Edge Computing – A Nova Fronteira da Web

Aprenda os conceitos básicos da computação de borda e como ela está transformando a paisagem em tempo real

A beira

A “borda” refere-se à infra-estrutura de computação que existe perto das fontes de origem dos dados. É distribuída a arquitetura de TI e a infra-estrutura onde os dados são processados ​​na periferia da rede, o mais próximo possível da fonte.

Edge computing é um método de otimização de sistemas de computação em nuvem , executando o processamento de dados na borda da rede, perto da fonte dos dados.

OEA

Internet industrial das coisas (IIoT)

  • Turbinas eólicas
  • Scanner de ressonância magnética (MR)
  • Preventistas de explosão submarina
  • Controladores industriais, como sistemas SCADA
  • Máquinas industriais automatizadas
  • Tecnologia inteligente de rede elétrica
  • Iluminação pública

Internet das coisas (IoT)

  • Veículos a motor (Automóveis e caminhões)
  • Dispositivos móveis
  • Luzes de trânsito
  • Termostatos
  • Eletrodomésticos
TechTarget

                                                                                  TechTarget

Benefícios de computação de borda

A computação de borda permite o escopo claro de recursos de computação para processamento ótimo.

  1. Os dados sensíveis ao tempo podem ser processados ​​no ponto de origem por um processador localizado (um dispositivo que possui sua própria capacidade de computação).
  2. Os servidores intermediários podem ser usados ​​para processar dados em proximidade geográfica próxima da fonte (isso pressupõe que a latência intermediária está correta, embora as decisões em tempo real sejam feitas o mais próximo possível da origem).
  3. Servidores em nuvem podem ser usados ​​para processar menos dados sensíveis ao tempo ou para armazenar dados para o longo prazo. Com o IoT, você verá isso manifestado em painéis analíticos.
  4. Os serviços de aplicativos de borda diminuem significativamente os volumes de dados que devem ser movidos, o tráfego conseqüente ea distância que os dados devem percorrer, reduzindo assim os custos de transmissão, latência encolhida e melhorando a qualidade do serviço (QoS) ( fonte ).
  5. A computação de borda remove um grande estrangulamento e potencial ponto de falha ao enfatizar a dependência do ambiente de computação principal.
  6. A segurança melhora à medida que os dados criptografados são verificados por meio de firewalls protegidos e outros pontos de segurança, onde vírus, dados comprometidos e hackers ativos podem ser capturados no início ( fonte ).
  7. A borda aumenta a escalabilidade ao agrupar logicamente as capacidades da CPU, conforme necessário, economizando custos na transmissão de dados em tempo real.

Por que o Edge

Transmitir quantidades maciças de dados é caro e tributo em recursos de rede. A computação de borda permite que você processe dados perto da fonte e apenas envie dados relevantes pela rede para um processador de dados intermediário.

Por exemplo, um refrigerador inteligente não precisa enviar continuamente dados de temperatura interna de volta para um painel de análise da nuvem. Em vez disso, ele pode ser configurado para enviar apenas dados quando a temperatura mudou para além de um ponto particular; ou, pode ser consultado para enviar dados somente quando o painel de controle é carregado. Da mesma forma, uma câmera de segurança IoT só pode enviar dados para o seu dispositivo quando ele detecta movimento ou quando alterna explicitamente um feed de dados ao vivo.

Device Relationship Management (DRM)

Para gerenciar dispositivos de ponta, o gerenciamento de relacionamento com dispositivos (DRM) refere-se ao monitoramento e manutenção de equipamentos complexos, inteligentes e interconectados pela internet. O DRM é projetado especificamente para interagir com os microprocessadores e software local em dispositivos IoT.

O gerenciamento de relacionamento com dispositivos (DRM) é um software corporativo que permite o monitoramento, gerenciamento e manutenção de dispositivos inteligentes pela Internet.

– TechTarget

A névoa

Entre a borda ea nuvem está a camada de nevoeiro , que ajuda a unir as conexões entre dispositivos de borda e centros de dados da nuvem. De acordo com Matt Newton da Opto 22 :

A computação do nevoeiro empurra a inteligência para o nível de rede da área local da arquitetura da rede, processando dados em um nó de neblina ou gateway IoT.

A computação de borda empurra a inteligência, o poder de processamento e as capacidades de comunicação de um gateway de borda ou dispositivo diretamente em dispositivos como controladores de automação programáveis ​​(PACs).

Edge e Realtime

Sensores e dispositivos implantados remotamente exigem processamento em tempo real. Um sistema centralizado de nuvem geralmente é muito lento para isso, especialmente quando as decisões precisam ser feitas em microssegundos. Isto é especialmente verdadeiro para dispositivos IoT em regiões ou locais com pouca conectividade.

No entanto, às vezes, as capacidades em tempo real exigem o processamento da nuvem. Por exemplo, digamos que os dados consumidos por monitores de tempo de tornados remotos devem ser enviados em tempo real para supercomputadores maciços.

