Thiết kế bộ điều khiển nhạc và ánh sáng theo nhạc dùng neural networks

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN LÊ THIÊN HẰNG THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN NHẠC VÀ ÁNH SÁNG THEO NHẠC DÙNG NEURAL NETWORKS NGÀNH: CNKT ĐIỀU KHIỂN & TỰ ĐỘNG HÓA - 8520216 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 04/2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN LÊ THIÊN HẰNG THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN NHẠC VÀ ÁNH SÁNG THEO NHẠC DÙNG NEURAL NETWORKS NGÀNH: CNKT ĐIỀU KHIỂN & TỰ ĐỘNG HỐ - 8520216 Hướng dẫn khoa học: GVCC.PGS.TS NGƠ VĂN THUYÊN Thành phố Hồ Chí Minh, Tháng 04/2019 ii i LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: NGUYỄN LÊ THIÊN HẰNG Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 04/06/1993 Nơi sinh: Khánh Hòa Quê quán: Khánh Hòa Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: Số 2/1 – Đường số – P Tăng Nhơn Phú B – Quận – TP.HCM Điện thoại quan: Điện thoại nhà riêng: (+84) 908984411 Fax: E-mail: thienhang46@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 09 / 2008 đến 09 / 2011 Nơi học (trường, thành phố): Trung học Phổ thông Trần Bình Trọng – Khánh Hịa Ngành học: Khoa học tự nhiên Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 09 / 2011 đến 09 / 2015 Nơi học (trường, thành phố): Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh – TP HCM Ngành học: CNKT Điều khiển & Tự động hóa Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: “Nghiên cứu ứng dụng chức điều khiển dự phòng PLC Allen - Bradley” ii Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: Ngày 01/08/2015 – Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh Người hướng dẫn: TS Trương Đình Nhơn III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác 03/2016 – Công ty TNHH Tư vấn Thiết kế 03/2018 Giải Pháp Chiếu Sáng iii Công việc đảm nhiệm Kỹ sư thiết kế LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 31 tháng 03 năm 2019 (Ký tên ghi rõ họ tên) iv LỜI CẢM TẠ  Gần hai năm vinh dự học viên cao học trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, học hỏi biết kinh nghiệm kiến thức lý thuyết lẫn thực tế tình u thương q Thầy Cơ, khoảng thời gian mà tơi nghĩ khơng quay trở lại Bây khoảng thời gian ngắn ngủi cuối mà gọi học viên cao học trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, với tất lịng mình, tơi xin lên hai tiếng “CẢM ƠN” đến tất quý Thầy, quý Cô, đặc biệt Quý Thầy/Cô Khoa Điện – Điện tử trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM – người chắp cánh tạo động lực để tự tin vững bước đường Kính chúc Thầy Cô khỏe mạnh vui vẻ Cách riêng, tơi xin CẢM ƠN Thầy NGƠ VĂN THUN – Thầy nhiệt tình với tơi từ mơn học sở ngành đến môn chuyên ngành tận tình việc định hướng hướng dẫn làm Luận văn tốt nghiệp Trong trình làm luận văn, Thầy động viên, thăm hỏi, hướng dẫn góp ý để tơi thực luận văn cách hiệu Kính chúc Thầy nhiều sức khỏe, hạnh phúc bình an Trong q trình làm luận văn, trình độ cịn hạn chế thời gian khơng cho phép nên có nhiều kiến thức mà chưa thể lãnh hội hết chắn khơng tránh khỏi nhiều sai sót đề tài, kính mong q Thầy Cơ bạn góp ý, hướng dẫn thêm để đề tài