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Interesantes dos días de trasnocho. Como dicen por ahi: "Todos los dias se aprende algo nuevo". 

Estaba buscando en la red, como conectar un sensor DS18b20 a una BBB. (BeagleBoneBlack)

Encontré muchas cosas:

-Es posible realizar la conexión del sensor a voltaje de 3.3v

-No es nada fácil. Hay que realizar una actualización del un paquete dts....muy muy complicado de entender. No hoy manera fácil de bajar y pegar como ya se hacia con el maravilloso arduino.

-Me encontré que se puede conectar el arduino por vía serial a la BBB, esto ademas de permitir la comunicación también permite darle energía, lo cual me ha parecido magnifico. Se imaginan tener la potencia de linux en la bbb y la facilidad de conectar los sensores al arduino.-

Algunos fanáticos dirán que eso es ir en detrimento de la BBB, que tiene muchos mas puertos. Pero personas que solo manejamos el arduino por hobby, que estamos acostumbrados a alimentar todos nuestros sensores a 5V... tanto en patillas de entrada, como de salida, así como el conversor análogo ...pues nos resulta en una total confusión... adaptar los sensores a los nuevos niveles de 3.3v de la bbb (5v - 3.3v en I2C) , y que me dicen del limite de 1.8v de las entradas análogas........NO ..ni que hablar de utilizar el código C para hacer las gestiones. Al tratarse de una configuración de diseño no es salvable  aunque hagamos las cosas mas fáciles con Adafruit y python.

Bueno pero volvamos al caso. El detalle (No se porque no había buscado más en los ejemplos). con la  IDE de arduino viene un código de ejemplo llamado FIRMATA.

Firmata es una manera sencilla de conectar la potencia de placas como Arduino a un PC por medio de la conexión usb. Esto permite interactuar con los puertos del Arduino directamente desde el PC. Como?? pues por medio de aplicaciones que envían información por el puerto USB como se haría por un puerto serial normal..

Algo que me pareció fantástico (( hablaré en otra entrada)) fue la ejecución de la aplicación  firmata_test.exe

Alguna vez intente ... sin ningún éxito.. realizar esto desde el puerto paralelo.. .años después desde el puerto serial DB9... y ahora en par minutos EUREKA... controlando entradas  y salidas, incluso servomotores de forma muy sencilla.

Esto anterior solamente lo probe en mi PC con windows 10. Como quería realizar algo parecido en la beaglebone, era necesario exportar esto a javascript. Primero con la configuracion de mi node.js y los paquetes necesarios. Ahi es donde viene el trasnoche. Problemas con el paquete npm...despues con las dependencias C++ ,,, después una instalación de visual studio express 2015. Nada dio solución al problema. Solo logre comunicación por medio de un paquete similar para python llamado pyfirmata.

Les comento que hay una herramienta de buena circulación para logar la comunicacion Arduino -BeagleBone con javascrip. 

https://github.com/rwaldron/johnny-five

En este repositorio está todo lo necesario para realizar la configuración de nuestra placa arduino, que será alimentada y gestionada desde BBB.

Bueno, paso comentar el objetivo de toda la consulta:

1- Estoy investigando el funcionamiento de el protocolo IOT Mqtt

2- Ya he logrado subir/bajar datos desde el protocolo MQTT mediante la configuracion de un sensor LM35.

3- Quiero expandir la cantidad de sensores conectados, Empezando por el DS18b20. Un sensor de temperatura que ya conozco en arduino y me ofrece muy buenos resultados..

4 -  Realizar toda esta configuracion Python o Javascript para embeberlo sobre una BBB.

Hasta aquí lo aprendido en dos días de trasnoche. 

PS: Firmata no viene para trabajar con el protocolo One-Wire,... luego descarto la idea de poder realizar algo por este lado.

Convolucion de Señales Discretas Guide

Aqui el codigo: 

Convolucion.rar

Continuous-Time Systems

Signals and Systems
Resume: Lecture 2. Curse 6.003. OCW

Continuous-Time Systems


Differential equations: mathematically compact.

