අන්තර්ගත වගුව
තොරතුරු තාක්ෂණය, සාමාන්‍යයෙන් තොරතුරු තාක්ෂණය ලෙස හැඳින්වේ, මෝටර් රථ, නිවාස, මෘදුකාංග සහ වෛද්‍ය වැනි බොහෝ කර්මාන්ත දියුණු කළේය. තොරතුරු තාක්ෂණ විශේෂඥයින් සහ විද්‍යාඥයින් Wi-Fi රූපකරණය ලෙස හඳුන්වන ප්‍රබල රූපකරණ තාක්‍ෂණයක ශක්‍යතා ද ගවේෂණය කළහ.
පරිගණක රූපකරණ තාක්ෂණයට වස්තු හඳුනාගැනීමේ සහ හඳුනාගැනීමේ විශාල විෂය පථයක් ඇත. සාම්ප්‍රදායික ක්ෂුද්‍ර තරංග අනුරූ යොදා ගනිමින් විද්‍යාඥයන් බොහෝ ශිල්පීය ක්‍රම නිර්මාණය කර ඇත. කෙසේ වෙතත්, ඔවුන්ට ඵලදායි ප්රතිඵල ලබා ගැනීමට නොහැකි විය.
ඔවුන් තාක්ෂණය දියුණු කර Wi-Fi රූපකරණය හඳුන්වා දුන්නේ අපි මෙම ලිපියෙන් ආවරණය කරන බැවිනි.
Wireless Imaging යනු කුමක්ද?
Wireless imaging යනු රැහැන් රහිත ජාලයක් හරහා පින්තූර ග්‍රහණය කර සම්ප්‍රේෂණය කරන තාක්ෂණයකි. එය සරල ලෙස පෙනෙන නමුත් එය එසේ නොවේ.
රැහැන් රහිත රූපකරණය යනු විවිධ කර්මාන්ත ආවරණය වන පුළුල් සංකල්පයකි:
- ඔටෝමොබයිල්
- ස්මාර්ට් හෝම් හෝ IoT
- කාර්මික යෙදුම්
අපි යෙදුම් හරහා ගොස් WiFi රූපකරණ අවස්ථා භාවිතා කරන්නෙමු. නමුත් පළමුව, මෙම තාක්ෂණය කුමක්දැයි අපි තේරුම් ගනිමු.
හැඳින්වීම
Wi-Fi, හෝ රැහැන් රහිත අන්තර්ජාල තාක්ෂණය, 1997 දී හඳුන්වා දෙන ලද්දේ මිනිසුන් නවීන ජාලකරණ උපාංග භාවිතා කිරීමට පටන් ගත් විටය. ඊට පෙර, දුරකථන මාර්ග සහ ඒ හා සමාන වෙනත් කේබල් සම්බන්ධතා අන්තර්ජාලයේ මූලාශ්‍ර විය.
එම තාක්ෂණය පැරණි බැවින්, පරිශීලකයින් කිසි විටෙකත් කේබල් අන්තර්ජාලයෙන් යහපත් නොවීය. එය මන්දගාමී වූ අතර ජාල කඩාකප්පල් කිරීම්වලින් පිරී තිබුණි. එය ද වියඅවකාශීය සංඛ්යාත මානයන් දෙකෙහි ප්‍රයෝජනවත් ප්‍රතිඵලයක් ලබා ගැනීම සඳහා රටාවේ තිරස් සහ සිරස් අක්ෂය දැන ගැනීම වැදගත් වේ.
Wi-Fi රූපකරණයේ යෙදුම්
Wi-Fi රූපකරණයේ යෙදුම් කිහිපයක් පවතී වාණිජ හා කාර්මික අරමුණු සඳහා භාවිතා වේ. උදාහරණයක් ලෙස.
ඉන්වෙන්ටරි ලුහුබැඳීම
සාප්පු මධ්‍යස්ථාන සහ වෙළඳ මධ්‍යස්ථාන ඉන්වෙන්ටරි කළමනාකරණය සඳහා රේඩාර් සංවේදක භාවිතයෙන් ට්‍රොලි භාවිතා කරයි. මෙම රේඩාර්-පාලිත ට්‍රොලිවලට කිසිදු සංවේදක ටැග් අවශ්‍ය නොවේ මන්ද සෑම ට්‍රොලියක්ම විශේෂ හැඳුනුම්පතක් සමඟ ක්‍රියා කරයි.
