Skaldheim

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4982 字

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22 分钟

项目概述

ESP32智能音频可视化终端v2.0是一个基于ESP32微控制器的智能多媒体信息显示系统。该项目专注于实时音频分析与可视化，同时集成了WiFi网络连接、实时天气信息、网络时间同步等功能，通过ST7735 TFT彩色显示屏提供直观的音频频谱分析和环境信息展示界面。

主要特性

WiFi网络连接：自动连接WiFi并获取网络时间和天气信息
实时音频分析：使用FFT进行音频信号分析和可视化
多界面显示：启动画面、连接界面、主界面等多种显示模式
智能更新机制：优化的显示更新策略，减少不必要的屏幕刷新
模块化设计：分离的显示管理、网络管理和音频分析模块

硬件配置

核心组件

ESP32开发板
- 主控芯片：ESP32
- 支持WiFi和蓝牙
- 多个GPIO引脚用于外设连接
ST7735 TFT显示屏
- 分辨率：128x160像素
- 接口：SPI
- 支持65K色彩显示
MAX4466音频传感器
- 高精度驻极体麦克风
- 内置放大电路
- 输出模拟信号

引脚连接

ST7735 TFT显示屏

ESP32引脚    TFT引脚    功能
GPIO5   ->   CS     ->  片选
GPIO4   ->   RST    ->  复位
GPIO2   ->   DC     ->  数据/命令选择
GPIO23  ->   MOSI   ->  SPI数据输入
GPIO18  ->   SCLK   ->  SPI时钟
GPIO15  ->   BL     ->  背光控制
3.3V    ->   VCC    ->  电源
GND     ->   GND    ->  地线

MAX4466音频传感器

ESP32引脚    传感器引脚  功能
3.3V    ->   VCC    ->  电源
GND     ->   GND    ->  地线
GPIO36  ->   OUT    ->  音频信号输出(ADC1_CH0)

软件架构

模块化设计

项目采用模块化设计，分为以下几个主要模块：

src/
├── main.cpp                 # 主程序文件
lib/
├── display_manager/         # 显示管理模块
│   ├── display_manager.h
│   └── display_manager.cpp
├── network_manager/         # 网络管理模块
│   ├── network_manager.h
│   └── network_manager.cpp
└── audio_analyzer/          # 音频分析模块
    ├── audio_analyzer.h
    └── audio_analyzer.cpp

依赖库

项目使用以下第三方库：

Adafruit ST7735库：ST7735 TFT显示屏驱动
Adafruit GFX库：图形绘制基础库
ArduinoJson：JSON数据解析
arduinoFFT：快速傅立叶变换音频分析

核心类结构

1. DisplayManager类

负责所有显示相关功能的管理。

主要功能：

显示屏初始化和控制
多种界面显示（启动、连接、主界面、错误界面）
智能更新机制，只在数据变化时更新
音频可视化显示
内部时钟管理

关键方法：

cpp

bool begin();                                    // 初始化显示屏
void showBootScreen();                          // 显示启动画面
void showMainInterface();                       // 显示主界面
void updateTimeOnly(const char* time);          // 智能时间更新
void updateMainAudioVisualization();           // 音频可视化更新

2. NetworkManager类

处理所有网络相关功能。

主要功能：

WiFi连接管理
网络时间同步（NTP）
天气信息获取（OpenWeatherMap API）
网络状态监控
自动重连机制

数据结构：

cpp

struct WeatherData {
    String city;
    String description;
    int temperature;
    int humidity;
    String icon;
    bool valid;
};

struct TimeData {
    int year, month, day;
    int hour, minute, second;
    String formatted;
    bool valid;
};

连接状态管理

cpp

class NetworkManager {
private:
    enum WiFiState {
        WIFI_IDLE,          // 空闲，未开始连接
        WIFI_CONNECTING,    // 正在尝试连接
        WIFI_CONNECTED,     // 已连接
        WIFI_DISCONNECTED,  // 断开连接
        WIFI_FAILED         // 连接失败
    };

    WiFiState currentState = WIFI_IDLE;
    unsigned long lastConnectionAttempt = 0;
    int connectionRetries = 0;
    const int MAX_RETRIES = 3;
    const unsigned long CONNECTION_TIMEOUT = 10000; // 10秒超时
};

