研發紀事

前一文章講解 nRF54L15 模組在 VS Code 環境的開發，本文則說明藍芽程式的開發。在 SDK 中，與藍芽相關功能的範例放在 \ncs\v3.1.1\zephyr\samples\bluetooth 目錄，如下所示。我們選擇 peripheral 範例程式，並添加 build configuration 後，開啟 prj.conf 檔案，裡面定義了藍芽服務的參數，如下方圖所示。   BAS 是定義電池的服務， HRS 是定義心律的服務， IAS 是定義即時告警的服務， CTS 是定義目前時間的服務。編譯前，我們可以設 y 或 n 決定啟用或關閉服務，設定好之後，先重新生成 build config ( 最好執行 Clean Build Configuration ，再生成 ) ，然後再重新編譯所有的 code 。底下這個函數 API 是廣播設備的屬性，其中 ad 是屬性內容和 sd 是設備名稱。 bt_le_adv_start (BT_LE_ADV_CONN_FAST_1, ad , ARRAY_SIZE(ad), sd , ARRAY_SIZE(sd)); 在手機端，下載 nRF Connect for Mobile ，安裝後打開 APP 。先掃描藍芽設備，看到藍芽名為 Zephyr Peripheral… ，就是上圖程式中定義的名稱。連線後，如下圖，顯示這設備的屬性，包含 Heart Rate 的屬性 (Notify 、 Read 、 Write) 。 除了藍芽所定義的服務之外，下圖是這設備 GATT 的通用屬性 配置屬性的 API 函數，包含 vnd 變數與 uuid 。 bt_gatt_find_by_uuid ( vnd_svc .attrs,   vnd_svc .attr_count,   &vnd_enc_uuid.uuid); 範例中，開啟藍芽認證模式， API 函數如下，其中 GATT 的某些欄位需要認證才能進行讀與寫。 bt_conn_auth_cb_register ( &auth_cb_display ); 變更 BT 位址 在原始範例所生成的 prj.conf 檔案中，定義 CONFIG_BT_PRIVACY=y ，意思是隨...

NORA-B2 開發板上面有一小塊由  u-blox  公司所製造的低功耗藍芽模組，該模組已經取得無線的認證，可提供給第三方整合使用。目前開發板上的模組型號為 NORA-B206 ，其內部核心為 Nordic 半導體的 nRF54L15 晶片，內建 256kB 記憶體， 1.5MB NVRAM 。此外，這個型號自帶有 PCB 的天線，無須外接天線。開發板的電路圖連結如下： https://github.com/u-blox/evk_designs_sho_altium/tree/main/EVK-NORA-B20/EVK-NORA-B2-C.3/Deliverables 。 開發軟體 VS Code ： Nordic Semi 透過這套 IDE 進行開發 SEGGER J-Link/J-Trace Software ：開發板上面已經自建 debugger ，但需要安裝這套軟體。                 韌體開發的環境推薦在 VS Code ，然後再安裝 nRF Connect 套件，透過套件才能安裝 SDK 與 toolchains 。安裝最新的 SDK 3.1.1 之後，這塊開發板尚未列入 SDK 裡面 ( 板子太新還來不及支援 ) ，不過我們可以暫時選用 nrf54l15dk 開發板的資料來編譯系統程式碼。所有支援的板卡資訊都存放在這個目錄底下， C:\ncs\v3.1.1\zephyr\boards ，能找到對應的板卡。此外，採用手動的方式來新增這塊開發板，先到 GitHub 網站，如下鏈結 https://github.com/u-blox/u-blox-sho-OpenCPU/tree/master/zephyr/boards/u-blox 。下載 ubx_evknorab2 的資料，放到上述的目錄底下，這樣在 VS Code 環境裡便能列出這開發板了。 需安裝 VS Code 的套件，如下：         nRF Connect for VS Code Extension Pack ：這套件會自動安裝其他六個相關套件。  ...