දත්ත සමුදාය ට්‍රොලි කණ්ඩායම් කිහිපයකට කාණ්ඩ කරයි, පසුව අධීක්ෂක විසින් සෑම කණ්ඩායමකටම කාර්යයක් වෙන් කරයි.
ගබඩාවල ඉන්වෙන්ටරි කාර්යක්ෂමව කළමනාකරණය කිරීමට මෙම ට්‍රොලි සාර්ථක වේ. එපමණක් නොව, පාරිභෝගිකයින්ට මෙම ට්‍රොලි මාර්ට් පරිශ්‍රය තුළම ලබා ගත හැකි අතර මුදල් රහිත මිලදී ගැනීමේ පද්ධතියක් සමඟින් සාප්පු සවාරි භුක්ති විඳිය හැකිය.
Smart Homes
IoT යනු නිවාස කර්මාන්තයේ මීළඟ විශාල ඉදිරි ගමනයි. Wi-Fi රූපකරණ තාක්ෂණය විශාල වස්තූන් හඳුනා ගැනීම සඳහා සම්ප්‍රදායික රේඩාර් හඳුනාගැනීම සිදු කරයි, ඒවාට ඇතුළුව:
- දොර
- වින්ඩෝස්
- ශීතකරණය
ඔබගේ නිවසේ ඇති විශාල වස්තූන් පාලනය කිරීමට ඔබට ඇන්ටනා සහ අවශ්‍ය සංවේදක යෙදවිය හැක. උදාහරණයක් ලෙස, ඇන්ටෙනාවේ අරාව මගින් මනිනු ලබන අවකාශීය සංඛ්යාත මඟින් පවතින සන්නිවේදන සංඥා සත්‍යාපනය කර වස්තුවේ තත්ත්වය පිළිබඳව ඔබට දැනුම් දිය හැක.
බලන්න: iPhone Wifi හරහා සමමුහුර්ත නොවනු ඇත - මෙන්න ඉක්මන් විසඳුමතව දුරටත්, ඔබට සාමාන්‍ය අවකාශීය අන්‍යෝන්‍ය සහජීවනය භාවිතයෙන් සම්පූර්ණ පද්ධතියම වැඩසටහන්ගත කළ හැක.සහ Wi-Fi සංඥා සැකසීම භාවිතයෙන් වස්තුවේ චලනය පාලනය කිරීමට තිරස් සහ සිරස් දිශාවන්.
මෙම යෙදුමේ ප්‍රධාන බාධාව වන්නේ ස්ථායී ජාලයක් තිබීම නිසා නිෂ්ක්රීය රූපකරණ පද්ධතිවලට වස්තුවේ මානයන් විශ්ලේෂණය කිරීමට WiFi සංඥා අවශ්‍ය වේ.
නිතර අසන පැන
WiFi Doppler යනු කුමක්ද?
WiFi Doppler යනු වස්තුවක පිහිටීම සහ චලනය හඳුනා ගැනීමට තනි WiFi උපාංගයක් පමණක් භාවිතා කරන සංවේදී තාක්ෂණයකි. WiFi Doppler භාවිතයෙන් ප්රතිඵල ලබා ගැනීමට ඔබට බහුවිධ WiFii උපාංග අවශ්‍ය නොවේ.
WiFi බිත්ති හරහා දැකිය හැකිද?
ඔව්. බිත්ති හරහා බැලීමට ඔබට Wi-Fi සංඥා භාවිතා කළ හැක.
බිත්තියක් විනිවිද යාමට WiFi ලබා ගන්නේ කෙසේද?
- Wi-Fi පරාස විස්තාරක භාවිතයෙන් අභ්‍යන්තර WiFi වැඩි කරන්න.
- දැල් ජාලයක් යොදවන්න.
බහුවිධ WiFi සංඥා එකිනෙකා හරහා සම්ප්‍රේෂණය වේ . කෙසේද?
