【Arduino】抵抗１本で作る静電容量式のタッチセンサ - おもちゃラボ
静電容量式タッチセンサは、主にスマートフォンなどの液晶タッチセンサとして使われいます。 この静電容量式タッチセンサですが、スマートフォンのように２次元ではなく、１次元（タッチしたか、していないか）を判別するだけであれば、簡単に作ることができます。 作成する回路 今回作成する静電容量式のタッチセンサは次のようになります。Arduinoの8番ポートから9番ポートへ1MΩの抵抗がつながっているだけです。 タッチセンサになるのは9番ポートに刺さっている部分です。タッチしにくいようでしたら、みのむしクリップなどで延長してください。 回路の原理 「こんな簡単な回路で、タッチ判別できるのかいな？」と思うかもしれませんが、ちゃんとできます( ｰ`дｰ´)ｷﾘｯ 原理は簡単で、8番ポートからはパルスを出して、9番ポートが立ち上がる（HIGHになる）までの時間を計測します。 タッチしていない状態では単に1MΩ
Heavy Raspberry Pi User? Keep An HDMI-to-USB Capture Device Around
Here’s a simple tip from [Andy], whose Raspberry Pi projects often travel with him outside the workshop: he suggests adding a small HDMI-to-USB video capture device to one’s Raspberry Pi utility belt. As long as there is a computer around, it provides a simple and configuration-free way to view a Raspberry Pi’s display that doesn’t involve the local network, nor does it require carrying around a s
ソリッド・ステート・リレー(SSR)キット 25A(20A)タイプ: キット一般 秋月電子通商-電子部品・ネット通販
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家庭用電源AC100Vを制御 | Make.
Webブラウザ経由で、LEDのON/OFFが制御できるようになったため、これを応用して家庭用のAC100VのON/OFFを制御してみます。 これができるようになると、自宅の家電の電源を操作することができるようになります。 使用するもの Raspberry Pi以外で使用するのは以下のものです。 ソリッド・ステート・リレー（SSR） 延長コード(100円均一で購入) Raspberry PiとSSR間を結ぶ導線 ソリッド・ステート・リレー（SSR） ソリッドステート･リレーは、マイコンのON/OFF出力を入力として、簡単にAC100VのON/OFFを制御できるスイッチのようなものです。 使用したソリッド・ステート・リレー（SSR）は秋月で購入しました。 このソリッド・ステート・リレー（SSR）は、入力制御電圧：ＤＣ３～８Ｖ（２４Ｖ），５ｍＡであり、大抵のマイコンのGPIOにそのまま接続可能で
Arduinoでリレーを使ってAC100V家電を制御 webzoit.net
Arduinoとリレー、コンセント等を使って挿すとAC100V家電をON/OFFできる装置を自作してみるページ。 家庭の配電盤にもリレーが入っていてこれで制御しているはずですが、リレー(モジュール)を使うと小さな電圧・電流で大きな電圧・電流の、また、DC(Direct Current/直流)電源からAC(Alternating Current/交流)電源のON/OFFを制御することができるようになります。 ということは、仕様上、DC3.3VやDC5V出力のArduinoからでもリレーを使えば、AC100Vを要する家電のON/OFF制御することもできます。 リレーの種類 従前、リレーといえば、電磁式・機械式で物理的な接点があり、ON/OFF時にカチッと音のする一般に箱型のものでしたが、今も流通はしているものの、現在の主流は、半導体でこれを実現し、より小型(省スペース)にして物理的には無接点で
ディープラーニングの力で誰でもゆかりさんの声になれる声変換技術を作ってみた
2年ほど前に、自分の声を結月ゆかりにする声質変換技術を作り、動画を投稿しました。この技術には利用者の音声データが大量に必要であるという欠点があり、ゆかりさんになりたいというみなさんの願いを叶えるのが難しい状態でした。そこで、この技術を利用者の音声データが不要になるように改良し、誰でも簡単に使えるようにしました。ここではその技術について解説します。 手法 音声を直接変換しようとすると、利用者の音声データが必要になってしまいます。そこで、音声を直接変換するのをやめて、①音声を構成する要素である音素と音高に分解し、②音素と音高を目標の声（ゆかりさん）に再合成することを考えました。 ①は、音素の抽出に音声認識とOpenJTalkとJuliusを、音高の抽出にWORLDを用いれば簡単に実現できます。そのため、②さえ実現できれば、利用者の声のデータを用意することなく、誰でもゆかりさんの声に変換すること
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