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Amstrad PCW8256. Probando el emulador Joyce



Estos últimos días he revivido el ordenador Amstrad PCW8256 que teníamos en casa hacia el 1986. Lo utilizaba mi padre para escribir, pero también lo utilizábamos para los trabajos del instituto. Venía con una pantalla monocroma verde, el teclado y la impresora de agujas. Toda la electrónica estaba en el monitor, incluso la placa de la impresora. Y en el monitor también había la disketera de 3», que tenía dos caras.

He instalado el Joyce en la Raspberry Pi, y me ha gustado revivir este sistema. Evidentmente, se ha de escoger la opción de letras verdes, simulando la pantalla de fósforo verde.

El ordenador venía con dos disketes, que eran discos de arranque. El primer era el CP/M, el sistema operativo, desde el que se podía acceder al intérprete de Basic (Mallard Basic). El segudo diskette, tambié bootable, era el Locoscript, que es el processador de textos con que venía. He hecho un documento con LocoScript sobre los ríos de Catalunya, simulando como si fuese un trabajo del insti.

También he jugado un rato al Tetris. El emulador emula muy bien la máquina original. Si quieres jugar al Tetris, has de hacer eject del disket inserido (el CP/M)(el SO ya está cargado en la RAM), y meter el disket del Tetris (Insert). Entonces, ya desde la línea de comandos, ya se puede llamar al ejecutable y jugar al Tetris, com se ve en la imagen.

Qué tiempos aquéllos! El link en la wiki:

Calibración del sensor de temperatura DS18B20

Ya tengo prácticamente acabado el proyecto IoT con una REST Api [3][4] para leer la temperatura de un sensor DS18B20.

El problema (y grave) es que las temperaturas que estoy cogiendo del sensor son erróneas. Para saber cuál es la temperatura real en mi barrio (Gràcia-Barcelona) cojo como referencia la web de meteo.cat. La estación meteorológica automática más cercana es la de Zona Universitaria, aunque en realidad la temperatura no será la misma exactamente. La calle Joan Blanques, donde tengo el sensor, es estrecha y enmedio de la ciudad y del barrio; la Zona Universitaria es un espacio más ancho y abierto, posiblemente las temperaturas mínimas tiendan a ser más bajas…

Calibrar el sensor DS18B20 puede ser una tarea difícil. Aquí tenemos un artículo [1] muy interesante sobre cómo proceder para la calibración. El artículo es realmente interesante, pero no tengo el tiempo (ni las ganas) de implementarlo. Lo que sí que tendría que haber hecho, y esto era fácil, era comprar 10 sensores DS18B20 (son baratos), descartar aquéllos que se desvíen bastante de la temperatura real, y promediar la temperatura con el resto de sensores escogidos, por ejemplo 5. Esto no sería ningún problema, en la RPi tengo muchos pines GPIO disponibles.

Otra posibilidad es utilizar otro sensor de temperatura. Peo ejemplo, utilizar el BMP280, que además de la temperatura también tengo la presión y la humedad relativa (y es barato). Es muy interesante este artículo [2] donde se utiliza el BMP280 para construir una estación meteorológica alimentada per un panel solar.

La conclusión es que confiar en que el sensor que tengo dé la temperatura correcta es un grave error. El objetivo del proyecto es hacer un ejemplo didáctico de IoT, RestFul API, y gráficas como frontend. Esto ya está implementado, ahora sólo falta que la temperatura que leo sea real. Por tanto, lo que haré es encontrar una recta de regresión para aproximarme a la temperatura real a partir de los datos que me da mi sensor, suponiendo que la mejor aproximación sea una recta.

En la imagen se pueden ver dos gráficas. En la de arriba se ve la diferencia entre la temperatura real y la de misensor. En la de abajo se puede deducir la recta de regresión para convertir los datos del sensor en datos reales. De todas maneras, estos datos se corresponden a dos días y medio. Esperaré una semana más (y que suban las temperaturea del mes de mayo, y así tener más rango) para poder hacer una recta de regresió.

Enlaces: