【Follow me第二季第4期】任务汇总

iexplore123 · 发表于2024-12-30 05:52

【Follow me第二季第4期】任务汇总 [复制链接]

<i class="pstatus"> 本帖最后由 iexplore123 于 2024-12-30 16:07 编辑 </i>

# 【Follow_me】第二季第四期任务汇总

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[EE大学堂视频链接](https://training.eeworld.com.cn/course/68907 "EE大学堂")

## 1.任务概述

大家好，这里是iex123。最近刚结束期末考试，所以汇总帖耽搁了一下。这次活动是基于Arduino Nano RP2040 Connect开发板，通过一系列任务来学习和探索Arduino Nano RP2040 Connect的功能和应用。在这个活动中，我们将学习Arduino Nano RP2040 Connect的硬件特性、使用Arduino IDE开发、调试IMU传感器、PDM麦克风、RGB LED、串口通信等功能，最终通过机器学习算法识别运动状态。

### 1.1 使用的硬件

- Arduino Nano RP2040 Connect开发板
- USB micro-B数据线
- 电脑

### 1.2 使用的软件

- VS Code
- PlatformIO
- Arduino LSM6DSOX库
- Arduino PDM库
- WifiNINA库
- Edge Impulse

## 2.任务进度

- [x] 搭建环境并开启第一步Blink三色LED / 串口打印Hello DigiKey & EEWorld！
> 使用PlatformIO搭建开发环境，通过Arduino框架控制WifiNINA连接的共阳极三色LED，实现LED闪烁效果，并通过串口打印Hello DigiKey & EEWorld！

- [x] 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。
> 学习IMU传感器的基础知识，调试Arduino LSM6DSOX库，通过串口打印六轴原始数据。

- [x] 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。
> 学习PDM麦克风的技术知识，调试Arduino PDM库，使用串口工具SerialTest查看PDM麦克风采集到的音频数据。

- [x] 通过RGB LED不同颜色、亮度显示PDM麦克风收到的声音大小。
> 对PDM麦克风采集到的音频数据进行处理，通过RGB LED不同颜色、亮度显示PDM麦克风收到的声音大小。

- [x] 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。
> 使用Edge Impulse平台构建机器学习模型，通过IMU数据识别运动状态，并串口打印。

## 3.任务详情

### 任务1-4 ：

#### 帖子链接：

- 任务一：[【Follow me第二季第4期】 搭建环境+点灯+串口打印](https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1300009-1-1.html)
- 任务二：[【Follow me第二季第4期】 IMU传感器六轴数据打印](https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1300010-1-1.html)
- 任务三：[【Follow me第二季第4期】 PDM麦克风音频波形打印](https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1300019-1-1.html)
- 任务四：[【Follow me第二季第4期】 RGB LED显示PDM麦克风收音大小](https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1301191-1-1.html)

