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USBデバイスをWSLに接続する方法

1. 「SORACOM Onyx LTE USB ドングル SC-QGLC4-C1」をWSLへ接続 BLEデータの受信・送信用アプリ開発に使います。 1-1. LTE USB ドングル SORACOM Onyx LTE USBドングルは、LTE Cat.4 / 3G / GSM に対応したUSB型データ通信端末です。対応する Windows / Linux HOSTデバイスのUSBソケットに挿すことで、HOSTデバイスにネットワーク接続を提供します。 USBから給電され、モデムとアンテナが一体になったUSB型データ通信端末は、その他電源やアンテナ接続を必要とせず、それだけで完結したネットワーク接続手段となります。 1-2. WSLとWindows Windows11 WSL 2ディストリビューション：5.10.102.1 uname -a Linux RYZEN-PC 5.10.102.1-microsoft-standard-WSL2 #1 SMP Wed Mar 2 00:30:59 UTC 2022 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux WSL-Linux: Ubuntu 22.04.1 LTS cat /etc/os-release PRETTY_NAME="Ubuntu 22.04.1 LTS" 1-3. usbipd-win の最新リリースをWindowsにインストール usbipd-win_2.3.0.msi Windowsにインストールします。 1-4. Ubuntu22.04にインストール ディストリブーションによってバージョンが変わりますので注意してください。 sudo apt install linux-tools-5.4.0-77-generic hwdata sudo update-alternatives --install /usr/local/bin/usbip usbip /usr/lib/linux-tools/5.

September 14, 2022
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Shiny Sever Installの方法

R-ShinyServerのインストール IoTデータ、アンケートデータの可視化に使えないかと考えています。 AWSへのインストールについては、以下のサイトが参考になります。 AWS + Shiny ServerでShinyアプリケーションを公開する方法 How to host an R Shiny App on AWS cloud in 7 simple steps 独自のサーバーへのインストール 新規のVPSへShiny Severを構築しますのでLinuxの最初から始めます。 注意点は、Ubuntu22.04-jammyで構築するところです。 1. Ubuntuの各種設定と基本のアプリのインストール WSLは、「Ubuntu22.04」を使います。 1-1. User関係 rootのpasswd passwd root xxxxx userの追加＆sudoユーザー adduser xxxx xxxx gpasswd -a user_name sudo 1-2. OSとディスク、メモリの確認 Ubuntuの確認 $ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 22.04 LTS Release: 22.04 Codename: jammy directoryの確認 $ df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/sdc 251G 1.

August 24, 2022
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VSCode上での「R Markdown」

1. VSCodeで「R Markdown」ドキュメント作成環境の構築 1-1. Rのインスト―ル Download R-4.2.1 for Windows からダウンロード後インストールします。 1-2. pandoc をインストール Visual Studio を閉じます。 pandoc.org の pandoc をインストールします。 1-3. パッケージのインストール knitr および rmarkdown パッケージをインストールします。 Rでインストールします。 install.packages("knitr") install.packages("rmarkdown") 1-4. VSCodeの拡張機能をインストールします。 [R Tool]と[R]をインストールします。 2. RMDファイル作成とプレビュー --- title: "R　ドキュメントの作成" output: html_document --- This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and Microsoft Word documents. For more details on using R Markdown see <http://rmarkdown.

August 12, 2022
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R Markdownについて

1. R Markdownとは 1-1. R Markdown公式サイト 「R Markdown」は、データ分析を高品質のドキュメント、レポート、プレゼンテーション、ダッシュボードに変換します。 R、Python、SQL などの複数の言語を使用し、テキストとコードを織り交ぜて、エレガントにフォーマットされた出力を生成します。 R_Markdownは、 HTML PDF MS Word Beamer HTML5スライド Tufteスタイルの配布資料 書籍 ダッシュボード 光沢のあるアプリケーション 科学論文 Webサイト など、数十の静的および動的出力形式をサポートしています。 ギャラリー 2. Install R 2-1. Ubuntuのパッケイジ Ubuntu Packages For R 「文書管理」に使える機能が多くあります。Rが必要となりますが、IoTとデータサイエンス、レポートなどの視覚化に役立ちそうです。 データを処理するため、RMarkdownファイルでSQLを実行できるので「DB＋視覚化」を動的に表示できるのも驚きです。 参考サイト 私たちのR: ベストプラクティスの探究(日本語) R Markdown テンプレート 『Rによる計量政治学』サポートページ R Markdown公式サイト R Markdown公式ガイド R Markdownグローバルコモンズ

