在大型区域医院的用电比例上，照明用电一直占有很高的比例，若要有效的管理用电量，那就是一个非常值得探讨的问题了。且不提采用何种照明灯具，当医疗院所的采光设计极佳时，其所需的光照度一定是低于一般照明设备开启时百分之百的亮度，若能有效的侦测太阳光线进入绿建筑医疗院所的可见亮度，再辅以调整室内照明灯具所提供的照明度，以达到一个适合的室内亮度，且需适时的依外部光线来调整室内照明的照度，既可达到充足照明同时符合节能省电的效果，想必是最理想的室内照明组合了。 本参考设计是将CC3200 SimpleLink:trade_mark: Wi-Fi:registered:通讯模块搭配可见光传感器OPT3001所构成的IOT室内光线监控系统，其藉由侦测外部光源信息后将该信息提供给其他云端照明控制系统进行照明控制调节系统做为调整照明系统提供照明亮度的重要依据以达到更人性化的IOT照明功能。 展示板照片 方案方块图 核心技术优势 (1)外部电源供电给LDO TPS7B6933 (2)LDO TPS7B6933再提供电源给WIFI模块CC32000与光侦测器OPT3001 (3)OPT3001将所侦测的光线数据提供给WIFI模块CC32000 (4) CC3200WIFI 模块将光线数据经WIFI传送到云端平台 (5) 使用者可透过云端平台监控区域之照明情况 方案规格 (1)采用TI CC3200 WIFI模块进行光线数据信息传输 (2)外部电源搭配TPS7B6933为模块供电 (3)光线数据可提供给监控系统作为调整照明设备之照度以达到节能之效果 (4) OPT3001为可见光传感器可避免不可见光照度影响室内亮度参考数据 方案来源于大大通。

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中兴ZXA10 C320配置手册

第4章行人步频探测和步长估计 图4．4步频探测算法流程图 45

第4章行人步频探测和步长估计 高斯噪声，A、B和C为该模型的回归参数，通过有GPS信号情况下的训练过 程求解确定。 其它的线性模型方程与(4．2)类似，其差异仅在加速度统计特征变量的具体选 择上Ⅸappi et al，2001；Lepp蕴koski et al，2002；Shin et al，2005)。 非线性步长模型：因为没有充分理论证明步长与这些统计特征值之间的线性 关系，一些研究者采用了各种非线性模型，如1个参数非线性模型(Fang et al， 2005；Weinberg，2002)： 瓯=K·√k—A嘶。 (4．3) 其中4嗽和以。。分别表示一步内加速度的最大值和最小值，K是模型系数。该模 型因为只有1个参数，统计特征值也不需要通过复杂处理获得，因此很容易在实 时估计算法中实现。 另外一个模型将人行走模式近似为一个倒立的单摆，通过三角关系计算步长 为： 最=￡·√2·[I-COS(ak)] (4．4) 其中ak通过对第k步内小腿旋转角速度积分获得，L是该用户的腿长。其它类似 的非线性公式都通过经验获得，可以参考Kim et al，2004；孙作雷等，2008。 人工智能步长模型：人工智能模型的最大优点是不用关心步长和加速度统计 特征变量之间的具体映射关系。除此之外，这些模型在应用到不同运动模式和地 面情况的场景中更加灵活和适应性强，不像以上介绍的三种模型对地形、运动模 式等的适应性不足。Cho and Park，2006使用一个人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)估计步长，其输入包括：步频、每步加速度方差和地形的斜率。 在Beauregard and Haas，2006中，4个参数应用到ANN模型中，每步最大值、 最小值、方差和该步加速度的积分。 Grejner-Brzezinska教授的研究团队在人工智能的步长模型方面做了大量的 研究(G-rejner-Brzezinska et al，2006，2007和2008)。她们开发了一个6个输入 的ANN模型来估计步长，包括步频、该步加速度绝对值、加速度绝对值的方差、 该步高度变化、路面坡度和行人的身高，该模型能使步长的估计误差减小到1 cm 以内。此外，为了解决单个步长模型在运动模式和自然环境变化的情况下可能失 效的问题，她们引入了复杂逻辑理论用于识别行人的运动模式，动态选择不同场 景下最适合的步长估计模型(Moafipoor et al，2008；Moafipoor，2009)。 一旦探测到每个跨步的发生，确定该步的持续时间甄(即步频的倒数 瓯=1／sr。)和估计其步长&，就可以通过以下公式获得当前步行人的速度和距 离： 42

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中兴C320 OLTV210版本固件，设备中提取，本固件没有互通。其他厂家ONU注册不上。各个厂家光猫不互通是国家有关部门不作为的产物，每年造成多少电子垃圾！！！华为中兴厂家有利。运营商背锅，大量采购，羊毛出自羊身上，最后还是老百姓遭殃。欢迎提供互通方法！！提倡开源，还地球干净！！

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