Momentum-Firmware项目新增Numpad键位支持的技术解析
2025-06-02 15:58:21作者:滑思眉Philip
背景介绍
在嵌入式系统开发领域,键盘输入处理一直是人机交互的重要组成部分。Momentum-Firmware作为一款开源的固件项目,近期在其js_badusb.c文件中新增了对数字小键盘(Numpad)键位的支持,这一改进显著提升了固件在多语言环境下的输入兼容性。
技术改进内容
本次更新主要涉及键盘扫描码映射表的扩展,新增了以下键位定义:
{"NUMPAD_0", HID_KEYPAD_0},
{"NUMPAD_1", HID_KEYPAD_1},
{"NUMPAD_2", HID_KEYPAD_2},
{"NUMPAD_3", HID_KEYPAD_3},
...
这些新增定义使得固件能够完整识别数字小键盘上的所有按键输入,为开发者提供了更灵活的输入控制能力。
技术实现原理
在HID(人机接口设备)协议中,数字小键盘的按键被分配了独立的扫描码。通过将这些扫描码映射到固件的键位定义表中,系统可以准确识别来自数字小键盘的输入信号。
特别值得注意的是,这种实现方式支持ALT+Numpad组合键输入,这是Windows系统中输入特殊字符的常用方法。例如,通过按住ALT键并在数字小键盘上输入特定数字序列,可以生成各种ASCII字符。
应用场景示例
开发者现在可以编写如下的JavaScript函数来实现通过ALT+Numpad组合输入字符串:
function sendStringViaAltNumpad(str) {
for (let i = 0; i < str.length; i++) {
let asciiCode = str.charCodeAt(i);
badusb.hold("ALT");
asciiCode.toString().split('').forEach(digit => {
badusb.press(`NUMPAD_${digit}`);
delay(10);
});
badusb.release("ALT");
delay(10);
}
badusb.press("ENTER");
}
这种方法特别适合在非美式键盘布局下输入特殊字符,解决了传统输入方法可能遇到的兼容性问题。
技术意义
这项改进具有以下重要价值:
- 多语言支持:使得固件在不同语言环境的键盘布局下都能正常工作
- 输入灵活性:扩展了字符输入的方式,特别是对于特殊字符的输入
- 兼容性提升:保持了与标准HID协议的兼容性,同时增强了功能性
- 开发者友好:提供了更直观的API接口,简化了开发过程
实现细节
在实际实现中,需要注意以下几点:
- 去抖动处理:数字小键盘输入时需要适当的延迟(如示例中的10ms)以确保输入稳定
- 键位释放:必须确保ALT键在输入序列完成后正确释放
- 错误处理:应考虑输入超出范围时的处理机制
总结
Momentum-Firmware对数字小键盘键位的支持是一项重要的功能增强,它不仅解决了特定环境下的输入兼容性问题,还为开发者提供了更强大的输入控制能力。这一改进体现了项目团队对用户体验的重视和对技术细节的精准把控,值得嵌入式系统开发者关注和学习。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492