T8403系统框架

T8403 系统框架 

T8403 系统框架 

T8403 系统框架 

C0389A 
HLM8619 HLM 8619 HLM6323-040300
ANGEBOTNEW A03B-0819-C154
CABLE 18M 6FC9344-4NE01 
INPUT MODULE RME02.1-32-DC024
ANGEBOTIC693CPU331-AB
SIEMENS 6SN1123-1AB00-0HA0 
SIEMENS 6SN1123-1AB00-0HA1
SIEMENS 6SN1123-1AB00-0HA2 
ANGEBOT6ES5440-8MA22 6ES54408MA22 
PNEUMATIC SWING CLAMP 89502-4
RESOLVER V23401-D1009-B901 
RFHI024-22-IM TSI508 N89 
HPC-770A 
EYT240 F001 
STATOR FOR MOTOR MKD041B-144-KG1-KN R911260465
DAG01.2 DAG01 109-0942-4A45-05 109-0942-4B45-05 
A16B-2200-0160/05B
FAN G2E120-AR38-43 
AC LINE FILTER PR3015FPB 
KEYBOARD K2 CNC02D 10-33-01-00
DIM1 109-0785-3A04-03 109-0785-3B04-03
81N812A02 
MU736502 SP 00736601
IGB100 000.603.00058 DO PANELA 073090 9700-U335
MBM DI8 55920

为了解决这些彼此冲突的问题，我们可以遵循四个原则：

1．拆分——将特征处理从分类引擎的执行中拆分。

2．减少——智能选择准确的活动识别所需的特征，来减少存储和处理的需求量。

3．使用——使用的传感器须能够以较低耗电量获取数据、实施传感器融合（将多个传感器的数据结合在一起），并且能够为持续执行进行特征预处理。

4．保留——保留能够确定用户活动的系统支持性数据的模型。

通过将特征处理与分类引擎的执行拆分，与加速度和陀螺仪传感器连接的处理器可以小得多。这有效避免了将实时数据块连续传输到更强大的处理器的需求。诸如用于将时间域信号变换为频率域信号的高速傅里叶变换的特征处理将需要低功耗融核处理器，以执行浮点运算。

此外，在现实世界中，单个传感器存在物理限制，并且其输出随时间发生偏差，例如由于由焊接和温度引起的偏移和非线性缩放。为了补偿这种不规则性，需要传感器融合，以及快速、内联和自动的校准。