技术研究

项目概述 LogicAnalyzer 是一个基于 Raspberry Pi Pico/Pico2 的高性能开源逻辑分析仪项目，提供24通道、最高100Msps（Pico2可达400Msps）采样率的数字信号采集能力。项目采用硬件+固件+软件三层架构，支持丰富的协议解码器生态。 核心特性： 24通道数字输入 100Msps 标准采样率（Pico2可达400Msps Blast模式） 32KB-384KB 采样深度（根据通道数配置） 多模式触发：边沿触发、复杂模式触发、快速模式触发 多平台软件支持（Windows/Linux/macOS/Raspberry Pi） 130+ Sigrok兼容协议解码器 WiFi无线连接支持（Pico W） 设备级联支持（最多5台，120通道） 1. 项目架构和技术栈 1.1 整体架构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 软件层 (Software) │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │ │ │ GUI应用程序 │ │ CLI工具 │ │ 协议解码器(130+) │ │ │ │ (AvaloniaUI) │ │ (.NET 6+) │ │ (Python/Sigrok) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 通信层 (Communication) │ │ USB CDC (Serial) / TCP/IP (WiFi) / Daisy Chain │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 固件层 (Firmware) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ RP2040/RP2350 固件 (C/C++, Pico SDK) │ │ │ │ - PIO程序 (采样控制) │ │ │ │ - DMA传输 (零拷贝数据采集) │ │ │ │ - 多核处理 (WiFi/数据采集分离) │ │ │ │ - USB/TCP协议栈 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 硬件层 (Hardware) │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │ │ │ 主控制板 │ │ 电平转换板 │ │ 外壳/结构件 │ │ │ │ (KiCad) │ │ (1.65V-5.5V) │ │ (3D Printable) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ 1.2 技术栈详解 层级 技术/工具 说明 硬件设计 KiCad 7/8, JITX PCB原理图和布局设计 固件开发 C11, Pico SDK 2.0, GCC ARM RP2040/RP2350固件 软件GUI C#, .NET 6+, AvaloniaUI 11 跨平台桌面应用 协议解码 Python 3.x, Sigrokdecode 协议分析引擎 构建系统 CMake, PowerShell 自动化构建 版本控制 Git, GitHub 代码管理和发布 2. 硬件设计的关键特点 2.1 主控制板设计 核心组件： ...

项目总览 LogicAnalyzer 是由 gusmanb 开发的一个高性能开源逻辑分析仪项目，基于 Raspberry Pi Pico/Pico2 微控制器。该项目在 GitHub 上拥有 4,600+ Stars，是一个成熟且活跃的开源硬件项目。 核心参数： 采样率：标准 100Msps，Pico2 可达 400Msps（Blast 模式） 通道数：24 通道数字输入 采样深度：最高 384KB（取决于通道配置） 触发类型：边沿触发、复杂模式触发、快速模式触发 协议支持：130+ Sigrok 兼容解码器 平台支持：Windows、Linux、macOS、Raspberry Pi 连接方式：USB CDC、WiFi（Pico W）、设备级联 1. 项目架构与技术栈 1.1 分层架构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 应用层 (Application) │ │ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────────┐ │ │ │ LogicAnalyzer │ │ CLCapture │ │ TerminalCapture │ │ │ │ (GUI 应用) │ │ (CLI 工具) │ │ (终端捕获) │ │ │ │ AvaloniaUI │ │ .NET 6+ │ │ .NET 6+ │ │ │ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────────┘ │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 协议层 (Protocol) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 130+ Sigrok 协议解码器 (Python) │ │ │ │ UART、I2C、SPI、USB、CAN、LIN、Modbus 等 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 通信层 (Communication) │ │ USB CDC Serial │ TCP/IP (WiFi) │ Daisy Chain │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 固件层 (Firmware) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ RP2040/RP2350 固件 (C/C++) │ │ │ │ - PIO 状态机 (4x 采样控制) │ │ │ │ - DMA 环形缓冲区 (4x 通道) │ │ │ │ - 多核处理 (Core0:USB/TCP, Core1:WiFi) │ │ │ │ - 双缓冲数据传输 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 硬件层 (Hardware) │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ │ │ 主控板 │ │ 电平转换板 │ │ 扩展/级联接口 │ │ │ │ RP2040/2350│ │ TXU0104 │ │ 最多5台级联 │ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ 1.2 技术栈矩阵 层级 技术选型 版本/说明 硬件设计 KiCad 7.0+ 固件 Pico SDK 2.0+ 固件语言 C11/C++17 ARM GCC GUI 框架 Avalonia UI 11.x GUI 语言 C# .NET 6/7/8 解码器 Python 3 3.8+ 构建系统 CMake 3.13+ CI/CD GitHub Actions - 2. 硬件设计深度分析 2.1 核心设计决策 1. GPIO 全利用策略 ...

概述 本文档整理了 OpenClaw Skills 项目的重点关注领域，涵盖了自动化工具、AI应用等技术方向的研究与实践。 项目背景 OpenClaw 是一个强大的自动化工具平台，通过 Skills 系统扩展其功能。本整理旨在明确当前重点发展方向，为后续项目决策提供参考。 重点关注领域 1. 自动化工具集成 浏览器自动化 文件系统操作 网络请求处理 定时任务调度 2. AI 应用集成 大语言模型调用 图像生成与处理 语音识别与合成 智能内容分析 3. 内容创作与分发 多平台内容同步 自动化发布流程 内容格式转换 数据收集与分析 4. 开发效率工具 代码生成辅助 文档自动化 测试自动化 部署流水线 技术栈 核心框架: OpenClaw 编程语言: TypeScript / JavaScript 运行环境: Node.js 部署平台: GitHub / Vercel / 自有服务器 总结 OpenClaw Skills 项目致力于构建一个灵活、可扩展的自动化工具生态系统，通过模块化设计支持各类业务场景的快速实现。 本文为技术研究文档，内容持续更新中。