රවුටර එකම නාලිකාවක ක්‍රියා කරන්නේ නම් WiFi සංඥා සාමාන්‍යයෙන් ඡේදනය වේ.
WiFi Signals Wall Imaging හරහා ප්රතිඵල නිපදවිය හැකිද?
ඔව්. WiFi විසින් බිත්ති හරහා විනිවිද යා හැකි රේඩියෝ තරංග භාවිතා කරන බැවිනි.
නිගමනය
Wi-Fi රූපකරණය සෑම නේවාසික, වාණිජ සහ කාර්මික ක්ෂේත්‍රයකම පාහේ පවතින නිසා රූප සැකසුම් වසම තුළ බහුලව දක්නට ලැබේ. අවකාශය. එබැවින්, වස්තුවක පිහිටීම සහ චලනය හඳුනා ගැනීමට Wi-Fi රූපකරණය භාවිතා කිරීම මානව ප්‍රයෝජනය සඳහා ඊළඟ විශාල තාක්ෂණය වනු ඇත.
මූලාශ්‍රයකින් ගමනාන්තයකට යවන දත්ත අවදානම් කාර්යයක් වූ බැවින් විශ්වාසදායක නොවේ.කාලයත් සමඟ Wi-Fi සංගමය රැහැන් රහිත තාක්ෂණයේ දියුණුව සහ Wi-Fi උපාංග උත්ශ්‍රේණි කරන ලදී. එයට රවුටරය, මොඩම, ස්විච සහ බූස්ටර ඇතුළත් විය.
මෙම උපාංග සියලු වර්ගවල ජාල මධ්‍යස්ථාන සමඟ ක්‍රියා කරන IEEE WLAN ප්‍රමිතීන් අනුගමනය කරයි. අපගේ නිවසේ අන්තර්ජාල සම්බන්ධතා වල භාවිතා වන වඩාත් පොදු WLAN සම්මතය 802.11ax වේ.
Wi-Fi තාක්ෂණය අපගේ ජීවිතවලට කෙතරම් වැදගත් වී ඇත්දැයි අපි කවුරුත් දනිමු. Wi-Fi හි පොදු භාවිතයන් පහත දැක්වේ:
- සන්නිවේදනය
- දත්ත බෙදාගැනීම
- Online gaming
Wi-Fi පුළුල් වූ විට සෑම නේවාසික අවකාශයකටම පාහේ එහි විෂය පථය, වෙනත් යෙදුම් සඳහා Wi-Fi භාවිතා කළ හැකි බව විද්‍යාඥයින් සොයා ගත්හ. ඔවුන් සොයාගත් එක් සොයාගැනීමක් වූයේ Wi-Fi සංඥා භාවිතයෙන් මයික්‍රෝවේව් රූපකරණ ක්‍රියාවලිය ඉදිරියට ගෙන යාමයි.
ඉදිරියට යාමට පෙර, මෙම ලිපිය පුරාවට භාවිතා කර ඇති තාක්ෂණික යෙදුම් කිහිපයක් අපි තේරුම් ගනිමු.
අවකාශීය සංඛ්යාත වසම
අවකාශීය වසම යනු ඕනෑම වස්තුවක ස්ථිතික රූපයට යොමු වන අතර සංඛ්යාත වසම එහි චලනය වන පික්සල සමඟ රූපය විශ්ලේෂණය කරයි. ඒ කියන්නේ Wi-Fi රූපකරණයේ ඇති ග්‍රාහකයන් අවකාශීය සංඛ්යාත වසම තුළ රූපයේ තොරතුරු ග්‍රහණය කර ගනී.
Passive Bistatic WiFi Radar
බිස්ටැටික් රේඩාර් යනු රේඩාර් පද්ධතියක පරාසය මැනීමට භාවිතා කරන උපකරණයකි. වෙනම WiFi සම්ප්‍රේෂක සහ ග්‍රාහක තිබීම. නිෂ්ක්රීය තුළbistatic WiFi රේඩාර් පද්ධතිය, සම්ප්‍රේෂකයන්ගෙන් සංඥාවක් ලැබෙන වේලාවේ වෙනස ග්‍රාහකයන් විසින් මනිනු ලබයි.