Block diagrams: illustrate signal flow paths
the previous system, it can also be interpreted as: 

where A is the operator:

Unit impulse signal is analogous to the similar discrete d[n]. The unit-impulse signal acts as a pulse with unit area but zero width.

The unit-impulse function is represented by an arrow with the num­ber 1, which represents its area or “weight.”

It has two seemingly contradictory properties:

• it is nonzero only at t = 0, and

• its definite integral (−∞,∞) is one !

Now, if the former system fed with this signal, we obtain what is known as the system impulse response.

Now through simulation in Simulink, we can get that behavior.

Note that we used the unit step to generate the unit impulse, through derivation.

input:

Output:

if you wish, you can check that the response is consistent with the mathematical expression:

where p=1;0. If p<0 converges="converges" system="system" the="the" to="to" zero="zero">

In this case p=-0.5.

The reader can identify that a change in sign of p, it is sufficient for the output signal converge or diverge.

the end.

Discrete-Time Systems

Signals and Systems
Resume: Lecture 2. Curse 6.003. OCW

Multiple Representations of Discrete-Time Systems

Difference equation:

Block Diagram:

but, how is the system behaviour?.

First, define x[n] as a unit sample

Now, we use de Difference equation to approximate the system behaviour.

moreover, also be used computational tools to determine the behavior of the system, in this case we use the block diagram and Simulink.

and the signal x[n] and y[n] respectively

Example 2: Simulation of the accumulator

For this system the difference equation is:

This system has a unique feature, has a feedback. This feedback allows, in this case, that the output signal is maintained even if the input signal does not exist.

In simulink:

and the signal x[n] and y[n] respectively

However, the feedback can also cause the system output to increase indefinitely. The system would then be unstable. In this case the feedback is known as positive feedback. Depending on the sign of the adder. Negative feedback normally base known only as feedback.

Another Example:

The loop gain, causes the output diverge. That is, this grows up indefinitely.

input: 

Output

when the gain is less than one, the system always converges to zero.

Sistem II:

Input

Output

The feedback can be seen as a closed loop around one or more system components.

For more details, visit the following link:

http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-003-signals-and-systems-spring-2010/lecture-notes/MIT6_003S10_lec02_handout.pdf

Convolucion de Señales Discretas

En esta entrada vamos a profundizar mas en la suma de convolucion discreta. De manera general, esta se calcula como el resultado de desplazamientos de la respuesta h[n] del sistema, que se genera cuando la entrada corresponde al impulso unitario d[n].

El siguiente codigo Matlab puede utilizarse para graficar la convolucion de dos señales y permitirnos ver el comportamiento a media que se genera la salida y[n]:

clear
clc
pause on
x=[1 1 1 1 1 1];        %cualquier vector menor de 10 elementos
h=[1 1 0 0 0 1 1 2 ];   %cualquier vector menor de 10 elementos
m=length(x);
n=length(h);
%invierte el vector h
hi=fliplr(h);
k=20;
X=[x,zeros(1,40-m)];
X= X([ end-k+1:end 1:end-k ]);
H=[h,zeros(1,40-n)];
H= H([ end-k+1:end 1:end-k ]);
xn=-20:20-1;
Y=zeros(1,40);
p=zeros(1,40);
h1=subplot(3,1,1);
stem(xn,X,'MarkerFaceColor','red')
% set(h1,'YLim',[a b])
h2=subplot(3,1,2);
stem(xn,H,'MarkerFaceColor','blue')
% set(h2,'YLim',[a b])
pause(3)
h2=subplot(3,1,3);
stem(xn,Y,'MarkerFaceColor','green')
%
Hi=[hi,zeros(1,40-n)];
for i=1:40-n
    p=X.*Hi;
    Y(i+n-1)=sum(p);
    subplot(3,1,2);
    stem(xn,Hi,'MarkerFaceColor','blue')
    subplot(3,1,3)
    stem(xn,Y,'r','MarkerFaceColor','green')
    Hi= Hi([ end 1:end-1 ]);
    pause(0.5)
end
pause off
salida=Y(abs(Y)>0);
salida2=conv(x,h);
[salida',salida2']

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
El codigo anterior reproduce graficamente la secuencia de convolucion de las señales x[n] y h[n], como se puede observar en las siguientes imagenes:

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Resume of the Chapter 1: The Science. José Cegarra Sánchez. 2004

Seminario de Investigación I

Maestría en Electrónica

Universidad Pontificia Bolivariana

Román Sarmiento Gómez

Resumen: Metodología de la investigación científica y tecnología. Capitulo 1: LA CIENCIA. José Cegarra Sánchez. 2004

1.       Definición:

Denominamos ciencia al conjunto del conocimiento cierto de las cosas, teniendo el presupuesto relativo de que dicha “verdad” de las cosas puede ser parcial, incierta e incluso corregible. Luego podemos expandir el concepto de la ciencia como algo en continuo crecimiento y expansión.

Ciencia Clásica: Basada en los conceptos filosóficos abstraídos de la comunicación constante con la naturaleza.

Ciencia Experimental Moderna: Fundamentada dentro de la revolución científica del sigo XVII, que abre las puertas al razonamiento y experimentación como reto científico. Lleva a la contextualización del marco conceptual previo a la experimentación.

Ciencias empíricoformales progresivas: Cambia el cuadro conceptual básico de la ciencia, porque el modelo anterior entra en crisis con los nuevos resultados. El exponente más claro es Albert Einstein con su teoría de la Relatividad. El filósofo Thomas Kuhn impone una nueva orientación histórica de las ciencias introduciendo su concepto de “Paradigma”.

               

                Ciencias Formales: Estudian las ideas

                Ciencias Empíricas o fácticas: Estudian los hechos.

2.       Ciencias Fácticas: Características.

Abarcan las ciencias de la naturaleza, física, química, biología, psicología individual, etc., y las ciencias sociales, sociología, economía, ciencia política, historia de las ideas, etc.

Los rasgos esenciales: racionalidad y objetividad.

Racionalidad: conceptos, juicios y razonamientos que permiten lograr una “inferencia deductiva”

Objetividad: Busca alcanzar la “verdad fáctica”.

La verdad científica está siempre condicionada a la posibilidad de percepción que el hombre tiene en cada época.

2.1               El conocimiento científico es fáctico.

Presupone que existe un mundo exterior al conocido, compuesto de cosas concretas y por ello estudia sus propiedades y sus cambios, intentando describirlos.

Los enunciados fácticos confirmados se denominan “datos empíricos”

2.2               El conocimiento científico trasciendo los hechos.

Pone en duda los hechos conocidos y comprobados, produce nuevos hechos y los explica.

Las novedades no son aceptadas a menos que se pueda comprobar su autenticidad.

2.3               El conocimiento científico es legal

Intenta englobar los hechos singulares en “leyes naturales o sociales”

Las leyes son relaciones invariables entre propiedades y son a su vez una propiedad de un conjunto de hechos, que permite la explicación, la predicción y la actuación.

2.4               El conocimiento científico es claro y preciso.

Requiere por lo tanto:

·         Los problemas a estudiar se formulen de manera clara.

·         Los conceptos deben quedar bien definidos, bien de forma explícita o implícita.

·         Puede hacer uso de lenguajes artificiales inventando símbolos a los cuales se les atribuye determinado significado.

·         La precisión de las explicaciones y de las predicciones valida el conocimiento científico. La ciencia experimental avanza, en gran parte, por la precisión de los cálculos y sus comprobaciones.

·         Puede incluso, emplear formas no métricas o no numéricas de la matemáticas.

2.5               El conocimiento científico es sistemático.

Cada campo científico está formado por un conjunto de ideas conectadas lógicamente entre sí de manera orgánica.

El conocimiento científico puede ser el resultado de acumulación gradual de resultados y por saltos entre resultados comprobados. El primero, resulta del perfeccionamiento en profundidad o en exactitud de conocimientos anteriores. Mientras que el segundo, sustituye los principios de gran alcance por otros.

2.6               El conocimiento científico es metódico.

Una vez se conoce el objeto a investigar, se planifica la investigación para comprobar la hipótesis planteada de manera metódica, teniendo en cuenta los conocimientos anteriores y los medios disponibles para ello. La planificación incluye variables y métodos experimentales.

