基于树莓派的示波器项目

大家好，欢迎来到今天的帖子。成为创客最迷人的事情之一是知道如何开发临时工具，当您拥有这种多功能性时，您将永远不会陷入任何项目的工作。所以今天，我将分享如何构建电气/电子工程中最重要的工具之一的基于Raspberry Pi的临时版本;示波器。

示波器是一种电子测试仪器，可以可视化和观察变化的信号电压，通常作为二维图，其中一个或多个信号与时间的关系图。今天的项目将寻求使用Raspberry Pi和模数转换器模块复制示波器的信号可视化功能。

项目流程：

使用 Raspberry Pi 复制示波器的信号可视化将需要以下步骤;

1. 执行输入信号的数字到模拟转换

2. 准备结果数据以进行表示

3. 在实时图上绘制数据

该项目的简化框图如下图所示。

项目要求

该项目的要求可分为两类：

硬件要求

软件要求

硬件要求

要构建此项目，需要以下组件/部件;

树莓派 2（或任何其他型号）

8 或 16GB SD 卡

局域网/以太网电缆

电源或 USB 数据线

ADS1115 模数转换器

LDR（可选，用于测试）

10k 或 1k 电阻

跳线

面包板

监视器或任何其他查看 pi 桌面的方式（包括 VNC）

软件要求

该项目的软件要求基本上是用于数据可视化的python模块（matplotlib和drawnow）和用于与ADS1115 ADC芯片接口的Adafruit模块。在我们继续时，我将展示如何在树莓派上安装这些模块。

虽然本教程无论使用哪种树莓派操作系统都可以工作，但我将使用树莓派拉伸操作系统，我假设您熟悉使用 Raspbian 拉伸操作系统设置 Raspberry Pi，并且您知道如何使用 putty 等终端软件 SSH 进入树莓派。如果您对此有任何问题，本网站上有大量的树莓派教程可以提供帮助。

所有硬件组件就绪后，让我们创建原理图并将组件连接在一起。

电路图：

为了将模拟输入信号转换为可以使用Raspberry Pi可视化的数字信号，我们将使用ADS1115 ADC芯片。该芯片变得很重要，因为Raspberry Pi与Arduino和大多数微控制器不同，没有板载模数转换器（ADC）。虽然我们可以使用任何兼容树莓派的ADC芯片，但我更喜欢这款芯片，因为它的高分辨率（16位）和Adafruit的有据可查的数据表和使用说明。您还可以查看我们的树莓派ADC教程以了解更多信息。

ADC是基于I2C的器件，应连接到树莓派，如下图所示。

为清楚起见，下面还介绍了两个元件之间的引脚连接。

ADS1115 和树莓派连接：

VDD – 3.3V

接地 – 接地

SDA – SDA

标准及校正实验所 – 标准及校正实验所

完成所有连接后，启动您的 pi 并继续安装下面提到的依赖项。

安装树莓派示波器的依赖项：

在我们开始编写 python 脚本以从 ADC 中提取数据并将其绘制在实时图形上之前，我们需要启用树莓派的I2C 通信接口并安装前面提到的软件要求。这将在以下步骤中完成，以便于遵循：

第 1 步：启用树莓派 I2C 接口

要启用 I2C，请从终端运行;

sudo raspi-config

当配置面板打开时，选择接口选项，选择 I2C，然后单击启用。

第 2 步：更新树莓派

在开始任何项目之前，我要做的第一件事就是更新 Pi。通过这个，我确信操作系统上的每件事都是最新的，我不会遇到与我选择在 Pi 上安装的任何最新软件的兼容性问题。为此，请运行以下两个命令：

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

第 3 步：为 ADC 安装 Adafruit ADS1115 库

更新完成后，我们现在准备从 ADS115 芯片的 Adafruit python 模块开始安装依赖项。通过运行确保您位于树莓派主目录中;

cd ~

然后通过运行安装构建要素;

sudo apt-get install build-essential python-dev python-smbus git

接下来，通过运行克隆库的 Adafruit git 文件夹;

git clone 

https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_ADS1x15.git

切换到克隆文件的目录并运行安装文件;

cd Adafruit_Python_ADS1x1z 

sudo python setup.py install

安装后，您的屏幕应如下图所示。

第 4 步：测试库和 12C 通信。

在继续项目的其余部分之前，测试库并确保ADC可以通过I2C与Raspberry Pi通信非常重要。为此，我们将使用库附带的示例脚本。

当仍在 Adafruit_Python_ADS1x15 文件夹中时，通过运行将目录更改为示例目录;

cd examples

接下来，运行 sampletest.py 示例，该示例以表格形式显示ADC上四个通道的值。

使用以下方法运行示例：

python simpletest.py

如果启用了I2C模块并且连接良好，则应看到如下图所示的数据。

如果发生错误，请检查以确保ADC与PI连接良好，并且在Pi上启用了I2C通信。

第 5 步：安装Matplotlib

为了可视化数据，我们需要安装 matplotlib 模块，该模块用于在 python 中绘制所有类型的图形。这可以通过运行来完成;

sudo apt-get install python-matplotlib

您应该会看到如下图所示的结果。

第 6 步：安装Drawnowpython 模块

最后，我们需要安装 drawnow python 模块。该模块可帮助我们提供数据图的实时更新。

我们将通过 python 包安装程序安装 drawnow;pip，所以我们需要确保它已安装。这可以通过运行来完成;

sudo apt-get install python-pip

然后，我们可以使用 pip 通过运行以下命令来安装 drawnow 包：

sudo pip install drawnow

运行它后，您应该得到如下图所示的结果。

安装完所有依赖项后，我们现在可以编写代码了。

Raspberry Pi 示波器的 Python 代码：

这个Pi示波器的python代码相当简单，特别是如果你熟悉python matplotlib模块。在向我们展示整个代码之前，我将尝试将其分解为一部分并解释代码的每个部分在做什么，以便您有足够的知识来扩展代码以执行更多操作。

