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Jacktang 发表于 2024-12-30 07:31 就是关于任务三，调试PDM麦克风，通过串口打印收音数据和音频波形，这个波形图标是怎么输出的 下载程序后，点击arduino ide右上角工具就行了

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本帖最后由 阳光明媚的雨天 于 2025-1-11 13:56 编辑 视频： https://training.eeworld.com.cn/video/42218 1、全部物料清单 本次活动使用的开发板是Arduino® Nano RP2040 Connect，芯片是树莓派的RP2040，可以解锁很多的开发方式，之前就很想买一块，参加这个活动直接获得，很赞！      实物图 二、任务完成 必做任务一：搭建环境并开启第一步Blink三色LED / 串口打印Hello DigiKey & EEWorld！；   打开 Multiple Blinks 例程进行修改 三色灯需要使用NINA-W102-00B模块，进行控制，因此控制是通过RP2040通过I2C协议进行控制，arduino对其进行了封装。       程序流程框图     使用串口输入2，就可以输出DigiKey & EEWorld！ 必做任务二：学习IMU基础知识，调试IMU传感器，通过串口打印六轴原始数据；   LSM6DSOXTR IMU 基础知识 LSM6DSOXTR 是由 意法半导体（STMicroelectronics） 生产的一款 六轴惯性测量单元（IMU），它结合了 三轴加速度计 和 三轴陀螺仪，用于检测设备的 加速度 和 角速度。该芯片广泛应用于运动检测、姿态估计、导航、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域。 LSM6DSOXTR 基于 MEMS（微机电系统） 技术，并支持多种数据输出模式，适用于低功耗应用和要求高精度的嵌入式系统。作为 IMU（惯性测量单元），它能够实时感知设备的动态行为和空间定位。 主要特点和规格 传感器类型： 加速度计：测量物体在三维空间中的加速度。 陀螺仪：测量物体的旋转角速度。 加速度计（Accelerometer）： 三轴加速度计，能够测量沿 X、Y、Z 三个轴的加速度。 测量范围通常为 ±2g、±4g、±8g 和 ±16g，可以根据应用的需求选择。 输出数据为数字信号，可通过 I2C 或 SPI 接口读取。 陀螺仪（Gyroscope）： 三轴陀螺仪，能够测量设备绕 X、Y、Z 轴的旋转角速度。 测量范围通常为 ±125°/s、±250°/s、±500°/s、±1000°/s 和 ±2000°/s。 输出数据为数字信号，支持 I2C 或 SPI 接口。 数据输出接口： I2C 和 SPI 两种接口方式，灵活选择，适合各种应用。 支持高数据传输速率和低功耗模式，适应不同需求的应用场景。 低功耗特性： LSM6DSOXTR 提供多种低功耗模式，适合嵌入式、可穿戴设备和物联网应用，能够在功耗和性能之间做出平衡。 具有高性能、低延迟的特性，适用于实时运动检测和控制应用。 内置传感器融合功能： 支持 传感器融合，能够提供加速度和角速度数据的组合输出，进而实现 运动检测、步态识别、方向估计 和 姿态控制。 集成硬件功能： 嵌入式数字运动引擎：提供内置的运动检测和活动监测功能，例如步态识别、摔倒检测、自由落体检测等。 自检和校准功能：LSM6DSOXTR 包含自动自检和校准功能，可以提升传感器的稳定性和准确性。 温度传感器： LSM6DSOXTR 配备了温度传感器，用于测量芯片的温度，并可用于温度补偿，提高数据的精确度。   这个开发板中使用的是I2C协议进行通讯的       下载安装Arduino_LSM6DS3库，里面例程可以读取到加速度、角速度、还有温度       直接可以跑起来，驱动很简单   必做任务三：学习PDM麦克风技术知识，调试PDM麦克风，通过串口打印收音数据和音频波形。 下面是来自GPT对PDM麦克风的介绍MP34DT06JTR是I2C协议的，之前用过I2S的麦克风。 1. PDM的工作原理 脉冲密度调制：PDM是一种将模拟信号转换为数字信号的技术。它使用固定的采样频率，通过调节脉冲的密度（即脉冲之间的间隔）来编码模拟信号的幅度。每个脉冲表示一个样本，而脉冲的密度（即出现的频率）则表示原始模拟信号的幅度。 音频数据的编码：PDM麦克风的输出信号是一个连续的脉冲流，表示音频信号的强度。通过解码（通常是通过微控制器上的硬件或软件解码器），可以恢复出原始的音频数据。 相比PCM：PDM信号比PCM（脉冲编码调制）更简洁，因为它不需要传输每个样本的多位数据，而只需要一个单比特（0或1）来表示样本的信息。因此，PDM信号需要的传输带宽较低。 2. PDM麦克风的优缺点 优点： 低功耗：PDM麦克风的输出信号是数字信号，因此它们比传统的模拟麦克风消耗的功率更少。 抗噪声性强：由于输出的是数字信号，PDM麦克风对电磁干扰的抵抗力较强。 