É aí que a infra-estrutura em tempo real entra em jogo para ajudar a habilitar essas transações de dados.

 

Fontehttps://hackernoon.com/edge-computing-a-beginners-guide-8976b6886481

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Tatuagens eletrônicas de grafeno podem ser aplicadas à pele com água

 

Os pesquisadores criaram uma tatuagem à base de grafeno que pode ser laminada diretamente sobre a pele com água, semelhante a uma tatuagem temporária. Mas em vez de apresentar desenhos artísticos ou coloridos, a nova tatuagem é quase transparente. Sua principal atração é que as propriedades eletrônicas únicas do grafeno permitem que a tatuagem funcione como um dispositivo eletrônico portátil, com aplicações potenciais, incluindo usos biométricos (como medir a atividade elétrica do coração, cérebro e músculos), bem como interações homem-máquina .

Os pesquisadores, liderados por Deji Akinwande e Nanshu Lu na Universidade do Texas em Austin, publicaram um artigo sobre a nova  eletrônica de grafeno em uma edição recente da ACS Nano .

De certa forma, a tatuagem eletrônica de grafeno é semelhante aos dispositivos eletrônicos comercialmente disponíveis para rastreamento de saúde e fitness: ambos os tipos de dispositivos são capazes de monitorar a freqüência cardíaca e bioimpedância (uma medida da resposta do corpo a uma corrente elétrica). Mas porque as tatuagens de grafeno ultrafinas podem ser totalmente compatíveis com a  , elas oferecem qualidade de dados de qualidade médica, em contraste com o menor desempenho dos sensores de eletrodos rígidos montados em bandas e amarrados ao pulso ou ao peito. Devido à percepção de alta qualidade, os pesquisadores esperam que as tatuagens de grafeno possam oferecer substituições promissoras para sensores médicos existentes, que normalmente são gravados na pele e requerem gel ou pasta para permitir que os eletrodos funcionem.

“A tatuagem de grafeno é um sensor fisiológico seco que, devido à sua magreza, forma um contato ultra-conformal para a pele, resultando em maior fidelidade de sinal”, disse o co-autor Shideh Kabiri Ameri na Universidade do Texas em Austin. “A conformidade resulta em menos susceptibilidade aos artefatos de movimento, que é uma das maiores desvantagens dos sensores e eletrodos secos convencionais para medições fisiológicas”.

As novas tatuagens são feitas de grafeno que é revestido com uma camada de suporte ultrafinas de polímero transparente poli (metacrilato de metilo) (PMMA). Durante a fabricação, a bicamada de grafeno / PMMA é transferida para um pedaço de papel de tatuagem comum, e a bicamada é então esculpida em diferentes padrões de fitas serpentinas para fazer diferentes tipos de sensores. A tatuagem acabada é então transferida para qualquer parte do corpo, trazendo o lado do grafeno em contato com a pele e aplicando água na parte de trás do papel da tatuagem para liberar a tatuagem. As tatuagens mantêm sua função completa por cerca de dois dias ou mais, mas podem ser removidas por um pedaço de fita adesiva se desejado.

Uma vez que os pesquisadores mostraram anteriormente que, teoricamente, uma tatuagem de grafeno deve ter menos de 510 nm de espessura para se adequar totalmente à pele humana e exibir um desempenho ótimo, a tatuagem que fabricou aqui é de apenas 460 nm de espessura. Combinado com a transparência óptica bicamada de grafeno / PMMA de aproximadamente 85% e o fato de que as tatuagens são mais esticáveis ​​do que a pele humana, as tatuagens de grafeno resultantes são praticamente perceptíveis, tanto mecânicas como opticamente.

Os testes mostraram que as tatuagens eletrônicas de grafeno podem ser usadas com sucesso para medir uma variedade de sinais eletrofisiológicos, incluindo temperatura da pele e hidratação da pele, e podem funcionar como eletrocardiograma (ECG), eletromiograma (EMG) e eletroencefalograma (EEG) para medir o elétron atividade do coração, músculos e cérebro, respectivamente.

“As tatuagens eletrônicas Graphene são mais promissoras para aplicações potenciais em saúde móvel, tecnologias assistidas e  “, disse Kabiri Ameri. “Na área de interfaces de máquinas humanas, os sinais eletrofisiológicos registrados no cérebro e nos músculos podem ser classificados e atribuídos para ação específica em uma máquina. Esta área de pesquisa pode ter aplicações para a internet de coisas, casas inteligentes e cidades, interação humana com computadores , cadeiras de rodas inteligentes, tecnologia de assistência de fala, monitoramento de condução distraída e controle de humano-robô. Recentemente, demonstramos a aplicação de tatuagens para detectar sinais humanos para controle sem fio de objetos voadores. Essa demonstração será relatada no futuro próximo “.

