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-> 随着移动互联网技术的迅猛发展，两大主流智能移动设备iOS 和Android占据了绝对的市场，除了基本的通话、娱乐功能之外，这些移动设备已经成为新时代中重要的信息终端设备节点。
-> 目前智能移动设备主要集成了Wi-Fi、蓝牙无线通信标准接口，然而在外设应用领域中，由于受成本、功耗等因素的限制，许多传感器、控制设备往往采用传统的串行通信、USB通信等技术，但是有些智能手机或平板电脑缺乏这些通信接口，因此未来应用手机和传统设备之间统一的通信接口–音频接口，有着极大的市场。
-> 目前手机外设+ 手机APP模式已是未来产品的一个新导向。因此，解决跨平台下手机与外设的通信也是未来的移动技术的重点。
下图是市面上现有的几种基于音频口通信的设备：
图1 红外遥控器
图2 心率测试仪
图3 手机刷卡器
在智能手机普及的今天，手机的对外通信接口多种多样，而其中以3.5mm的音频接口通用性最强，基本所有的手机、平板电脑都会有这个接口，所以在一些要求通用性的设备上，音频接口成为首选。
由于手机音频部分的采样频率一般为44.1KHZ（部分国产山寨为8KHZ
），这极大的限制了音频通讯的速率。
我们都知道如果是44.1KHZ的采样频率，那么最高的信号频率只能为20KHZ左右，而信号周期也不可能只有2个采样点，通常要到10个以上，这样层层下来通讯速率可想而知。
音频通信的信号都是毫伏级的，各个手机厂商略有不同，但通常最大不超过200mv。
通常我们通信使用的信号强度也就100mv左右，这导致信号比较容易受干扰，且在开发阶段对工具有着种种限制。
图4 音频接口（国际标准和国内标准）
首先，音频接口上传输的是音频信号，如耳机听音乐、打电话；如今使用的耳机大多是3.5mm的四芯座，分别是地、左声道、右声道和麦克风MIC（线控开关）。
如上图，左边是国际标准，右边是国内标准。因此可以看出，手机向外部发送数据是通过左右声道，接受数据是通过MIC口作为信号通道；这为手机与外设全双工通信建立了硬件基础。
所有的音频信号都是模拟信号，所以手机的音频口通信实际上就是对音频信号的调制和解调。
调制有模拟调制和数字调制之分，模拟调制就是把模拟信号（比如人说话的声音）直接加载到电磁波上，使得电磁波的某一特性随着声源的变化而变化；而数字调制是近现才发展起来的，特别是DSP（数字信号处理）技术的发展，数字调制中的调频FM有2FSK(2进制调制)、4FSK（4进制调制）、8FSK（8进制调制）等等
图5典型的 音频通信系统模型
可以看出由设备→手机是用MIC，手机→设备用左、右声道中的任意一个。实际产品中，最终手机解析信号是需要的是频率和幅值。另外说明实际应用中两个声道一般只用一个，剩下的一个通常被用来帮助设备进行上电识别或者供电。
1、方波：方波通常使用的是曼彻斯特编码方式，它的好处是可以用单片机直接输出方波，经过衰减后即可使用，方便简单。缺点是兼容性不好，因为手机音频部分有这样一个特性，它只识别变化的电平信号，当麦克输入的信号长时间保持在某一非零电平时，手机会将其视为零，而强行拉回零电位。这就是采用方波通讯方式的兼容性不好的最大原因了，并且方波也容易受干扰。
2、正弦波：正弦波不会出现上面所说的方波的问题，故正弦波的兼容性和稳定性更好一些。通常采用方案有FSK、DTMF、信号发生器、或方波转正弦波等。
要实现手机音频口的全双工通信，必须满足2个条件：
- 1.信号必须在音频频率之内
- 2.需要是低功耗的
第一个条件限制了信号带宽，第二个条件限制了成本和功率。在这2种限制条件下，目前主要有2种方式实现这种同时的双向通信：FSK调制和基于曼彻斯特编码的直接数字通信。
1、曼彻斯特编码（Manchester Encoding）：是一个同步时钟编码技术；在诸多通信方式中，曼彻斯特编码是最灵活简便的一种方法，编码信号可由单片机直接产生，经衰减电路衰减后便可直接使用。注意事项：曼彻斯特编码信号的生成有两种方式，一种是用PWM生成，一种是用定时器中断翻转IO。