සත්‍ය ඉලක්කයෙන් පරාවර්තනය වන සම්ප්‍රේෂණ WiFi සංඥාවල කාලය ගණනය කිරීම සඳහා මෙම ග්‍රාහකයන් ද වගකිව යුතුය.
Microwave Imaging vs. WiFi Imaging System
Microwave Imaging යනු WiFi රූපකරණයට වඩා පැරණි තාක්ෂණයකි. විද්‍යාඥයන් තාක්ෂණික දියුණුව සඳහා යොමු වීමට ප්‍රධාන හේතුව මයික්‍රෝවේව් රූපකරණයට වැඩි සැකසුම් කාලයක් වැය වීමයි.
මෙම රූපකරණ ක්‍රමය මඟින් යාන්ත්‍රික සහ විද්‍යුත් කදම්භ ස්කෑනිං ඉදිරිපත් කළ අතර එය හොඳ ප්රතිඵල පෙන්නුම් කළේය. කෙසේ වෙතත්, තාක්ෂණික ක්‍රම දෙකෙහිම දත්ත ලබා ගැනීමේ කාලය අවකාශීය සංඛ්යාත රූපකරණයේ රූප සැකසීම ප්‍රමාද කරන අඩුපාඩුවක් විය.
ක්ෂුද්‍ර තරංග රූප වස්තු හඳුනා ගැනීම සහ හඳුනා ගැනීම සඳහා වඩාත් සුදුසු විකල්පයකි. නැවතත්, ස්කෑන් කරන ලද සාම්පල අති නවීන තාක්ෂණය භාවිතයෙන් සකස් කරන ලදී. නමුත් නැවතත්, ක්ෂේත්‍රයක් මත කදම්භයක් පරිලෝකනය කිරීමේ කාල සීමාව ප්‍රධාන ගැටළුව විය.
විද්‍යාඥයා වස්තු හඳුනාගැනීම සඳහා ද එම තාක්ෂණයම භාවිතා කළ නමුත්, උපාංගවලට අඩු තාප ග්‍රහණය කර ගැනීමට නොහැකි වූ නිසා ඒවාට ප්‍රගතිය නොහැකි විය. මිනිසුන්ගෙන් විද්‍යුත් චුම්භක විකිරණ ජනනය කරන ලදී.
උසස් සංවේදීතාවයක් සහ පුළුල් කලාප පළලක් සහිත නවීන ග්‍රාහකයක් සහ සංඥා සැකසුම් උපකරණ මිලදී ගැනීමට ඔවුන්ට විශාල ආයෝජනයක් අවශ්‍ය විය.
WiFi Imaging System
තාක්ෂණය යාවත්කාලීන කිරීම Wi-Fi භාවිතයෙන් ආරම්භ විය. නමුත්, කඇත්ත වශයෙන්ම, Wi-Fi සර්වසම්පූර්ණ බව අපි කවුරුත් දනිමු, එයින් අදහස් වන්නේ එය සෑම ස්ථානයකම ලබා ගත හැකි බවයි.
නිවසේ, කාර්යාලයේ, ආපනශාලාවේ, දුම්රිය ස්ථානයේ, හෝ ක්‍රීඩාංගනයේ වේවා, ඔබේ Wi-Fi සබලිත උපාංගවලට රැහැන් රහිත සංඥා ලැබේ. . විද්‍යාඥයින් Wi-Fi ප්‍රාග්ධනය කර මයික්‍රෝවේව් රූපකරණය වැඩි දියුණු කිරීමට හේතුව එයයි.
විද්‍යාඥයින් බිත්ති හරහා මිනිසුන් හඳුනා ගැනීමට සහ වර්ගීකරණය කිරීමට Wi-Fi භාවිතා කර ඇත. රේඩියෝ තරංග තිර රෙදි, රෙදි සහ බිත්ති හරහා පහසුවෙන් විනිවිද යා හැකි බැවින්, Wi-Fi යනු සංකීර්ණ වස්තු රූපගත කිරීම සඳහා ප්‍රබල මෙවලමකි.