Read more at: https://phys.org/news/2017-08-graphene-electronic-tattoos-skin.html#jCp

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Hacker inside

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Kevinmitnick a arte de enganar

https://mega.co.nz/#!INJglDRQ!H1KGBLTP9pEWtfZrp5VAbspu0Uo_Me%20_hkvtNh4B3Dm0

Banco de dados

https://mega.nz/#F!edRGmCIC!RS7TIjy7Krd4blcpLk2_hw

Computação Forense

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Curso inglês

https://mega.nz/#F!rMQW2CiD!nUNJvZ1nIeRHBMx33Vw8oQ

DeepWeb

https://mega.nz/#F!SdACSJSL!ck9c2S2FvjdI-L1ji-8JkQ

Edição de imagens

https://mega.nz/#F!vFIGFBpI!eRnEOpNziIS_mZx4IAIUsg

Engenharia de software

https://mega.nz/#F!ScwiGDhY!mFZz6mdkPMGVs5_6ZPOQeQ

Hacking

https://mega.nz/#F!vVoUhSrY!CCRwM3BC7U31BaAFZHl5SQ

Introdução a sistemas operacionais

https://mega.nz/#F!3doigIaC!pbDI81QC_3K2sD-Y08i1_g

Microsoft office

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Normas para a apresentação de trabalhos acadêmicos

https://mega.nz/#F!2YpWWYrQ!njzFN2wdEjcL-n48ouCwvA

Programação WEB

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http://suporteninja.com/mais-de-300gb-de-cursos-em-ti-para-download-no-mega/

( Na verdade tem mais de 600GB de conteúdo)

Citação

O google introduziu uma especificação aberta para a energia baixa Bluetooth (BLE) beacons na terça-feira na esperança de que ele possa incentivar desenvolvedores, profissionais de marketing, e os fabricantes de hardware a adotar sua tecnologia ao lado, ou em lugar de, a iBeaconsystem oferecido pela Apple.

Beacons são dispositivos de hardware simples que transmitem um código de identificação de dispositivos configurados para estar atento ao sinal BLE, que normalmente viaja até 100 metros. Aplicações móveis recepção desse código pode então reagir com uma notificação ou outra acção que é contextualmente relevante para a localização do dispositivo e o seu proprietário.

Apple introduziu seu protocolo iBeacon há dois anos como uma forma de envolver os consumidores com dispositivos móveis e sua tecnologia tem estimulado um interesse significativo entre os comerciantes e fabricantes de hardware. No ano passado, a empresa começou a certificar os dispositivos que utilizam a sua marca iBeacon através de seu Programa de Licenciamento MiFi. Os requisitos do programa solicitado iBeacon licenciado Radius Networks a alterar a sua documentação do produto e para desassociar seu Android iBeacon Biblioteca de listagens de produtos iBeacon.

Enquanto os desenvolvedores do Android ainda pode criar aplicativos que se comunicam com hardware iBeacon, o Google tem razões para promover uma alternativa open-source, especialmente agora que o Facebook está a promover beacons e Twitter tem investido na empresa baliza do redemoinho.

(Imagem: Google)

Google está chamando seu Protocolo beacon Eddystone, um nome que vem de um farol na Inglaterra. Ele está disponível no GitHub, sob a licença Apache 2.0. O software suporta o Android, iOS, e muitos dispositivos BLE. É compatível com a especificação Bluetooth Core. Em contraste com iBeacon, ele também suporta vários tipos de dados (tipos de quadro). Assim, enquanto um iBeacon se limita a transmitir um código de identificação, um farol de Eddystone poderia transmitir um código de identificação, ou uma URL, ou dados de telemetria sobre tensão ou temperatura do dispositivo.

O Google também está lançando duas APIs: A Perto APIfor Android e iOS, que permite aos desenvolvedores criar editam e assinam métodos para compartilhar mensagens e conexões entre dispositivos próximos, ea API Proximidade Beacon, para gerenciar os dados associados a um farol BLE através de uma interface REST .

A API Perto é parte do Google Play Services, o que não é open source. Beacons Eddystone não exigem essas APIs, mas eles são mais fáceis de implementar com eles.

Radius Networks já criou um sistema de código aberto baliza, AltBeacon. Presumivelmente, a oferta da Google podem coexistir.

Beacons são comumente comercializados para ajudar as pessoas a encontrar o seu caminho, e para fornecer informações a eles relevantes para locais específicos, tais como cupons digitais em corredores da loja, horários de ônibus nas paragens de autocarro e informações históricas em museus.

“Marinheiros Assim como faróis têm ajudado a navegar pelo mundo por milhares de anos, beacons eletrônicos podem ser usados ​​para fornecer localização precisa e pistas contextuais dentro de aplicativos para ajudá-lo a navegar no mundo”, explicou o diretor de engenharia do Google Chandu Thota e gerente de produto Matthew Kulick em uma post do blog.

A comparação farol exagera a necessidade de assistência de navegação no mundo real. Não é como se antes de balizas pessoas se perdeu para os dias em shoppings ou encalhou em Chipotle porque eles não podiam vê-lo na escuridão. Em suma, beacons resolver um problema poucas pessoas têm. Eles também exigem maior desinteresse em privacidade.