August 11, 2022
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Grafanaとは

1.Grafanaの概要 Grafanaのドキュメント Grafanaとは、Grafana Labs社が開発したデータ可視化ツールです。 Grafanaを利用するためには元のデータが必要であるため、データを収集するツール（PrometheusやElasticsearch等）と組み合わせて使われます。 可視化に特化しているため、他プロダクトが各自で用意しているダッシュボードよりも時系列グラフの可視化自由度が高いという特徴があります。 2.Grafanaの主な特徴 データのクエリ、視覚化、アラート、およびデータの保存場所に関係なく、データの理解を行います。Grafanaを使用すると、美しく柔軟なダッシュボードを通じてすべてのデータを作成、探索、共有できます。 データベースではなくデータを統合する 誰もが見ることができるデータ 誰でも使用できるダッシュボード 柔軟性と汎用性 3.Grafanaの動作環境 当社のローカルSNSの場合 AWS-EC2:Ubuntu20.04 Metrics監視（１）DB : PostgreSQL 4.Grafana機械学習1 Grafana機械学習は、Grafana Cloudユーザーがシステムの現在または将来の状態の予測を作成する機能を提供します。 予測を作成するには、ソース クエリ (モデル化する時系列) と機械学習モデルの構成を定義します。システムは、バックグラウンドでモデルをトレーニングします。 モデルのトレーニングが正常に完了したら、クエリを発行して、将来のさまざまな時間に系列の値を予測できます。モデルは予測値の信頼限界も返します。 時間が経つにつれて、モデルは新しいパターンを学習し続けるので、自動的にデータと共に進化します。 4-1.はじめに メトリック予測の動作を確認するには、概要チュートリアル[^16102]を参照してください。 クエリを実行すると、機械学習プロメテウスデータソースを使用してクエリを作成するのに役立ちます。 モデル構成では、モデルを調整して予測を改善する方法について説明しています。 4-2.手順 このガイドでは、Grafana Cloud のメトリクスの使用状況の予測を作成します。 この予測を使用して、制限を超えると予測される場合や、予想外に増加したメトリックが発生したかどうかを確認できます。 予測の作成 機械学習>予測に移動します。 [予測の作成] をクリックします。 クエリ ビルダで、データソースグラファナクラウドの使用状況を選択します。 次のクエリを実行します。sum(grafanacloud_instance_active_series) [トレーニング モデル] タブをクリックします。 ここで何かを調整する必要はありませんが、ノブがチューニング可能なものを見てください。 [予測の作成] をクリックします。 予測に名前を付け、[確認] をクリックします。 予測を表示 グラファナクラウドアクティブシリーズ予測の表示をクリックします。 ビューをキャストの興味深い時間枠に変更します。 予測が実際の結果とどのように一致するかを調べ、将来何日か含んで、モデルがアクティブなシリーズがどのように進化すると考えているかを確認してください。 パネルで予測を使用する ビューページから: 右上の [コピー] パネル ボタンをクリックします。 パネルにアラートを含めるには、[アラートを含める]を選択し、それ以外の場合は[アラートなし]を選択します。 既存のダッシュボードを開くか、新しいダッシュボードを作成します。 クリップボードからパネルを貼り付けてダッシュボードにパネルを追加します。 新しいパネルを編集し、生成されたクエリを表示します。 以上 Grafana機械学習 ↩︎