Signal processing Wi-Fi විකිරණ වලදී ද ඔප්ටිකල් සහ ඒවායේ පාරාන්ධ බව නිසා වඩාත් ඵලදායී වේ. අධෝරක්ත තරංග ආයාමයන්.
එබැවින්, නව තාක්ෂණය Wi-Fi සංඥා භාවිතයෙන් සම්ප්‍රදායික මයික්‍රෝවේව් රූපකරණය භාවිතා කරයි. මෙම සංඥා ආලෝකමත් කරන ස්වාධීන WiFi සම්ප්‍රේෂකයන් ක්‍රියාවලිය ආරම්භ කිරීම සඳහා වගකිව යුතු අතර ග්‍රාහකයා අවකාශීය සංඛ්යාත නියැදීම සහ වසම තුළ රූපයේ තොරතුරු ග්‍රහණය කරයි.
නව Wi-Fi රූපකරණ පද්ධතිය තෙවන පාර්ශවීය විකිරණ මත අක්‍රිය රේඩාර් ක්‍රම භාවිතා කරයි. නිෂ්ක්රීය රේඩාර් එම විකිරණ භාවිතා කරන්නේ:
- හඳුනාගැනීම
- ට්රැකින්
මයික්‍රෝවේව් සහ වයිෆයි රූපකරණය අතර තවත් වෙනසක් වන්නේ පෙර ක්‍රියාවලිය සඳහා විරල ඇන්ටෙනා අරා භාවිතා කිරීමයි. රූප. අවාසනාවකට, එය ඉතා අඩු තාප ජනනය කරන ලද EM විකිරණ පමණක් මනිනු ඇත.
අනෙක් අතට, නවීකරණය කරන ලද තාක්ෂණය සාමාන්‍ය ග්‍රාහක මත ක්‍රියා කරන Wi-Fi සංඥා භාවිතා කරයි.25 MHz සංඛ්‍යාතය සහ මයික්‍රෝ තත්පර 10 ඒකාබද්ධ කිරීමේ කාලය. සංඛ්‍යාතය සහ ඒකාබද්ධ කිරීමේ කාලය පරිගණකගත රූපකරණය සඳහා WiFi සංඥා භාවිතයෙන් වැඩි දියුණු කර ඇත.
එබැවින් මයික්‍රෝවේව් රූපකරණ පද්ධතියේ උත්ශ්‍රේණිගත කළ අනුවාදයේ යෝජිත ක්‍රමය අඩු වියදම් උපකරණ මත ක්‍රියා කර වඩා හොඳ ප්රතිඵල ලබා ගත හැක. විරල අරාවක් භාවිතා කිරීම සඳහා පුළුල් කලාප පළල ග්‍රාහකයන් සඳහා ආයෝජනය කිරීම අවශ්‍ය නොවේ.
පවතින ග්‍රාහකයන්ට Wi-Fi සංඥා සෑම තැනකම පාහේ පවතින බැවින් ඒවා භාවිත කළ හැක. එසේම, වෙන් කරන ලද කාලය තුළ සහසම්බන්ධිත සංඥා සංරචක පමණක් පවතී. එම නිසා, මෙම සංඥා මගින් සංවේදන සහ සන්නිවේදන අරමුණු සඳහා පරිගණකමය රූපකරණය ඉහළ නැංවිය හැක.
Wi-Fi රූපකරණය වඩා හොඳ ප්‍රවේශයක් වන්නේ ඇයි?
විවිධ හේතු නිසා Wi-Fi සංඥා භාවිතයෙන් රූපගත කිරීම පෙර තාක්ෂණයන්ට වඩා හොඳය. උදාහරණයක් ලෙස, Wi-Fi සංඥා සැකසුම් භාවිතයෙන් රූපගත කිරීම පුද්ගලිකත්වය සුරැකීමේ සාධකය සමන්විත වේ.
එමෙන්ම, ඉහළ මට්ටමේ ග්‍රාහකයන් මිලදී ගැනීමට ඔබට ඩොලර් දහස් ගණනක් වැය කිරීමට අවශ්‍ය නොවේ. රූපය සාර්ථක කර ගැනීම සඳහා වස්තු හඳුනාගැනීම සහ වර්ගීකරණය විශ්ලේෂණය කිරීමට WiFi බල මිනුම් ප්‍රමාණවත් වේ.