hoàn thiện Học viên thực NGUYỄN LÊ THIÊN HẰNG v TĨM TẮT Nhạc nước nghệ thuật cụm từ cịn mẻ Việt Nam, lại phổ biến giới Sự kết hợp độc đáo loại hình nghệ thuật mang đậm tính dân tộc, lịch sử, nghệ thuật ứng dụng nhiều hoạt động quảng bá, giới thiệu địa điểm du lịch tiếng hay cơng trình kiến trúc cổ điển Những hình ảnh 2D 3D phơ diễn cơng trình kiến trúc độc đáo, tái hình ảnh chân thật, sinh động kết hợp với nhạc hoà tấu cổ điển làm sống dậy người xem hình ảnh lịch sử câu chuyện cổ tích,… mà họ chưa biết đến Loại hình nghệ thuật sử dụng rộng rãi nhiều nước giới Pháp, Ai Cập, Mỹ, Australia,… sử dụng số địa điểm du lịch tiếng Việt Nam Vinpearl Land, Hà Nội, Hạ Long,… Đây loại hình nghệ thuật vừa mang lại hiệu kinh tế vừa đưa tinh hoa dân tộc vào lòng người vừa thu hút nhiều khách du lịch Tuy nhiên, việc lồng ghép nhạc để điều khiển hiệu ứng ánh sáng vấn đề nan giải với nhiều kỹ sư thiết kế khơng nắm vững sở lý thuyết để xây dựng thiết kế mà thừa hưởng thành công nghệ từ người khác Nội dung đề tài “Thiết kế điều khiển Nhạc Ánh Sáng theo nhạc dùng Neural Networks” ứng dụng lý thuyết khoa học vào thực tiễn đồng thời đề xuất tính mang tính học thuật cao việc thiết kế điều khiển loại hình âm – ánh sáng vi Abstract Art water music is a relatively new phrase in Viet Nam, but it’s quite popular in the world The unique combination of different types of arts with national characteristics, history and art is applird a lot in promotional activities, introducing famous tourist places or ancient architectural works 2D and 3D images are displayed on a unique architectural background, reproduce true images vivid image combined with classical ensembles that revitalize the viewer of historical images and fairy tales,… they never knew This type of art has been widely used in many countries around the world such as Fance, Egypt, America, Australia,… and also used in some famous tourist destinations in Viet Nam such as Vinpearl Land, Ha Noi and Ha Long,… This is an art form that has brought economic efficiency and brought the national essence to the hearts of people and attracted many tourist However, integrating music tracks to control lighting effects is still a problem for many designer engineers because they not master the theoretical basis for designs but only inherit the technology results from others The content of the project “Designing music and lighting control by music using Neural Networks” applies scientific theory get into pratice and propose high academic novelty in the design and control of this kind of sound – light vii MỤC LỤC Trang tựa Quyết định giao đề tài……………………………………………………………… i Lý lịch khoa học…………………………………………………………………….ii Lời cam đoan……………………………………………………………………….iv Lời cảm tạ………………………………………………………………………… v Tóm tắt…………………………………………………………………………… vi Mục lục……………………………………………………………………………viii Danh mục từ viết tắt……………………………………………………………… xi Danh mục hình ảnh……………………………………………………………… xii Danh mục bảng……………………………………………………………… xiv CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU 1.1 Nhạc nước nghệ thuật 1.1.1 Tổng quan 1.1.2 Công nghệ thiết kế hệ thống nhạc nước nghệ thuật 1.2 Nghệ thuật sử