Desafío de ritmos brillantes

Los estudiantes podran ♪ aprender la importancia de ♪ refrescar los conceptos básicos° grado ♪ descubrir lo que implica ♪ ampliar los vitales para abordar la ORQUESTA DE LA ESCUELA MEDIA!

• Comprender cómo se puede utilizar la intensidad de la luz para controlar las salidas.
• Aprenda a mapear datos de intensidad de luz a frecuencias musicales
• Adquiera experiencia en la interpretación gráfica de datos de intensidad de luz frente al tiempo.
• Desarrollar habilidades en diseño iterativo y pruebas
• Comprender cómo las imágenes digitales se representan numéricamente mediante computadoras y entornos de programación como MATLAB
• Reconocer y practicar cómo la información puede codificarse como una señal (visual) y decodificarse como otra (sonido).
• Analizar cómo diferentes sistemas (micro:bit vs MATLAB) interpretan y convierten diferentes versiones de la misma señal visual y analizar los factores que afectan la precisión y la fidelidad.
• Definir el concepto y el valor del suavizado como técnica de procesamiento de señales.
• Definir el concepto y el valor de elegir un período de muestreo apropiado como un paso importante en el procesamiento de señales.

• Computadora (1 por equipo de 2 niños)
• 1 micro:bit v2 (por equipo) con paquete de batería
  • Introducción a micro:bit
• MATLAB: La plataforma MATLAB Online (básica) se abre directamente en una ventana del navegador, lo que le permite participar sin problemas en cualquier actividad que le interese. Esta plataforma es gratuita hasta 20 horas al mes. Además, tendrá acceso a 5 GB de MATLAB Drive para que pueda cargar archivos directamente desde su dispositivo para usarlos con MATLAB.
  • Si no lo has hecho ya crear una cuenta de MathWorks
  • Visite la sección de Página de actividades de MATLAB, y haga clic en 'Abrir MATLAB en línea'
  • Siga las instrucciones paso a paso en 'BrightBeatsChallenge_Student.mlx)
• Guía del instructor de actividades de MATLAB
• Papel blanco, marcador negro y marcadores de colores. 
• Imagen impresa en blanco y negro
• Mini linterna, lámpara frontal o luz para teléfono celular
• Cartón o cartulina
• Cinta/pegamento
• Bandas de goma
• Tijeras
• Otros artículos decorativos divertidos para el dispositivo (limpiapipas, etc.).
• Vídeo sobre procesamiento de señales de TryEngineering
• Wave Wonders: Un viaje de procesamiento de señales E-book
• Colección de procesamiento de señales TryEngineering 
• En lugar de imprimir una imagen o dibujarla, otras opciones incluyen:
  • Pixel Art www.pixilart.com (opción digital) o https://www.piskelapp.com/kids/
  • Creador de códigos de barras: varias aplicaciones disponibles (opcional)

En la Parte 1 del desafío Bright Beats, crearás un sintetizador musical sensible a la luz usando un micro:bit que transforma los niveles de luz en notas musicales correspondientes, brindando a los usuarios una forma única de experimentar las fotos al "escucharlas". En la Parte 2, utilizarás el acompañamiento MATLAB Actividad para convertir píxeles de imágenes digitales en notas de piano. 

Criterios

• Detección de luz: utilice el sensor de luz del micro:bit para medir el brillo ambiental.
• Mapeo de sonido: Programe notas musicales que correspondan a niveles de luz específicos.

Restricciones:

• Se deben utilizar únicamente componentes micro:bit integrados (sin sensores ni altavoces externos).
• El sistema debe funcionar continuamente sin reinicios manuales.

1. Gancho con braille
   

   • Introduzca a sus hijos al Braille Mostrando una imagen o una muestra real (si es posible) y preguntando si saben qué es, quién la usa y para qué sirve. Ver información a continuación. 
   • Ver: La increíble historia del niño que inventó el Braille | BBC Ideas, 
   • Conéctate a nuestro desafío: Similar al Braille, en En el "Desafío de Ritmos Brillantes", las personas con discapacidad visual pueden "leer" una imagen con sonido usando un micro:bit para traducir las zonas claras y oscuras de una imagen en blanco y negro a tonos musicales. Este proceso crea un puente sensorial que convierte la luz en sonido.

    

   El braille es una forma especial en la que las personas ciegas o con discapacidad visual pueden leer y escribir. usando los dedos. No es un lenguaje en sí, sino un código que representa letras, números y símbolos.  Como Funciona: El braille utiliza un sistema de puntos en relieve dispuestos en celdas. Cada celda tiene seis puntos en dos columnas de tres puntos cada una. Los diferentes patrones de estos puntos en relieve representan diferentes letras, números o signos de puntuación. Por ejemplo, la letra "A" es un único punto en relieve en la esquina superior izquierda. Los lectores palpan estos patrones de puntos con las yemas de los dedos para comprender lo que está escrito. ¿Quién lo inventó?:El braille fue inventado por Louis Braille en Francia en 1824. Desarrolló este sistema mientras era estudiante en el Instituto Nacional para Jóvenes Ciegos de París. Por qué es importante: Aprender braille desde pequeños ofrece numerosos beneficios para los niños con discapacidad visual. Facilita la lectoescritura, incluyendo la comprensión de la puntuación, la gramática y la ortografía. Permite a las personas con pérdida visual tener el mismo acceso a la palabra escrita que las personas videntes, permitiéndoles disfrutar de la lectura de libros, letreros e incluso juegos. La alfabetización en braille es esencial para que las personas con discapacidad visual alcancen el éxito académico y profesional. Braille hoy: El braille se reconoce como escritura oficial en muchos países y se utiliza en todo el mundo. La tecnología continúa mejorando el braille, haciéndolo más accesible, y cada vez más escuelas lo enseñan para garantizar que las nuevas generaciones puedan leerlo.

    

2. 
   

   Reto de Diseño

   Lea el desafío de diseño completo y analice los criterios y las limitaciones.

3. Prepara tu imagen

   Dibuja una imagen nítida y de alto contraste (blanco sobre negro) o usa una imagen impresa en blanco y negro para cortarla en tiras. Estas tiras se moverán a través del sensor de luz del micro:bit para activar diferentes tonos musicales según la intensidad de la luz.

   
   • Elija una imagen de alto contraste e imprima o dibuje su imagen: Seleccione una imagen en blanco y negro con un fuerte contraste, como una silueta, arte abstracto o un dibujo lineal. Cuanta más variación haya entre las zonas claras y oscuras, más interesante será el sonido. Alternativamente, dibuje su propia imagen de alto contraste en papel blanco usando un marcador Sharpie negro.
   • Tiras cortadas: Corta tiras verticales u horizontales de toda la imagen (de arriba a abajo o de izquierda a derecha). Asegúrese de que tenga el tamaño adecuado para encajar sobre la rejilla LED del micro:bit. Numérelos para que pueda “leer” la imagen en el orden correcto.

    

4. Preactividad de micro:bit con Microsoft MakeCode

   • Escriba un programa que muestre el nivel de luz en la pantalla.
   • Ilumina el micro:bit con una linterna y ¡mira cómo aumenta el número!
   • Cúbrelo con tu mano: ¡el número baja!
   • Abra el monitor serial para ver los datos.
   • Observa cómo cambia el nivel de luz en tiempo real.
     

5. Programa el micro:bit usando Microsoft MakeCode (consulta: Código de muestra aquí)

   • Utilice el código de muestra para programar el micro:bit
   • Conecte su micro:bit a su computadora y abra el Monitor Serial para ver los niveles de luz
   • Ilumine o cubra el sensor para escuchar los cambios de tono.

    

   

   Inicializar variables

   

   Registrar el nivel de luz en el monitor en serie

   

   Mapa del nivel de luz a la frecuencia del sonido

   
   

    

6. Construya la carcasa del sintetizador musical sensible a la luz

   • Crear caja/soporte: Usando cartón (o cartulina), crea una caja o soporte que pueda sostener de forma segura tu micro:bit de forma plana.
   • Monte la luzDiseñe una forma de montar una mini linterna (de cabeza o de celular) directamente sobre el micro:bit, apuntando hacia abajo. Esto garantiza una iluminación uniforme a medida que la tira se mueve por el sensor.
   • Crear una ranura para tirar de las tiras: Crea una ranura/abertura en la caja/soporte que te permita pasar las tiras de imágenes a través de la rejilla LED del micro:bit.
   • Montar el micro:bit: Coloque el micro:bit plano dentro de la caja preparada o sobre la superficie de su soporte, asegurándose de que la rejilla LED mire hacia arriba, hacia donde pasará la tira de imagen.
   • Añadir una fuente de luz: Monte la linterna directamente sobre el micro:bit, apuntando hacia abajo, para garantizar una iluminación uniforme.