July 10, 2022
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BLE測位

1. BLE（Bluetooth Low Energy）への取組 当社では、人やものの流れを把握し「リードタイムの短縮」「原材料・在庫削減」等による生産性の向上手段について検証しています。 BLE（Bluetooth Low Energy）技術を使った3次元測位の検証について 方向検知機能の技術の検討 デバイスの選定と検証 通信の検証 データの見える化の検討 2. Bluetooth5.1について 前半は、Bluetooth5.1の開設動画のドキュメント化です。 2-1. Bluetooth5.1の新機能 方向検知機能が追加されその機能には、AoAとAoDの計算が含まれています。 その他の機能として、GATT1 キャッシング機能強化、アドバタイズチャネルインデックスのランダム化、アバタイズによる定期的な同期情報の転送などアドバタイズ機能の強化が含まれています。 3. 方向検知機能の技術 3-1. RSSI（受信信号強度）の測定 近接ソリューションはBLEを活用して２つのデバイス間の近接性を判断します。 RSSI（受信信号強度）を測定してそれらがどれだけ近いかを判断します。 タグが付いた物の近くにいるユーザーに情報を送ることができます。 例としては、小売店や図書館や美術館、観光地などがあります。 3-2. RTLS(Real-Time Location Services)などの測位システムの使用例 主に屋内で使用され目的のデバイスが置かれているかを検知します。 資産追跡、ユーザー追跡、経路探索ソリューションなどがあります。 Bluetooth5.1より前は、BLEデバイスの近接判断は、RSSI（受信強度）のみに依存していました。 当社の簡単な実験では、障害物、受信装置の設置方法などの要因で数メートルの誤差が確認されています。このような判断でこれまでのBLEによる測位は難しいと考えていました。 Bluetooth5.1では、AoAとAoDの計算により測位システムの制度は１m以内のレベルになるといわれています。 高精度位置情報を実現する方向検知機能と表現されることもあります。 3-3. AoA(Angle of Arrival) AoAは、RTLS（リアルタイム位置情報サービス）と物品検索に役立ちます。 AoAでは、受信機は２つ以上のアンテナが必要ですが、送信機に必要なアンテナは１つです。 例としては、移動物に着ける「移動タグ」、受信機は位置が固定されたデバイス「固定タグ」が移動タグが出す信号を変換して移動タグ（送信デバイス）の方向を計算します。 3-4. AoD(Angle of Departure) AoDの場合、屋内の測位システム（IPS：Indoor Positioning System)に有用です。 Aodでは、送信機は２つ以上のアンテナ、受信機には１つのアンテナが必要です。 例として、送信デバイスは、位置が固定されたデバイスで受信デバイスは移動するスマートファンなどが考えられます。 スマートフォンのアプリは、受信した信号の方向をAoDのデータから判断し、アプリで表示する地図上に位置を表示できます。 3-5. Gattキャッシング Bluetooth5.1で導入された他の機能としてGATTサーバーの属性テーブルを保存するGATTキャッシングがあります。 無線がオンになる時間を短縮できのそ結果消費電力を少なくできます。 接続も高速になります。 3-6. Advertising channel index の使用法と変更 アドバタイズ2パケットを送信するために使用されるアドバタイズチャネルインデックスの順序の新機能です。 プライマリアドバタイズパケットのチャネルは、37,38,39またはこれらのサブチャネルで送信されます。 v5.1以降は、これらのチャネルを任意の順序で使用できるようになりました。 これは、ネットワーク内のデバイス間通信でアドバタイズパケットを利用するような大規模なBluetoothメッシュネットワーク展開に役立ちます。 なぜなら、使用するチャネルの順序をランダム化することでアドバタイズパケットの衝突を軽減できるからです。 アドバタイズによる定期的な動機情報を転送する新機能です。 拡張アドバタイズメントを利用してデバイスを同期するモードが設定できます。 継続的にアドバタイズする別のデバイスと通信し、接続を確立せずに発生した「変更に関するデータ」を受信します。 このモードの最初の段階では、リスニングデバイスがアドバタイズパケットを継続的に追跡できるようになります。 Bluetooth5.

June 11, 2022