简化设计：在某些应用中（如使用单片机或微控制器的音频应用），数字输出使得系统设计更简单，因为不需要额外的模拟到数字转换器（ADC）。 缺点： 较高的采样率要求：由于PDM使用的是单比特数据，通常需要比PCM更高的采样率来获得高质量的音频。 需要解码：PDM信号需要解码（通常通过滤波器或DSP），以还原为标准的音频格式（如PCM），这可能增加计算负担。 3. PDM与其他数字音频技术的对比 PDM vs PCM： PDM是通过改变脉冲的密度来编码音频数据，而PCM则使用固定的脉冲时长并通过不同的幅度表示样本值。PDM是单比特的，而PCM通常是多比特（如16位、24位等）。 PDM信号相对于PCM来说，数据量更小，但需要更高的采样频率。 PDM vs I2S： I2S（Inter-IC Sound）是另一种常用的数字音频接口协议，通常用于传输音频数据。I2S协议通过多个数据线传输音频数据（通常是多个通道，16位或更高），而PDM麦克风使用单比特的信号流。 PDM麦克风的数据通常是通过专门的硬件（如Arduino的PDM接口或I2S接口）处理并转换成PCM数据，以便后续处理。   2、打开例程 PDMSerialPlotter 编译下载后就可以得到采集的数据， 观察到void onPDMdata()函数是工作在中断中的，arduino确实封装的太好了，底层一点都看不到，不知道中断运行的周期。   通过图标可以看到声音的波形。       选做任务一（非必做）：通过RGB LED不同颜色、亮度显示PDM麦克风收到的声音大小； 根据声音大小可以获取一段时间的声音数据，获取声音，音量的最大值，或者平均值来反映声音的大小。相对来说获取音量最大值简单但并不是很准确。 因此，用一段时间声音的平均值来反映声音的大小。根据上面例程进行修改，我直接丢给了chartGPT。 #include <PDM.h> #include <Scheduler.h> #include "WiFiNINA.h" // 定义 RGB LED 引脚 #define redPin LEDR #define greenPin LEDG #define bluePin LEDB // PDM 麦克风数据缓冲区 short sampleBuffer[512]; volatile int samplesRead; // 音频强度（RMS 值） float rmsValue = 0.0; // 定义 RMS 历史值的大小（用于滑动平均） #define RMS_HISTORY_SIZE 10 float rmsHistory[RMS_HISTORY_SIZE]; // 用来存储历史 RMS 值 int rmsIndex = 0; // 当前 RMS 值的索引 // EMA 参数 float alpha = 0.05; // 滤波器的平滑系数，越接近 0，越平滑 float lastRMS = 0; // 上次的 RMS 值，初始化为 0 void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化 PDM 麦克风 PDM.onReceive(onPDMdata); if (!PDM.begin(1, 16000)) { // 单通道，采样频率为16kHz Serial.println("Failed to start PDM!"); while (1); } // 设置 RGB LED 引脚为输出 pinMode(redPin, OUTPUT); pinMode(greenPin, OUTPUT); // pinMode(bluePin, OUTPUT); // 初始化 `lastRMS` 为一个合理的值，例如 0 lastRMS = 0.0; // 初始化 rmsHistory 数组，避免历史值为空 for (int i = 0; i < RMS_HISTORY_SIZE; i++) { rmsHistory[i] = 0.0; // 可以初始化为零或其他合理值 } } void loop() { // 每次读取到音频数据后计算 RMS 值 if (samplesRead > 0) { if(samplesRead>512) samplesRead = 512; rmsValue = calculateRMS(sampleBuffer, samplesRead); // 更新 RMS 历史值（用于滑动平均） rmsHistory[rmsIndex] = rmsValue; rmsIndex = (rmsIndex + 1) % RMS_HISTORY_SIZE; // 更新索引，循环使用历史值 // 获取平滑后的 RMS 值 float smoothedRMS = smoothRMS(); // 使用 EMA 对 RMS 值进行平滑 float smoothedRMSWithEMA = smoothRMSWithEMA(rmsValue); // 打印平滑后的 RMS 值 Serial.print("Smoothed RMS Value (MA): "); Serial.println(smoothedRMS); Serial.print("Smoothed RMS Value (EMA): "); Serial.println(smoothedRMSWithEMA); // 根据平滑后的 RMS 值更新 RGB LED 颜色和亮度 updateRGBLED(smoothedRMSWithEMA); // 清空数据 samplesRead = 0; } delay(100); // 每100毫秒读取一次 } // 回调函数，处理 PDM 数据 void onPDMdata() { int bytesAvailable = PDM.available(); PDM.read(sampleBuffer, bytesAvailable); samplesRead = bytesAvailable / 2; // 每个样本占2字节 } // 计算 RMS（均方根值） float calculateRMS(short *buffer, int numSamples) { long sum = 0; for (int i = 0; i < numSamples; i++) { sum += buffer[i] * buffer[i]; // 平方每个样本的值 } // 计算 RMS 并返回 return sqrt(sum / (float)numSamples); } // 定义最大EMA 值 #define MAX_EMA 4000.0 // 你可以根据实际需求调整这个值 // 平滑 RMS 值（使用滑动平均） float smoothRMS() { float sum = 0; for (int i = 0; i < RMS_HISTORY_SIZE; i++) { sum += rmsHistory[i]; // 累加所有 RMS 历史值 } if (RMS_HISTORY_SIZE > 0) { // 限制最大值 int lastEMA = sum / RMS_HISTORY_SIZE; lastEMA = min(MAX_EMA, lastEMA); return lastEMA; // 返回平均值 } else { return 0.0; // 防止除以零 } } // 定义最大 RMS 值 #define MAX_RMS 2000.0 // 你可以根据实际需求调整这个值 // 使用指数加权移动平均（EMA）平滑 RMS 值 float smoothRMSWithEMA(float currentRMS) { // 计算加权平均（EMA） lastRMS = alpha * currentRMS + (1 - alpha) * lastRMS; // 限制最大值 lastRMS = min(lastRMS, MAX_RMS); return lastRMS; } // 根据 RMS 值更新 RGB LED 的颜色和亮度 void updateRGBLED(float rms) { // 映射 RMS 值到颜色和亮度 int brightness = map(rms, 0, 3000, 0, 255); // 映射到 0-255 的亮度范围 // 设置 RGB LED 的颜色和亮度 int red = map(rms, 0, 3000, 0, 255); // 声音强度较强时显示红色 int green = map(rms, 0, 3000, 255, 0); // 声音强度较弱时显示绿色 // int blue = 1; // 只使用红色和绿色通道 // 更新 RGB LED 的亮度 analogWrite(redPin, red); analogWrite(greenPin, green); // analogWrite(bluePin, blue); }           基本实现功能，但有bug当声音突然很大时，滤波输出的数值会溢出，修改的话应该是加一些限制。   选做任务二（非必做）：通过IMU数据结合机器学习算法，识别运动状态，并通过串口打印 查找了相关的，找到一个类似的，做到最后一步,arduino编译一次要四五分钟很崩溃，platformIO也出问题打不开了，崩溃~~~，这套流程真的不适合工作开发不稳定。 后面看看其他方式的实现，看到B站大佬的魔杖是stm32实现的，后面看看在这个这个板子上跑一下     三：对本活动的心得体会     Arduino® Nano RP2040 Connect开发板搭载的传感器很全面体积还很小，适合用在集成度高的产品中，有很大的应用场景。但在开发复杂的项目中使用arduino IDE进行开发真的不稳定，只适合学习，后面我尝试其他的开发环境，本次学习我也收获了RP2040的烧录方式，和使用网络模块间接控制LED灯的骚操作。   链接： RP2040 + Arduino + TinyML 进行手势动作识别 - 知乎 GitHub - lyg09270/Cyberry_Potter_Electromagic_Wand: This is a magic wand which can record and transmit infrated & 433Mhz RF signal. It is controlled by draw different shapes in air (like real wizards).        