dụng âm kết hợp ánh sáng 1.2.1 Trên giới 1.2.2 Tại Việt Nam .6 1.3 Mục tiêu đề tài .8 1.4 Nhiệm vụ đề tài 1.5 Giới hạn đề tài .8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10 viii đốn Hay nói cách khác vẽ đường quan hệ thể mối quan hệ tập liệu [15] Mơ hình đơn giản mơ hình kết hợp tuyến tính biến đầu vào: y  x,   0  1x1  k 1xk 1 (4.1) Trong x ϵ Rk-1 véc-tơ biến đầu vào θ ϵ Rk-1 véc-tơ trọng số tương ứng Thường θ gọi tham số mơ hình Giá trị tham số ước lượng cách sử dụng cặp giá trị (x(i), y(i)) tập huấn luyện Khi khảo sát tìm tham số mơ hình ta giải thơng qua việc tối thiểu hóa hàm lỗi (loss function) m T J ( )    x  y    i   i  2m i 1 (4.2) Hàm lỗi thể trung bình độ lệch kết ước lượng kết thực tế Việc lấy bình phương giúp ta dễ dàng tối ưu hóa cách lấy đạo hàm có đạo hàm điểm Qua phép đạo hàm ta có cơng thức cho (normal equation) cho tham số ˆ   T   T y 1 (4.3) Khi lập trình với python ta giải ՓTՓ không khả ngịch cách sử dụng hàm nghịch đảo để tính tốn Mặc dù cơng thức chuẩn tính tham số với tập liệu lớn khả khơng với nhớ máy tính, nên thực tế người ta thường sử dụng phương pháp đạo hàm để tối ưu  Tính chất hồi quy tuyến tính - Đường hồi quy ln ln qua trung bình biến độc lập x trung bình biến phụ thuộc y - Đường hồi quy tối thiểu hóa tổng diện tích sai số Đó lý phương pháp hồi quy tuyến tính gọi Ordinary Least Square (OLS) 52 - Hệ số mối quan hệ x y giải thích thay đổi y với sử thay đổi x đơn vị Nói cách khác, tăng giá trị x đơn vị thay đổi giá trị y “Trích Coding Deep Learning for Beginners – Linear Regression Initialization and Prediction” 4.3.3 Hồi quy tuyến tính cho mơ hình điều khiển âm – ánh sáng Hổi quy tuyến tính (Linear Regression) thuộc nhóm học có giám sát (Supervised Learning) phương pháp thống kê để hồi quy liệu với biến phụ thuộc có giá trị liên tục biến độc lập có hai giá trị liên tục giá trị phân loại Nói cách khác, hồi quy tuyến tính phương pháp để dự đoán biến phụ thuộc dựa giá trị biến độc lập Nó sử dụng cho trường hợp muốn dự đoán số lượng liên tục Mơ hình hồi quy tuyến tính cơng thức tốn học lấy véc-tơ giá trị số (thuộc tính mẫu liệu đơn) làm đầu vào sử dụng chúng để đưa dự đoán Trực quan hóa liệu điều quan trọng (có thể gọi cấu trúc liệu) có nhiều tính năng, cấu trúc liệu phức tạp Trong trường hợp này, biểu đồ phân tán sử dụng để hiển thị mối quan hệ tính mục tiêu liệu huấn luyện Mục tiêu giải thuật hồi quy tuyến tính dự đoán giá trị nhiều biến mục tiêu liên tục y (ngõ ra) dựa véc-tơ ngõ vào x Trên thực tế mơ hình tuyến tính cần mức tuyến tính tham số θ y khơng cần thiết phải tuyến tính x y Nói cách khác, ta kết hợp x cách phi tuyến trước hợp với θ để tìm y Một cách đơn giản sử dụng hàm phi tuyến cho x sau y  x,   0  11  x    n1n1  x  (4.4) θ0 gọi độ lệch (bias) nhằm cắt mức độ chênh lệch mơ hình thực tế Các hàm phi tuyến øi(x) gọi hàm (basic function), thường người ta đặt øi(x) = viết lại công thức sau 53 n 1 y  x,   ii  x    T   x  i 0 (4.5) Khi sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính, mục đích để đường thẳng tạo phân bố gần với hầu hết điểm Do đó, phải làm giảm khoảng cách (sai số) điểm liệu đường thẳng  Sơ đồ thuật tốn hệ thống