[实用新型]一种基于卷积神经网络数据采集装置有效
申请号: | 202022790829.X | 申请日: | 2020-11-26 |
公开(公告)号: | CN213717190U | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 马相强;胡海洋;石家鑫;王顺;孙承鑫;王琨洋 | 申请(专利权)人: | 山东理工大学 |
主分类号: | H01R13/72 | 分类号: | H01R13/72;H05K5/02;H05K5/00;G10K11/16 |
代理公司: | 上海首言专利代理事务所(普通合伙) 31360 | 代理人: | 刘宏博 |
地址: | 255000 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 卷积 神经网络 数据 采集 装置 | ||
本实用新型涉及数据采集技术领域,且公开了一种基于卷积神经网络数据采集装置,包括数据采集装置本体,所述数据采集装置本体侧面包括盖板,所述数据采集装置本体靠近盖板一侧设有接口槽,所述数据采集装置本体内侧设有隔绝板。该基于卷积神经网络数据采集装置,通过数据线的尾端缠绕在转轴,数据线首端与数据插口固定连接,当与外部设备连接时只需要拉取数据线尾端将数据线拉出转轴,对接外部设备一头就可以,达到了与测试设备连接时简单快捷不会弄混插口的有益效果,该基于卷积神经网络数据采集装置,通过利用无序排列的立柱使噪音扩散时相互抵消,并由隔绝板的吸音材料吸收,达到了在采集数据时不会有噪音优点的有益效果。
技术领域
本实用新型涉及数据采集技术领域,具体为一种基于卷积神经网络数据采集装置。
背景技术
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习的代表算法之一,数据采集是指设备各种变化着的物理量,例如温度、压力、震动等,通过相应的传感器可以转换成模拟的电信号,数据采集设备是将这些模拟电信号转换为数字信号存储起来,进行预处理的设备。
目前使用的数据采集装置在使用时需要数据线将装置与测试装置两头对接,通常采集装置插接口比较多数据线容易弄混插口,导致采集结果出错,同时采集装置在采集数据时噪音比较大会干扰研究人员精神状态。
实用新型内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本实用新型提供了一种基于卷积神经网络数据采集装置,具备与测试设备连接时简单快捷不会弄混插口,在采集数据时不会有噪音优点,解决了上述技术问题。
(二)技术方案
为实现上述与测试设备连接时简单快捷不会弄混插口,在采集数据时不会有噪音目的,本实用新型提供如下技术方案:一种基于卷积神经网络数据采集装置,包括数据采集装置本体,所述数据采集装置本体侧面包括盖板,所述盖板设有滑杆和凸形板,所述凸形板底部设有插销口;
所述数据采集装置本体靠近盖板一侧设有接口槽,所述接口槽包括数据插口、数据线、转轴、凹形板和滑孔,所述凹形板包括隐藏锁;
所述数据采集装置本体内侧设有隔绝板,所述隔绝板包括立柱和横纹。
优选的,所述盖板滑动连接于数据采集装置本体侧面,所述滑杆固定安装于盖板内侧四角并插接滑孔。
通过上述技术方案,通过数据采集装置本体侧面滑动连接盖板,通过盖板内侧四角固定安装插接滑孔的滑杆,实现了盖板在滑杆带动下滑动连接数据采集装置本体,可以保护数据插口避免在不使用时会有灰尘进入。
优选的,所述凸形板固定安装于盖板左壁,所述插销口开设于凸形板底部。
通过上述技术方案,通过盖板左壁固定安装凸形板,通过凸形板底部开设插销口,实现了闭合盖板时使用隐藏锁卡接插销口避免关闭不严导致盖板滑落。
优选的,所述接口槽开设于数据采集装置本体侧面并滑动连接盖板,所述数据插口开设于接口槽右侧,所述数据线首端固定连接于数据插口并尾端转动连接于转轴。
通过上述技术方案,通过数据采集装置本体侧面开设滑动连接盖板的接口槽,通过接口槽右侧开设数据插口,通过数据插口固定连接数据线首端,通过数据线尾端转动连接转轴,实现了数据线的尾端缠绕在转轴,数据线首端与数据插口固定连接,当与外部设备连接时只需要拉取数据线尾端,将数据线拉出转轴,并且对接时只用对接一头简单快捷。
优选的,所述凹形板开设于接口槽左侧,所述隐藏锁为现有装置,所述隐藏锁固定安装于凹形板底部,所述滑孔开设于接口槽四角并插接于滑杆。
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