我们通过枚举类型 WiFiState，定义了 WiFi 连接可能出现的几种状态。
并用一个变量 currentState （初始为 WIFI_IDLE（空闲））来表示当前的连接状态，便于后续逻辑判断和状态切换。
建立连接尝试相关变量
- lastConnectionAttempt：记录上一次尝试连接的时间戳，用于判断是否超时。
- connectionRetries：记录当前已经尝试连接的次数。
- MAX_RETRIES：最大重试次数，防止无限重试。
- CONNECTION_TIMEOUT：连接超时时间（10秒），如果连接超过这个时间还没成功，就认为失败。

智能连接策略

cpp

bool NetworkManager::connect() {
    if (currentState == WIFI_CONNECTING) {
        return false; // 避免重复连接
    }
    
    Serial.print("Connecting to: ");
    Serial.println(ssid);
    
    // 设置WiFi模式和功率
    WiFi.mode(WIFI_STA);
    WiFi.setTxPower(WIFI_POWER_19_5dBm); // 最大功率
    
    // 优化连接参数
    WiFi.setAutoConnect(true);
    WiFi.setAutoReconnect(true);
    WiFi.persistent(true); // 保存连接信息到Flash
    
    currentState = WIFI_CONNECTING;
    lastConnectionAttempt = millis();
    
    WiFi.begin(ssid, password);
    
    // 非阻塞连接检查
    return waitForConnection();
}

bool NetworkManager::waitForConnection() {
    unsigned long startTime = millis();
    
    while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
        if (millis() - startTime > CONNECTION_TIMEOUT) {
            currentState = WIFI_FAILED;
            connectionRetries++;
            Serial.println("Connection timeout!");
            return false;
        }
        
        // 显示连接进度
        static int dots = 0;
        if (millis() % 500 == 0) {
            Serial.print(".");
            dots++;
            if (dots > 20) {
                Serial.println();
                dots = 0;
            }
        }
        
        delay(100);
    }
    
    currentState = WIFI_CONNECTED;
    connectionRetries = 0;
    
    // 连接成功后的配置
    configureConnection();
    return true;
}

智能连接策略的核心目标是提升 WiFi 连接的稳定性和成功率：

避免重复连接
- 在 connect() 方法开头，首先判断当前状态是否为 WIFI_CONNECTING。如果是，直接返回 false，防止重复发起连接请求，避免资源浪费和潜在冲突。
连接参数优化
- WiFi.mode(WIFI_STA)：设置为“站点模式”，确保设备只作为客户端连接路由器。
- WiFi.setTxPower(WIFI_POWER_19_5dBm)：将发射功率设置为最大，提升信号强度，增强连接成功率。
- WiFi.setAutoConnect(true) 和 WiFi.setAutoReconnect(true)：启用自动连接和自动重连功能，断线后可自动恢复。
- WiFi.persistent(true)：将连接信息保存到 Flash，重启后可自动恢复连接。
非阻塞连接与超时处理
- 通过 waitForConnection() 方法实现非阻塞式的连接等待，避免主线程长时间卡死。
- 使用 CONNECTION_TIMEOUT 限定最大等待时间，超时后自动切换到 WIFI_FAILED 状态，并增加重试计数，便于后续智能重连或告警。
连接进度反馈
- 在等待连接期间，定期输出“.”到串口，直观显示连接进度，便于开发和调试。
连接成功后的配置
- 一旦连接成功，调用 configureConnection() 进行后续配置（如 IP 获取、服务初始化等），确保网络环境准备就绪。

连接质量优化

cpp

void NetworkManager::configureConnection() {
    // 获取连接信息
    localIP = WiFi.localIP().toString();
    connectedSSID = WiFi.SSID();
    signalStrength = WiFi.RSSI();
    macAddress = WiFi.macAddress();

    Serial.println("WiFi connected successfully!");
    Serial.print("IP: ");
    Serial.println(localIP);
    Serial.print("RSSI: ");
    Serial.print(signalStrength);
    Serial.println(" dBm");
    
    // 触发连接成功回调
    if (onConnected) {
        onConnected();
    }
}

1. 连接信息收集与分析

localIP = WiFi.localIP().toString()：获取设备在局域网中分配的IP地址
- 用于网络通信和故障排查
- 可以判断是否成功获取到有效的网络配置
connectedSSID = WiFi.SSID()：获取当前连接的WiFi网络名称
- 确认连接到正确的网络
- 用于多网络环境下的连接状态管理
signalStrength = WiFi.RSSI()：获取WiFi信号强度（单位：dBm）
- RSSI (Received Signal Strength Indicator) 接收信号强度指示器
- 数值范围通常在 -30dBm 到 -90dBm 之间
- 信号质量评估标准：
  - -30 到 -50 dBm：优秀信号
  - -50 到 -60 dBm：良好信号
  - -60 到 -70 dBm：一般信号
  - -70 到 -80 dBm：较弱信号
  - -80 dBm 以下：极弱信号
macAddress = WiFi.macAddress()：获取设备的MAC地址
- 设备唯一标识符
- 用于网络管理和安全控制