7.  Pruebe el sintetizador musical sensible a la luz

   • Tire de las tiras a través: Tire lentamente de la tira de imagen n.º 1 a través del micro:bit. LED Cuadrícula, observando cómo las áreas claras y oscuras que pasan sobre el sensor activan diferentes tonos musicales. Continúa tirando de todas las tiras en el orden correcto para "leer la imagen".
     
   • Escuche los cambios de sonidoEl micro:bit asignará los niveles de luz a notas musicales. Las zonas más oscuras producirán tonos más bajos y las más claras, tonos más altos, creando un patrón de sonido único basado en tu imagen.
   • ExperimentoPrueba diferentes imágenes y patrones, o incluso dibuja los tuyos propios con rotuladores negros. También puedes invertir la tira o cambiar la velocidad del movimiento para modificar el sonido.

    

8. Actividad de MATLAB

   • Si aún no lo has hecho… crear una cuenta de MathWorks.
   • Visítanos: Página de actividades de MATLAB y haga clic en 'Abrir en MATLAB Online'
     • Los estudiantes seguirán las instrucciones paso a paso del archivo 'BrightBeatsChallenge_Student.mlx'. Vista previa de la actividad. aquí.
     • La plataforma MATLAB Online (básica) se abre directamente en una ventana del navegador, lo que permite realizar la actividad sin problemas. Esta plataforma es gratuita hasta 20 horas al mes. 
   • PDF de la Guía del Instructor
     

      

     ¿Por qué MATLAB? En MATLAB, los estudiantes aprenderán cómo las computadoras “ven” imágenes al trabajar con imágenes en escala de grises y en color que la micro:bit no puede leer. Los sensores de luz del micro:bit están diseñados para detectar grandes cambios en la luz ambiental y no pueden detectar pequeñas diferencias ni colores específicos. MATLAB representa las imágenes digitales como una matriz de píxeles con sus correspondientes... Valores de brillo (para imágenes en blanco y negro o en escala de grises) o códigos de color RGB (para imágenes a color). Mientras que micro:bit proporciona un único número para mostrar la luminosidad del entorno, MATLAB puede representar miles de píxeles simultáneamente.

     

     Ambos sistemas utilizan números para describir la luz, pero de diferentes maneras. Juntos, muestran cómo diferentes herramientas digitales pueden detectar y responder al mundo mediante la luz. MATLAB también cuenta con herramientas integradas de procesamiento de señales que permiten a los estudiantes aplicar fácilmente técnicas críticas de procesamiento de señales, como el suavizado y la selección de un período de muestreo. Dado que MATLAB es una herramienta estándar en el campo del procesamiento de señales, esta actividad proporciona a los estudiantes una experiencia más auténtica de manipulación e interpretación de señales. Finalmente, los estudiantes tienen la opción de explorar y personalizar cada parte del código de MATLAB sin limitarse a las posibilidades de micro:bit.

Procesamiento de señales

¿Alguna vez has tomado una foto o grabado un sonido con tu teléfono? ¡Eso es procesamiento de señales en acción! señal Es solo una forma de transportar información, como la luz de una puesta de sol o el sonido de tu voz. Estas señales provienen del mundo que nos rodea y suelen viajar en olas.

Tanto la luz como el sonido son tipos de ondas. Las ondas de luz se mueven a una velocidad increíble (unos 300 millones de metros por segundo) y nos ayudan a ver colores, formas y brillo. Las ondas de sonido viajan mucho más despacio por el aire (unos 340 metros por segundo) y nos permiten oír música, voz y ruido. Cada onda tiene una cadencia, lo que significa la velocidad con la que oscila o vibra. Una frecuencia alta significa vibraciones rápidas (como un silbido) y una frecuencia baja significa vibraciones lentas (como un redoble de tambor). velocidad La velocidad de una onda se mide en función de su velocidad a través de un material, y depende del tipo de onda y de lo que atraviesa. La luz tiene una velocidad mucho mayor que el sonido, por eso vemos relámpagos antes que truenos.