曼彻斯特编码可以直接进行数字传输，编码将1变成01，而将0变成10，在每位编码中有一跳变，同时将时钟同步信息一起传输到对方。虽然这种编码方式将传输速率降低了一半，但是在编码后0和1的数量完全相等，不存在直流分量，因此具备自同步能力和良好的抗干扰能力。
图6 曼彻斯特编码后的波形
2、 FSK（Frequency-shift keying）编码方式：FSK使用时通常都是用集成的芯片来生成的，而这些芯片通常都是遵守固定的通信协议的的要求（FSK为Bell202或V.23协议）。这两种通信方式的优点是采用正弦波通信、稳定性好且使用简便。但由于固定通信协议的限制导致通信速率、比特率也受到限制而缺乏灵活性。
FSK的原理很简单：用一个频率表示1，另一个不同的频率表示0。在这里我们使用1200Hz的信号代表0，2400Hz的信号代表1。如图所示，1（高电平）所在的频率高，0（低电平）所在的频率低，这样就完成了FSK调制。
图7 FSK调制后的信号
3、 信号发生器、锁相环方式：这种方式用信号发生器或者锁相环来产生方波或正玄波，由单片机来控制波形的输出，也可以实现音频通信，且十分灵活。但缺点是电路较复杂，且不同频率信号之间衔接不好掌握。
由于手机输出的音频信号很小，无法直接使用，因此现有方案是用运放发大到合适的范围，与用电压比较器转换成TTL方波。
1、 放大电路方式：将手机输出信号经放大电路放大到合适的幅值，然后有锁相环或者通过FSK、DTMF芯片进行解析。
2、 电压比较器方式：将手机输出的交流信号经电路强行拉到Vcc/2级别，然后加到电压比较器一端，另一段接比较电压Vcc/2，这样交流信号即被转化为TTL方波信号，再进行解析就容易了。
2FSK按字面的英语全称是：2 (binary system) Frequency-shift keying（二进制频移键控），就是用二进制里的0、1来控制载波的频率，从而达到通信的目的。
例如：我们用1ms长、1KHz的正弦信号来代表二进制里的1；用1ms长、2KHz的正弦来代表二进制里的0；那一连串的1KHz、2KHz的信号解调出来就是一连串的0和1。
图 8二进制调频示意图
要实现2FSK，首先需要在Android系统下面获得一个基准的正弦信号发生器，有了这个基准的正弦信号发生器，只要给一个二进制量（0 or 1），就可改变输出频率，从而达到我们想要的信号调制目的。
如下图，经过调制后的信号输出波形图：（黄色的是实际输出波型、红色方波是对应二进制数据）
传送的数据是定义的通信协议头：0x5AA5
图9经过调制后的信号输出波形图
然后设计Android程序，步骤如下：
• 获取对应音频采样率下的最小缓冲区的大小
• 新建Audio Track(音频数据输出Class)
• 将缓冲区中的音频数据写入音频播放线程并设置左右声道音量等
注：若需要其中一个声道对外部扩展头供电，可以设置该声道为循环播放。
解调端使用MSP430的单片机，主要是因为TI的单片机功耗较低，休眠状态下，电流可达到uA级，正常工作下电流也可以保持在几个mA级左右，适合手机音频口通信。
图10 MSP430 解调电路
案例中P2.3脚接手机音频口的右声道，
在单片机代码里设置并激活此引脚的第二功能（比较器0）的正向输入端，并将比较器0的反向输入端配置成内部VCC/2参考电压，如图，在手机右声道上用两个100K的电阻对VCC进行分压，所以只要右声道的电压在比较器导通的范围内变化时，比较器就能捕获到手机右声道上的信号了。下图是比较器的输出特性：
图11 比较器的输出特性
调制信号经过比较器之后的输出波形图如下：
图12 调制信号经过比较器之后的输出波形图
既然前面的调制信号是用不同频率的波形来表示的，经过比较器之后，输出的波形如上图所示，这些宽窄有续的方波里就携带了我们想要的信息，然后再通过MSP430单片机里的捕获器来捕获这些方波信号。
同时用定时器来计算这些方波的时间，从而解调出我们前面调制的信号，最终获得码元。
解调过程方框图如下：
图13 解调过程方框图
如果外设没有电池供电，要实现音频口通信，首先就需要从音频口获取电能来驱动单片机或者传感器等设备，然后才能将数据转换成音频数据通过音频口传输出去，或者将传感器收集到的数据通过单片机转换成音频数据后通过mic口传入手机。