ප්‍රතිරූපණය සඳහා විශේෂිත දෘඪාංග පවතින නමුත්, ඒවාට ව්‍යාපෘතියේ පිරිවැය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කරන වෙනත් ඇඩෝන අවශ්‍ය වේ.
නියැදි අවකාශීය සංඛ්යාත තොරතුරු භාවිතා කරමින්, ප්රතිඵල මානව සහ ලෝහමය වස්තූන් ස්ථානගත කිරීම පෙන්නුම් කරන ලදී. එය පහත මධ්‍යස්ථය සමඟ Wi-Fi රූපකරණයේ සාර්ථකත්ව අනුපාතය ඔප්පු කළේයනිරවද්‍යතාවය:
- ස්ථිතික මානව විෂයයන් සඳහා 26 cm
- ස්ථිතික ලෝහමය වස්තු සඳහා 15 cm
Wi-Fi රූපකරණයේ සීමාවන්
Wi-Fi සංඥා භාවිතා කරන මයික්‍රෝවේව් රූපකරණය මිනිසුන් සහ අනෙකුත් වස්තූන් ස්ථානගත කිරීමට ප්‍රබල තාක්‍ෂණයක් බවට සැකයක් නැත. විශේෂිත මිනිසුන් සහ වස්තූන් සමූහයක පිහිටීම ඔබට පහසුවෙන් සොයාගත හැකිය. කෙසේ වෙතත්, Wi-Fi රූපකරණය ක්‍රියාත්මක කිරීමේදී යම් සීමාවන් තිබේ.
බලන්න: Kodi Wifi වෙත සම්බන්ධ කරන්නේ කෙසේදඅපි ඒවා සාකච්ඡා කරමු.
වස්තු ප්‍රමාණය
යෝජිත Wi-Fi රූපකරණ තාක්ෂණය රඳා පවතින්නේ වස්තුවේ විශාලත්වය. රූපකරණ පද්ධතිය විශාල ප්‍රමාණයේ වස්තූන් දේශීයකරණය කරයි. උදාහරණයක් ලෙස:
- couch
- මේස
- විශාල කවුළු
විශාල ප්‍රමාණයේ වස්තූන් හඳුනා ගැනීමට සහ ස්ථානගත කිරීමට පහසු බවට සැකයක් නැත. ඔවුන්ගේ පැහැදිලි විශ්ලේෂණ මානයන් නිසා. 2D හෝ 3D තාක්ෂණය භාවිතා කළත්, රූප සැකසුම් ඇල්ගොරිතම මඟින් විශාල ප්‍රමාණයේ වස්තු වැඩි කාලයක් ගත නොකර පහසුවෙන් හඳුනා ගනී.
ඔබ රූප සැකසීම සඳහා පද්ධතියක් සකස් කරන විට, ඔබ ප්‍රථමයෙන් වස්තු සාම්පල ලෙස ඉගෙන ගැනීමට ඉඩ දිය යුතුය. මෙම ක්‍රියාවලිය යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ලෙස හැඳින්වේ, කෘතිම බුද්ධියේ (AI) වඩාත් පොදු වසම් වලින් එකකි.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ඕනෑම ආකාරයක රූපකරණයක මූලික පියවර වේ. රූපයට පෙර ඔබේ පද්ධතිය පෝෂණය නොකර තාක්ෂණය ගොඩනැගීමට, ඔබ මිනිසුන් මෙන් වස්තුව විශ්ලේෂණය කරන බලවත් AI උපකරණ මිලදී ගත යුතුය. නමුත් යන්ත්‍ර ඉගෙනීම පහසු නිසා පහසුව සඳහා ඕනෑවට වඩා මුදල් වියදම් කිරීම නුවණට හුරු නැතක්‍රියාත්මක කරන්න.