Las variables pueden modificarse una cada vez o simultáneamente según un método estadístico.

El planteamiento de la investigación no excluye el azar, sobre todo cuando el planteamiento se efectúa sobre bases estadísticas, en las cuales la toma de muestra se efectúa al azar.

Los métodos experimentales deben de ser verificados para tener conocimiento de su fiabilidad.

La metodología científica exige la observación, el registro de los resultados y el análisis, lo más profundo posible, de estos, siempre teniendo en cuenta la racionalidad y objetividad de la interpretación.

La observación casual o espontánea no tiene validez científica.

2.7               El conocimiento científico es verificable.

Para que un hecho sea aceptado como conocimiento científico, este debe ser contrastable de una maneja objetiva, aprobando positivamente el examen de la experiencia.

El test de las hipótesis científicas es empírico, esto es, observacional o experimental.

2.8               El conocimiento científico requiere análisis y especialización.

Se plantea el conocimiento del “todo” a través del de sus partes o componentes, intentando, una vez conocidas estas, la explicación de su integración.

Data la profundidad en determinados campos del conocimiento científico, se requiere la especialización para seguir avanzando.

2.9               El conocimiento científico es comunicable

La información obtenida debe tener carácter público y ser suficientemente clara para poder ser entendida por aquellos especialistas del mismo campo científico.

La comunicación debe ser clara y precisa para poder ser verificada, para su aceptación o refutación por otros científicos independientes.

2.10           El conocimiento científico es explicativo

La explicación puede ser más o menos completa y con mayor o menor grado de aproximación, pero siempre pretende mejorar el conocimiento, cimentando nuevas bases para ulteriores avances.

2.11           El conocimiento científico es predictivo.

La predicción es una manera eficaz de poner a prueba las hipótesis y la clave del futuro desarrollo de los acontecimientos. De tal manera que cuentas estas predicciones se comprueban constituyen uno de los argumentos a favor de la validez de una teoría.

2.12           El conocimiento científico tiende a ser generalista.

Los hechos singulares se engloban en pautas más generales, de forma que se incluyan en un sistema más amplio o de origen a una nuevo planteamiento.

2.13           El conocimiento científico es útil.

El bienestar de la humanidad se basa en el conocimiento y dominio, para un buen fin, de las leyes naturales y sociales.

Además del impacto tecnológico, el conocimiento científico aumenta la cultura general , haciendo a los humanos más libres al ayudar a comprender mejor cómo somos, cómo nos relacionamos, etc.

3             Ciencia Básica y aplicada.

               

                Se entiende que un trabajo de investigación puede considerarse como de ciencia básica, teórica o experimental, cuando solamente persigue como objetivo el aumento del conocimiento en la parcela de la ciencia que investiga.

Los conocimientos básicos en una parcela reducida del conocimiento, que posteriormente pudieran ser aplicados industrialmente, corresponde a los que se denomina ciencia aplicada.

Cuando los conocimientos adquiridos en la ciencia aplicada, se trasladas al campo de lo concreto con el fin de configurar un proceso o de fabricar un artefacto, entonces entramos en el campo de la tecnología.

4             Determinismo o indeterminismo científico.

Según el determinismo científico, “todo” suceso en el mundo está predeterminado; si existiese un “solo” suceso futuro en el mundo que no pudiese predecirse, en principio por medio del cálculo basado en las leyes naturales y en los datos que configuran el estado presente o pasado del mundo, entonces habría que rechazar el determinismo científico y considerar el indeterminismo como verdadero.

“Una teoría física es determinista” si, y sólo si, nos permite deducir, a partir de una descripción matemáticamente exacta del estado inicial de un sistema físico cerrado, el estado del sistema en cualquier instante del futuro.

5             La ética de la ciencia.

Las áreas con grandes avances científicos y que de alguna u otra manera puedan, a futuro, repercutir en el bienestar general de la humanidad, deben quedar bien definidas en los programas científicos, de forma que se persiga la dualidad del conocimiento de la verdad y el bien que ellas reportan.

Para ello la legislación a nivel mundial debe establecer las reglamentaciones adecuadas para evitar el mal uso del conocimiento adquirido.