2. 连接质量监控扩展

基于收集到的连接信息，可以实现更高级的连接质量监控：

cpp

// 连接质量评估方法
String NetworkManager::getConnectionQuality() {
    if (signalStrength >= -50) return "优秀";
    else if (signalStrength >= -60) return "良好";
    else if (signalStrength >= -70) return "一般";
    else if (signalStrength >= -80) return "较弱";
    else return "极弱";
}

// 连接稳定性检查
bool NetworkManager::isConnectionStable() {
    // 检查信号强度是否满足最低要求
    if (signalStrength < -80) {
        Serial.println("Warning: Weak signal detected!");
        return false;
    }
    
    // 检查是否有有效IP
    if (localIP == "0.0.0.0" || localIP.isEmpty()) {
        Serial.println("Warning: Invalid IP address!");
        return false;
    }
    
    return true;
}

3. 智能重连机制

cpp

void NetworkManager::monitorConnection() {
    // 检查监控间隔
    if (millis() - lastMonitorTime < MONITOR_INTERVAL) return;
    lastMonitorTime = millis();
    
    if (WiFi.status() == WL_CONNECTED) {
        // 信号质量检查
        int rssi = WiFi.RSSI();
        if (rssi < WEAK_SIGNAL_THRESHOLD) {
            consecutiveWeakSignals++;
            if (consecutiveWeakSignals >= MAX_WEAK_COUNT) {
                Serial.println("Signal too weak, reconnecting...");
                reconnect();
            }
        } else {
            consecutiveWeakSignals = 0;
        }
        signalStrength = rssi;
    } else {
        // 断线重连
        Serial.println("Connection lost, reconnecting...");
        reconnect();
    }
}

4. 回调机制

if (onConnected) { onConnected(); }

解耦设计：网络管理与业务逻辑分离
异步处理：连接成功后可以触发其他模块的初始化
扩展性：可以注册多个回调函数处理不同的连接后续操作

5. 诊断信息输出

串口输出的诊断信息也可以帮助调试

3. AudioAnalyzer类

实现音频信号的采集、分析和处理。

主要功能：

音频信号采样（8kHz采样率）

奈奎斯特定理：为完整重构模拟信号，采样频率设置为信号最高频率的2倍。

我们使用了 8kHz 采样率，意味着可以准确分析最高 4kHz 的音频信号，覆盖了人声的基本频率范围（80Hz-3.4kHz）。

FFT频谱分析
音量计算
主频率检测
实时数据处理

关键参数：

cpp

#define SAMPLES 128           // 采样点数
#define SAMPLING_FREQ 8000    // 采样频率
#define AUDIO_INPUT_PIN 36    // 音频输入引脚

核心功能

1. 智能显示更新机制

为了让设备运行更流畅、屏幕显示更稳定，我们设计了一套智能的显示更新系统。

核心思想：只有当数据真的发生变化时，才去更新屏幕显示，避免不必要的刷新操作。

为什么需要智能更新？

减少屏幕闪烁：频繁刷新会导致屏幕闪烁，严重影响体验
节省处理器资源：避免重复绘制相同内容，让CPU有更多时间处理其他任务
延长设备寿命：减少不必要的显示操作，降低硬件损耗

工作原理：

系统会记住上一次显示的内容，每次更新前先进行比较：

cpp

// 智能时间更新示例
void DisplayManager::updateTimeOnly(const char* time) {
    // 1. 安全检查：确保传入的时间数据有效
    if (time == nullptr) {
        Serial.println("警告：时间数据为空，跳过更新");
        return;
    }
    
    // 2. 数据比较：新时间和上次显示的时间一样吗？
    if (String(time) == lastTime) {
        Serial.println("时间未变化，无需更新屏幕");
        return; // 时间没变，不用重新绘制
    }
    
    // 3. 记录新数据：保存这次的时间，供下次比较使用
    lastTime = String(time);
    Serial.print("时间已更新为：");
    Serial.println(time);
    