• Longitud de onda Es la distancia entre dos puntos coincidentes en una onda, como cresta a cresta. Las longitudes de onda cortas están próximas entre sí, mientras que las largas están dispersas.
• Amplitud Es la altura de la onda desde la línea media hasta la cresta o el valle. Una mayor amplitud significa mayor energía, como sonidos más fuertes o luz más brillante. Una menor amplitud significa señales más suaves o tenues.
• Propagación Es la dirección en la que viaja la onda. Aunque la onda se mueve hacia arriba y hacia abajo, la energía avanza, como una ola en un estadio que atraviesa a la multitud.

Cuando usamos un sensorAl igual que el sensor de intensidad de luz de un micro:bit o un micrófono, convertimos esas ondas en números que una computadora puede comprender. Eso se llama transformadora la señal. La computadora luego usa esos números para crear imágenes, reproducir sonidos o incluso controlar robots. Así que

Cada vez que tomas una selfie o reproduces una canción, estás utilizando el procesamiento de señales para convertir ondas en números que nuestros dispositivos digitales pueden entender.

Procesamiento de imágenes

El procesamiento de imágenes es un tipo de procesamiento de la señalAsí es como las computadoras y los dispositivos comprenden, mejoran y transforman las imágenes. Al igual que el sonido es una onda que transporta información a nuestros oídos, la luz es una onda que transporta información visual a nuestros ojos (¡y a las cámaras!). Al tomar una foto, tu teléfono captura las ondas de luz que rebotan en los objetos y las convierte en señales digitales: patrones de números que representan colores, brillo y formas.

Una vez capturada la imagen, se puede transformar digitalmente mediante técnicas de procesamiento de imágenes. Esto puede incluir:

• Afilado una foto borrosa para que los bordes se vean más claros
• alisando una foto para hacerla borrosa
• Ajuste del brillo o el contraste Para hacer que los detalles resalten
• Eliminando el ruido (como el granulado) para hacer que el sujeto de la imagen sea más claro
• Detección de bordes para encontrar contornos de objetos
• Reconociendo caras o objetos que utilizan IA
• Apresamiento La imagen para hacerla más pequeña para almacenarla o compartirla.

Ejemplos reales de procesamiento de imágenes

• Filtros de fotos:Cuando agregas un filtro en Instagram o Snapchat, el procesamiento de imágenes cambia el color

• Imagenes medicasLas máquinas de resonancia magnética y de rayos X utilizan el procesamiento de imágenes para resaltar tejidos, detectar tumores y ayudar a los médicos a realizar diagnósticos.
• Conducir Auto-Cars:Las cámaras de los vehículos autónomos utilizan el procesamiento de imágenes para detectar carriles, señales, peatones y otros coches.
• Imágenes satelitalesLos científicos utilizan el procesamiento de imágenes para estudiar patrones climáticos, rastrear incendios forestales o monitorear bosques desde el espacio.
• Análisis microscópicoEn los laboratorios de biología, el procesamiento de imágenes ayuda a los investigadores a contar células, medir el crecimiento o detectar estructuras diminutas.

Cuando una cámara o una computadora representa una imagen, muestrea las ondas de luz y las convierte en una cuadrícula de píxeles. Cada píxel contiene información sobre la luz. intensidad (brillo) y cadencia (color) en cualquier punto de una imagen. La computadora procesa estos datos (limpiándolos, mejorándolos o analizándolos) basándose en reglas y algoritmos matemáticos.

