Moving Genomsnittet Gnuradio

Det finns många filterblock och kärnor i GNU Radio Filter-block är vanliga GNU-radioblock som passar in i en flödesgraf. Filterkärnor är filtret som är C-klasser som är konstruerade för att vara användbara inom andra block. Filtreringsmodulen kommer också med ett antal filterdesignverktyg. FIR-filter ser firfilter h-filter som beräknar finitivt impulsrespons FIR-filtrering i tidsdomänen. FFT-filter ser fftfilter h-filter som beräknar FIR-filtrering i frekvensdomänen, dvs snabb convolution. FIR-filter med interna buffertar ser firfilterwithbuffer H-filter som utför FIR-filtrering med tidsdomäner, men behåll en intern buffert så att ingångsvektorerna inte påverkas eller används. Detta är inte lika effektivt som de normala FIR-filtren men kan vara nödvändiga under vissa förhållanden. IR-filter ser iirfilter h-filter som beräknar oändliga Impulsrespons IIR-filtrering. Singelpoliga IIR-filter ser singlepoleiir ha speciella fall av ett IIR-filter med en enda pol Känd som ett glidande medelfilter. PFB godtycklig resampler se pfbarbresampler h utför godtycklig resampling dvs använd ett verkligt tal med polyphase filterbank-metoden Se även PFB: s godtyckliga resampler Kernel. Polyphase filterbank se polyphasefilterbank ha uppsättning basklasser med standardfunktioner för att bygga många polyfas filterbank block. Design Tools. To hjälpa till att bygga filter, GNU Radio innehåller ett antal designverktyg Dessa verktyg bygger standardfilter som lågpass, högpass, bandpass osv. Det finns två huvudsakliga smaker av filterdesignverktygen. Framtida filter ser firdes h-filter definierade som sinc-funktioner och en fönsterfunktion. Förfrågningsfilter ser filter definierade genom att använda Parks-McClellen-algoritmen med en uppsättning villkor. GNU Radio-filterbiblioteket exporterar även Parks-McClellen-algoritmen i både C och Python som gr-filter pmremez. Företagets filter innehåller funktioner för att utforma följande filtertyper se gr filter firdes. gr filter firdes lowpass def ines ett lågpassfilter baserat på ett bandbreddspassband och övergång bandbredd. gr filter firar lowpass2 samma som lågpassfiltret med tilläggsargument för att ställa in dämpning utanför band i dB. gr filter firdes highpass definierar ett högpassfilter baserat på ett band med bandbredd och övergång bandbredd. gr filter firar highpass2 samma som högpassfiltret med tilläggsargument för att ställa in dämpning utanför band i dB. gr-filterbränder bandpass definierar ett bandpassfilter baserat på passbandstart och stoppfrekvenser och övergång bandbredd. gr filter firdes bandpass2 samma som bandpassfiltret med tilläggsargument för att ställa in förbandsljuddämpningen i dB. gr-filter firdes complexbandpass definierar ett komplext bandpassfilter baserat på startbandets start - och stoppfrekvenser och övergångsbandbredd Returnerar komplexa kranar för ensidig spektrum. gr filter firdes complexbandpass2 samma som komplexbandpassfiltret med tilläggsargument för att ställa in dämpning utanför band i dB. gr filterbränder Bandreject definierar ett bandavvisningsfilter baserat på ett bandband bandbredd och övergång bandbredd. gr filter firdes bandreject2 samma som bandavvisningsfiltret med tilläggsargument för att ställa in dämpningen av bandet i dB. gr-filterbrännerna hilbert skapar ett Hilbert-transformationsfilter. gr filter firdes rootraisedcosine skapar en roten upphöjd cosinus RRC pulsformning filter. gr filter firdes guassian skapar ett Gaussian pulsformning filter. gr filter firdes fönster Returnerar fönstret funktionen för det angivna fönstret vid det angivna antalet kranar. Den innehåller en uppsättning av Python-only-funktioner som definierar equiripple-filter med Parks-McClellen-algoritmen. Lowpass definierar ett lågpassfilter baserat på slutet av passbandet, stoppbandets start, passbandbandet och stoppbandet attenuation. bandpass definierar Ett bandpassfilter baserat på slutet av det första stoppbandet, passbandets början, passbandets ände, början på det andra stoppbandet, passbandbandets rippel och stoppbandet att enuationplexbandpass definierar ett bandpassfilter baserat på slutet av det första stoppbandet, passbandets början, passbandets ände, början av det andra stoppbandet, passbandbandet, och stoppbandets dämpning. Returnerar komplexa kranar för ensidigt spektrum. bandrejekt definierar ett bandavvisningsfilter baserat på slutet