Adam Silverman, analista da Forrester reconheceu o problema em entrevista por telefone. “Beacon implementações estão sendo testados, mas atualmente o valor para os clientes é limitado”, disse ele. “Isto é principalmente porque os casos de uso que está sendo produzido por fornecedores não estão atendendo as necessidades dos clientes.”

Benjamin Gordon, um engenheiro iOS com sede em Alabama, disse em um email que que ele fazia parte de uma equipe de desenvolvimento em uma consultoria digital, que investigou iBeacons para diversos clientes.

“Um de nossos clientes era um sistema hospitalar que estava olhando para mapeamento e usando upsells de marketing em vários locais ao redor do hospital em conjunto com um iPhone / app Android”, disse Gordon. “Nós nunca totalmente implementado essas balizas dentro do hospital, nós estávamos na fase de ‘validar a tecnologia” do projeto. ”

Gordon disse que estava cético sobre o estado atual da tecnologia de farol porque a experiência do usuário é inconsistente. “Às vezes, dois ou mais iDevices diferentes teriam totalmente diferentes respostas à mesma iBeacon (todas as outras coisas constantes)”, disse ele. “Algumas iDevices não iria registrar beacons a menos que você fez um reinício duro no dispositivo. Do outro lado da moeda, inconsistência também afetou-se as balizas. Estamos constantemente descobri que a vida útil estimada da bateria não foi correto e que beacons iria falhar o tempo todo . A interferência eletromagnética parecia ser um problema tão bem em nossos testes internos. ”

No entanto, Gordon disse que a tecnologia tem a promessa se o hardware se torna mais confiável.

Muitas organizações acreditam tanto. Eles vêem valor real em ser capaz de envolver as pessoas em ambientes de varejo e públicas. Entre as empresas que têm vindo a prosseguir iniciativas móveis por três anos ou mais, 70% estão realizando ensaios baliza, disse Silverman.

“É apenas uma questão de tempo antes que a comunidade baliza descobre iniciativas que agregam valor para os clientes.”

Thomas Claburn tem sido escrito sobre negócios e tecnologia desde 1996, para publicações como New Architect, PC Computing, InformationWeek, Salon, Wired, e Ziff Davis Smart Business. Antes disso, ele trabalhou em cinema e televisão, tendo ganho um não particularmente útil … View Full Bio

Traduzido por Google
Link: http://www.informationweek.com/software/enterprise-applications/google-proposes-open-source-beacons-/d/d-id/1321303

Publicado do WordPress para Android

Beacons Open Source da Google

Memórias dos computadores de vestir já estão prontas

Memórias PRAM

Acabam de ser fabricadas as primeiras memórias PRAM flexíveis, reforçando sua vocação para equipar as novas gerações de equipamentos portáteis e computadores de vestir.

Memórias PRAM (Phase Change Random Access Memory), ou PCM (Phase Change Memory), são fabricadas com materiais que sofrem uma mudança de fase, o que significa que elas não perdem dados na ausência de energia.

Por isso elas são vistas como as sucessoras das memórias flash, já que são muito mais rápidas.

pram-flexivel

As memórias PRAM flexíveis apresentaram o menor consumo de energia de todas as memórias de mudança de fase demonstradas até agora. [Imagem: KAIST]

Os materiais de mudança de fase podem alternar entre duas fases estruturais, cada uma delas com diferentes propriedades elétricas, uma cristalina e condutora de eletricidade, e outra amorfa e isolante.

Memórias flexíveis

Byoung You e seus colegas do Instituto KAIST, na Coreia do Sul, desenvolveram agora um processo para fabricar as memórias PRAM em substratos flexíveis.

A tarefa era difícil porque as células de memória precisam ser miniaturizadas à escala nanométrica para garantir a flexibilidade, mas os substratos poliméricos flexíveis não aceitam bem a fotolitografia tradicional, capaz de alcançar essa resolução.

A solução foi encontrada em um processo no qual as nanoestruturas são fabricadas por um processo de automontagem guiado por copolímeros em bloco, que se dão bem com os substratos flexíveis.

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O processo gera células de memória na faixa dos 10 nanômetros, que podem ser acionadas por correntes abaixo de 20 microamperes, uma das mais baixas registradas até agora em componentes PCM.

“A demonstração de PRAMs de baixa potência sobre plástico é uma das questões mais importantes para as memórias não-voláteis flexíveis para a próxima geração de dispositivos de vestir. Nossa metodologia simples e inovadora apresenta um forte potencial para levar as PRAMs rumo à comercialização,” disse o professor Keon Jae Lee, cuja equipe já havia inovado também na fabricação de memórias resistivas, ou RRAM.

