隨著物聯網（IoT）技術的快速發展，樹莓派憑藉其靈活的硬體介面、多樣的擴展性以及強大的社群支持，成為了許多科研和工程項目中的重要工具。儘管市場上還有其他選擇，如 Arduino 等，但在我們的研究中，樹莓派因其出色的性能和便捷的使用特性，成為了我們進行感測器整合與數據收集的首選平台。
這一平台的運用，不僅簡化了感測器開發與數據處理過程中的許多挑戰，還大大提升了我們實驗與研究的效率，使我們能夠更專注於核心科學問題的探索。我們也利用這種技術幫助臨床醫師加速他們的實驗和研究，推動醫學領域的創新。
本篇文章將探討如何利用 Raspberry Pi 5 Model B 和 Grove - Sound Sensor 進行聲音檢測研究。我們將從硬體開始，接著介紹軟體部分，以便收集到所需的數據，幫助您輕鬆實施自己的研究項目。
Raspberry Pi 硬體連接
使用的硬體
在本篇文章中，我們將使用以下主要硬體來構建聲音檢測系統：
- Raspberry Pi 5 Model B：一款強大的微電腦，配備 8GB 的 RAM，能夠處理各類複雜的計算任務。
- Grove Shield for Raspberry Pi：專為 Raspberry Pi 設計的擴充板，提供多個標準化的 Grove 接口，用於簡化感測器的連接。
- Grove - Sound Sensor：聲音檢測模組，能夠檢測環境中的聲音強度並將其轉換為電壓信號，以便 Raspberry Pi 讀取和處理。
硬體連接步驟：
Step 1. 安裝 Grove Shield：
將 Grove Shield 安裝到 Raspberry Pi 的 40-pin GPIO 接口。
Step 2. 連接 Grove - Sound Sensor：
使用 Grove 連接線，將 Grove - Sound Sensor 連接到 Grove Shield 的任意類比接口（如 A0）。
Step 3. 連接顯示器和外圍設備：
將顯示器、鍵盤和滑鼠連接到 Raspberry Pi，這將進行後續的初步系統設置。
Step 4. 插入 MicroSD 卡：
將已安裝操作系統的 MicroSD 卡插入 Raspberry Pi 。
Step 5. 接通電源：
連接 Raspberry Pi 的電源適配器，並啟動設備，顯示器應顯示操作系統的啟動畫面，您可以開始進行進一步的配置。
Raspberry Pi 系統初始配置
網絡設定
Step 1. 配置網絡連接：
啟動 Raspberry Pi 後，使用連接的顯示器和鍵盤，進入操作系統的設置菜單，配置無線網絡連接，確保 Raspberry Pi 能夠連接到網絡。
Step 2. 啟用 SSH：
進入 Raspberry Pi 的設定選單，啟用 SSH 服務。這樣您就可以在後續通過 Mac 的終端使用 SSH 連接 Raspberry Pi 進行遠端控制。
使用 Mac SSH 連接 Raspberry Pi
Step 1. 尋找 Raspberry Pi 的 IP 地址：
在 Raspberry Pi 上使用 ifconfig 命令或查看路由器管理界面來找到分配給 Raspberry Pi 的 IP 地址。
Step 2. 在 Mac 上打開終端並使用 SSH 連接：
打開 Mac 的終端，使用以下命令連接 Raspberry Pi：
ssh pi@<Raspberry_Pi_IP_Address>輸入 Raspberry Pi 的密碼後，您即可遠端進入 Raspberry Pi 的命令行界面。
感測器數據讀取
Step 1. 開啟必要的連線 Port：
在 Raspberry Pi 上，確保開啟相關連線 Port 以允許感測器數據的正常傳輸。這可能涉及到使用 ufw（簡單防火牆工具）或直接修改防火牆設置來開放指定的端口。
Step 2. 安裝必要的套件：
使用以下命令來更新系統並安裝必要的開發套件：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3 python3-pipStep 3. 安裝 GrovePi open source repository：
-
切換至用戶主目錄並下載 GrovePi repository
cd ~ git clone https://github.com/Seeed-Studio/grove.py -
進入 GrovePi 的目錄並執行 Python 程式來測試感測器：
cd grove.py/grove python3 grove_sound_sensor.py 0
執行 GrovePi 提供的 Python 程式後，您應該會在終端中看到實時的聲音數據輸出，這將確保感測器正常工作，並且數據能夠準確地傳輸和處理。這只是為了確認感測器是否正確連接和工作。在確認連接無誤後，我們將在下一個段落中撰寫一個更完整的 Python script，以進行更深入的數據收集和分析。