Más recursos de procesamiento de señales:

• Visítanos: Colección de procesamiento de señales TryEngineering 
• Ver: Vídeo sobre procesamiento de señales de TryEngineering
• Explorar: TryEngineering Wave Wonders: Un viaje de procesamiento de señales Ebook
• Más información: Gratis Tutorial de MATLAB sobre procesamiento de señales

• Amplitud: Altura de la onda desde la línea media hasta la cresta o el valle. Una mayor amplitud significa mayor energía, como sonidos más fuertes o luz más brillante. Una menor amplitud significa señales más suaves o tenues.
• Frecuencia (Hz): La velocidad a la que algo vibra por segundo. Una frecuencia más alta significa un tono más agudo (como un silbido); una frecuencia más baja significa un tono más grave (como un tambor). En las imágenes, diferentes frecuencias corresponden a diferentes colores.
• Procesamiento de imágenes: Cómo las computadoras transforman las señales en una imagen para, por ejemplo, hacer la imagen más clara o más pequeña, o transformar la imagen agregando filtros, encontrando caras o eliminando el desenfoque.
• Intensidad: Qué tan brillante es una luz, medida por un sensor de luz o representada numéricamente por programas de computadora.
• LED (diodo emisor de luz): Un LED es una pequeña lámpara que convierte la electricidad en luz. Es súper eficiente, no se calienta como las bombillas antiguas y está disponible en una gran variedad de colores. Los LED se utilizan en linternas, pantallas e incluso en la cuadrícula de 5x5 de la micro:bit.
• Sensor de luz: Una pequeña herramienta que mide la intensidad de la luz. Se encuentra en teléfonos, cámaras y luces automáticas.
• Onda de luz: Una onda hecha de energía luminosa que se mueve súper rápido y nos ayuda a ver colores, formas y brillo.
• MATLAB: MATLAB es una plataforma de programación con la capacidad de realizar cálculos complejos. Millones de ingenieros y científicos la utilizan para analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos.
• Píxel: Un píxel es un punto diminuto que forma una imagen en la pantalla. Cuando ves una foto o un juego en una computadora, tableta o televisor, la imagen está formada por miles (¡o incluso millones!) de estos pequeños puntos. Cada píxel puede ser de un color diferente y tener distinta intensidad de luz, y al trabajar juntos, crean la imagen que ves.
• Fototransistor: Un pequeño componente electrónico que reacciona a la luz. Cuando la luz incide sobre él, el fototransistor permite que fluya más electricidad a través de un circuito. Cuanto más brillante es la luz, más electricidad permite. Es como un interruptor fotosensible que ayuda a los dispositivos a medir la cantidad de luz circundante. Los fototransistores se utilizan en dispositivos como controles remotos y en la cuadrícula de 5x5 de la micro:bit.
• Propagación: La dirección en la que viaja la ola. Aunque la ola sube y baja, la energía avanza, como una ola en un estadio que atraviesa a la multitud.
• Periodo de muestreo: Cuando los científicos e ingenieros analizan señales, es importante elegir el período de muestreo adecuado. El muestreo es como tomar instantáneas de la señal. Si el período de muestreo es corto, tomamos instantáneas de la señal con mucha frecuencia. Si el período de muestreo es largo, esperamos más tiempo entre instantáneas. Elegir el período de muestreo adecuado puede ser complicado: un período más corto (muchas instantáneas) es excelente para la precisión y el detalle, pero puede ocupar mucho espacio en el ordenador, mientras que un período más largo (menos instantáneas) puede ahorrar espacio y energía, pero podría perder detalles.
• Procesamiento de la señal: Cómo las máquinas o computadoras limpian, cambian o comprenden señales como el sonido, la luz o el movimiento.
• Suavizado: Un paso común cuando científicos e ingenieros intentan comprender diferentes señales (como el brillo o las señales sonoras). Ayuda a clarificar los patrones, reducir el ruido y facilitar el análisis de las señales. Imagínatelo como cepillarse el pelo despeinado. El pelo sigue ahí, pero ahora está limpio y es más fácil ver su forma.
• Onda de sonido: Una onda hecha de aire vibrante que viaja hasta nuestros oídos para que podamos escuchar música, voces y ruidos.
• Sintetizador: Dispositivo electrónico o aplicación que crea sonido modificando patrones de ondas. Se utiliza en música para crear ritmos y efectos.
• Velocidad: La velocidad de una onda es la rapidez con la que viaja a través de un material.
• Ola: Un patrón repetitivo que transporta energía de un lugar a otro. Las ondas pueden transportar sonido, luz o movimiento.
• Longitud de onda: La distancia entre dos puntos coincidentes en una onda, como de cresta a cresta. Las longitudes de onda cortas están próximas entre sí (como un silbido) y las largas están dispersas (como un redoble de tambor).