Bibliografia:

Self-Structured Conductive Filament Nanoheater for Chalcogenide Phase Transition
Byoung Kuk You, Myunghwan Byun, Seungjun Kim, Keon Jae Lee
ACS Nano
Vol.: Article ASAP
DOI: 10.1021/acsnano.5b02579

REMOÇÃO DE ARTEFATOS DE EOG E EMG EM REGISTROS ELETROENCEFALOGRÁFICOS

openeeg

Resumo: O sinal de eletroencefalograma (EEG) necessita de um pré-processamento para eliminação de artefatos. Os artefatos fisiológicos contaminam o registro de EEG, dificultando sua análise, devido a possuir maior amplitude que o sinal em estudo. Este trabalho teve por objetivo desenvolver e utilizar técnicas para detectar e eliminar artefatos fisiológicos referentes a movimento ocular (eletrooculograma, EOG) e muscular (eletromiograma, EMG). Os algoritmos usam a Transformada Discreta Wavelet e outros métodos matemáticos para detecção de envoltória do sinal processado. Foi realizada a detecção e eliminação desses artefatos, de forma automática, em todos os 80 EEGs adquiridos. Os pontos classificados como artefato são eliminados do registro, aumentando a relação sinal ruído, sem a eliminação de um trecho completo do sinal.

Palavras-chave: Artefatos, EEG, EOG, EMG e ICM.

Link:   http://www.canal6.com.br/cbeb/2014/artigos/cbeb2014_submission_550.pdf

Biopotential Technology – EEG

[Please note that this is a cached copy from the Wayback Engine as Doug's site apparently dropped off the 'net in 2003; hopefully he'll show up again some day! Until then, enjoy his research. --Jim]

Biopotential Technology

This is a collection of resources on biopotential measurement
and next generation human-computer interfacing.

 

 


Biofeedback Device Schematics

EEG – Electroencephalograph Schematics

  • Biosemi


  • Brainmaster

    • Brainmaster Schematics – These are Tom Collura’s freeware build specs for the Brainmaster EEG. These specs are based on the Motorola 68HC11EVBU evaluation board which is no longer available and difficult to find. I have heard that Axiom 68HC11 boards can be used as an alternative. The amplifier is based on AD620 instrumentation amps and OP90 op-amps. Frequency response is 1.7-34 Hz and CMMR is 110 dB. Unfortunately the firmware and PC software is no longer available.


  • OpenEEG Project – This is a project to develop a low-cost EEG for < $100. There is a discussion group about this project here.

    • ModularEEG – This design is a 2-channel EEG with RS232 PC interface. It uses an AT90S4433 microcontroller for ADC and a differential amp based on INA114 instrumentation amps andTLC277 op-amps. The input stage is modeled after (or influenced by) the Biosemi designs, with some modifications. Data is sent to the PC over the RS232 data lines (RX/TX). This is the most recent and sophisticated of the OpenEEG designs.
    • RS232EEG – This is an older version of a 2-channel EEG with RS232 PC interface. It uses an AT90S4433 microcontroller for ADC and a differential amp based on INA114 instrumentation amps and TLC272 op-amps. Data is sent to the PC over the RS232 data lines (RX/TX). The firmware rom image and source code are included in the download file.
    • ComEEG – This is a lower cost 1-channel EEG with RS232 PC interface. This one uses no microcontroller, it sends pulses to the PC over the RS232 handshake lines (RTS/CTS). It uses a differential amp based on INA114 instrumentation amps and OPA2604 op-amps. ADC is implemented with 555 timers. It includes a 7555 timer for calibration circuit. The PC must be run in DOS only mode to disable interrupts in order to achieve proper timing.
    • ComADC – This is another low cost 1-channel EEG with RS232 PC interface. It also uses no microcontroller and sends pulses to the PC over the RS232 handshake lines (RTS/CTS). There is no differential amp, signals are fed into a 555 timer based PWM circuit. The PC must be run in DOS only mode to disable interrupts in order to achieve proper timing.
    • GamePortEEG – This is another low cost EEG that sends signals to the PC via the game port. It uses a differential amplifier. There doesn’t seem to be much info about this design.
    • Joerg’s Home Page – This is Joerg Hansman’s home page for download of the OpenEEG schematics and firmware. Joerg is the designer of all of this fancy OpenEEG hardware.
    • Design of a multi-purpose biofeedback machine – This document describes an multi-parameter biofeedback system based on a Texas Instruments MSP430F149 microcontroller and ADS1252analog/digital converters. There are no schematics in this document.
    • ElectricGuru EEG Software – This is Rob Sachs’ Windows software that uses FFT to do spectral analysis of the EEG data. It apparently works with the RS232EEG and ModularEEG designs above. This is binary executable only, the source code is not available.
    • Eagle Layout Software – You need this software to look at the OpenEEG schematics above. Low volume orders of boards can be done at PCBexpress, they accept Eagle format CAD files.
    • Atmel DevTools – These are the development tools for Atmel AVR 8-bit RISC microcontrollers. Atmel microcontrollers and flash tools can be ordered online from Digikey. They also have most of the instrumentation amps, operational amps, and other parts. A schematic for a programmer’s cable is here if you want to make your own.


