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使用大声音传感器监控声音

消耗积分:0 | 格式:zip | 大小:1.65 MB | 2022-10-31

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描述

语境

我的邻居最近进行了一些施工，因此在我的窗外就有噪音。我想看看这种声音是如何随着时间的推移而传播的，这样我就可以提前计划并确保找到其他地方不受干扰地工作。

大声音传感器

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出于本项目的目的，我计划通过模拟引脚收集数据，因为模拟值最适合记录实时数据。

电路

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粒子氩的鸟瞰图
 

我首先将 Big Sound 传感器连接到 Particle Argon。

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粒子氩气（左）和大声音传感器（右）
 

传感器上的“A0”连接到第 12 行，对应粒子氩气上的“A0”。

传感器上的“G”连接到我的面包板上的第 11 行，它对应于粒子氩气上的“GND”。

传感器上的“+”连接到我的面包板上的第 14 行，与 Particle Argon 上的“USB”引脚相关。

传感器上的“D0”连接到第 20 行，对应于粒子氩气上的“D3”。

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粒子氩的左侧视图
 
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粒子氩的右侧视图
 

我还确保使用螺丝刀调整传感器的灵敏度（通过扭转图像中蓝色框顶部的小螺丝），以便 LED2 保持关闭，直到传感器检测到声音。

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在 CoolTerm 中查看模拟值

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时间戳 --> 模拟值
 

CoolTerm 是一个免费的串口终端应用程序，可从https://freeware.the-meiers.org/获得，感谢 Roger Meier。它使用简单且设置快速（只需确保为您的设备显示正确的端口）。

我使用 CoolTerm 来监控来自 Big Sound 传感器的模拟值。

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允许模拟值出现在串行监视器中的代码
 

为了测试传感器是否接收到不同的值，我在手机上播放了“与自己共舞”，并将其放在传感器附近。

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来自传感器的模拟值作为我的手机播放的“与自己共舞”
 

然后我将它们存储为文本文件，然后将文件作为 Excel 表格打开，以便绘制折线图以显示任何明显的趋势。

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左侧为模拟值的 excel 表，右侧为相应的图表
 

现在我知道该设备似乎与串行监视器配合良好，我再次在 Particle IDE 中刷新我的代码，并将 Argon 和传感器放置在我打开的窗口附近几个小时，以便它可以在 CoolTerm 上捕捉外面的构造声音。

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我窗台上的传感器
 

这样做之后，我重复了将 CoolTerm 中的数据保存为文本文件并在 excel 中使用数据绘制图表的过程。

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传感器捕获的模拟值，绘制为折线图
 

通过绘制折线图，​​与下午晚些时候相比，我能够看到一天开始时的声音范围要大得多，这促使我确保尽早期待很多声音。这样我就知道我可以在下午回到我的房间，而不会在工作时分心。

在 Google 表格中查看模拟值

与 CoolTerm 非常相似，Google Sheets 可用于查看来自 Big Sensor 的实时模拟值。感谢 CoolTerm，我能够通过我的计算机在本地存储数据。但是，我想尝试将数据存储在谷歌表格上，以便它可以保留在云中。

我可以通过将我的代码附加到包含将触发 Particle 环境中的 webhook 集成的部分来做到这一点。这种集成将帮助我将传感器中的模拟值“推送”到我制作的空白谷歌表格文件中。

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（绿框 --> 新代码）
 
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谷歌表上实时显示的模拟值
 

一旦值滴入，我再次制作了另一个折线图，以便更清楚地可视化数据。

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使用推入工作表的模拟值的折线图
 
 

如前所述，使用这些数据，我可以通过查看传感器接收到的波动来了解窗外声音何时最大，因此我知道何时移动。现在我可以使用串行监视器和 excel 或谷歌表格来可视化这些数据！


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