撰寫 Python Script 進行數據收集和可視化
在確認感測器正常運行後，我們可以來開發撰寫一個基本的 Python script 來實現聲音數據的持續監測和記錄，將從 Grove - Sound Sensor 讀取數據，並將其儲存到本地文件中，同時使用 matplotlib 將數據進行可視化展示。
import time
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from grove.adc import ADC
# 設定 Grove 類比接口的引腳
adc = ADC()
# 記錄數據的檔案名稱
data_file = "sound_data.csv"
# 開啟並準備寫入數據
with open(data_file, mode='w') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(["Timestamp", "Sound Level"])
try:
while True:
# 讀取聲音數據
sound_level = adc.read(0)
timestamp = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
writer.writerow([timestamp, sound_level])
# 輸出顯示到終端
print(f"Time: {timestamp}, Sound Level: {sound_level}")
# 暫停一秒
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("停止")
file.close()
# 可視化數據
times = []
levels = []
with open(data_file, 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
next(reader)
for row in reader:
times.append(row[0])
levels.append(int(row[1]))
plt.plot(times, levels)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Sound Level')
plt.title('Sound Level Over Time')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()將連續讀取聲音數據，儲存到 sound_data.csv 文件中，方便後續分析和處理，同時在結束時使用 matplotlib 將這些數據進行可視化展示。
現在已經成功從 Grove - Sound Sensor 收集到了聲音數據，這些數據為進一步分析和應用奠定了基礎，下一步可以更深入挖掘這些數據中的潛在模式，並嘗試識別特定的聲音特徵或異常。這可能需要應用更高階的訊號處理技術，如濾波來消除噪音、頻譜分析來解讀不同頻率的成分，甚至進行時頻分析以捕捉時間變化中的重要訊息。這些技術將幫助更精確地理解和利用聲音數據，無論是為了進行科學研究、開發智能應用，還是為其他工程項目提供支持。
延伸應用
隨著物聯網技術的迅猛發展，數據的即時性和雲端存儲在各類應用中變得越來越重要。現代物聯網應用要求數據能夠在生成後立即被傳輸到雲端，進行存儲、處理和分析，這不僅提高了數據的利用效率，還大大擴展了應用的可能性。在本篇文章中，我們探討了如何使用 Raspberry Pi 5 Model B 和 Grove - Sound Sensor 來收集聲音數據，這些技術已經為後續的應用奠定了基礎。
然而數據的價值往往在於其能夠被即時獲取和分析，尤其是在需要實時決策或監控的場景中。將這些聲音數據即時上傳到雲端，如 Firebase，不僅能夠實現數據的持久化存儲，還可以利用雲端強大的計算資源進行即時的數據分析和處理，從而提供更精確的洞察和更快速的反應能力。
在下一篇文章中，我們將詳細介紹如何將這些聲音數據即時上傳到 Firebase 雲端，並展示如何配置和使用 Firebase 的功能來實現真正的物聯網數據雲端存儲和處理，通過這些過程，利用 Firebase 提供的實時數據庫和其他雲端服務，構建一個能夠即時監控和分析聲音數據的完整系統。
這將為應用帶來巨大的靈活性，無論是用於遠程監控、數據分析，還是實現更高層次的數據共享和協作。也將能夠在全球範圍內即時訪問的數據，並與合作夥伴或其他系統進行無縫集成，讓物聯網應用更加智能化、現代化，並能夠滿足各種複雜場景下的需求。