එබැවින්, සම්ප්‍රේෂණය කරන ලද WiFi සංඥා ග්‍රහණය කර ගැනීමෙන් සම්ප්‍රදායික රේඩාර් හඳුනාගැනීමේ සහ මයික්‍රෝවේව් රූපගත කිරීම්වලදී භාවිතා කරන ග්‍රාහකයන්ට වඩා හොඳ ප්රතිඵල ලබා ගත හැකි වන පරිදි, ඔබ ඔබේ පද්ධතිය වස්තු සාම්පල සමඟ පෝෂණය කළ යුතුය.
ද්‍රව්‍ය
අනාවරණය සහ ප්‍රාදේශීයකරණය සඳහා Wi-Fi රූපකරණය භාවිතා කරන විට වස්තුවේ ද්‍රව්‍ය ද වැදගත් වේ. උදාහරණයක් ලෙස, වස්තුවට පරාවර්තක පෘෂ්ඨ තිබේ නම් යෝජිත පද්ධතිය යහපත් ප්රතිඵල සපයයි.
උදාහරණයක් ලෙස, ලෝහමය පෘෂ්ඨයන් සෑම විටම දෘශ්‍ය හෝ අධෝරක්ත සංඛ්යාත සඳහා පවා වඩා හොඳ වස්තූන් බව ඔප්පු වී ඇත.
එකම මෙහි මූලධර්මය ද අනුගමනය කරයි: පරාවර්තක මතුපිටක් ඇති විශාල ප්‍රමාණයේ වස්තුවක් කුඩා ලෝහමය වස්තූන්ට වඩා පහසුවෙන් නිරූපණය කරයි. ඇයි?
දිලිසෙන වස්තුවක් හොඳ WiFi සංඥා පරාවර්තනය කළත්, එහි කුඩා ප්‍රමාණය නිසා ලැබෙන විකිරණ සඳහා හරස්කඩ ප්‍රදේශය තදබදයක් ඇති කරයි. එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස සම්ප්‍රේෂණය කරන ලද බහුවිධ WiFi සංඥාවලට එම වස්තුව නිවැරදිව සිතාගත නොහැක.
වස්තුවේ මානය පිළිබඳ තවත් ගැටලුවක් වන්නේ ප්‍රමාණය WiFi සංඥා තරංග ආයාමයට සමානුපාතික වන විට, ආයතන දෙක අතර අන්තර්ක්‍රියා අඩුවීමයි.
Dimension-to-frequency සීමාව විසඳන්නේ කෙසේද?
Wi-Fi රූපකරණ පද්ධතියකට වස්තුවේ විශාලත්වය සහ පවතින WiFi සංඥාවල තරංග ආයාමය අතර සැලකිය යුතු වෙනසක් අවශ්‍ය වේ. වස්තුවේ විශාලත්වය විශාල නම්, WiFi සංඥාවල තරංග ආයාමය කුඩා විය යුතු අතර අනෙක් අතට.
ඔබ සම්ප්‍රේෂණය කළ යුතුයWiFi සංඥා වල තරංග ආයාමය අඩු කිරීමට වැඩි සංඛ්‍යාතයක්, එනම් 5 GHz. කෙසේ වෙතත්, නිෂ්ක්රීය අන්තර් අන්තර්මිතික රූපකරණ පද්ධතිවල අඩු සංඛ්යාත WiFi සංඥා කුඩා වස්තූන් සමඟ ක්‍රියා කරන බවට නිශ්චිත ප්‍රතිඵලයක් තවමත් නොමැත.
එය කුඩා හරස්කඩ ප්‍රදේශය නිසා සහසම්බන්ධ සංඥා සංරචකවලට ඉඩ නොදේ. බිත්ති හරහා නොවෙනස්ව පවතිනු ඇත.
බහුවිධ අත්හදා බැලීම් වලදී නියැදි කරන ලද කුඩා වස්තූන් සමහරක් නම්:
- කාසිය
- යතුරු
- ආරක්ෂාව pin
විවිධ උපකරණ භාවිතා කිරීමට අමතරව, කුඩා අවකාශීය-විභේදන වස්තූන් හඳුනාගැනීම සඳහා සංඛ්යාත පරාසය වෙනස් කිරීම නිරීක්ෂණය යටතේ පවතී.