一般的音频口取电电路都是一个通用的升压电路，因此升压电能转换效率和是非常关键的。
图14 不同手机音频口驱动功率对比
如图14所示，iPhone音频口可以输出16mw的功率，而其他的安卓手机只有几mw的输出能力；对于iPhone手机强大的音频口驱动能力，足以驱动常见的单片机及传感器
在个别手机上，接收到的音频波形跟其他手机相比，是反相的。即高电平的波峰变成了低电平的波谷。这个问题可以在解码的时候，根据特定的前导码来判断。
手机Mic采样到的音频信号电平可能会不一样。例如同一段音频信号，使用A手机Audio Record采样出来，波峰的值大概是32000；另外找一个手机可能是3200。
考虑到人耳能听到的音频信号一般都是在100Hz——10KHz左右的范围内，各别手机自带的降噪音等能力，会自动对音频信号进行处理、滤波。
传输上使用什么样的调制方式，采用什么样的波特率、频率。如何对调制信号完成数据的组帧和解帧，才能手机音频口和外设之间可以实现高效的双向全双工通信。
编码上如何编码表示数据，如何校验和纠错，如何滤波和解码数据。还需要进行简单的纠错编码，这样在出现少量错误的时候可以进行校正，进一步的降低误码率。
在保证误码率的同时，还要考虑传输速率，目前至少要达到2k~4kbps的传输速率才能满足系统需求。
Hijack是一个硬件和软件平台，用来在小型、低耗电周边设备和iOS设备之间建立通信。
该系统采用22kHz音频信号，将其转换为7.4mW电能（转化效率47%），可以带动一个TI MSP430微控制器和其它电子元件，并实现Hijack和iOS应用进行通信。
图15 现有的Hijack 开发板
图16 Hijack音频口取电电路
取电电路分析：
Right接耳机右声道输出，之后是一个升压变压器T1，因为输出的音频电压很低，甚至不能触发后面的场效应晶体管FET导通，所以需要先升压。升压完了之后经过FET组成的桥整流电路，再经整流二极管D1调整以后就得到直流输出。
图17 Hijack App测试
手机音频刷卡器是一种转账工具，用于个人支付和转账支付。它必须包括一个超低功耗微控制器(MCU)、支付卡插槽、安全访问模块、篡改检测脚、音频接口。
图18 音频口刷卡器框架图
拉卡拉就是一个手机刷卡器；拉卡卡、智能手机、拉卡拉软件、网络，构成了一个完整的、更强大的POS系统。
图19 拉卡拉示意图
芯片处理输入信号和转换刷卡数据处理模块，它是整个系统的核心。在手机应用里点击刷卡时，音频信号通过L或R从手机发送到电路板，通过AD模块转换成数据信号。刷卡时电路板拿到银行卡6，再通过AD模块转换成音频传输给手机。当然手机APP应用里在信号出入的时候，也需要做相应的AD编解码工作，这也是手机APP里最重要的工作。
图20手机与拉卡拉音频通讯示意图
手机与拉卡拉的音频通讯过程大致如下：
• 先在手机上打开拉卡拉的应用。点击刷卡。
• 手机应用会调用Android Api的Audio Track，通过L和R线路给拉卡拉手机刷卡设备发送一段通知信号（L和R表达的信息是一样的，只是波形是反相的，L的高电平对应于R的低电平，还没搞清楚拉卡拉为什么这么设计）。
• 芯片上的通讯模块拿到音频信号，解码后发现是刷卡通知，就等待刷卡层传来刷卡信息。
• 在刷卡槽刷卡后，卡的信息传递给芯片。
• 芯片拿到卡的信息，编码成音频信号，同M线路发送给手机。
• 手机APP通过Audio Record对音频信号进行采样，拿到数字信号。
• 手机APP程序通过对数据信号进行解码，拿到实际的数据信息，即卡的信息。
• 如果刷卡失败，则手机APP拿到的是一段失败提示信息。
• 至此手机与刷卡器的通讯完成，手机APP再使用此卡的信息与拉卡拉的服务器端后台通讯，处理后续支付操作。
图 21Quick-Jack评估测试板
图22 智能手机温湿度监控产品
图23 音频-串口转换模块
- 1、 手机录音软件，最好能在手机上直接看到波形的。
- 2、 建议用笔记本电脑进行开发，而非台式机。因为音频信号很小，容易受干扰，而台式机干扰较大，笔记本还有一个好处是必要时可将外接电源拔掉，用电池供电。
