硬件介绍：树莓派PICO，感觉简单来说可以看做一块由RP2040为核心的单片机最小板。有264KB的SRAM（RP2040片内自带）和2MB的Flash（模块上外扩），然后单片机该有的接口都有了，spi、iic、串口、adc。硬核学堂在这个最小板子的基础上，实现了常用的外设。有按键、光电旋转编码器、LCD显示屏，SD卡，蜂鸣器、mic、三轴姿态传感器、红外发射/接收。基本上常用的外设都做了实现，这个扩展板很容易拓展到其他单片机的学习。

     任务选择：“暑期一起练”活动提供了三个任务，一开始选择 项目2 - 设计一个带有背景音乐的数码相框。需要用到的硬件部分有 LCD模块、三轴姿态传感器（MMA7660）、SD卡。在硬禾学堂中寻找教程进行学习，有LCD驱动的教程，有三轴姿态传感器驱动的教程。按教程学习很快就掌握了硬件的驱动方法。但是SD卡驱动一直没找到方法，在互联网上找到了PICO读SD卡spi的驱动方法，但是测试不成功。仔细找了一下原因，这个开发板的SD卡管脚解法没有了解过。通过群里大佬解释，这是接法是sdio协议的接法，但是只找到C语言实现的例子，macropython中没有实现sdio协议读取SD卡的方法。遂放弃！重新选择任务1——制作一个音频参数测试仪。

     任务实现过程：
     首先，编程工具和语言的选择。树莓派PICO支持C语言和micropython编程。自己对python还算了解，再加上Micropython下对应的功能包非常多，所以理所应当地选择了micropython。

      其次，硬件的驱动。为了实现任务。需要驱动的硬件有LCD屏幕、麦克风、按键，编码器。硬核学堂很贴心地将相关设备的介绍都收集起来了，按着帖子学习，很快设备就驱动起来了。

      然后，单个设备顺利驱动起来后，就开始开始遇到问题了。第一个遇到的问题是速度问题。TFT刷新不够快！完整刷新一遍屏幕，要几十毫秒！想要实现音频信息展示，采集声音的采样率就不能太低，否则细节会丢失。常见的采样率有CD采样率：44100hz，古老的有线电话采样率：8000hz，而现在绘制屏幕都要用几十毫秒计算，如何做到快速采样啊？
     第一个想到的解决方案是多线程。PICO是双核的M0的微控制器，尝试使用多线程，很可惜,PICO倒是支持多线程，尝试2个线程是能够运行的，再多线程，就不行了。而且两个线程在Thonny下也是有问题，会导致Thonny的卡死。感觉Thonny是已经使用了两个线程，一个提供给用户编程使用，一个是Thonny监控PICO的状态用了。当用户使用双线程，Thonny就无法控制PICO了。所以在micropython下用多线程解决不了这个问题。 
     既然解决不了刷新慢导致无法高速采样的问题，那么就绕过这个问题。将采样和绘制波形分开处理。既先采集一段时间的声音，存放在数组中，然后再绘制屏幕。绘制过程中停止采集声音，这样虽然不能时时绘制采集的声音，但是至少可以保证绘制出的声音是准确的。
     采用分时方式处理完美地避过了屏幕刷新慢的问题。那么每次采集多长时间呢？CD音质的采样率是44100Hz，既每秒有44100个数，对单片机来说太大了，我这里一开始选择的是8000Hz，这是电话音质，既每秒需要采集8000个数。PICO毕竟还是个单片机，内存有限，就每次采集1秒数据，然后绘制波形，再继续采集1秒数据……如此往复。
     第二个问题：频谱转换，就是分析声音信息在频率上的分布情况。python下有专门的频谱转换的函数，想调用快速傅里叶变换的库，还需要依赖numpy库。发现想在pico上安装numpy库是个不可能完成的任务，numpy库的尺寸远远超过了pico能承受的范围。而没有傅里叶变换就无法做出频谱分析，自己又没有能力重写傅里叶变换函数。经过群友“漂移菌”的指点，在https://github.com/v923z/micropython-ulab 中有提供micropython下numpy和快速傅里叶变换的库，并且还帮助编译了新的micropython的固件，非常感谢！这个问题得到完美解决。在micropython下的快速傅里叶变换，不能依赖任意尺寸的数据了，必须是2的指数倍，所以这里将每秒采集ADC次数修改为8192次。在micropython下定时采集ADC值还是蛮简单的，有个timer的库可以直接调用。直接在中断中读取ADC的信息。

