背景：I2C 協定簡介
I2C 是一種串列通訊匯流排（Serial Bus），僅透過串行資料（SDA）和串行時脈（SCL）兩條訊號即可執行命令，所需的佔用空間非常小，主要應用在晶片間的簡易溝通。
使用 I2C 的常見設備包括：
簡單的加速度計（accelerometers）
特定的壓力溫度感測器
觸控面板與觸控控制晶片的溝通
伺服器上的 BMC（Baseboard Management Controller）
光通訊收發模組 Transceiver 上的 EEPROM
固態硬碟 SSD（Solid-State Drive）使用的 NVMe-MI（Non-Volatile Memory Express Management Interface）技術
其他需要進行簡單互動的晶片裝置
如何利用 Saleae 邏輯分析儀，解碼 I2C？
前置作業及設定
首先，如何設置與操作 I2C 邏輯分析儀，可以參考〈Saleae 官方使用指南〉以及〈軟體指引〉、〈設備設置〉。
假設使用的是「Timer Mode 定時器模式」來抓取資料，待分析儀擷取預設時間段內的資料後，使用者可以透過「資料指引」來瀏覽結果：
▼ 抓取資料示範影片
▼ 模擬通道上的結果顯示
新型的 I2C 解碼方式！邏輯分析儀搭配 AI 工作
接下來，準備將分析儀的結果進行解碼。在這個影片中，影片作者示範使用邏輯分析儀 擷取 I2C 訊息，然後使用 AI模型進行解碼。
搭配「AI 解碼」是一種創新的應用，可以有效地提高資料分析的效率，並減少人工解碼的錯誤率。將 Saleae 邏輯分析儀擷取的資料輸入 AI軟體，通過 AI 來解析 I2C協定；並提供給 AI 待測物的產品協定指令，就可以將邏輯分析儀抓取到的資料轉換成人類可輕易閱讀的格式。
AI 輔助解碼的優勢
高效率： AI工具能夠根據協定解譯十六進制指令，並將這些指令解析成易於理解的操作指令，比如對比度控制。這種創新的方法不僅節省了時間，還降低錯誤率、提高了讀取和解釋設備通訊的準確性。
自動化： 自動化解譯過程，減少人工干預，使得資料分析成本降低、入門門檻降低。這些 AI 擴充工具能夠提供清晰、人類可讀的訊號分析解釋，使開發人員能夠更簡易地診斷問題。
AI 解碼示範影片：
▼ 影片中，示範者提供給 AI 的資料格式
使用 AI 解碼 I2C 資料的操作過程
安裝與設置軟體
設備與軟體：使用邏輯分析儀（例如：Saleae Logic）抓取 I2C 訊息。
安裝並設定所需的軟體，如：Python 和相關的機器學習庫（TensorFlow 或 PyTorch）。
開始錄製 I2C 資料
設置邏輯分析儀：將邏輯分析儀連接到 I2C 線路，並選擇適當的採樣速率。
開始抓取資料並保存為資料文件（例如 CSV 格式）。
資料預設處理
轉換數據格式：讀取 CSV 文件並解析資料，提取每個位元的時間戳和電壓值。將電壓值轉換為位元序列，並標記開始條件、地址、讀寫標誌、資料位和停止條件。
準備訓練資料
標註資料：使用已知的 I2C 資料包手動標註資料，生成訓練集。需要標註「開始條件」、「停止條件」和「資料位」。
訓練 AI 模型
選擇模型與算法：使用機器學習框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）設計模型。常用的模型有 LSTM（長短期記憶）或 CNN（卷積神經網絡）。將標註好的資料餵給模型進行訓練，調整參數以提高準確度。並進行交叉驗證，確保模型在不同資料集上的泛化能力。
即時解碼
部署模型：將訓練好的模型集成到應用中，實時接收來自邏輯分析儀的資料。模型解碼資料並顯示可讀信息，如 I2C 設備位址、資料值等。
驗證與調整：使用不同的I2C資料進行測試，根據需要調整模型或預處理步驟，確保模型準確性。
結語
隨著與 AI 技術的融合，電子訊號的分析和開發的效率和準確性得到顯著提升。通過 AI 來解析 I2C 協定，可以將邏輯分析儀抓取到的資料轉換成人類可輕易閱讀的格式。
這次影片中，Saleae 運用 Logic Pro 邏輯分析儀 搭配 AI，展現超快速解碼，就說明了 AI 在訊號分析和開發中，佔有實際使用的一席之地，也展示了 AI 在電子測試和開發中應用的潛力。AI 技術的融合為解決複雜的資料流提供了創新的解決方案，並可能帶來訊號分析和開發革命性的改變。
詳細說明，請參考這篇文章。
其他參考資源：
Saleae 總部位於舊金山灣區，是世界上最受歡迎的邏輯分析儀製造商之一，每月有超過20,000名使用者，包括 Tesla、SpaceX、Apple、Google 等硬體製造龍頭，這款儀器廣泛應用於EE電子工程師、韌體開發人員、QA產品測試保證工程師以及學校教育單位研究生，用於記錄、量測、視覺化和解碼電路中的訊號。
《翔宇科技》代理 Saleae Logic 邏輯分析，如果您對產品有興趣，請隨時與我們聯繫。