  • Circuit Cellar

    • HAL-4 EEG – Circuit Cellar designed a low cost EEG using the ubiquitous 8031 microcontroller. The amp section is built using six TL084 op-amps. Singals are digitized using ADC08008 A/D converters. Frequency response is 4-20 Hz and the firmware is set up with 64 Hz sampling. There used to be a kit for sale at Creative Concepts, but it’s no longer available. Apparently the original PCB design file was lost. There is a manual that shows the schematics, and there is a newsgroup for HAL-4 fans. Some people have improved on this design to achieve better band width and sampling rates.


  • Other EEG Schematics

    • Meissner Research – Jim Meissner improved on the HAL-4 design and was able to achieve better frequency band width and sampling rates. He used a 68HC11 board from New Micros. There are tons of free development tools and info about 68HC11 on the web. Jim posted his EEG firmware source and some sample EEG recorded data here. Jim also invented the Brain State Synchronizer and some interesting meditation speakers.
    • Bernd Porr – Here’s an EEG preamp and filter circuit that uses AMP01 instrumentation amp and NE5532 op-amps. He uses a TIL111 opto-coupler. He also has an interesting Java-based EEG viewer that connects to a C++ server via socket connections.
    • Two-channel data logger for quantitative EEG recording while driving – This document describes a 2-channel portable EEG built using an 87C552 microcontroller and AD620instrumentation amps. Band width is 0.1-40 Hz, sampling is 128 Hz, and it does 10-bit resolution A/D conversion. There are no schematics in this document. There is another document describing this system here.
    • How to Build a Lie Detector, Brain Wave Monitor and Other Secret Parapsychological Electronics Projects – This book has plans for a simple EEG that uses 741C and N5556 (signetics) op-amps. The brain wave signals feed into an audio tone generator, and thresholds can be set with a potentiometer. It also has an auxilliary output for a chart recorder. The book seems to be out of print, but the plans and schematics are here.
    • A CMOS IC for Portable EEG Acquisition Systems – This short document describes the design of a an EEG into a single CMOS IC that consumes 520 uA power. This single IC contains 16 instrumentation amplifiers, analog multiplexer, programmable gain amplifier, auto-calibration circuitry, and a digital computer interface.

ECG – Electrocardiogram Schematics

  • Electrocardiogram Amplifier – This document contains schematics for an EKG amplifier using AD621 instrumentation amp and LM6484 op-amps. Another circuit shows addition of a common ground. There is a circuit for evaluation of common mode rejection ratio (CMMR). It further describes how to add a low-pass butterworth filter using MF4 switched capacitor, and how to digitize the EKG signals using ADC0848.
  • Scientific American: Home is where the ECG is – This article from “The Amateur Scientist” column describes how to build an ECG using just an AD624 instrumentation amp, 5 resistors, and 4 capacitors, and a potentiometer for “zero adjust”.
  • Sima’s ECG Project Page – This is a good description of Sima’s experimentation with the simple ECG described in the above Scientific American article. He includes a revised schematic, and provides more detail on safety, grounding, and noise reduction. Sima used the Pico Technologies DrDAQ data logger to digitize the ECG signals and chart them on a PC.
  • EKG Happy – This page describes a home brew EKG system. It includes a schematic for an EKG amplifier using TL082 op-amp, diagrams showing how to wire the leads, and some notes on safety considerations.
  • Electrocardiogram Lab – These are student lab instructions from an EE course. They include a schematic for an ECG that uses an AD620 instrumentation amp and 741 op-amps, and discusses adding a low-pass and high-pass filters.
  • Texas Instruments ECG Schematic – The data sheet for the Burr-Brown (Texas Instruments) INA121 instrumentation amp includes a schematic for an ECG amplifier with right-leg drive. It also has schematics for low-pass and high-pass filters, galvanic isolation, and multiplexed-input data acquistion.
  • Real Time Portable Heart Monitoring Using Lown Power DSP – This docment describes an ECG system that uses a TMS320C5410 DSP to do real-time analysis of ECG signals. It describes how the DSP is used to do QRS complex detection using an adaptive threshold technique. The portable system has small keypad, LCD, and audio output, and also an RS232 interface for connection to a PC. There are no schematics, just block diagrams.
  • Portable System for High Resolution ECG Mapping – This document describes a multi-channel portable ECG with parallel port connection to a PC. It’s a brief document with not much technical information.
  • Lego Mindstorms ECG Sensor – Lego has changed a lot since my childhood days. Now they have lego bricks containing programmable microcontrollers. This page describes a lego ECG sensor. It includes schematics, cabling info, and shows photos of the ECG circuitry attached to lego bricks. There is also a program called MindScope which downloads ECG data from the lego brick and charts it on a PC. I think the big kids are enjoying mindstorms more than the little ones.
  • Optical Heart Monitoring – This page describes projects that measure pulse using light transmitted and reflected through the finger. One method uses a super bright LED, light penetrating the finger is detected by a TSL230 light to frequency converter. Another methods uses an infrared LED, light is detected with a PIN photo diode.
  • ChipCenter Question: Heart Monitor – This is a response to a question submitted to ChipCenter on how to make a heart monitor. It talks about instrumentation amplifier choices, isolation methods, and usage of 60 Hz notch filters. It has links to some useful technical briefings and data sheets, but all of the links are broken, so I have included fixed links below:

