますが、コンセントというのは表示が読みにくい場所にあります。PCであれ、エアコンであれ、表示が大変読みにくいです。特に最近は眼が弱いので、まったく読めないです。

Bluetooth対応のこの製品はデータをスマホで受信できるため、数字が読みやすいという特徴があるのですが、データをスマホではなくスマホに蓄積することが出来ます。蓄積できるのは電力のみで、時間分解能は最も細かいときに1分。最大1500点となります。約1日ですね。

本体に蓄積しない場合はスマホから1秒ごとに電圧、電流、電力が測定できるようです。Bluetoothのプロファイルがシリアルで流れているデータがテキストなら、それこそはやりのIoTボードで電力以外のデータも好きな解像度で好きなだけ取得できます。

どんなプロファイルなんでしょうね。

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Google Cloud Platformの課金がおかしなことになっていた

By 酔漢 - Last updated: 土曜日, 7月 15, 2017

ちょっと前に使い始めたGoogle Cloud Platformの課金がおかしな事になっていました。その経緯をここに書いておきます。いまだに何が起きたのか首をひねっていますが、googleから匿名でカード会社に請求が行っていたようです。

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TPUと整数演算

By 酔漢 - Last updated: 土曜日, 4月 8, 2017

だいぶ前にGoogleがTensorFlow用に作ったAIプロセッサTPUが話題になりました。

TPUは大並列の整数演算プロセッサで、CNNを高速処理するために設計されています。ぱっと見、明らかに認識エンジン側によった設計だと思ったのですが、世間的には多少の驚きがあったようです。

DSPを長く売っていると繰り返し出てくる性能指標が、

演算速度/(コスト×体積×消費電力)

です。組み込みの印象の強いDSPですが、歴史的にはRASモデムや医療装置の計算装置など、多重度の高い機械やFPGA普及以前の並列演算機などによく使われていました(今でも表に出ないだけでそういう用途はある)。キーはなんと言っても消費電力です。X86は常に高い計算能力をたたき出しますが、何しろ発熱が酷いために、施設や装置の熱的上限にぶつかって単位体積あたりの演算能力を上げられません。ブレードサーバーなどの分野に能力より低発熱を謳ったプロセッサが開発されるようになったことはよく知られています。

翻ってTPUを見てみれば、浮動小数点ではなく整数演算を選んだことから組み込みやサーバー用途を狙っていることは明々白々です。外販を考えていないとのことですので、結局はサーバーとしての演算密度を考えてのことなのでしょう。

浮動小数点による認識から結果がずれることになりますが、天下のGoogleが資金を投じているので、整数演算による認識は今後1,2年で研究が活発に行われると思われます。

TPUは整数化に加えて語長の短縮も行われているわけですが、CNNではノイマン型よりもさらにメモリのボトルネックが深刻になります。そのため、語長短縮は速度的にも非常に効果があります。

ネットワークのバイナリ変換といった研究もあり、1,2年の間に単位電力あたりの認識が飛躍的に高まることになるのでしょう。

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矩形パルス信号について復習した

By 酔漢 - Last updated: 日曜日, 3月 19, 2017

「直感的にはわかっている」水準だった矩形パルス信号とその周波数特性について復習しました。

これまでなら教科書を睨みながらあくびをかみ殺して、というところです。が、今回はJupyter notebookを使うことで問題の周辺をしつこくねちねちと何度も掘り下げることができました。

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