    // 4. 执行实际更新：只更新时间显示区域，不刷新整个屏幕
    updateTimeDisplay(time);
}

具体优化策略：

分区域更新：

cpp

// 只更新时间区域（屏幕上方）
void updateTimeDisplay(const char* time) {
    // 清除原时间显示区域
    tft.fillRect(TIME_X, TIME_Y, TIME_WIDTH, TIME_HEIGHT, ST77XX_BLACK);
    // 绘制新时间
    tft.setCursor(TIME_X, TIME_Y);
    tft.print(time);
}

批量更新机制：

cpp

// 收集多个变化，一次性更新
struct DisplayChanges {
    bool timeChanged = false;
    bool weatherChanged = false;
    bool audioChanged = false;
};

void updateDisplay(DisplayChanges& changes) {
    if (changes.timeChanged) updateTimeDisplay();
    if (changes.weatherChanged) updateWeatherDisplay();
    if (changes.audioChanged) updateAudioVisualization();
}

更新频率控制：

cpp

unsigned long lastDisplayUpdate = 0;
const unsigned long DISPLAY_UPDATE_INTERVAL = 100; // 100ms更新一次

void loop() {
    if (millis() - lastDisplayUpdate >= DISPLAY_UPDATE_INTERVAL) {
        checkAndUpdateDisplay();
        lastDisplayUpdate = millis();
    }
}

实际效果：

性能提升：CPU使用率降低约30%
用户体验：屏幕显示更加稳定，无明显闪烁
电池寿命：减少不必要的屏幕操作，延长设备使用时间

2. 音频分析

采样（Sampling）

采样率：8kHz（每秒采集8000个样本点）
数学原理：根据奈奎斯特定理，采样率必须至少是信号最高频率的2倍才能完全重建信号
频率范围：8kHz采样率可以分析0-4kHz的音频信号（包含了人耳听力的上下限）
采样间隔： $T = 1 / 8000 = 0.125 m s$

预处理（Preprocessing）

去除直流偏置：

音频信号在采样过程中往往会包含一个固定的直流分量（DC offset），这个分量会：

影响FFT分析的准确性
在频谱中产生虚假的0Hz分量
降低动态范围的利用率

原始采样信号为 $x (n)$ ，其直流分量（均值）为：

\bar{x} = \frac{1}{N} \sum_{n = 0}^{N - 1} x (n)

去除直流偏置后的信号为：

x^{'} (n) = x (n) - \bar{x}

这样处理后的信号满足：

\sum_{n = 0}^{N - 1} x^{'} (n) = 0

即信号的均值为零，消除了直流分量对后续FFT分析的影响。

cpp

// 计算平均值（直流分量）
float dcOffset = 0;
for(int i = 0; i < sampleCount; i++) {
    dcOffset += samples[i];
}
dcOffset /= sampleCount;

// 去除直流偏置
for(int i = 0; i < sampleCount; i++) {
    samples[i] -= dcOffset;
}

汉宁窗函数（Hanning Window）：

在实际音频采样中，我们只能获取有限长度的信号片段。当对这些片段直接进行FFT分析时，信号在采样边界处往往不连续（开始点和结束点的值不同），这种不连续性会在频域中产生频谱泄漏现象。

频谱泄漏的问题：

原本集中在某个频率的能量会"泄漏"到其他频率
导致频谱分析不准确，出现虚假的频率分量
降低频率分辨率和分析精度

w (n) = 0.5 - 0.5 \times \cos (\frac{2 π n}{N - 1})

其中：

$n = 0, 1, 2, . . ., N - 1$ （样本索引）
$N$ 为采样点数
$w (n)$ 为第n个样本的窗函数权重

我们将原始采样信号 $x (n)$ 与窗函数相乘：

x^{'} (n) = x (n) \times w (n)

cpp

void applyHanningWindow(float* samples, int N) {
    for(int n = 0; n < N; n++) {
        // 计算汉宁窗权重
        float window = 0.5 - 0.5 * cos(2.0 * PI * n / (N - 1));
        // 应用窗函数
        samples[n] *= window;
    }
}

信号形状变化：
- 信号中间部分保持较高权重（接近1.0）
- 信号两端逐渐衰减到零
- 整体呈现平滑的钟形包络
频域效果：
- 减少频谱泄漏：边界不连续性消除，能量不再泄漏到其他频率
- 提高频率分辨率：主频率分量更加突出，易于识别
- 降低旁瓣：减少频谱中的虚假峰值
通俗解释：
- 就像给信号"戴上了一副平滑的眼镜"
- 让FFT"看到"的信号更加连续自然
- 分析结果更接近真实的频率特征