av det första passbandet, stoppbandets början, stoppbandets slut, början av det andra passbandet, passbandbandet och det stopp bandet dämpning Till skillnad från firdes h bandreject filter, behöver detta filter inte vara symmetrisk. Highpass definierar ett högpassfilter baserat på slutet av stoppbandet, passbandets början, passbandbandet och stoppbandet Dämpning. Filter Design GUI Tool. GNU Radio har ett filterdesign GUI-verktyg som kallas grfilterdesign Med det här verktyget kan vi bygga filter med hjälp av filterdesignmetoderna ovan och titta på resultaten omedelbart. Frekvens - och tidsdomänen tillsammans med andra aspekter av filtret som ph ase-profil, gruppfördröjning, filterkranen som en lista, impulsrespons och stegsvar. Dessutom visas en pole-zero plot. Filterdesignverktyget är användbart för att ge omedelbar återkoppling om filterets form, beteende och komplexitet från designparametrar Verktyget innehåller också en sparafunktion för att spara kranarna och parametrarna i ett enkelt CSV-format med kommaseparerat värde. Dessutom kan filterdesignprogrammet kallas och användas för interaktion inom ett Python-program. Det finns några sätt på vilka vi kan interagera med verktyget programmatiskt. Verktyget kan enkelt startas från Python, och när det är stängt returnerar det ett objekt fyllt med filterparametrarna och kranarna. Ett exempel på detta kan hittas in. print Filter Count. print Filter type. print Filtrera params. print Filterkoefficients. Another sätt att använda filterdesignverktyget är att ge den en återuppringningsfunktion som kallas när designknappen trycks in i GUI Följande kod kommer från exemplet Närhelst Designen trycks, funktionen printparams kallas med filterparametrarna och kranarna inuti filtobj-objektet. Tryck Filter Count. print Filter type. print Filterparams. print Filterkoefficients. In my recent efforts to measure noise figure of a rtl - sdr dongle, har jag märkt att resultaten av tvåfaldsmetoden och Y-faktormetoden skiljer sig avsevärt. I ett försök att ta reda på orsaken till denna skillnad gjorde jag några ytterligare mätningar med olika typer av signaler fick jag reda på att Effektdetektorn I implementerad i GNU Radio beter sig märkligt Det verkar som att den angivna signalkraften beror på signalets siffrafaktor, vilket inte borde vara fallet. Uppdatera Som min uppföljningsförklaring förklarar använde jag en fel inställning på båda spektrumen Analysator och signalgenerator. Först och främst vill jag förtydliga att det jag gör här är att jämföra den angivna effekten i relativa enheter för två signaler med samma effekt jag inte försöker bestämma den absoluta effekten s ay i milliwatt Som GNU Radio FAQ förklarar kortfattat är den senare knepig med typisk SDR-utrustning. Inställningen för dessa experiment liknar vad jag beskrev i mitt inlägg om brusfigur Jag använder en Ezcap DVB-T-dongle inställd på 700 5 MHz Jag m mäter kraften i ett 200 kHz band som uppvägs av -500 kHz från mittfrekvensen Såvitt jag kan se från FFT är det här bandet fritt från sporer och andra artefakter av mottagaren själv. Signalkraften mäts genom att multiplicera Signalen med ett komplext konjugat av sig själv och sedan ta ett glidande medelvärde på 50000 prover. Jag använder en Rohde Schwarz SMBV-vektorsignalgenerator som kan producera en godtycklig vågform med en exakt total signalstyrka. Som en kontroll har jag också inställt en FSV-spektrumanalysator för att mäta total signalstyrka i samma 200 kHz-band som rtl-sdr-inställningen. Exempelvis är det här en spektrumanalysator visar för en modulerad sinusvåg med -95 dBm-nivå som är inställd på generatorn. Och detta är vad den visar för ett 100 kHz band av Gaussiskt ljud, igen med -95 dBm-nivå. Den uppmätta effekten i 200 kHz-kanalen i båda fallen överensstämmer bra med ströminställningen på generatorn. Skillnaden kommer troligen från förluster i kabeln. Jag använde en 60 cm LMR-195 coax med lågt förlust som följde med USRP, kontakter, fel i kalibrering av båda instrumenten och det faktum att FSV lägger till sin egen bruskraft till signalen. Det viktiga är dock att strömavläsningen ändras endast för 0 19 dB när modulen aktiveras Jag tror att detta ligger bra inom det acceptabla mätfelområdet. Återuppta samma två mätningar med rtl-sdr-dongeln och GNU Radio-strömdetektorn. Notera att den modulerade signalen nu visar mycket högre effekt än obemodulerad En skillnaden är 2 