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index ea03504..be266d5 100644
--- a/main.adoc
+++ b/main.adoc
@@ -1,4 +1,4 @@
-= 基于 CNN 和 MEMS 的边缘计算振动检测节点
+= 基于 MEMS 和 CNN 的边缘计算振动检测节点
 曹王仁博 <cao.wangrenbo@yandex.com>
 2024.03.11
 :toc: auto
@@ -18,10 +18,10 @@ Keywords: vibration monitoring, edge computing, CNN, MEMS
 
 == 绪论
 
-// 和摘要有点冲突，后面再改
-
 === 课题研究背景及其意义
 
+
+
 === 国内外研究现状
 
 ==== 振动传感器应用现状
@@ -40,10 +40,73 @@ Keywords: vibration monitoring, edge computing, CNN, MEMS
 
 === 总体技术架构
 
+基于 MEMS 和 CNN 的边缘计算振动监测节点的总体技术架构，主要包括感知层、处理层和传输层三个核心部分。
+
+image::doc_attachments/2024-03-29T09-55-39-990Z.png[总体技术架构] 
+
+==== 感知层
+
+- 主要利用基于 MEMS 技术的加速度计和温湿度计实现被检测对象的振动和环境温湿度感知，实现对工况数据的初步收集。
+
+=== 处理层
+
+- 对感知层采集的到的数据进行预处理。通过滤波去除噪声，尖峰或者平滑数据波形等。根据情况对采样数据进行插值处理，以弥补传感器采样频率不足的缺陷。根据实际特征情况，选择识别频域或者时域信号（由于性能限制，无法同时部署两个推理模型）。
+
+- 将待识别的信号序列送入推理模块中，通过推理得到各个工况的置信度，作为判断当前工况的判据之一。结合温湿度传感器的数据，给出对于当前被测对象工况的检测结果。
+
+- 根据实际场景需求暂存检测结果和中间数据。
+
+- 将需要上报的数据按格式打包，传输到传输层模块或者设备中。
+
+=== 传输层
+
+- Modbus 从设备将数据分类存储并分配寄存器地址，等待主机查询后回报。
+
+- BLE 广播将检测结果和设备 MAC 地址广播，由巡检设备选择记录。
+
+- BLE MESH 下将检测结果和相关数据推送到 BLE MESH 网关，由网关推送到云端。
+
 === 需求分析
 
+边缘计算振动检测节点对于掌握设备运行状态和保障设备稳定安全运行具有重要意义。本设计中“基于 MEMS 和 CNN 的边缘计算振动检测节点”总体技术需求如下：
+
+(1) 针对现阶段基于振动和温湿度的工况识别的采样需求、快速处理需求、低功耗和低成本需求，主要完成元器件选型。基于选定传感器、主控等主要元器件设计集采集，数据处理和边缘计算、数据暂存和交换一体的检测节点电路，并根据电路和结构要求设计电路板。
+
+(2) 能够运行实现原始数据采集、数据处理和边缘计算、数据暂存和交换功能的程序。并能够实现稳定长久的运作和后期可维护的需求。
+
+为了满足对于一般工业设备、家用和商用场景下振动检测的需求，结合边缘计算的运算能力要求以及部署和维护成本考量，得到本文边缘计算节点的设计基本性能指标如表所示。
+
+.边缘计算节点性能指标
+[%autowidth]
+|===
+| 性能 | 参数 
+| 输入电压
+| 6.5-24V
+| 主控主频
+| 168MHz
+| 采样频率（加速度计）
+| 1kHZ
+| 采样精度（加速度计）
+| 12bits - ±4G
+| 采样频率（温湿度计）
+| 50Hz
+| 采样精度（温度计）
+| 0.01℃
+| 采样精度（湿度计）
+| 0.024%RH
+| 通信速率（Modbus）
+| 115200bps
+| 单板温度范围（理论极限值）
+| -40-85℃
+| 物料成本
+| 50 元
+|===
+
+
 === 总体方案
 
+
+
 == 基于 MEMS 和 CNN 的边缘计算振动监测节点的硬件设计
 
 === LIS3DH 型加速度传感器单元及其电路设计
@@ -194,13 +257,13 @@ L = \frac{V_{OUT}}{f_{OSC}\times{\Delta}I_L}\times(1-\frac{V_{OUT}}{V_{IN}})
 ++++
 
 其中
-[stem]
-++++
-时钟频率 f_{OSC} = 1.4MHz  
-输入电压 V_{IN} = 24V  
-峰峰电流值 {\Delta}I_L = 30\% \times I_L
-最大峰值电流 I_L = I_{LOAD} + \frac{V_{OUT}}{2 \times f_{OSC} \times L} \times (1 - \frac{V_{OUT}}{V_{IN}})
-++++
+时钟频率 stem:[f_{OSC} = 1.4MHz]  
+
+输入电压 stem:[V_{IN} = 24V]  
+
+峰峰电流值 stem:[{\Delta}I_L = 30\% \times I_L]  
+
+最大峰值电流 stem:[I_L = I_{LOAD} + \frac{V_{OUT}}{2 \times f_{OSC} \times L} \times (1 - \frac{V_{OUT}}{V_{IN}})]  
 
 设计负载电流 1.7A
 
@@ -254,6 +317,11 @@ image::doc_attachments/2024-03-26T08-58-51-017Z.png[XC6206 典型应用电路]
 
 本设计中使用的通信接口，除 RS-485 以外都不是差分信号，通信速率都较低且都为串行通信方式，一般情况下不需要考虑线路阻抗和等长需求。对于 RS-485 信号，可以将其作为差分对布线。
 
+==== 射频电路布线
+
+本设计中存在蓝牙射频电路，为了保证射频部分信号损失小，在传输线上要求 stem:[50\varOmega] 特征阻抗。
+
+本设计中 PCB 工艺选择 FR4 板材，层厚 1.6mm，介电常数典型值为 4.25。通过调整线宽匹配阻抗，根据参考设计，选取传输线宽 28.1mil，与 GND 间距 6mil。传输线布置中要求走线转弯半径大于三倍线宽。
 
 == 基于 MEMS 和 CNN 的边缘计算振动监测节点的程序开发
 
@@ -263,7 +331,7 @@ image::doc_attachments/2024-03-26T08-58-51-017Z.png[XC6206 典型应用电路]
 
 ==== 振动信号采集子程序
 
-==== 基于 FFT 和小波变换的数据预处理
+==== 基于 FFT 的数据预处理
 
 ==== 基于 Keras 的 CNN 训练过程