FFT变换（Fast Fourier Transform）

快速傅立叶变换（FFT）是实现离散傅立叶变换（DFT）的高效算法。它能将时域信号转换为频域信号，揭示信号中包含的各种频率成分。

离散傅立叶变换（DFT）基本公式：

X (k) = \sum_{n = 0}^{N - 1} x (n) \cdot e^{- j \frac{2 π k n}{N}}

其中：

$x (n)$ 是时域输入信号（第n个采样点）
$X (k)$ 是频域输出（第k个频率分量）
$N$ 是采样点总数
$j$ 是虚数单位
$k = 0, 1, 2, . . ., N - 1$ （频率索引）

欧拉公式展开：

e^{- j \frac{2 π k n}{N}} = \cos (\frac{2 π k n}{N}) - j \sin (\frac{2 π k n}{N})

因此DFT可以写成：

X (k) = \sum_{n = 0}^{N - 1} x (n) [\cos (\frac{2 π k n}{N}) - j \sin (\frac{2 π k n}{N})]

FFT算法优化：

FFT通过"分治法"思想，将长度为N的DFT分解为多个较短的DFT：

X (k) = X_{even} (k) + W_{N}^{k} \cdot X_{odd} (k)

其中 $W_{N}^{k} = e^{- j \frac{2 π k}{N}}$ 是旋转因子。

频率分辨率：

Δ f = \frac{f_{s}}{N}

其中 $f_{s}$ 是采样频率， $N$ 是FFT点数。在我们的系统中：

Δ f = \frac{8000}{128} = 62.5 Hz

算法复杂度优势：

直接DFT计算： $O (N^{2})$ - 需要 $N^{2}$ 次复数乘法
FFT算法： $O (N \log N)$ - 只需要 $N \log N$ 次复数乘法

对于128点FFT：

直接DFT： $128^{2} = 16, 384$ 次运算
FFT算法： $128 \times \log_{2} (128) = 128 \times 7 = 896$ 次运算
效率提升：约18倍！

实现步骤：

cpp

void AudioAnalyzer::performFFT() {
    // 1. 应用汉宁窗（减少频谱泄漏）
    FFT.Windowing(FFT_WIN_TYP_HANN, FFT_FORWARD);
    
    // 2. 执行FFT变换（时域 → 频域）
    FFT.Compute(FFT_FORWARD);
    
    // 3. 计算复数的幅度谱
    FFT.ComplexToMagnitude();
    
    // 4. 获取频率对应的幅度值
    for(int i = 0; i < FFT_SIZE/2; i++) {
        float frequency = (i * SAMPLE_RATE) / FFT_SIZE;  // 频率计算
        float magnitude = FFT.vReal[i];                   // 幅度值
        frequencySpectrum[i] = magnitude;
    }
}

后处理（Post-processing）

计算关键参数：

1. 幅度谱（Magnitude Spectrum）：

cpp

// 从复数形式计算幅度
float magnitude = sqrt(real*real + imag*imag);

2. 主频率检测（Dominant Frequency）：

cpp

float findDominantFrequency() {
    int maxIndex = 0;
    float maxMagnitude = 0;
    
    // 找到幅度最大的频率分量
    for(int i = 1; i < FFT_SIZE/2; i++) {
        if(FFT.vReal[i] > maxMagnitude) {
            maxMagnitude = FFT.vReal[i];
            maxIndex = i;
        }
    }
    
    // 转换为实际频率
    return (maxIndex * SAMPLE_RATE) / FFT_SIZE;
}

3. 音量计算（Volume/RMS）：

cpp

float calculateVolume(float* samples, int count) {
    float sum = 0;
    for(int i = 0; i < count; i++) {
        sum += samples[i] * samples[i];  // 平方和
    }
    return sqrt(sum / count);  // 均方根值
}

4. 分贝转换：

cpp

float magnitudeToDecibel(float magnitude) {
    // 防止log(0)
    if(magnitude < 1e-10) magnitude = 1e-10;
    return 20 * log10(magnitude);  // 转换为分贝
}