53 dB, vilket inte kan hänföras till slumpmässigt fel. Faktum är att denna effekt är repeterbar och inte specifik för rtl-sdr-dongeln. Jag har upprepat samma mätningar med en USRP N200-enhet med ett SBX-dotterbord I ve använde också ett antal olika signaler, från bandbegränsat Gaussiskt brus, flera CW-signaler till en amplitudmodulerad bärare. Resultaten sammanfattas i tabellen nedan För att göra saker tydligare, visar jag den angivna effekten i förhållande till den CW jag har använt -95 dBm genomsnittlig effekt för rtl-sdr och -100 dBm för USRP, för att hålla signal-brusförhållandet ungefär samma på båda enheterna. Som du kan se visar båda enheterna en kompensation för signaler som har en signifikant skillnad mellan topp Och genomsnittliga krafter Offsetarna är också mycket likartade mellan enheterna, något som tyder på att denna effekt inte orsakas av själva enheten. En ny förklaring på grund av fysisk mottagardesign Jag kan föreställa mig resultat i en lägre förstärkning för signaler med en hög topp - Man power ratio Så exakt motsatsen till vad jag har sett. Det verkar inte vara orsakat av någon smart logik i tunerns justeringsförstärkning för olika signaler. Skillnaden i förstärkning tycks ligga kvar till mycket låga signalstyrkor. Jag tror det Det är osannolikt att någon sådan optimering skulle fungera till mycket låga signal-brusnivåer. Detta utesluter även vilken icke-linjär mottagare som är orsaken så långt jag kan säga. Om jag skulle använda en analog effektdetektor, skulle denna typ av effekt skulle vara typiskt för en detektor som inte mäter signalkraft direkt som en dioddetektor som har en exponentiell egenskap istället för kvadratisk. Jag mäknar emellertid signalstyrkan numeriskt och du kan inte få en mer exakt kvadratisk funktion än x 2. Jag har testat några teorier om numeriska fel Faktum är att resultaten skiljer sig något mellan det glidande medlet eller det decimererande lågpassfiltret. De skiljer också mellan att använda konjugat och multiplicera block eller RMS-blocket. Skillnaderna är dock obetydliga så långt jag kan se och Förklara inte mätningarna jag har valt inställningen av flödesgrafen ovanför eftersom den producerar siffror som är närmast en identisk beräkning som görs i NumPy. Numeriska fel förklarar inte heller wh Y samma flödesdiagram producerar giltiga resultat för en mottagare som simuleras med signal och bruskälla block. So far jag är borta av idéer vad som kan orsaka detta. Postad av Toma Kategorier Analog. Add en ny kommentar. Moving Average Block. Hi Pedro, Blocket gör vad man kan förvänta sig av att flytta medelvärdet vara x ingången, y utmatningsproverna, N längden på glidande medelvärdet., Dvs ditt andra alternativ. Detta är en mycket giltig fråga. Jag vill fortfarande påpeka att GNU Radio verkligen låter sig experimentera En enkel tre blockflödesdiagram skulle ha löst detta mysterium för dig själv. Beste hälsningar Marcus. On 07 01 2016 19 23 skrev Pedro Gabriel Adami. Dokumentationen av Moving Average blocket fick mig att känna sig förvirrad om dess funktionalitet Det står att utgången är den rörliga summan av de sista N-proven. Om jag behöver summa 100 prov, kommer det här blocket att summera de 100 prov som jag behöver och efter det kommer det att få ett annat urval. Exempelvis 1 2 3 100 och 101 102 200 Eller det kommer att göra detta 1 2 100 och 2 3 101 och 3 4 102. Jag vet att det verkar lite förvirra, men jag hittade inte ett bättre sätt att förklara det här, förlåt. Tack på förhand. Vem som bara märkte att jag inte svarade på alla när jag svarade så mitt budskap och Pedro svar var inte vidarebefordrat till postlistan. Den 7 januari 2016 20 28, Pedro Gabriel Adami gömde email en crit. Thank dig så mycket jag gör några tester och jag har insåg att resultaten är lite konstiga. Det är därför Jag frågade. Låt mig fråga dig en sak igen. Känner du till ett block som kan behålla N-prover, så jag kan använda dem och efter det behåller de nästa N-prov som en variabel där jag kan spara informationen för en kort tidsperiod, men min Gnuradio har ingen variabel sink. Thanks i förväg. Em 07 01 2016 17 18, Timothe COCAULT dold email escreveu. När du inte är säker är den bästa lösningen ofta att titta på koden. Om du kolla på arbetsfunktionen i att se att blocket först summerar historien om längd 100 i ditt fall. För varje extra inmatning ems, den lägger till det nya objektet och subtraherar