Sensores de luz y micro:Bit

Los sensores de luz, como el integrado en el micro:bit, detectan la intensidad de la luz ambiental mediante un componente llamado fototransistor. Un fototransistor es un semiconductor fotosensible que cambia su resistencia eléctrica en función de la cantidad de luz que recibe. En el micro:bit, la pantalla LED también funciona como sensor de luz, midiendo la cantidad de luz que se refleja en los LED. Esto permite al dispositivo cuantificar el brillo en una escala de 0 (oscuro) a 255 (muy brillante), lo que le permite responder a las condiciones de iluminación ambiental.

¿Pueden los LED? See ¿Luz?

Suena extraño, pero sí: las mismas pequeñas luces (LED) en el micro:bit que shine también puede ayudar sentido ¡Luz! El micro:bit no tiene un sensor de luz independiente. En su lugar, utiliza inteligentemente la pantalla LED para medir la luminosidad de la habitación.

Cómo Funciona 

El micro:bit tiene 25 pequeñas luces LED dispuestas en una cuadrícula de 5 × 5, y no solo sirven para brillar, también pueden Sentir la luz. Cuando le pides al micro:bit que verifique el nivel de luz, apaga brevemente los LED y mide cuánta luz rebota. En función de lo que detecte, Te da un número entre 0 y 255, donde 0 significa súper oscuro y 255 significa muy brillante.Este ingenioso truco permite que el micro:bit “vea” los cambios de luz y responda a su entorno.

¿Qué está pasando adentro?

El micro:bit utiliza una pieza especial llamada fototransistorUn pequeño sensor que reacciona a la luz. Cuando la luz incide sobre la rejilla LED, el fototransistor ayuda al micro:bit a medir cuánto cambia la corriente eléctrica en el circuito. Cuanto más brillante es la luz, mayor es el cambio, lo que significa que el micro:bit proporciona un número más alto para indicar cuánta luz ve. 

Esto es útil porque te permite usar la luz para controlar juegos, música o animaciones de forma creativa. Con la configuración adecuada, puedes crear proyectos que respondan a la luz solar, linternas o incluso sombras, convirtiendo la luz cotidiana en una potente herramienta de interacción. Es como darle a tu micro:bit un par de ojos, ayudándolo a percibir y reaccionar al mundo que lo rodea, igual que nosotros.

Recursos de micro:bit

• Aula micro:bit
• Proyectos de BBC micro:bit

Nombre de la hoja de trabajo del estudiante:______________________________

El desafío

En los ritmos brillantes Diseño Desafío: Crearás un sintetizador musical fotosensible usando un micro:bit para transformar los niveles de luz en sus correspondientes notas musicales. Este proyecto demuestra un concepto clave en el procesamiento de señales: convertir una señal visual (luz de una imagen) en una señal de audio (sonido). Usa esta hoja de trabajo como guía en el desafío de diseño.  Después de completar el desafío de diseño, pasarás a tél acompañando MATLAB Actividad para convertir píxeles de imágenes digitales en notas de piano. 

Su diseño final debe cumplir los siguientes requisitos:

Criterios

• Detección de luz: utilice el sensor de luz del micro:bit para medir el brillo ambiental.
• Mapeo de sonido: Programe notas musicales que correspondan a niveles de luz específicos.

Limitaciones

• Debes utilizar únicamente componentes micro:bit integrados (no sensores ni altavoces externos).
• El sistema debe funcionar continuamente sin reinicios manuales.

Lista de verificación de materiales

• Computadora (1 por equipo)
• 1 micro:bit v2 (por equipo)
• Imagen impresa en blanco y negro O papel blanco y marcador negro
• Mini linterna, lámpara frontal o luz para teléfono celular
• Cartón o cartulina
• Cinta adhesiva, gomas elásticas y tijeras

Pasos e instrucciones

Paso 1: prepara tu imagen

Dibuja una imagen nítida y de alto contraste (blanco sobre negro) o usa una imagen impresa en blanco y negro para cortarla en tiras. Las tiras se moverán a través del sensor de luz del micro:bit para activar diferentes tonos musicales según la intensidad de la luz.

