#物聯網IoT #通訊 #無線感測網路WSN #Sub-G #IEEE802.15.4 #Wi-SUN #6LowPAN #閘道器Gateway #樹莓派RaspberryPi #微控制器MCU

【星狀拓樸，讓集中控管更簡便、有效率】

網路拓樸 (Topology) 連接方式是建置物聯網 (IoT) 平台的重要考量之一。對於意在「集中控管」、而非各個終端裝置的智慧互連應用來說，星狀 (Star) 拓樸架構相對較具效率且容易維護，適用於建築結構安全／自動化系統、智慧物流／後勤零售、電動車／不斷電系統 (UPS) 電池容量、工廠設備維護，以及智慧農業的溫度／濕度／照度／二氧化碳／土壤酸鹼度等監測和預警。

將感測、採集到的資料透過射頻 (RF) 傳送至閘道器 (Gateway)，可進一步整合各式雲端資源做更多延伸應用。由 MikroBus「隨插即用」感測器模組，加上 ARM- based 低功耗微控制器 (MCU)、Sub-G RF 收發器——含日本 ISM 920MHz 頻段，以及晶片天線所組成的感測節點 (Sensor Node)，搭配集成樹莓派主板、無線感測網路 (WSN) 和 Sub-G RF 模組的閘道器——支援多項 IEEE 802.15.4 標準，包括先前介紹過的 Wi-SUN 和 6LowPAN 協定，就能迅速實現 IoT 概念。

演示視頻：
《ADI Fast start IoT 的 WiSUN 物聯網平台》
http://www.compotechasia.com/a/CTOV/2017/1015/36931.html

#亞德諾ADI #ADF7023-J #ADuCM3029 #安馳科技ANSTEK

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#物聯網IoT #人機介面HMI #指向性聲源 #數位訊號處理器DSP #FPGA #類比前端AFE #同步聲學回聲消除器AEC #自動語音辨識ASR #樹莓派Raspberry Pi

【Alexa 為何相應不理？】

亞馬遜 (Amazon) Alexa 的風行，顯示「語音」已成物聯網 (IoT) 重要人機介面 (HMI)；然而有沒發現，在展場與某些 Alexa 對話時，會有相應不理的窘況發生？這可能是因為收音不確實或麥克風不匹配所導致。用語音發號施令的先決條件是：語音裝置須有良好的類比接收前端 (AFE) 以及處理能力，才能提高辨識率，而「雞尾酒會效應」(Cocktail Party Effect) 一直是聲控專業埋首研究的重點，希望仿效人類聽力具有選擇性的原理，突破語音辨識盲點。

具備「同步聲學回聲消除」(AEC) 硬體加速器的音訊處理，能「摒除雜唸」、採樣乾淨聲源——即使相距 4、5 公尺之遙，也能去除週遭電視、冰箱及冷氣機等家電噪音、或閒雜人畜的嘈雜聲，將主聲源確實收錄進去。儘管背景一片喧囂，還是能聽到想聽的內容，和語音助理對答如流。此類音訊處理器可應用在各式 IoT 裝置，例如：結合視訊建置門禁系統，使用者亦可透過語音裝置聲控家電、照明，或與手機結合進行遠距對話，為一心多用、分身乏術的使用者「解放雙手」。

為辨識聲源方向，通常須採用多個麥克風陣列實現；不過，配備壓縮器／限幅器／擴展器 (CLE) 之麥克風拾音演算法，以及波束成形 (Beamforming)、全雙工雙向音訊、定態／非定態雜訊抑制技術，只需單一麥克風就能搞定「指向性」問題，且可提升語音控制／辨識的有效距離，為 IoT 產品營造更多附加價值，例如，偵測、辨識玻璃碎裂或火警等特殊音頻，變身居家保全；一旦有異狀，可傳送警訊到終端使用者的手機。配合演算法，可做客製化回饋。

延伸閱讀：
《Microsemi：提高辨識率與有效距離，音訊觸發用途廣》
http://compotechasia.com/a/____/2017/0717/36039.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)

#美高森美Microsemi #Timberwolf音訊處理器 #ZL38063 #AcuEdge開發套件
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#物聯網IoT #工業4.0 #大數據分析 #人工智慧AI #虛實整合系統CPS #Arduino #無線感測網路WSN #樹莓派Raspberry Pi

【IoT 與工業大數據、AI 應鼎足而立】

物聯網 (IoT) 較重要？通常是沒有數據的公司才會談論人工智慧 (AI)？知名工業大數據專家李傑教授認為，數據本身並不會直接創造價值，真正能帶來價值的是「數據分析背後的訊息」；將經過專家分析的數據資料，及時傳達到決策鏈的對應環節並轉化為價值服務才是關鍵。大數據的最終價值就是提供客戶「無憂慮」服務，與虛實整合系統 (CPS，又稱「網宇實體系統」) 密不可分。

李傑將 CPS 架構劃分成 5C 層次：連結、轉換、網路、認知與配置，分別對應到：感測監測、元件／模組與機械分析、機械設備管理、決策支援系統，以及設備組合的自我調適和優化。以往解決問題的方式多是依靠經驗傳承而來，但長期的數據累積才是長期補充知識的最佳途徑。IoT 與工業大數據、AI 應是鼎足而立的黃金三角：以 IoT 感測器為基礎，在產生大數據、增進人類智慧的同時，也是導入機器學習、深度學習以強化 AI 能力的根本，人、機進化是雙軌並行的。

此外，大數據與 AI 又有橫向連結；IoT 產生的工業大數據，能直接為 AI 挹注養分。物聯網是一切智能化的起點、大數據是一種手段，而 AI 是最終成果的展現，三者彼此環環相扣、不存在孰輕孰重的爭議。值得留意的是，雖然表面都是大數據，在落實至產業面時，會受組織固有文化及價值觀而異：日本崇尚「工匠」精神、德國盛行「器匠」氛圍、美國則奉行「技匠」主義。工研院 IEK 呼籲，台灣在大談創新的同時，莫忘製造業特殊優勢，應創造加乘效益以尋求突破。

同樣從 CPS 概念切入，擁有許多 IoT 建置經驗的技術服務公司，別有一番見解——大家都在談大數據與產業自動化，但數據怎麼來？怎麼將兩者連結？軟體業者對於物聯網的關注多著落在怎麼透過感測器將實體世界的資訊送到虛擬世界做決策分析，但從硬體廠商立場亦看到一些耐人尋味的現象：
●台灣到處都有創客基地，為何很少出現具有亮點的 IoT 產品？
●當半導體大廠皆力推專門為 IoT 設計的 Arduino、樹莓派 (Raspberry Pi) 等嵌入式晶片，為何只有創客產品，卻不見工業化量產者？
●無線感測網路 (WSN) 需要各種不同用途的感測器，是否已成熟？

延伸閱讀：
《專業職能需求殷切，跨域整合人才稀缺》
http://compotechasia.com/a/____/2017/0717/36042.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)

#工研院IEK #博智技術服務公司 #勤益科技大學

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