điều khiển âm – ánh sáng kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo Hình 4.7: Sơ đồ thuật tốn kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo Phát tín hiệu bên ngoài, cảm biến âm thu thập liệu, 100ms cảm biến trả giá trị cho vi điều khiển Arduino xử lý lần, thực liên tục Sau liệu thu thập từ cảm biến âm thanh, thuật toán FFT phân tích để tìm giá trị đặc trưng dải liệu chuỗi để làm liệu đầu vào cho tập huấn luyện cấu trúc mạng nơ – ron Gọi x số thứ tự 64 phần tử, w trọng số, b biases, a ký hiệu lớp ẩn, y ngõ hệ thống 54 Xây dựng cấu trúc huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo phương pháp điều khiển hồi quy tuyến tính hình 4.8 Hình 4.8: Cấu trúc lớp mạng nơ-ron hệ thống Cấu trúc gồm ngõ vào bao gồm ngõ vào số thứ tự phần tử x có giá trị từ đến 63 ngõ vào biases, lớp ẩn tính cơng thức a = w.x + b.1 Từ suy phương trình đường thẳng tuyến tính ngõ y = ax + b Từ cách thiết lập cấu trúc huấn luyện trên, đưa vào thuật toán hồi quy tuyến tính, ta thu trọng số w = [(4.26753744, 69.88702473)] Gọi freq giá trị tần số thu từ cảm biến, i số thứ tự mảng gồm 64 phần tử Ta có phương trình biểu diễn mối quan hệ số đặc trưng tần số: freq = 69.88702473*i + 4.26853744  Thiết lập mối quan hệ tập liệu sau xử lý hệ thống điều khiển âm – ánh sáng đưa vào thuật toán điều khiển mạng nơ - ron Thực nghiệm phát tín hiệu âm thanh, giá trị tần số thu từ cảm biến âm thanh, lấy liệu số đặc trưng tìm (như bảng 4.2) để đưa vào thuật tốn điều khiển hồi quy tuyến tính, thu bảng giá trị xác tần số âm số đặc trưng tương ứng cho cụm phần tử Bảng 4.3: Giá trị thể số đặc trưng tần số sau đưa vào thuật toán hồi quy tuyến tính Số đặc trưng Tần số (Hz) 298.25 55 283.82 493.48 14 982.69 22 1541.78 29 2030.99 36 2520.20 43 3009.41 50 3498.62 58 4057.71 63 4407.17 4.4 Kết thực nghiệm 4.4.1 Kết thu sau điều khiển hệ thống kết hợp mạng nơ –ron nhân tạo Sử dụng giá trị số đặc trưng biên độ thu thập thông qua thuật toán FFT để làm liệu đầu vào cho tập liệu huấn luyện mạng nơ-ron Vì tập liệu đầu vào tương đối nhỏ nên việc thu thập xử lý tốn thời gian cho kết nhanh mà không cần phải tạo file model.m Mơi trường Anaconda thư viện có sẵn dùng để huấn luyện, tìm phương trình đường thẳng theo phương pháp hồi quy tuyến tính cho hệ thống có tập liệu khơng tốn nhiều thời gian cho việc huấn luyện mà cho kết Thông qua việc kết hợp phương pháp điều khiển thông minh sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo cách học có giám sát – hồi quy tuyến tính, ta biết xác giá trị tần số biên độ mà phương pháp điều khiển thông thường làm Cụ thể giá trị tần số xác thu để hiển thị bảng đèn led ma trận sau: - Cột 1: 0Hz ~ 500Hz - Cột 2: 500Hz ~ 1122Hz - Cột 3: 1122Hz ~ 1681Hz 56 - Cột 4: 1681Hz ~ 2100Hz - Cột 5: 2100Hz ~ 2520Hz - Cột 6: 2520Hz ~ 2939 Hz - Cột 7: 2939 Hz ~ 3358 Hz - Cột 8: 3358 Hz ~ 3917 Hz Từ trọng số phương trình đường thẳng tìm mục 4.3.3, ta tìm giá trị tần số âm toàn thời gian thực, nhằm mang lại hiệu qua việc sử dụng giá trị để làm liệu đầu vào cho việc điều khiển hiệu ứng đèn led 4.4.2 Ứng dụng kết thu từ mạng nơ – ron để điều khiển đèn led Ở mục 4.1 tính tốn giá trị ban đầu để làm sở cho việc