• Elige una imagen en blanco y negro e imprímela o dibuja tu imagen
• Cortar tiras (verticales u horizontales) y numerarlas 
• Asegúrate de que el tamaño encaje en la rejilla LED del micro:bit. Númeralos para que puedas leer la imagen en el orden correcto.

Paso 2: Programación previa a la actividad de Micro:bit

Para prepararte para el desafío de diseño con micro:bit, prueba esta actividad previa:

• Escriba un programa que muestre el nivel de luz en la pantalla.
• Ilumina el micro:bit con una linterna y ¡mira cómo aumenta el número!
• Cúbrelo con tu mano: ¡el número baja!
• Abra el monitor serial para ver los datos.
• Observa cómo cambia el nivel de luz en tiempo real.

Programa el micro:bit para resolver el desafío de diseño:

• Inicializar variables
• Registrar el nivel de luz en el monitor en serie
• Mapa del nivel de luz a la frecuencia del sonido
• Reproducir el sonido

Paso 3: Construir la vivienda

Paso 4: probar y solucionar problemas

Paso 5: Simulación de MATLAB

• Si no lo has hecho ya crear una cuenta de MathWorks.
• Visite la sección de Página de actividades de MATLAB y haga clic en 'Abrir en MATLAB Online'
• Siga las instrucciones paso a paso en 'BrightBeatsChallenge_Student.mlx'

Parte 1: Traducir rayas a sonidos

• Tu dispositivo micro:bit "tradujo" una imagen en blanco y negro a sonidos. ¡Puedes hacer lo mismo en MATLAB!
• Tratar: Genere algunas imágenes rayadas aleatorias y tome nota de cómo cambian los gráficos de valores de brillo correspondientes a los patrones de rayas.
• El Desafío: Cierra los ojos y vuelve a escuchar los sonidos. ¿Puedes visualizar la imagen rayada con solo escucharlos?
• ¿Cuántas rayas hay en total?
• ¿Cuántas rayas negras hay? ¿Cuántas blancas?
• ¿Puedes distinguir qué rayas son anchas y cuáles son delgadas?
• El Desafío: Toma una tira de papel en blanco y dibuja la imagen rayada que generamos con MATLAB. Cópiala lo más fielmente posible. Desliza esta imagen sobre el dispositivo micro:bit que construiste antes. ¿Qué diferencias observas en cómo el micro:bit traduce las rayas a sonidos en comparación con MATLAB? 

Parte 2: Traducir una imagen en escala de grises a sonidos

• El dispositivo micro:bit que construiste anteriormente solo puede leer imágenes en blanco y negro. Pero MATLAB es más sensible que el micro:bit y puede leer la imagen con más detalle.
• Para esta actividad, puedes: subir una foto or carga una imagen de ejemplo or take una foto con tu cámara web
• Reflejar:Intenta que los valores de brillo coincidan con la fila de la imagen que seleccionaste. ¿Tiene sentido el gráfico? ¿Qué tan bien se ajustan los valores de brillo a los píxeles oscuros y brillantes a lo largo de la fila de la imagen? 
• alisando Es un paso común cuando científicos e ingenieros intentan comprender diferentes señales (como el brillo o las señales sonoras). Ayuda a clarificar los patrones, reducir el ruido y facilitar el análisis de las señales. 
• Intente: Aplicar Diferentes niveles de suavizado en la señal de brillo. ¿Crees que la señal suavizada proporciona una representación más útil de los cambios de brillo en la imagen? ¿Existe el exceso de suavizado?
• Periodo de muestreo: Cuando los científicos e ingenieros analizan señales, es importante elegir el período de muestreo adecuado. El muestreo es como tomar instantáneas de la señal. Si el período de muestreo es corto, tomamos instantáneas de la señal con mucha frecuencia. Si el período de muestreo es largo, esperamos más tiempo entre instantáneas. Elegir el período de muestreo adecuado puede ser complicado: un período más corto (muchas instantáneas) es excelente para obtener detalles, pero puede ocupar mucho espacio, mientras que un período más largo (menos instantáneas) puede ahorrar espacio, pero perder detalles.
• IntenteSi reprodujéramos cada píxel como un sonido que dura medio segundo, ¿cuánto tardaríamos en reproducir cada píxel de la fila? ¡Comprueba tu respuesta en MATLAB!
• Reflejar: ¿Existe un período de muestreo “ideal” que ahorre tiempo y al mismo tiempo represente con precisión los valores de brillo cambiantes en la imagen?
• Desafío: Cierra los ojos y vuelve a escuchar los sonidos. ¿Puedes visualizar los cambios de brillo en la imagen? ¿Cómo influye la elección de diferentes periodos de muestreo en la visualización de los cambios de brillo en la imagen?

