量子计划 Quark 捯饬

news2024/11/13 1:42:27

1 蓝牙

系统镜像中具有内置的蓝牙驱动程序,可以按照以下步骤启动蓝牙:

bluetoothctl

# 进入 bluetoothctl 界面后。运行scan扫描列出附近所有的蓝牙设备
scan on

# 复制设备的MAC地址,然后使用以下命令连接到设备:
pair A4:xx:xx:xx:xx:30
trust A4:xx:xx:xx:xx:30
connect A4:xx:xx:xx:xx:30

# 现在开发板已连接到蓝牙设备。输入quit回终端。在开发板上播放音乐,将在蓝牙扬声器设备上听到音乐
# 也可以在远程桌面中通过状态栏的蓝牙图标进行图形化的连接配对

2 LCD 屏幕

LCD屏幕使用SPI与CPU进行通信,并且其驱动程序内置于系统镜像中。系统中有一个使用python编写的pygame示例,演示了LCD使用。

cd WorkSpace/PyGame
sudo python hello_world.py

# 可以在LCD屏幕下输入s-tui命令,可以将屏幕用于显示系统的监控信息(这需要在板子上连接键盘)。

3 麦克风

Atom-N(载板)上还有一个内置麦克风,使其具备机器学习功能。可以使用系统中的测试实例使用随镜像预先安装的 Audacity 软件。

  • 使用远程桌面登录开发板。
  • 打开Audacity软件。
  • 开始录制并与麦克风交谈,可以看到声波

在这里插入图片描述

arecord -l 命令可以用来寻找麦克风设备:

pi@Quark-N:~/WorkSpace/PyGame$ arecord -l
**** List of CAPTURE Hardware Devices ****
card 0: Dummy [Dummy], device 0: Dummy PCM [Dummy PCM]
  Subdevices: 8/8
  Subdevice #0: subdevice #0
  Subdevice #1: subdevice #1
  Subdevice #2: subdevice #2
  Subdevice #3: subdevice #3
  Subdevice #4: subdevice #4
  Subdevice #5: subdevice #5
  Subdevice #6: subdevice #6
  Subdevice #7: subdevice #7
card 1: Loopback [Loopback], device 0: Loopback PCM [Loopback PCM]
  Subdevices: 8/8
  Subdevice #0: subdevice #0
  Subdevice #1: subdevice #1
  Subdevice #2: subdevice #2
  Subdevice #3: subdevice #3
  Subdevice #4: subdevice #4
  Subdevice #5: subdevice #5
  Subdevice #6: subdevice #6
  Subdevice #7: subdevice #7
card 1: Loopback [Loopback], device 1: Loopback PCM [Loopback PCM]
  Subdevices: 8/8
  Subdevice #0: subdevice #0
  Subdevice #1: subdevice #1
  Subdevice #2: subdevice #2
  Subdevice #3: subdevice #3
  Subdevice #4: subdevice #4
  Subdevice #5: subdevice #5
  Subdevice #6: subdevice #6
  Subdevice #7: subdevice #7
card 2: Codec [H3 Audio Codec], device 0: CDC PCM Codec-0 []
  Subdevices: 0/1
  Subdevice #0: subdevice #0

4 GPIO

对于GPIO访问,因为是基于Linux所以十分方便,并且可以使用Python轻松控制。

cd WorkSpace/GPIO
python gpio_key_led.py

# 可以按用户按钮,应该能够看到串口输出,并且Quark-N(SoM)上的LED变暗

5 OpenCV

系统镜像中还内置了OpenCV ,可以通过接入USB 摄像头实现人脸识别功能,需要将USB相机连接到开发板的USB端口A。

cd WorkSpace/OpenCV
python FaceDetectOnTft.py
# 不出意外的话,在开发板的 LCD 屏幕上应该可以看到相应的视频了

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