- 3、 录音笔，有时需要得到纯净的音频信号，方便更加准确的分析。
- 4、 音频转接板，一边接音频母座，一边接音频公头，将MIC、地、左、右声道4跟线用排阵引出，方便录音。
- 5、 需要信号衰减电路，可将设备电路产生的信号衰减至音频接口能承受的范围内。前期调试时，我们可以用该电路将信号录进电脑进行信号分析
一篇读懂系列：
- 一篇读懂无线充电技术（附方案选型及原理分析）
- 一篇读懂：Android/iOS手机如何通过音频接口（耳机孔）与外设通信
- 一篇读懂：Android手机如何通过USB接口与外设通信（附原理分析及方案选型）
LoRa Mesh系列：
- LoRa学习：LoRa关键参数（扩频因子，编码率，带宽）的设定及解释
- LoRa学习：信道占用检测原理（CAD）
- LoRa/FSK 无线频谱波形分析（频谱分析仪测试LoRa/FSK带宽、功率、频率误差等）
网络安全系列：
- ATECC508A芯片开发笔记（一）：初识加密芯片
- SHA/HMAC/AES-CBC/CTR 算法执行效率及RAM消耗 测试结果
- 常见加密/签名/哈希算法性能比较 (多平台 AES/DES, DH, ECDSA, RSA等)
- AES加解密效率测试（纯软件AES128/256）–以嵌入式Cortex-M0与M3 平台为例
嵌入式开发系列：
- 嵌入式学习中较好的练手项目和课题整理（附代码资料、学习视频和嵌入式学习规划）
- IAR调试使用技巧汇总：数据断点、CallStack、设置堆栈、查看栈使用和栈深度、Memory、Set Next Statement等
- Linux内核编译配置（Menuconfig）、制作文件系统 详细步骤
- Android底层调用C代码（JNI实现）
- 树莓派到手第一步：上电启动、安装中文字体、虚拟键盘、开启SSH等
- Android/Linux设备有线&无线 双网共存（同时上内、外网）
AI / 机器学习系列：
- AI: 机器学习必须懂的几个术语：Lable、Feature、Model…
- AI：卷积神经网络CNN 解决过拟合的方法 （Overcome Overfitting）
- AI: 什么是机器学习的数据清洗（Data Cleaning）
- AI: 机器学习的模型是如何训练的？（在试错中学习）
- 数据可视化：TensorboardX安装及使用（安装测试+实例演示）
[1].Verma S, Robinson A, Dutta P. AudioDAQ: turning the mobile phone’s ubiquitous headset port into a universal data acquisition interface[C]//Proceedings of the 10th ACM Conference on Embedded Network Sensor Systems. ACM, 2012: 197-210.
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http://blog.csdn.net/raoqin/article/details/9797131
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http://blog.csdn.net/wocao1226/article/details/8773348
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[15].通过手机耳机口和外设之间传输数据
http://www.zhihu.com/question/26918431 四虎影院最新网址更新
[16].在安卓系统中使用音频接口用于数据传输
https://software.intel.com/zh-cn/android/articles/using-the-audio-jack-as-data-interface-on-android-systems?language=it
四虎github 黑料不打详