        STM32H750 的晶片核心是  ARM Cortex-M7，它是以  Armv7-M 架構所設計而成。內建浮點運算單元 (FPU - Floating Point Unit)，以及數位訊號處理(DSP)模組，不過需要搭配適合的函數庫才能編譯成適合機器執行的指令碼。ARM 提供一套開源的 CMSIS-DSP 函數庫，支援 Cortext-M 系列的數學運算，能提升運算的速度。在 Keil IDE 開發環境下，STM32H750 的項目中打開下圖的選單，將CMSIS Core 和 DSP 模組載入，完成第一步驟。         接下來，我們要了解 CMSIS-DSP 有支援三種 ARM 的核心架構，這將影響程式碼的定義。 ARM_MATH_NEON 是第一種定義，代表 Neon 的核心， ARM Neon 技術是一種先進單指令多資料 (SIMD) 架構延伸，應用於 Arm Cortex-A 系列及 Cortex-R 系列處理器。 ARM_MATH_HELIUM 是第二種定義 ，代表 Helium 的核心 ， ARM Helium  技術是 Arm Cortex-M 處理器系列的 M 系列向量擴充方案 (MVE)。Helium 為 Armv8.1-M 架構的延伸，可協助機器學習 (ML) 與數位訊號處理 (DSP) 應用大幅提升效能。STM32H750 並不屬於前面兩種的定義，就不用將它們放進編譯的過程裡。不過，我們要將這三個定義放進編譯，分別是 ARM_MATH_DSP ︑ ARM_MATH_MATRIX_CHECK ︑ ARM_MATH_ROUNDING 才行 。因為 STM32H750 晶片支援浮點運算，所以下圖的選單要開啟，如果不開啟的話，數學運算將會花費數倍的時間，甚至更多。         最後我們測試三角函數的運算，Cos(x)*Cos(x) + Sin(x)*Sin(x)，運算一百萬次後，比較有無採用 DSP 的兩者效能。 下圖的程式碼，上半段是採用一般數學函數的運算，沒有 DSP 優化。下半段是採用 DSP 優化的函數，然後比較兩者的效能差異。     ...

Q ：為何需要 RAG 資料檢索？ A ：光靠 LLM 大語言模型無法準確回答問題，反而出現一本正經地胡說八道，專業術語稱為 LLM 的幻覺 (Hallucination) 。為了解決這問題，有兩種方法：第一種是對 LLM 的預訓練模型進行微調訓練，第二種是加入 RAG 做資料檢索和 LLM 的語句生成。前者需要花費硬體設備進行訓練，後者採用 LLM+RAG 架構可大幅節省成本，市面上比較接受後者方案。其系統架構如下： Q ： RAG 的開發與架構？ A ：初期 RAG 開發階段，需要對資料進行多模態的處理，比如對 PDF 檔案擷取文字、表格、圖片 … 等多種模態，過程包含資料清洗，剔除一些符號、重複語句、無意義文字 … 等。然後，對清洗後的資料進行分塊和向量化，最後寫入向量資料庫。這裡的分塊和向量化會使用到現有的演算法來實現，向量資料庫也有現有的架構可使用。 前面是前期 RAG 的資料處理階段，後期是指 RAG 運行階段，需要對接到 LLM 模型，如下圖。 Q ：如何資料擷取與清洗？ A ：客戶提供技術文件，可能是 TXT 或 PDF 檔案。首先，將檔案的文字擷取下來存放成自訂格式 (JSON) ，對於 PDF 檔案而言，內容包含文字、表格、圖片都必須分別寫 python 程式處理。即使把文字從檔案取出，在這一大堆文字裡面包含換行符號，語句切割不連續，無意義的詞或標題數字 … 等問題，這些問題需要靠程式來做清洗後才能進到下階段。 Q ：如何向量化？ A ：資料清洗後，資料要進行切塊 (chunk) ，再將其向量化，這過程稱為 embedding 。有人研究中文 embedding 的檢索能力，參考 https://ihower.tw/blog/archives/12167 ，需要導入有支援多語言的 embedding model 效果最好。 切塊採用 Jieba 分詞的算法，文本會切成小的詞彙，以便之後檢索。這些詞彙換算成向量，而典型檢索的演算法為 BM25 ，優點為方法簡單效果不錯，因此使用廣泛，缺點是單純根據詞頻等統計和關鍵字檢索做判斷，無法理解語意。而 Word2Vec 使用高維向量來表示單詞，能分辨細微語意之差別。 向量化的數據要存放在向量資料庫，基礎型的有 ChromaDB 、 MilvusDB… 等可本地部署。