đặt ngẫu nhiên khoảng giá trị tần số tương ứng với số đặc trưng nhận sau phân tích FFT thư viện fix_fft Arduino Trong phần này, kết thu từ bảng 4.2 để làm liệu đầu vào cho tập huấn luyện theo phương pháp hồi quy tuyến tính thơng qua mơi trường huấn luyện Anaconda lập trình sẵn Sau đó, sử dụng giá trị tần số xác thu (như trình bày mục 4.2.2) để đưa vào thuật toán FFT điều khiển hệ thống âm – ánh sáng theo nhạc quan sát hiệu ứng ngõ bảng đèn led ma trận Hình 4.9: Mảng giá trị thu sau sử dụng xác giá trị tần số từ thuật tốn hồi quy tuyến tính Giá trị phần tử thu mảng 64 phần tử cụm tương ứng với cột đèn led bảng đèn led ma trận khơng cịn đồng nhất, mà chênh lệch số lượng phần tử cụm Tùy thuộc vào việc tính tốn cài đặt dải tần số hoạt động mà cụm giá trị thu cho số đặc trưng khác dải giá trị có kích thước khác Kết chạy thực nghiệm thông qua hiệu ứng thể bảng led sau: 57 Hình 4.10: Hiệu ứng hiển thị đèn led sau sử dụng kết phương pháp hồi quy tuyến tính Kết hiển thị hình 4.10 cho thấy, bảng led hiển thị đầy đủ cột so với hình 4.2 giá trị tần số nhỏ sau đưa vào vi xử lý khơng hiển thị cột (hình 4.2) Các giá trị tần số xác thu thơng qua thuật tốn hồi quy tuyến tính đưa vào làm liệu điều khiển cho thuật tốn FFT, hiệu ứng đèn led hiển thị đầy đủ tất cột bảng led không bị ngắt qng Kết chạy thực nghiệm mơ hình kết hợp phương pháp điều khiển mạng nơ-ron nhân tạo cho hiệu ứng không thay đổi nhiều so với kết thực nghiệm sử dụng phương pháp thông thường, nhiên với việc vận dụng kết thu phương pháp điều khiển thông minh để làm giá trị đầu vào cho thuật toán FFT ứng dụng mang tính nghệ thuật cao giúp cho người dùng biết xác thơng số sử dụng linh hoạt thiết lập điều khiển tái tạo lại tần số hay biên độ tín hiệu cho mục đích khác 58 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Việc biểu diễn lại hệ thống điều khiển âm – ánh sáng phương pháp thông thường thực tế sử dụng chạy thực nghiệm hệ thống có kết hợp phương pháp điều khiển thông minh người quan tâm “trí tuệ nhân tạo”, kết đơn không cho thấy khác biệt thông qua hiệu ứng ánh sáng mang ý nghĩa thực tiễn to lớn Biết xác giá trị tần số âm mà sử dụng thuận lợi việc tái tạo lại âm mà mong muốn phát giá trị tần số âm q nhỏ mà tai người bình thường khơng thể nghe Hệ thống điều khiển âm – ánh sáng khơng thiết phải biết xác giá trị tần số âm phát mang tính nghệ thuật cao, cần mang lại cảm giác êm tai thoải mái Tuy nhiên, việc ứng dụng phương pháp điều khiển thông minh mạng nơ – ron nhân tạo việc nhận biết, phát xác tần số âm mang lại linh hoạt việc thiết kế điều khiển đèn led kỹ sư đồng thời giúp cho người thiết kế khơng bị bó cục khuôn khổ thiết kế định Với kết thực toàn nội dung đề tài (bao gồm việc chạy thực nghiệm, mở rộng kết hợp sử dụng mạng nơ – ron cho hệ thống âm – ánh sáng) so với tình hình phát triển lĩnh vực thiết kế hệ thống âm – ánh sáng thông minh thực tế (công nghệ đồng khả điều khiển đèn led âm nhạc), thể công nghệ thiết kế thông qua hiệu ứng hiển thị mơ hình thực nghiệm Tuy nhiên, giới hạn đề tài nên việc thể hiệu ứng thay đổi màu sắc cường độ ánh sáng chưa chạy thực nghiệm dựa công nghệ đặt phương án thiết kế trình bày chương ba 