描述

語境

我的鄰居最近進行了一些施工，因此在我的窗外就有噪音。我想看看這種聲音是如何隨著時間的推移而傳播的，這樣我就可以提前計劃并確保找到其他地方不受干擾地工作。

大聲音傳感器

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出于本項目的目的，我計劃通過模擬引腳收集數據，因為模擬值最適合記錄實時數據。

電路

粒子氬的鳥瞰圖

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我首先將 Big Sound 傳感器連接到 Particle Argon。

粒子氬氣（左）和大聲音傳感器（右）

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傳感器上的“A0”連接到第 12 行，對應粒子氬氣上的“A0”。

傳感器上的“G”連接到我的面包板上的第 11 行，它對應于粒子氬氣上的“GND”。

傳感器上的“+”連接到我的面包板上的第 14 行，與 Particle Argon 上的“USB”引腳相關。

傳感器上的“D0”連接到第 20 行，對應于粒子氬氣上的“D3”。

粒子氬的左側視圖

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粒子氬的右側視圖

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我還確保使用螺絲刀調整傳感器的靈敏度（通過扭轉圖像中藍色框頂部的小螺絲），以便 LED2 保持關閉，直到傳感器檢測到聲音。

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在 CoolTerm 中查看模擬值

時間戳 --> 模擬值

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CoolTerm 是一個免費的串口終端應用程序，可從https://freeware.the-meiers.org/獲得，感謝 Roger Meier。它使用簡單且設置快速（只需確保為您的設備顯示正確的端口）。

我使用 CoolTerm 來監控來自 Big Sound 傳感器的模擬值。

允許模擬值出現在串行監視器中的代碼

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為了測試傳感器是否接收到不同的值，我在手機上播放了“與自己共舞”，并將其放在傳感器附近。

來自傳感器的模擬值作為我的手機播放的“與自己共舞”

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然后我將它們存儲為文本文件，然后將文件作為 Excel 表格打開，以便繪制折線圖以顯示任何明顯的趨勢。

左側為模擬值的 excel 表，右側為相應的圖表

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現在我知道該設備似乎與串行監視器配合良好，我再次在 Particle IDE 中刷新我的代碼，并將 Argon 和傳感器放置在我打開的窗口附近幾個小時，以便它可以在 CoolTerm 上捕捉外面的構造聲音。

我窗臺上的傳感器

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這樣做之后，我重復了將 CoolTerm 中的數據保存為文本文件并在 excel 中使用數據繪制圖表的過程。

傳感器捕獲的模擬值，繪制為折線圖

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通過繪制折線圖，??與下午晚些時候相比，我能夠看到一天開始時的聲音范圍要大得多，這促使我確保盡早期待很多聲音。這樣我就知道我可以在下午回到我的房間，而不會在工作時分心。

在 Google 表格中查看模擬值

與 CoolTerm 非常相似，Google Sheets 可用于查看來自 Big Sensor 的實時模擬值。感謝 CoolTerm，我能夠通過我的計算機在本地存儲數據。但是，我想嘗試將數據存儲在谷歌表格上，以便它可以保留在云中。

我可以通過將我的代碼附加到包含將觸發 Particle 環境中的 webhook 集成的部分來做到這一點。這種集成將幫助我將傳感器中的模擬值“推送”到我制作的空白谷歌表格文件中。

（綠框 --> 新代碼）

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谷歌表上實時顯示的模擬值

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一旦值滴入，我再次制作了另一個折線圖，以便更清楚地可視化數據。

使用推入工作表的模擬值的折線圖

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如前所述，使用這些數據，我可以通過查看傳感器接收到的波動來了解窗外聲音何時最大，因此我知道何時移動。現在我可以使用串行監視器和 excel 或谷歌表格來可視化這些數據！