රූප විභේදනය
රූප විභේදනය අත්‍යවශ්‍ය වේ. යෝජිත තාක්ෂණයේ ලක්ෂණය. එපමණක් නොව, එය පහත සාධක දෙක මත රඳා පවතී:
- Wi-Fi සංඥා තරංග ආයාමය
- ඇන්ටෙනා අරාව දිග
ඔබට තබා ගැනීමෙන් රූප විභේදනය වැඩි කළ හැක. සංඥා තරංග ආයාම නියතය සහ ඇන්ටෙනා අරාව දිග වැඩි කරයි.
පරීක්ෂණයේදී, විද්‍යාඥයින් තරංග ආයාමය අඩු කරන සංඛ්‍යාතය 5 GHz දක්වා වැඩි කිරීමෙන් රූප විභේදනය වැඩි කිරීමට උත්සාහ කළහ. එවිට ඔවුන් සංඥා සැකසුම් තරංග ආයාමය සහ ඇන්ටෙනා අරාව දිග වෙනස් කළේ නැත.
ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, විද්‍යාඥයින් රූප විභේදනයේ කිසිදු දියුණුවක් නිරීක්ෂණය නොකළේය. තවත් ප්‍රධාන සොයාගැනීමක් වූයේ රූපකරණ ක්‍රියාවලියේදී වැදගත් නොවන ඇන්ටනා ගණනයි.
නම්ඔබ ඇන්ටෙනාව නිවැරදි ස්ථානයේ තබන්න, ඔබට ඵලදායි ප්රතිඵල ලබා ගත හැක්කේ ඇන්ටනා යුගලයකින් පමණි. ඇයි?
ඇන්ටෙනා අරාව නිරීක්‍ෂණයට ලක්වන වස්තුවේ විකිරණ ග්‍රහණය කරයි. බහු ඇන්ටෙනා ස්ථාන භාවිතා කිරීම ප්‍රශස්ත රූප විභේදනයේ සම්භාවිතාව වැඩි කරන බවට සැකයක් නැත, නමුත් එය පිරිවැය-කාර්යක්ෂම තාක්ෂණයේ කාරණයකි.
ඊට අමතරව, සමාගම් එහි විෂය පථය වැඩි කිරීම සඳහා Wi-Fi රූපකරණ තාක්ෂණය සඳහා අඩු වියදම් ඇන්ටනා නිෂ්පාදනය කරයි. සහ කාර්යක්ෂමතාව.
ඉතින්, ඔබ ඇන්ටෙනා අරාව දිග නියතව තබා ගන්නේ නම්, ඔබට WiFi බල මිනුම් පමණක් ඇති වස්තුව සිතාගත හැකිය. එන සංඛ්යාත පරාසය වෙනස් කිරීම රූප විභේදනයට ද බලපෑ හැකිය.
වස්තු දිශානතිය
වස්තු දිශානතිය යෝජිත තාක්ෂණයේ තවත් බාධාවකි. WiFi රූපකරණ පද්ධතියට වස්තුව සම්ප්‍රේෂණය වන විකිරණ රටාවේ තිබීම අවශ්‍ය වේ. EM තරංග ක්ෂේත්‍රයක් නිර්මාණය කර රිද්මයකට ගමන් කරන බව ඔබ දැනටමත් දන්නවා. එම ක්ෂේත්‍රය පහත තරංග සඳහා ප්‍රවණතාවක් බවට පත්වේ.
ඔබ යම් වස්තුවක් එම ක්ෂේත්‍රයේ දිශානතිය හරවන ස්ථානයේ තැබුවහොත්, ඔබට සැබෑ ප්රතිඵල නොලැබෙනු ඇත. එබැවින්, සම්ප්‍රේෂණය කරන ලද විකිරණ රටාව තුළ වස්තුවේ දිශානතිය තබා ගැනීම වැදගත් වේ.
ඊට අමතරව, ඔබට මෙම ගැටලුව පහත ක්‍රමවලින් ආමන්ත්‍රණය කළ හැක:
- ඇන්ටනාවල පිහිටීම ප්‍රශස්ත ආකාරයෙන් සකසන්න. .
- වඩා හොඳ විකිරණ රටා ඇති ඇන්ටනා තෝරන්න.
එය