n-100-objektet och matar ut den aktuella summen. Så kommer det först att beräkna 1 100, sedan 2 101 och så vidare. Förutom mitt tidigare svar lägger jag till en bild som visar Formeln jag försöker bygga i gnuradio med hjälp av block Men istället för n 0 och N-1 behöver jag n 1 och 100 100 prover Den andra bilden visar hur jag försökte göra i Gnuradio, men det glidande genomsnittliga blocket blir inte 100 Provar det sätt jag behöver som vi kunde se i de tidigare svaren. Timimothe berättade för mig att använda ström till vektor, men om jag packar dem blir varje 100 prov en enda information, rätt. Vad jag behöver är mer som en kontroller som ger mig 100 prov i taget. Passa, uppskattar jag om du kunde ge mig några tips. Tack på förhand.2016-01-08 14 47 GMT-02 00 Timothe COCAULT dold email. Whoops, märkte bara att jag inte svarade på alla när jag svarade så mitt budskap och Pedro svar var inte vidarebefordrat till postlistan. Le jeu 7 janv 2016 20 28, Pedro Gabriel Adami gömde em Tack till dig. Tack så mycket jag gör några tester och jag har insåg att resultaten är lite konstiga. Det är därför jag frågade. Låt mig fråga dig en sak. Känner du till några block som kan behålla N-prov, Så jag kan använda dem och efter det behåller de nästa N-prov som en variabel där jag kan spara informationen under en kort tid, men min Gnuradio har ingen variabel sink. Thanks i förväg. Em 07 01 2016 17 18, Timothe COCAULT dold email escreveu. När du inte är säker är den bästa lösningen ofta att titta på koden. Om du tittar på arbetsfunktionen ser du att blocket först summerar historien om längd 100 i ditt fall. varje ytterligare inmatningsobjekt lägger den till det nya objektet och subtraherar n-100-objektet och matar ut den aktuella summen. Så kommer det först att beräkna 1 100, sedan 2 101 och så vidare. ingenting annat än det glidande genomsnittet över den kvadrerade storleken Sadly , Din formel anger inte vad T betyder T används som en summa över N-kvadrerade magnituder, Eller är det något som körs, dvs du får så många Ts som du anser att du kan prova. Jag antar bara att du verkligen letar efter ett glidande medelvärde, i vilket fall ditt flödesdiagram är korrekt. Timothe berättade för mig att använda ström till vektor, men om jag packar dem , Varje 100 prover blir en enda information, rätt Det jag behöver är mer som en kontroller som ger mig 100 prover åt gången. Jag är verkligen inte säker på vilken formel du bifogade kom från, eller vad du menar, eller om vad du Meningsfullt är vad du behöver Kanske kan du bara skriva ner, uttryckligen, vad varje utprov ska vara, varför jag skrev snarare än. Vänliga hälsningar, Marcus. På 12 01 2016 17 27 skrev Pedro Gabriel Adami. Förutom min tidigare Svar, jag m bifogar en bild som visar formeln jag försöker bygga i gnuradio med hjälp av block men istället för n 0 och N-1 behöver jag n 1 och 100 100 prov Den andra bilden visar hur jag försökte göra i Gnuradio, Men det rörliga genomsnittliga blocket får inte 100 prover som jag behöver som vi kunde se i t Han tidigare svar. Timimote berättade för mig att använda ström till vektor, men om jag packar dem blir varje 100 prov en enda information, rätt. Vad jag behöver är mer som en kontroller som ger mig 100 prover åt gången. Jag uppskattar Om du kunde ge mig några tips. Tack på förhand.2016-01-08 14 47 GMT-02 00 Timothe COCAULT dold email. Whoops märkte bara att jag inte svarade på alla när jag svarade så mitt meddelande och Pedro s svar inte var skickas till postlistan. Le jeu 7 janv 2016 20 28, Pedro Gabriel Adami gömde email en crit. Thank you so much Jag gör några tester och jag har insåg att resultaten är lite konstiga Det är därför jag frågade. Låt mig Frågar dig ytterligare en sak Känner du till ett block som kan behålla N-prover, så jag kan använda dem och efter det behåller de nästa N-prov som en variabel där jag kan spara informationen under en kort tidsperiod, men min Gnuradio har ingen variabel sink. Thanks i förväg. Em 07 01 2016 17 18, Timothe COCAULT dold email Escreveu. När du inte är säker är den bästa lösningen ofta att titta på koden. Om du tittar på arbetsfunktionen ser du att blocket först summerar historien om längd 100 i ditt fall. För varje ytterligare inmatningsobjekt lägger till det nya objektet och subtraherar n-100-objektet och matar ut det aktuella summan. Så kommer det först att beräkna 1 100, sedan 2 101 och så vidare.