5.2 Hướng phát triển Để hệ thống âm – ánh sáng mang tính học thuật cao, đề xuất ứng dụng phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) để phân tích thiết lập liệu đầu vào thông qua cao độ tiết tấu nhạc, từ đưa 59 tín hiệu sau huấn luyện kiểm tra vào hệ thống để điều khiển hiệu ứng ánh sáng theo tiết tấu (hay gọi tâm trạng) nhạc Ngoài ra, với khả nhận biết xác xử lý tín hiệu mạng nơ – ron nhân tạo thông qua phương pháp học thơng minh, thiết kế chế tạo thiết bị mang tính ứng dụng thực tiễn cao như: - Trong xây dựng, thiết bị phát âm ngầm lòng đất - Trong quân sự, chế tạo loại vũ khí âm - Trong y học, chế tạo máy siêu âm cường độ cao phá hủy tế bào ung thư Vì vậy, việc phát biết xác giá trị tần số âm xung quanh mang lại ý nghĩa to lớn người, khơng mang tính nghệ thuật mà đem lại hiệu sử dụng sống 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Đức Thiểm, Nguyễn Chí Ngọc Thiết kế Chiếu sáng Nghệ thuật Nhà xuất xây dựng, Hà Nội – 2007 [2] Ngô Hữu Phúc Nhập mơn trí tuệ nhân tạo Học viện Kỹ thuật Quân [3] Nguyễn Quang Hoan Nhập môn trí tuệ nhân tạo Học viện Cơng nghệ Bưu Chính Viễn Thông, Hà Nội – 2007 [4] Bá Thu Hiền Kỹ thuật âm Viện Công Nghệ Thông tin Truyền Thơng [5] Nguyễn Quốc Trung (Chủ biên), Hồng Văn Quang – Trần Đình Thơng, Kiều Xn Thực Giáo trình Xử lý số tín hiệu Nhà xuất giáo dục [6] Bassam M.EI-Zaghmouri Speech Recognition Using Neural Networks International Conference on Computing, Communication and Contril Engineering, May 22-23, 2015 [7] Henry Chang, Erik Stauber Lighting Controller United States Patent Chang et al, August 6, 2004 [8] Rohith Gandhi Introduction to Machine Learning algorithms – Linear Regression, May 27, 2018 [9] Kamil Krzyk Coding Deep Learning for Beginners – Linear Regression Initialization and Prediction Towards Data Science, Aug 1, 2018 [10] Madhav Mishra Understanding Linear Regression in Machine Learning Data Driven Investor, May 8, 2018 [11] Wei-Tsung Lu and Li Su Transferring the style of homophonic music using recurrent neural networks and autoregressive models Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan [12] Václav Hlavác Fourier transform in 1D and in 2D Czech Technical University in Prague [13] Lars Schmidt-Thieme Machine Learning – Linear Regression Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute for Business Economics xv and Information Systems & Institute for Computer Science University of Hildesheim, winter term 2007 [14] Ian Ashdown, T.Ferguson Neural Networks for Led Color Control TIP Systems Limited, 3999 North Fraser Way, Burnaby, BC, Canada V5J5H9 xvi PHỤ LỤC IC Max7219 Bảng 1.1: Chức chân điều khiển IC Max7219 Pin (Chân) Chức Name Đầu vào liệu nối tiếp Dữ liệu(16-bit) DIN load vào ghi chân CLK kích cạnh lên 2, 3, 5-8, 10, 11 4, Dig0 - Dig7 GND Kết nối với chân chung Anot Nối đất Đưa liệu vào 16-bit cuối 12 LOAD/ CS chốt chân LOAD kích cạnh lên Hoặc đưa liệu vào chân CS mức LOW chốt 16-bit cuối chân CS kích cạnh lên Xung clock Maximum 10MHz Khi CLK kích cạnh lên, liệu dịch vào 13 CLK ghi nội Khi CLK kích cạnh xuống, liệu bị khóa chân DOUT Đầu vào chân CLK hoặt động CS mức LOW 14-17, 20-23 SegA-SegG, DP 