python  ·  21日 9月 2021

    PythonでSPIを解析

    PythonでSPIのデジタル波形からデータを取り出します。自宅のロジアナZEROPLUS LAP-C16032改だとやってくれるので正直要らなそうですが、一部のオシロスコープではSPIが解析できるものでも解析結果は保存してくれなかったり、波形とデータをうまいこと表示したかったり、まぁ、色々あります。ので、SPIの波形からデータを取り出せればいいことあるかも。

    ということで、以前SparkFun SAMD21 Mini BreakoutでILI9341を制御したときのSPI通信を解析してみます。SPI通信がめちゃくちゃ長いのでHelloWorldを表示している部分だけにしてやります。

    こんなんです。12Mbpsなので、(1/24M)s周期でSCKが変化するので50MHzでサンプリングしています。

    まぁ、バス設定をすればちゃんと解析してくれるんですけどね、、、

    で、保存した波形はLAP-Cだとこんな感じになります。(WSLのVSCodeでやっているのでnkf -w Wave.txt > Wave_utf-8.txtってやって漢字コードをsjisからutf-8に変換しています)

    取り込みデータの表示

    ------------------------------------------------------------------------------------------------

    ヘキサデシマル

    A Bar position: -504.12us T Bar position: 0ns B Bar position: 2.58us

    //Channel name:         | MOSI                  *SCLK *SS *DATA | MISO                  *SCLK *SS *DATA

    -524.28us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.26us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.24us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.22us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.2us                | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.18us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.16us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.14us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.12us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.1us                | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.08us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.06us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.04us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524.02us               | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    -524us                  | Unknown               0 1 1 | Unknown               0 1 0

    保存データの形式はオシロやロジアナによって違うので、この辺は臨機応変にやらんといかんです。横河ならwdfとかで保存できるので、wdfを何とか解析せんといかんし、Tektroなら(職場がUSBを使っちゃいけない業種の場合は)オシロからデータを取り出すスクリプトを書くところからってなる。ということで、臨機応変に。

    今回、LAP-Cで保存したtxtデータを１行ずつ読み込んで、トークンで分解して、データを取り出します。分解後できるリストで何番目のデータがどの信号に該当するかはデバッグモードで分解後のリストを表示して判断しています（数えればわかるだろ、、、っていう説もあります）。