EMG – Electromyrograph Schematics

GSR – Galvanic Skin Response Schematics

Respiration Monitor Schematics

Mind Machine (Light and Sound) Schematics

Other Miscellaneous Schematics


Portable Biofeedback Devices

Sensors for Biopotential Measurement

Mobile Biofeedback Monitors

Portable Neurofeedback Devices

Clinical/Research Instrumentation


Biopotential Measurement Theory

Biopotential Measurement Theory


EEG Signal Measurement


ECG Signal Measurement


EMG Signal Measurement


GSR Signal Measurement


Respiration Measurement


Digital Signal Processing

General DSP Theory


Fourier Transform


Wavelet Transform


Digital Filtering


EEG Signal Processing


EMG Signal Processing


Biofeedback/Neurofeedback Theory

General Biofeedback Resources


EEG – Neurofeedback Resources


ECG – Electrocardiography Resources


EMG – Electromyography Resources


GSR – Galvanic Skin Response Resources


Biofeedback Journals and Reference

Biofeedback Discussion Groups


Brainwave Entrainment Resources

Brainwave Entrainment Articles


Brainwave Entrainment Mind Machines


Brainwave Entrainment CD-ROMs


Brainwave Entrainment Software


Human Computer Interfacing Resources

Computer Control Techniques


EEG Computer Interfaces

EMG Computer Interfaces

Multi-Sensor Computer Interfaces


Neural Computer Interfaces

 


Affective Computing Resources

Affective Computing Concepts


Affective Research Systems


Affective Signal Processing


Affective Computing Research Groups


Other Emotion Related Sites


Context-Aware Computing Resources


Electromagnetics Resources


ESP and PSI Resources


WearcompAccessibilityBiopotentialGalleriaI like to make clothing do interesting tricks from remote destinations.What I’d like is to have you to call me and my jacket answers.


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Construindo Dispositivos Controlados pelo Cérebro

Projetos Open-Source

O projeto OpenEEG oferece um caminho para construir seu próprio dispositivo EEG. O custo estimado de construção de de U$200,00 e exige alguns fins de semana. Foi o primeiro método para pessoas que queriam um dispositivo EEG de baixo custo para uso pessoal.

Emokit é uma biblioteca open-source em Python para leitura de dados nos sensores do Emotiv EPOC (feito por Cody Brocious). Foi construída utilizando engenharia-reversa do protocolo criptografado.

EEGLAB é uma ferramenta do GNU Matlab para o processamento de dados de eletroencefalografia (EEG).

OpenVibe é uma plataforma de software LGPL (C++) para projetar, testar e utilizar a interface cérebro-máquina. O software vem com um servidor de aquisição que é compatível com muitos dispositivos EEG incluindo NeuroSky, Emotiv EPOC e OpenEEG.

Conectando Wearable ao arduino e mapeando atividade cerebral:

 

    Robô básico controlado por cérebro. Usou Mindwave móvel combinada com LabVIEW para implementar o controle. O controle para parar e iniciar o movimento é o valor “atenção” do fone de ouvido, que se relaciona com o quão forte você se concentrar em um objeto. A fim de mudar de direção, foi utilizada detecção de olhos fechados rudimentar. Este vídeo é apenas uma demonstração rápida da detecção de olhos fechados.

 

Sites para Consulta

Wikipedia – Comparison of consumer brain–computer interfaces
Emotiv – EPOC neuroheadset
Dangerous Prototypes – Brain wave monitor with Arduino + Processing
Frontier Nerds – How to Hack Toy EEGs
Ben Farahmand – Tutorial: Using the Emotiv headset with Processing and the Arduino
Arduino Assisted Mind-Controlled TV Using EEG
Projeto: Controlando Servo Motor com Emotiv Epoc (Interface Cérebro-Computador)
Emotiv EPOC + Processing/Arduino – Mindmeister Mapa Mental
EPOC-to-Arduino “Goodbye, World” | hyperRitual

 

openeeg

Magnitude Quadrática da Coerência na Detecção da Imaginação do Movimento para Aplicação em Interface Cérebro-Máquina

       “…A interface cérebro-máquina é um sistema que permite que uma pessoa possa controlar um dispositivo – como um teclado de computador, uma cadeira de rodas, ou até mesmo uma prótese – utilizando, por exemplo, padrões do eletroencefalograma (EEG). A identificação destes padrões (potenciais relacionados ao evento – PRE), em meio à atividade elétrica cerebral espontânea, tem sido o grande desafio dos pesquisadores. Enquanto que a amplitude do PRE é de alguns microvolts, a atividade elétrica espontânea pode ser de algumas centenas de microvots…”

emotiv_epoc_boy

 

Fonte da tese de doutorado:  http://www.cpdee.ufmg.br/defesas/293D.PDF

Enviando e Recebendo SMS via Delphi FireMonkey for Android

O primeiro é Como enviar SMS com Delphi em Android O segundo é Como buscar mensagens SMS a partir da caixa de entrada do Android usando Delphi.