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秦天qintian0303 发表于 2024-10-2 11:47 无法安装开发板解决方案：挂梯子（安装库时候很好用），感觉还好，中国受众还是挺多的，也没有禁止 是的

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本帖最后由 阳光明媚的雨天 于 2024-10-1 00:57 编辑 一、开箱硬件介绍 [localvideo]83a21f3dbf224bbb5b44f55d60dd48db[/localvideo]   硬件选择了Arduino UNO R4 WiFi开发板和SHT40温湿度传感器扩展板还有一根Qwiic缆线硬件选择了Arduino UNO R4 WiFi开发板和SHT40温湿度传感器扩展板还有一根Qwiic缆线硬件选择了Arduino UNO R4 WiFi开发板和SHT40温湿度传感器扩展板还有一根Qwiic缆线 二、入门任务 1.搭建环境   进入官网下（Software | Arduino）载对应自己电脑的版本安装即可进入官网下（Software | Arduino）载对应自己电脑的版本安装即可 ​​​​   可能遇到问题，无法安装开发板 解决方案： 挂梯子（安装库时候很好用） 打开梯子，在首选项中，点击网络 手动配置代理 主机号：localhost 端口号：7890（梯子的设置的端口）   2.换网络，使用手机流量进行下载，手机使用USB共享网络（亲测好用） 3.手动下载安装包，然后放到arduino的文件目录下（ESP32等型号单片机常用） 三. Blink / 串口打印 在例程bink基础上增加一下 串口初始化和串口输出即可。   [localvideo]380fb19501b61dd38da664c3e327c594[/localvideo]   四、基础任务 1.驱动12x8点阵LED 之前不经常使用arduino，在没有拿到板子时看到LED矩阵想到显示图案是不是要写一个上位机，结果回来发现官方已经封装好了，真的太好，就这一点我就觉得arduino NB! 1.1显示图案 使用如下两个示例 Using the Arduino UNO R4 WiFi LED Matrix | Arduino Documentation 如何使用的网址。 LivePreview例程下载后，使用网页进行绘制时，板子Led会实时显示绘制团，然后把绘制的团点击下载，替换  Matrix Frame Buffer工程中的.h文件即可。       [localvideo]5f0b851c3af7018c0981209249238d8d[/localvideo] 1.2显示文字 下载例程LED——Matri —> TexWithArduinoGraphics ，即可显示文字（需要安装ArduinoGraphics库）   [localvideo]5f0b851c3af7018c0981209249238d8d[/localvideo] 2. 用DAC生成正弦波；用OPAMP放大DAC信号 参考大佬视频中的讲解，直接几行代码即可实现正弦波的生成，很方便（方便程度甩STC、STM32几条街）。   OPAMP放大输出，参考官方文档。内部为一个运放，顺便复习了一下运放的知识。根据下边的公式与官方的图连接即可。如果电阻选择相同，Vout=2*Vin       参考： Arduino UNO R4 Wi-Fi 及任务讲解-FollowMe 第二季：2 - Arduino UNO R4 Wi-Fi 及任务讲解-EEWORLD大学堂 docs.arduino.cc/tutorials/uno-r4-wifi/opamp 电子小白学不会运放？一开始掌握这两个用法就够了！_哔哩哔哩_bilibili 3. 用ADC采集并且打印数据到串口等其他接口可上传到上位机显示 在上面的基础上只需要配置一下ADC的采集，并连接对应的引脚到输出后，把数据通过串口打印出来即可。   五、扩展任务：通过外部SHT40温湿度传感器，上传温湿度到HA，通过HA面板显示数据   Ha平台使用的是玩客云改装的（淘宝50左右会直接装好CasaOS和Home Assistant）然后安装hacs，但是无法安装MQTT服务器，只能放弃，采用在电脑上安装。 参考：如何在HA中通过Mosquitto安装MQTT服务器_哔哩哔哩_bilibili   安装docker，     CPU没有开启虚拟化，进入bios开启虚拟化即可       配置后，HA连入MQTT，接下来开发板接入即可，代码如下 参考： 【Follow me第二季第2期】任务三，Home Assistant +EMQX+Arduino mqtt - DigiKey得捷技术专区 - 电子工程世界-论坛 (eeworld.com.cn) 【Follow me第二季第2期】Arduino Uno R4 WiFi 通过MQTT连入Home Assistant(容器版） - DigiKey得捷技术专区 - 电子工程世界-论坛 (eeworld.com.cn) 【Follow me第二季第2期】 进阶任务 智能家居3 MQTT接入HA（homeassistant） - DigiKey得捷技术专区 - 电子工程世界-论坛 (eeworld.com.cn) 六、心得体会 第一次参加这个活动，让我体会到arduino的方便，开发速度快。还让我学到了HA的搭建，让我了解到了其他的朋友的一些思路和代码，让我学到了很多。很感谢大佬的讲解！ 代码

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