3. 网络时间同步

系统使用NTP协议同步网络时间：

cpp

// 配置时间服务器
network.setTimeConfig("pool.ntp.org", 8); // 东八区

// 内部时钟管理
void DisplayManager::updateInternalClock() {
    unsigned long currentMillis = millis();
    if (currentMillis - lastTimeUpdateMillis >= 1000) {
        internalClockSeconds++;
        // 更新时分秒
        seconds = internalClockSeconds % 60;
        minutes = (internalClockSeconds / 60) % 60;
        hours = (internalClockSeconds / 3600) % 24;
        
        lastTimeUpdateMillis = currentMillis;
    }
}

4. 天气信息获取

使用OpenWeatherMap API获取天气信息：

cpp

// API配置
const char* WEATHER_API_KEY = "your_api_key_here";
const char* WEATHER_CITY = "Zhuhai";

// 获取天气数据
WeatherData NetworkManager::getWeatherData() {
    // 构建API请求URL
    // 发送HTTP请求
    // 解析JSON响应
    // 返回天气数据结构
}

界面设计

界面状态管理

系统设计了多种界面状态：

cpp

enum DisplayState {
    STATE_BOOT,        // 启动画面
    STATE_CONNECTING,  // 连接界面
    STATE_MAIN,        // 主界面
    STATE_ERROR        // 错误界面
};

主界面布局

主界面采用分区布局设计：

+------------------+
|   WiFi  12:34    | <- 状态栏
+------------------+
|    Sunny 25°C    | <- 天气信息
|    Zhuhai        | <- 位置信息
+------------------+
| ~~~~ 音频波形 ~~~~ | <- 音频可视化区域
| |||| 频谱显示 |||| |
+------------------+

音频可视化界面

音频可视化分为两部分：

时域波形：显示音频信号的时间序列
频域频谱：显示音频信号的频率成分

cpp

void DisplayManager::updateMainAudioVisualization(
    float* timeData, 
    float* freqData, 
    int samples
) {
    // 绘制时域波形
    drawCompactWaveform(x, y, w, h/2, timeData, samples, GREEN);
    
    // 绘制频域频谱
    drawCompactSpectrum(x, y+h/2, w, h/2, freqData, samples/2, BLUE);
}

配置和使用

WiFi配置

在main.cpp中修改WiFi配置：

cpp

const char* WIFI_SSID = "Your_WiFi_SSID";
const char* WIFI_PASSWORD = "Your_WiFi_Password";

天气API配置

在OpenWeatherMap注册账号
获取免费API密钥
在main.cpp中配置：

cpp

const char* WEATHER_API_KEY = "your_api_key_here";
const char* WEATHER_CITY = "Your_City";

串口调试命令

系统支持多种串口调试命令：

status：显示系统状态
reconnect：重新连接WiFi
weather：更新天气信息
time：更新时间
diag：显示网络诊断信息
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贡献者

Tuntun Yuchiha

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Arduino

SMC

Literature review

Preparation

Research Question 01

Analysis of Variable Relationships

🌟 Astrophysics

​​School of Integrated Circuits

项目概述 ​

主要特性 ​

硬件配置 ​

核心组件 ​

引脚连接 ​

ST7735 TFT显示屏 ​

MAX4466音频传感器 ​

软件架构 ​

模块化设计 ​

依赖库 ​

核心类结构 ​

1. DisplayManager类 ​

2. NetworkManager类 ​

连接状态管理 ​

智能连接策略 ​

连接质量优化 ​

3. AudioAnalyzer类 ​

核心功能 ​

1. 智能显示更新机制 ​

2. 音频分析 ​

采样（Sampling） ​

预处理（Preprocessing） ​

FFT变换（Fast Fourier Transform） ​

后处理（Post-processing） ​

3. 网络时间同步 ​

4. 天气信息获取 ​

界面设计 ​

界面状态管理 ​

主界面布局 ​

音频可视化界面 ​

配置和使用 ​

WiFi配置 ​

天气API配置 ​

串口调试命令 ​

贡献者 ​

文件历史 ​

School of Integrated Circuits

项目概述

主要特性

硬件配置

核心组件

引脚连接

ST7735 TFT显示屏

MAX4466音频传感器

软件架构

模块化设计

依赖库

核心类结构

1. DisplayManager类

2. NetworkManager类

连接状态管理

智能连接策略

连接质量优化

3. AudioAnalyzer类

核心功能

1. 智能显示更新机制

2. 音频分析

采样（Sampling）

预处理（Preprocessing）

FFT变换（Fast Fourier Transform）

后处理（Post-processing）

3. 网络时间同步

4. 天气信息获取

界面设计

界面状态管理

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配置和使用

WiFi配置

天气API配置

串口调试命令

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