瀧田の卒業研究 の履歴(No.27)

• 履歴一覧
• 差分 を表示
• 現在との差分 を表示
• ソース を表示
• 瀧田の卒業研究 へ行く。
  • 1 (2021-02-01 (月) 11:53:30)
  • 2 (2021-02-01 (月) 11:54:26)
  • 3 (2021-02-04 (木) 15:39:19)
  • 4 (2021-02-04 (木) 18:41:17)
  • 5 (2021-02-08 (月) 02:44:24)
  • 6 (2021-02-15 (月) 16:46:36)
  • 7 (2021-04-09 (金) 18:10:44)
  • 8 (2021-05-20 (木) 12:41:30)
  • 9 (2021-06-02 (水) 18:53:16)
  • 10 (2021-06-07 (月) 15:05:49)
  • 11 (2021-06-08 (火) 18:09:50)
  • 12 (2021-06-21 (月) 21:17:54)
  • 13 (2021-06-29 (火) 17:12:57)
  • 14 (2021-06-30 (水) 15:20:34)
  • 15 (2021-07-01 (木) 16:44:27)
  • 16 (2021-07-05 (月) 15:32:17)
  • 17 (2021-07-06 (火) 16:09:07)
  • 18 (2021-07-09 (金) 19:16:32)
  • 19 (2021-07-20 (火) 19:50:56)
  • 20 (2021-07-28 (水) 22:17:02)
  • 21 (2021-07-29 (木) 12:53:38)
  • 22 (2021-08-17 (火) 16:42:37)
  • 23 (2021-08-20 (金) 17:15:24)
  • 24 (2021-08-20 (金) 17:21:16)
  • 25 (2021-08-30 (月) 15:39:18)
  • 26 (2021-08-30 (月) 19:32:01)
  • 27 (2021-09-09 (木) 10:38:06)
  • 28 (2021-09-09 (木) 14:13:14)
  • 29 (2021-10-04 (月) 14:45:11)
  • 30 (2021-10-05 (火) 18:57:05)
  • 31 (2021-10-26 (火) 15:50:25)
  • 32 (2021-11-08 (月) 17:43:33)
  • 33 (2021-11-09 (火) 11:49:07)
  • 34 (2021-11-22 (月) 10:03:24)
  • 35 (2021-11-22 (月) 17:46:53)
  • 36 (2021-11-26 (金) 11:30:29)
  • 37 (2021-11-30 (火) 09:58:31)
  • 38 (2021-12-02 (木) 18:59:11)
  • 39 (2021-12-03 (金) 17:11:49)
  • 40 (2021-12-06 (月) 18:28:52)
  • 41 (2021-12-06 (月) 23:28:44)
  • 42 (2021-12-08 (水) 22:05:17)
  • 43 (2021-12-09 (木) 01:24:55)
  • 44 (2021-12-09 (木) 15:03:39)
  • 45 (2021-12-10 (金) 09:00:33)
  • 46 (2021-12-13 (月) 02:10:04)
  • 47 (2021-12-13 (月) 13:50:59)
  • 48 (2021-12-15 (水) 02:02:27)
  • 49 (2021-12-15 (水) 09:24:17)
  • 50 (2021-12-20 (月) 00:47:49)
  • 51 (2021-12-21 (火) 02:04:13)
  • 52 (2021-12-22 (水) 14:27:57)
  • 53 (2021-12-22 (水) 16:54:55)
  • 54 (2021-12-23 (木) 13:14:20)
  • 55 (2021-12-26 (日) 00:50:42)
  • 56 (2021-12-26 (日) 22:58:05)
  • 57 (2021-12-27 (月) 04:26:24)
  • 58 (2022-01-02 (日) 19:54:56)
  • 59 (2022-01-08 (土) 16:03:11)
  • 60 (2022-01-10 (月) 03:36:25)
  • 61 (2022-01-10 (月) 23:37:44)
  • 62 (2022-01-17 (月) 02:00:54)
  • 63 (2022-01-17 (月) 09:41:42)
  • 64 (2022-01-22 (土) 11:02:55)
  • 65 (2022-01-24 (月) 17:54:07)
  • 66 (2022-01-26 (水) 19:42:43)
  • 67 (2022-02-07 (月) 00:48:04)
  • 68 (2022-02-18 (金) 18:45:56)
  • 69 (2022-02-28 (月) 12:45:13)

---

backpage?

https://dic515s2.pu-toyama.ac.jp/physical-space_analysis/Image2.html ←江崎さんの卒論のコーピングhtml

https://dic515s2.pu-toyama.ac.jp/iie.lab.tpu.com/Image2.html　←こっちが新しいやつ

https://dic515s2.pu-toyama.ac.jp/iie.lab.tpu.com2/Image2.html ←これは自分の卒業研究のコーピング

・江崎さんのwiki?

卒研に必要なもの 

・Raspberry Pi Zero WH

https://www.switch-science.com/catalog/3646/

・Arduino nano

https://www.switch-science.com/catalog/2554/

・respeaker Hat2

https://www.amazon.co.jp/gp/product/B073NT1R7J?ie=UTF8&camp=1207&creative=8411&creativeASIN=B073NT1R7J&linkCode=shr&tag=ktrip-22&qid=1527763841&sr=8-1-fkmr1&keywords=seed+respeaker+2-mic

・ブレッドボード

・心拍センサ

https://www.switch-science.com/catalog/1135/

・GSRセンサ

https://www.switch-science.com/catalog/3401/

・照度センサ

https://www.switch-science.com/catalog/2770/

・9軸センサ

https://www.switch-science.com/catalog/6265/

・温湿気圧センサ

https://www.amazon.co.jp/KKHMF-BME280%E6%B8%A9%E5%BA%A6%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B5-%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E3%83%96%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%82%A2%E3%82%A6%E3%83%88IIC-5V%E6%B8%A9%E5%BA%A6%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B5-Arduino%E3%81%AB%E5%AF%BE%E5%BF%9C/dp/B088FLGGT8

・体温センサ

研究室にあるものを使用

・赤外線センサ

https://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-11233/

・GPSセンサ

https://akizukidenshi.com/catalog/g/gK-09991/

・モバイルバッテリー

サイズがコンパクトならなんでも大丈夫

Arduino nanoの配線図 

Arduinoでセンサ情報が取得できるまでの方法 

Raspberry pi Zero WHの配線図 

Raspberry Pi Zero WHの初期設定 

Raspberry Piの不具合 

Raspberry PiとArduinoのシリアル通信初期設定 

センサの役割 

respeaker hat2について 

Google Driveのプログラム 

Google API取得方法 

研究の目標 

小型化 

・raspberry piとArduinoの小型化

・自分にとって必要なセンサ、不必要なセンサを区別

・Arduinoの種類について(今はArduino Uno)

https://spiceman.jp/arduino-edition/

・Raspberry piの種類(今はRaspberry Pi3 model B+)

https://cad-kenkyujo.com/2019/06/13/raspberry-pi/

サーバーにデータを蓄積する 

(a)いろいろな人にストレス測定をしてもらう

(b)行動パターンとストレス値から場合分けを行う

(c)場合分けに応じてコーピングを行う