在此阶段，切换到显示器或使用VNC查看器非常重要，通过它可以看到Raspberry Pi的桌面，因为正在绘制的图形不会显示在终端上。

以监视器为界面打开一个新的python文件。你可以叫它任何你想要的名字，但我会称它为 scope.py。

sudo nano scope.py

创建文件后，我们要做的第一件事是导入我们将使用的模块;

import time

import matplotlib.pyplot as plt

from drawnow import *

import Adafruit_ADS1x15

接下来，我们创建一个指定 ADS1115 ADC 的 ADS1x15 库实例

adc = Adafruit_ADS1x15.ADS1115()

接下来，我们设置ADC的增益。有不同的增益范围，应根据ADC输入端的预期电压进行选择。在本教程中，我们估计 0 – 4.09v，因此我们将使用 1 的增益。有关增益的更多信息，请查看 ADS1015/ADS1115 数据表。

GAIN = 1

接下来，我们需要创建数组变量，这些变量将用于存储要绘制的数据，另一个变量用作计数。

Val = [ ]

cnt = 0

接下来，我们了解我们使绘图具有交互性的意图，以便我们能够实时绘制数据。

plt.ion()

接下来，我们开始连续ADC转换，指定ADC通道，在本例中为通道0，我们还指定增益。

应该注意的是，ADS1115上的所有四个ADC通道可以同时读取，但1个通道足以进行本演示。

adc.start_adc(0, gain=GAIN)

接下来，我们创建一个函数 def makeFig，以创建和设置将保存我们的实时图的图形的属性。我们首先使用 ylim 设置 y 轴的极限，然后输入绘图的标题和标签名称，然后使用 plt.plot（） 指定要绘制的数据及其绘图样式和颜色。我们还可以声明通道（如通道0所示），以便在使用ADC的四个通道时识别每个信号。plt.legend 用于指定我们希望在图上显示有关该信号的信息（例如通道 0）的位置。

plt.ylim(-5000,5000)

plt.title('Osciloscope')

plt.grid(True)

plt.ylabel('ADC outputs')

plt.plot(val, 'ro-', label='lux')

plt.legend(loc='lower right')

接下来，我们编写 while 循环，该循环将用于不断从 ADC 读取数据并相应地更新图。

我们要做的第一件事是读取ADC转换值

value = adc.get_last_result()

接下来，我们在终端上打印值，只是为了给我们另一种确认绘制数据的方法。我们在打印后等待几秒钟，然后将数据附加到为存储该通道的数据而创建的列表 （val） 中。

print('Channel 0: {0}'.format(value))

time.sleep(0.5)

val.append(int(value))

然后我们调用 drawnow 来更新绘图。

drawnow(makeFig)

为了确保最新数据是图上可用的数据，我们在每 50 个数据计数后删除索引 0 处的数据。

cnt = cnt+1

if(cnt>50):

val.pop(0)

就这样！

完整的 Python 代码在本教程末尾给出。

树莓派示波器的实际应用：

复制完整的 python 代码并粘贴到我们之前创建的 python 文件中，请记住我们需要一台显示器来查看绘图，因此所有这些都应该通过 VNC 或连接的显示器或屏幕完成。

保存代码并使用运行;

sudo python scope.py

如果您使用了 scope.py 以外的其他名称，请不要忘记更改此名称以匹配。

几分钟后，您应该会看到终端上打印的ADC数据。有时，您可能会收到来自 matplotlib 的警告（如下图所示），该警告应被禁止显示，但它不会影响正在显示的数据或绘图。但是，为了禁止显示警告，可以在代码中的导入行之后添加以下代码行。

Import warnings

import matplotlib.cbook

warnings.filterwarnings(“ignore”, category=matplotlib.cbook.mplDeprecation)

 

这就是本教程的伙计们，要全面测试示波器，您可以将电位计等模拟设备连接到ADC上的通道，您应该看到数据随着电位计的每一次转动而变化。

import time

import matplotlib.pyplot as plt

#import numpy

from drawnow import *

# Import the ADS1x15 module.

import Adafruit_ADS1x15

# Create an ADS1115 ADC (16-bit) instance.

adc = Adafruit_ADS1x15.ADS1115()


GAIN = 1

val = [ ]

cnt = 0

plt.ion()

# Start continuous ADC conversions on channel 0 using the previous gain value.

adc.start_adc(0, gain=GAIN)

print('Reading ADS1x15 channel 0')

#create the figure function

def makeFig():

plt.ylim(-5000,5000)

plt.title('Osciloscope')

plt.grid(True)

plt.ylabel('ADC outputs')

plt.plot(val, 'ro-', label='Channel 0')

plt.legend(loc='lower right')

while (True):

# Read the last ADC conversion value and print it out.

value = adc.get_last_result()

print('Channel 0: {0}'.format(value))

# Sleep for half a second.

time.sleep(0.5)

val.append(int(value))

drawnow(makeFig)

plt.pause(.000001)

cnt = cnt+1

if(cnt>50):

val.pop(0)