        STM32H750這顆晶片是 Cortex-M7 核心，內部時脈 480MHz，在同級的 STM32 系列中屬於高效能晶片。不過，它有個問題就是內部 Flash 容量太小，只有 128MB 而已，為了解決這問題，通常外部會掛一顆 Flash 晶片。此時，我們需要自製一個燒錄程式，如下圖所示，紅線標示的 On-chip Flash 是官方提供的燒錄程式，而另一紅線標示的 Ext Flash SPI 就是我們要提供給 Keil IDE 的燒錄程式。         如何自製一套燒錄程式給 Keil IDE 使用呢？放心，IDE 有提供一個範例項目，放在 \Keil_v5\ARM\Flash\_Template 目錄底下，我們工作就是將 FlashDev.c 和 FlashPrg.c 兩個檔案的函數給實現了即可。在 FlashDev.c，我們填入外掛 Flash 的屬性，比如容量大小﹑STM32 存取的位址﹑Sector size, Sector Addr...等，如下。         在 FlashPrg.c，我們必須實現底下幾個函式的驅動。由於外掛 Flash 晶片型號為 W25Q256，也就是寫一套驅動這顆晶片的程式碼。不必擔心！這部分可以從網路的開源找到相關的驅動程式碼 ( https://pan.baidu.com/s/1LuH_zhXgZMqHJcKoLcepdQ   提取码：kmbf )。         筆者下載後，還是會遇上驅動的問題，必須再進行 debug 後才能使用。這裡有一點要注意的，W25Q256 預設的 SPI 通訊指令是 3-byte Address Mode，但是整個驅動程式都採用 4-byte 模式，於是在初始化過程要先設定為 4-byte Addr Mode 才能成功使驅動程式執行，如下圖。         最後，將這個 Flash 項目編譯後，產生的 .axf  複製成 .FLM 檔案，再把這檔案放到  \Keil_v5\ARM\Flash 目錄底下，這樣就完成自製外部燒錄器的功...

        STM32H750 內部記憶體不到 1MB，在記憶空間使用大的情況下，我們需要在晶片外部增加外部 SRAM 以滿足空間需求。如何宣告一個變數映射到這外部記憶體？對於編譯器版本 AC5 或 AC6 最安全的做法是底下這樣宣告：                 uint16_t    *myTest = (uint16_t *) 0xC0000000;   直接將變數的位址映射到外部記憶體位址上，然後計算好這個變數的 array 長度大小。 另一個宣告方式，如下，但僅適用於 AC5 版本，                     uint8_t myTest[128] __attribute__((section(" .exsram "))); 這樣宣告後，需要在 Keil IDE 的 scatter 檔案中，添加一個記憶體空間，如下圖所示。上面變數宣告的 section 名稱為 .exsram ，正好對應到下面 scatter 檔裡面的定義空間。如此一來，變數與外部記憶體的綁在一起了。 不過，光這樣做還不夠，因為在系統 SystemInit 函數執行後，跳到 main 函數前會對變數進行初始化，此時的外部記憶體與晶片之間的介面還未配置好，系統就直接存取外部記憶體會發生硬體異常，掉進 HardFault_Handler( ) 中斷裡面。因此，在 跳到 main 函數前必須執行 FMC 介面的初始化，把外部 SRAM 介面參數配置好，這樣就能存取外部空間了，而不發生異常情況。