    では、一気にやっつけます。（それなりにコメントも書いているので赦してください）

    1. import numpy as np
    2. import matplotlib.pyplot as plt
    3.  
    4. #LAP-Cで保存したtxtを読み込む
    5. def Read_LAP_C_file(fn):
    6.     #とりあえずList型で取り込む(numpy.ndarray型でappendすると毎回メモリ再確保して遅くなるので)
    7.     t_list=[]
    8.     SCK_list=[]
    9.     CS_list=[]
    10.     MOSI_list=[]
    11.     MISO_list=[]
    12.  
    13.     with open(fn) as f:
    14.         #１行ずつ読み出し
    15.         for s_line in f:
    16.             #とりあえず分解
    17.             s_line_tok=s_line.split()
    18.             effective_line=0
    19.             #時間を示すワードかどうかを判定(雑、、、もっといい手はないのか、、、)
    20.             if 'us' in s_line_tok[0]:
    21.                 effective_line=1
    22.                 t_read=float(s_line_tok[0].replace('us',''))*1e-6
    23.             elif 'ms' in s_line_tok[0]:
    24.                 effective_line=1
    25.                 t_read=float(s_line_tok[0].replace('ms',''))*1e-3
    26.             if effective_line==1:
    27.                 SCK_read=int(s_line_tok[3])
    28.                 CS_read=int(s_line_tok[4])
    29.                 MOSI_read=int(s_line_tok[5])
    30.                 MISO_read=int(s_line_tok[10])
    31.                 t_list.append(t_read)
    32.                 SCK_list.append(SCK_read)
    33.                 CS_list.append(CS_read)
    34.                 MOSI_list.append(MOSI_read)
    35.                 MISO_list.append(MISO_read)
    36.     #List型をnumpy.ndarray型に変換する
    37.     t_array=np.array(t_list)
    38.     SCK_array=np.array(SCK_list)
    39.     CS_array=np.array(CS_list)
    40.     MOSI_array=np.array(MOSI_list)
    41.     MISO_array=np.array(MISO_list)
    42.  
    43.     #2値化
    44.     SCK_array=np.where(SCK_array>0,1,0)
    45.     CS_array=np.where(CS_array>0,1,0)
    46.     MOSI_array=np.where(MOSI_array>0,1,0)
    47.     MISO_array=np.where(MISO_array>0,1,0)
    48.  
    49.     return len(t_list),t_array,SCK_array,CS_array,MOSI_array,MISO_array
    50.  
    51. #引数data(ndarray)の立上り立下りエッジのndarrayのインデックスを取得する
    52. def detect_edges(data):
    53.     data_0=np.append(data,0)
    54.     data_1=np.append(0,data)
    55.     data_d=data_0-data_1
    56.     posedges_index=(np.where(data_d>0))[0]
    57.     negedges_index=(np.where(data_d<0))[0]
    58.     return posedges_index,negedges_index
    59.  
    60. def main():
    61.     nop,t,SCK,CS,MOSI,MISO=Read_LAP_C_file('Wave_utf-8.txt')
    62.     f_sampling=1/(np.mean(np.diff(t)))
    63.     CS_posedges_index,CS_negedges_index=detect_edges(CS)
    64.     #CSの立下りを起点に解析する
    65.     for CS_negedge_index in CS_negedges_index:
    66.             #CS立下り以降のCS立ち上がりのインデックスを調べる
    67.             CS_posedges_index_following=(np.where(CS_posedges_index>CS_negedge_index))[0]
    68.             #CS立ち上がりがある場合
    69.             if len(CS_posedges_index_following)>0:
    70.                 #直近のCS立ち上がりのインデックスを取得
    71.                 CS_posedge_index=CS_posedges_index[CS_posedges_index_following[0]]
    72.                 #CS立下りから立上りまでのデータを切り出す
    73.                 t_part=t[CS_negedge_index:CS_posedge_index]
    74.                 SCK_part=SCK[CS_negedge_index:CS_posedge_index]
    75.                 #SCKの立上りエッジを取得する(SPIの仕様により立下りを使う場合もある)
    76.                 SCK_posedges_index,_=detect_edges(SCK_part)
    77.                 #SCKの立上りエッジが1つ以上ある場合
    78.                 if len(SCK_posedges_index)>0:
    79.                     #CS立下りから立上りまでのデータを切り出す
    80.                     MOSI_part=MOSI[CS_negedge_index:CS_posedge_index]
    81.                     MISO_part=MISO[CS_negedge_index:CS_posedge_index]
    82.                     #SCKの立上りエッジタイミングのデータを取得
    83.                     MOSI_data=MOSI_part[SCK_posedges_index]
    84.                     MISO_data=MISO_part[SCK_posedges_index]
    85.                     t_readtimings=t_part[SCK_posedges_index]
    86.                     #SCK 8パルスのタイミングを取得してビットレートを算出
    87.                     t_bitlen=np.mean(np.diff(t_readtimings[0:8]))
    88.                     f_bitrate=1/t_bitlen
    89.                     #コンソールに出力
    90.                     print(CS_negedge_index,end='\t')
    91.                     print(CS_posedge_index,end='\t')
    92.                     print(f_bitrate,end='\t')
    93.                     for dout in MOSI_data:
    94.                         print(dout,end='')
    95.                     print('',end='\t')
    96.                     for dout in MISO_data:
    97.                         print(dout,end='')
    98.                     print('',end='\n')
    99.  
    100.     fig=plt.figure()
    101.     fig.add_subplot(3,1,1)
    102.     plt.plot(SCK)
    103.     fig.add_subplot(3,1,2)
    104.     plt.plot(CS)
    105.     fig.add_subplot(3,1,3)
    106.     plt.plot(MOSI)
    107.     plt.show()
    108.  
    109.  
    110. if __name__ == '__main__':
    111.     main()

    で、実行すると、0か1かでデータが得られます。LAP-Cのデータと比較すると、、、最初の数バイトはあっているので、多分全部あっているでしょう(雑)。

    これをバイトごとにhexで出力するようにするかどうかは、、、考え中。それほど必要性はないような、、、ビット数が8の倍数にならなかったらどうするかとか、1ビットずれてbyteにしちゃう対策をどうするかとか、考えると面倒、、、

    root@r822:~/work/vscode-python3/spi_analysis# /usr/bin/python3 /home/hoge/work/vscode-python3/spi_analysis/spi_analysis.py

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    カテゴリ： 現実