18 ISET 19 V+ Kết nối với chân chung Cathot để lấy dòng Khi chân mức LOW, kéo xuống GND Kết nối với VDD thông qua điện trở để thiết lập dòng điện đỉnh Kết nối nguồn 5V xvii Đầu liệu nối tiếp Dữ liệu vào chân 24 DOUT DIN có mặt chân DOUT sau 16.5 chu kì xung clock Chân dùng để kết nối với chân DIN MAX7219 khác Vi điều khiển Arduino UNO R3  Nguồn cho Arduino Arduino UNO R3 cấp nguồn 5VDC thơng qua cổng USB cấp nguồn ngồi thơng qua Adaptor với điện áp khuyên dùng - VDC (nếu sẵn nguồn từ USB cấp nguồn pin 9V) Nếu cấp nguồn vượt ngưỡng giới hạn làm hỏng Arduino UNO R3 - GND (Ground): cực âm nguồn điện cấp cho Arduino UNO Khi sử dùng thiết bị sử dụng nguồn điện riêng biệt chân phải nối với - 5V: cấp điện áp 5V đầu Dòng tối đa cho phép chân 500mA - 3.3V: cấp điện áp 3.3V đầu Dòng tối đa cho phép chân 150mA - Vin (Voltage Input): Để cấp nguồn cho Arduino UNO, nối cực dương nguồn với chân cực âm nguồn với chân GND - RESET: Khi nhấn nút Reset board để Reset vi điều khiển tương đương với việc chân Reset nối với GND qua điện trở 10KΩ  Các chân vào Arduino Uno R3 Arduino UNO R3 có 14 chân digital dùng để đọc xuất tín hiệu Chúng có mức điện áp 0V 5V với dòng vào/ra tối đa chân 40mA Ở chân có điện trở pull-up từ cài đặt vi điều khiển ATmega328 (mặc định điện trở không kết nối)  Một số chân digital có chức đặc biệt sau: - chân Serial (RX) (TX): dùng để gửi (Transmit – TX) nhận (Receive – RX) liệu TTL Serial Arduino Uno giao tiếp với thiết bị khác thông xviii qua chân Kết nối bluetooth nói kết nối Serial không dây Nếu không cần giao tiếp Serial, không nên sử dụng chân không cần thiết - Chân PWM (~): 3, 5, 6, 9, 10, 11: Cho phép xuất xung PWM với độ phân giải 8bit (giá trị từ → 28 - tương ứng với 0V → 5V) hàm analogWrite() Nói cách đơn giản, điều chỉnh điện áp chân từ mức 0V đến 5V thay cố định mức 0V 5V chân khác - Chân giao tiếp SPI: 10 (SS), 11 (MOSI), 12 (MISO), 13 (SCK) Ngoài chức thơng thường, chân cịn dùng để truyền phát liệu giao thức SPI với thiết bị khác - LED 13: Arduino UNO có đèn led màu cam (kí hiệu chữ L) Khi bấm nút Reset, đèn nhấp nháy để báo hiệu Nó nối với chân số 13 Khi chân người dùng sử dụng, LED sáng Arduino UNO có chân analog (A0 → A5) cung cấp độ phân giải tín hiệu 10bit để đọc giá trị điện áp khoảng 0V → 5V Với chân AREF board, đưa vào điện áp tham chiếu sử dụng chân analog Tức cấp điện áp 2.5V vào chân dùng chân analog để đo điện áp khoảng từ 0V → 2.5V với độ phân giải 10bit Đặc biệt, Arduino UNO có chân A4 (SDA) A5 (SCL) hỗ trợ giao tiếp I2C/TWI với thiết bị khác xix S K L 0 ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN LÊ THIÊN HẰNG THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN NHẠC VÀ ÁNH SÁNG THEO NHẠC DÙNG NEURAL NETWORKS. .. 3: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG HỆ THỐNG ÂM THANH – ÁNH SÁNG THEO NHẠC 3.1 Phương án thiết kế 3.1.1 Yêu cầu thiết kế Trên thực tế có nhiều phương án thiết kế cho hệ thống âm ánh sáng, âm nhạc lồng vào... chiếu sáng “Âm Ánh sáng? ?? sử dụng đèn lazer để thực trình chiếu, dễ dàng tạo hình ảnh 3D sống động, mang tính trực quan Ở đề tài ? ?Thiết kế điều khiển nhạc ánh sáng theo nhạc dùng Neural Networks? ??