 

SMS

Enviando uma SMS:

uses
  FMX.Helpers.Android,
  Androidapi.JNI.GraphicsContentViewText,
  Androidapi.JNI.Net,
  Androidapi.JNI.JavaTypes,
  Androidapi.JNI.Telephony;

procedure SendSMS (target,messagestr:string);
var
  smsManager: JSmsManager;
  smsTo: JString;
begin
  smsManager:= TJSmsManager.JavaClass.getDefault;
  smsTo:= StringToJString(target);
  smsManager.sendTextMessage(smsTo, nil, StringToJString(messagestr), nil, nil);
end;

Fetch SMS Messages

uses
  SysUtils,
  FMX.Helpers.Android,
  Androidapi.JNI.GraphicsContentViewText,
  Androidapi.JNI.Net,
  Androidapi.JNI.JavaTypes,
  Androidapi.JNI.Telephony;

function FetchSms:string;
var
  cursor: JCursor;
  uri: Jnet_Uri;
  address,person,msgdatesent,protocol,msgread,msgstatus,msgtype,
  msgreplypathpresent,subject,body,
  servicecenter,locked:string;
  msgunixtimestampms:int64;
  addressidx,personidx,msgdateidx,msgdatesentidx,protocolidx,msgreadidx,
  msgstatusidx,msgtypeidx,msgreplypathpresentidx,subjectidx,bodyidx,
  servicecenteridx,lockedidx:integer;
begin
  uri:=StrToJURI(‘content://sms/inbox’);
  cursor := SharedActivity.getContentResolver.query(uri, nil, nil,nil,nil);
  addressidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘address’));
  personidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘person’));
  msgdateidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘date’));
  msgdatesentidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘date_sent’));
  protocolidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘protocol’));
  msgreadidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘read’));
  msgstatusidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘status’));
  msgtypeidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘type’));
  msgreplypathpresentidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘reply_path_present’));
  subjectidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘subject’));
  bodyidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘body’));
  servicecenteridx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘service_center’));
  lockedidx:=cursor.getColumnIndex(StringToJstring(‘locked’));
  while (cursor.moveToNext) do begin
    address:=JStringToString(cursor.getString(addressidx));
    person:=JStringToString(cursor.getString(personidx));
    msgunixtimestampms:=cursor.getLong(msgdateidx);
    msgdatesent:=JStringToString(cursor.getString(msgdatesentidx));
    protocol:=JStringToString(cursor.getString(protocolidx));
    msgread:=JStringToString(cursor.getString(msgreadidx));
    msgstatus:=JStringToString(cursor.getString(msgstatusidx));
    msgtype:=JStringToString(cursor.getString(msgtypeidx));
    msgreplypathpresent:=JStringToString(cursor.getString(msgreplypathpresentidx));
    subject:=JStringToString(cursor.getString(subjectidx));
    body:=JStringToString(cursor.getString(bodyidx));
    servicecenter:=JStringToString(cursor.getString(servicecenteridx));
    locked:=JStringToString(cursor.getString(lockedidx));
    Result:=IntToStr(trunc(msgunixtimestampms/1000))+’ ‘+address+’ ‘+body;
  end;
end;

 

 

 

Transmissão Infravermelho – Arduino

wiring_transmitter

(You can also use any other I/O Pin of your Arduino instead of Pin #10)

Transmission methods

There are three methods to send raw codes:

Binary string

send(string binaryCode)

Sends the binary string.

#include <RCSwitch.h>

RCSwitch mySwitch = RCSwitch();

void setup() {
  mySwitch.enableTransmit(10);  // Using Pin #10
}

void loop() {
  mySwitch.send("000000000001010100010001");
  delay(1000);  
}

Decimal value

send(int decimalCode, int bitLength)

Same as the first one but using the decimal value. The bit length is needed to zero-fill the binary code.

#include <RCSwitch.h>

RCSwitch mySwitch = RCSwitch();

void setup() {
  mySwitch.enableTransmit(10);  // Using Pin #10
}

void loop() {
  mySwitch.send(5393, 24);
  delay(1000);  
}

Tri-state string

sendTriState(string triStateCode)

Tri-state codes are according to the data sheets of some encoding chips. Take a look at this blogpost if you are interested in details.

#include <RCSwitch.h>

RCSwitch mySwitch = RCSwitch();

void setup() {
  mySwitch.enableTransmit(10);  // Using Pin #10
}

void loop() {
  mySwitch.sendTriState("00000FFF0F0F");
  delay(1000);  
}



Fonte:  https://code.google.com/p/rc-switch/wiki/HowTo_Send?tm=6