#### 任务代码：

```cpp
#include <Arduino.h>
#include <Wire.h>
#include <WiFiNINA.h>
#include <Arduino_LSM6DSOX.h>
#include <PDM.h>

static const char channels = 1;  // 麦克风通道数
static const int sampleRate = 16000;  // 音频采样率
short sampleBuffer[512];  // 音频缓冲区
volatile int samplesRead = 0;  // 音频采样数

int minSoundThreshold = 100;  // 动态最小声音检测阈值

#define SMOOTHING_FACTOR 0.9  // 平滑因子

float smoothedSample = 0;  // 平滑后的采样值

void onPDMData() {  // PDM麦克风数据回调函数
  int numSamples = PDM.available(); // 获取可用采样数
  if (numSamples > 0) {
    PDM.read(sampleBuffer, numSamples);
    samplesRead = numSamples / 2; // 16位采样，每个采样占2字节
  }
}

void setup() {
  // 初始化串口
  Serial.begin(115200);
  while (!Serial);  // 等待串口连接

// 初始化LED引脚
  pinMode(LEDR, OUTPUT);
  pinMode(LEDG, OUTPUT);
  pinMode(LEDB, OUTPUT);

// 打印欢迎信息
  Serial.println("Hello DigiKey & EEWorld！");

// 初始化IMU传感器
  if (!IMU.begin()) {
    Serial.println("Failed to initialize IMU!");
    while (1);
  }

// 初始化PDM麦克风
  PDM.onReceive(onPDMData);
  if (!PDM.begin(channels, sampleRate)) {
    Serial.println("Failed to initialize PDM!");
    while (1);
  }

// 初始化LED_Buildin引脚
  pinMode(LED_BUILTIN, OUTPUT);
}

void blinkLEDs() {  // 闪烁三色LED
  digitalWrite(LEDR, HIGH);
  delay(500);
  digitalWrite(LEDR, LOW);
  digitalWrite(LEDG, HIGH);
  delay(500);
  digitalWrite(LEDG, LOW);
  digitalWrite(LEDB, HIGH);
  delay(500);
  digitalWrite(LEDB, LOW);
}

void printIMUData() {  // 读取IMU传感器数据，共有6个轴
  float x, y, z, x_g, y_g, z_g;
  if (IMU.accelerationAvailable()) {
    IMU.readAcceleration(x, y, z);  // 读取加速度数据
    IMU.readGyroscope(x_g, y_g, z_g);  // 读取陀螺仪数据
    Serial.print("Acceleration X: ");
    Serial.print(x);
    Serial.print(", Y: ");
    Serial.print(y);
    Serial.print(", Z: ");
    Serial.println(z);
    Serial.print("Gyroscope X: ");
    Serial.print(x_g);
    Serial.print(", Y: ");
    Serial.print(y_g);
    Serial.print(", Z: ");
    Serial.println(z_g);
  }
}

void printPDMData() {  // 读取PDM麦克风数据
  for (int i = 0; i < samplesRead; i++) {
    Serial.println(sampleBuffer<i>);
  }
}

void displaySoundLevelWithAnimation() {
  int maxSample = 0;
  for (int i = 0; i < samplesRead; i++) {
    maxSample = max(maxSample, abs(sampleBuffer<i>));
  }

// 平滑处理
  smoothedSample = SMOOTHING_FACTOR * smoothedSample + (1 - SMOOTHING_FACTOR) * maxSample;
  int targetBrightness = (smoothedSample > minSoundThreshold) ? map(smoothedSample, minSoundThreshold, 32767, 0, 255) : 0;
  static int currentBrightness = 0;

Serial.print("maxSample: ");
  Serial.print(maxSample);
  Serial.print(" smoothedSample: ");
  Serial.print(smoothedSample);
  Serial.print(" minSoundThreshold: ");
  Serial.print(minSoundThreshold);
  Serial.print(" targetBrightness: ");
  Serial.print(targetBrightness);
  Serial.print(" currentBrightness: ");
  Serial.println(currentBrightness);

// 渐变动画
  int step = 1;  // 增加变化步长，降低灵敏度
  if (currentBrightness < targetBrightness) {
    currentBrightness = min(currentBrightness + step, targetBrightness);
  } else if (currentBrightness > targetBrightness) {
    currentBrightness = max(currentBrightness - step, targetBrightness);
  }

// 根据亮度值设置RGB LED颜色
  int brightness = 255 - currentBrightness;
  analogWrite(LEDR, brightness);
  analogWrite(LEDG, brightness);
  analogWrite(LEDB, brightness);

// 根据音量大小点亮LED_Builtin
  digitalWrite(LED_BUILTIN, smoothedSample > 2000 ? HIGH : LOW);
}

void loop() {
  // 闪烁三色LED
  blinkLEDs(); //任务1

// 读取IMU传感器数据
  printIMUData(); //任务2

// 显示声音大小并添加动画
  displaySoundLevelWithAnimation(); //任务4

// 读取PDM麦克风数据 //任务3
  if (samplesRead) {
    printPDMData();
    samplesRead = 0;
  }
  delay(500);
}
```
流程图：

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</div>
<div class="tip_horn"></div>
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#### 效果展示：
<div id="player_f03a8cafbde121eb794598ff5a1a10b70" class="localvideo-box"></div><div class="localvideo-title">WIN_20241124_14_37_30_Pro</div><br/>

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<div class="tip tip_4 aimg_tip" id="aimg_876077_menu" style="position: absolute; display: none" disautofocus="true">
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</div>
<div class="tip_horn"></div>
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### 任务5：

#### 帖子链接：
- 任务五：[【Follow me第二季第4期】 EdgeImpluse在线训练机器学习模型并部署](https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1302955-1-1.html)

#### 任务代码：

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<a href="javascript:;" class="loginf">ei-rp2040-arduino-1.0.2.zip</a>

<em class="xg1">(4.98 MB, 下载次数: 3)</em>
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<div class="tip_c xs0">
<div class="y"><span title="2024-12-30 05:47">3天前</span> 上传</div>
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## 4.任务总结

本期活动通过一系列任务，我们学习了Arduino Nano RP2040 Connect的硬件特性、使用Arduino IDE开发、调试IMU传感器、PDM麦克风、RGB LED、串口通信等功能，最终通过机器学习算法识别运动状态。在这个过程中，我们学习了Arduino Nano RP2040 Connect的硬件特性和使用方法，学习了IMU传感器和PDM麦克风的工作原理和使用方法，学习了Edge Impulse平台的使用方法，学习了机器学习模型的训练和部署方法。通过这个活动，我们对Arduino Nano RP2040 Connect的功能和应用有了更深入的了解，对嵌入式机器学习有了初步的认识，对嵌入式开发有了更多的实践经验。

最后，感谢DigiKey和EEWorld提供的这次活动机会，让我们有机会学习和探索Arduino Nano RP2040 Connect的功能和应用，也感谢各位参与活动的朋友们，希望大家在这个活动中有所收获，也希望大家能够继续关注和支持DigiKey和EEWorld的活动，让我们一起学习和成长！

## 5.代码下载

<ignore_js_op>

<em class="xg1">(30.86 MB, 下载次数: 6)</em>
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<div class="tip tip_4" id="attach_875840_menu" style="position: absolute; display: none" disautofocus="true">
<div class="tip_c xs0">
<div class="y"><span title="2024-12-30 05:50">3天前</span> 上传</div>
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[附件下载中心](https://download.eeworld.com.cn/detail/iexplore123/635473 "附件下载中心")

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感谢阅读。

Jacktang

熟悉好了解了有关IMU传感器和PDM麦克风的工作原理和使用方法，这个是真不错收获

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