Parte 3: Traducir colores a sonidos

• El sensor de luz de micro:bit no puede detectar diferentes colores. Pero MATLAB sí puede "leer" los colores de los píxeles de una imagen. En lugar de traducir el brillo de los píxeles a sonidos, traduzcamos los colores de los píxeles a sonidos.
• IntenteGenera varias imágenes de rayas de colores y reproduce los sonidos. Practica memorizando qué sonido representa cada color.
• DesafíoCierra los ojos y vuelve a escuchar los sonidos. ¿Puedes visualizar los colores de cada franja?
• Formen parejas y pídanle a su compañero que genere una nueva imagen de franja de color y reproduzca los sonidos. Adivinen de qué color es cada franja según los sonidos. Pidan a su compañero que revise sus respuestas. Compitan para ver quién acierta más.
• DesafíoToma una tira de papel en blanco y rotuladores o lápices de colores. Dibuja la imagen de rayas de colores generada con MATLAB. Cópiala lo más fielmente posible. Pasa la tira por el dispositivo micro:bit que construiste antes. ¿Puede el sensor de luz micro:bit detectar los diferentes colores y reproducir sonidos diferentes para cada color?
• Cierra los ojos y escucha los sonidos mientras pasas la tira por tu micro:bit. ¿Puedes adivinar el color de las rayas basándote en los sonidos?

Establezca conexiones y reflexione sobre el desafío

Responde las siguientes preguntas para reflexionar sobre lo aprendido. del desafío Bright Beats, después de haber completado tanto el desafío de diseño como la actividad MATLAB correspondiente.

Conexión de procesamiento de señales

• ¿Cómo se demuestra el proceso de conversión de niveles de luz en notas musicales el procesamiento de señales?
• ¿De qué manera se relaciona la “lectura” de la imagen en blanco y negro con el modo en que las computadoras procesan las imágenes?
• ¿Qué desafíos encontraste al traducir una señal visual (luz de la imagen) en una señal de audio (notas musicales)?
• ¿Cómo podría resultar útil la comprensión del procesamiento de señales y de imágenes en otras aplicaciones del mundo real?
• Si tuvieras que mejorar el “Bright Beats Challenge”, ¿qué aspectos del procesamiento de señales o de imágenes intentarías incorporar o mejorar?

Reflexión

• ¿Cuál fue la parte más desafiante de construir tu sintetizador musical sensible a la luz?
• ¿Cómo el micro:bit tradujo los niveles de luz en notas musicales?
• ¿Qué aprendiste sobre cómo las computadoras “ven” e interpretan las imágenes?
• ¿De qué manera las computadoras y programas como MATLAB representan las imágenes de manera diferente a la del dispositivo micro:bit?
• ¿Cuáles son las diferencias clave entre cómo funciona el dispositivo micro:bit y cómo MATLAB representa y transforma las imágenes?
• ¿Cómo podría este proyecto ayudar a las personas con discapacidad visual a interactuar con las imágenes de nuevas maneras?
• Si tuvieras que realizar este desafío nuevamente, ¿qué harías diferente?

• ESTADOS UNIDOS (NGSS)
  Diseño de ingeniería (MS-ETS1)
  Definir problemas, desarrollar soluciones, probar prototipos.
• REINO UNIDO (Computación KS3)
  Programación y sistemas físicos
  Uso de sensores, variables y estructuras de control
  
• Australia (LA CARA)
  Tecnologías digitales
  Diseñar e implementar soluciones digitales utilizando microcontroladores