#麦克风 音频波形收集
class MICWave():
    def __init__(self):
        self.potentiometer = machine.ADC(26)  # 初始化ADC
        self.micwaveval=[]              #读取麦克风的波形数据
        self.tim = Timer()
        

    #读取一次麦克风时长的数据
    def readmic(self):
        led = Pin(25,Pin.OUT)
        led.value(1)
        self.tim.init(freq=8192, mode=Timer.PERIODIC, callback=self._tick)  # 声音采样率使用 8192 
        while len(self.micwaveval)<8192:
            pass
        self.tim.init(callback=None)
        led.value(0)


    def _tick(self,timer):
        val=self.potentiometer.read_u16()
        self.micwaveval.append(val)

     采集到麦克风的音频信号后，放入数组中，然后进行快速傅里叶变换，这里又需要一个一样尺寸的数组，用来存放频谱信息。这时就发现存储空间不够用了，于是将采样率降低到了4096Hz。快速傅里叶变换后，因为结果在频域上的对称，所以保留一半数据即可。

     接下来就是绘制屏幕了，将屏幕分为上下两个部分，上边负责绘制声音的波纹图，下边负责绘制频谱图。中间留出一行，用来显示信息。显示的信息有：1、占比最大的频率。用来提示这一秒声音中频率出现最多的频率值。2、麦克风的电压最大值。这里的范围是从0~3.3v，声音是在1.65v两端分布，既无声音电压为1.65v，声音越大距离1.65v越远，呈现对称分布，这里取最大值。3，纵向的缩放比例。声音的ADC值是映射到0~65536上的，这里通过比例系数映射到屏幕的范围上。4、横向的缩放比例系数。将1秒内的声音信息，缩放到屏幕范围。在这里又遇到内存不够的问题，PICO毕竟是个单片机，在绘制屏幕之前处理每秒4096数据的数组没有问题，但是绘制屏幕后又开始报这个错误了。


     暂时想不出办法解决这个问题，只能将每秒的采样率调降至2048Hz。这就意味着，这个音频采集器最多能处理到1000Hz的声音信息，再高就无法处理了。还好，说话声音基本都在500Hz以下，采集分析说话声音基本够用。

     最后实现任务：系统运行分成两个模式，自动状态和查看模式。自动模式系统自动收集1秒声音，然后绘图。再收集、绘图如此循环不息。查看模式，就停止收集声音信息，按上次收集的声音信息做图形展示，可以放大缩小、上下左右移动波形图。按下旋转编码器中间按钮可以切换模式，左上角显示“AUTO”处于自动模式，按一下按钮，切换到查看模式的查看横向信息模式，左上角显示“HORI”，此时两个按键负责调整缩放系数，上键缩小缩放系数，波形图在水平轴上就变大，此时会超出屏幕显示范围，使用编码器可以左右移动波形，查看波形细节。水平缩放系数最小为1，即2048个点都会被展示出来。最大为8.5，即2048个点被映射到240（屏幕宽度）上。再按一下旋转编码器中间按钮，切换到纵向查看模式。此时屏幕左上角显示“VERT”。两个按键负责调整纵向的缩放比例系数。比例系数缩小则波形就在纵向上拉伸，比例系数放大，则波形在纵向上缩小。旋转编码器可以上下调节波的位置。再次按下旋转编码器中间按钮就回到自动模式。绘图这块，python的矩阵映射功能是真的好用，使用按键中断控制比例系数，使用numpy的切片，可以很方便地调整图像的缩放。

     心得体会：首次接触micropython，挺好用的工具，编程起来很方便。可惜感觉PICO在micropython下驱动st7789还是不够快。看了网友大神的作品（https://github.com/picospuch/st7789_mpy）速度快了很多，正在学习中。非常感谢硬禾学堂和电子森林，单单一块PICO板子其实不好玩，搭配上这个开发板后能学习到很多东西，而且这个开发板的扩展性很强，可以适合自己制作其它单片机学习的平台！期待学习大家的作品。