Игорь 2
Трансиверы, передатчики, РПУ => Software Defined Radio (SDR) => Тема начата: rn6lim от Январь 15, 2020, 05:47:09 pm
-
пока так :blank:
-
Попалась интересная инфа: очень любопытный проект rrr7777 Люди исхитряются такое делать dontt44
https://eu2av.ru/viewtopic.php?f=4&t=141
Вот пример домашнего воплощения - https://www.youtube.com/watch?v=iDGNYHNPoOI&t=24s
56511
-
Неплохая статья по принципам построения DDC приемников.
Подробно рассмотрено построение квадратурного приемника, но также упоминается и приемник на базе FFT (быстрого преобразования Фурье)
http://r4n.su/?page_id=777#8
-
Спасибо !
С усилением CIC разобрался частота синуса далека от 0. И усиление естественно меньше расчетного .
-
Спасибо !
С усилением CIC разобрался частота синуса далека от 0. И усиление естественно меньше расчетного .
Надо просто подставить частоту сигнала в формулу, определяющую АЧХ CIC фильтра.
http://www.dsplib.ru/content/cic/cic.html, формула (16)
Циклическая частота в ней нормирована относительно частоты дискретизации.
-
Баловался с преобразованием Фурье (ПФ).
Возникли непонятки :
1 Откуда постоянка вылезла ? (А0=-0.014)
2 Почему мощность по спектру не совпадает с мощностью синуса ? (Р=112 должно быть за 200)
-
Откуда постоянка вылезла ? (А0=-0.014)
В Вашем примере интегрирование происходит на интервале, который не равен целому числу циклов синусоиды (косинусоиды).
Соответственно появляется небольшая постоянная составляющая.
Можно проинтегрировать и без Mathcad :)
-
Почему мощность по спектру не совпадает с мощностью синуса ? (Р=112 должно быть за 200)
Амплитуда синусоиды в Вашем примере 15 единиц. Допустим, что это 15 вольт. Для упрощения берем нагрузку 1 Ом.
Средняя мощность синусоиды за 1 период (15^2)/2=225/2=112.5 Вт
Вычисление мощности по спектру в Вашем примере дает почти такое же значение.
-
Спасибо !
Буду разбираться откуда средняя мощность появилась .
-
Спасибо !
Буду разбираться откуда средняя мощность появилась .
Да это несложно.
Примерно вот так (приходится набирать формулы в Word и вставлять сюда скриншоты :) ).
-
Понял ошибку - не верные пределы интегрирования .
Средней мощности там в принципе быть не должно .
приходится набирать формулы в Word и вставлять сюда скриншоты
Мне маткад привычней . Да и ошибки можно сразу выявить , бывает знак попутал ,запятую не туда поставил. . .
-
Продолжил игры с преобразованием Фурье (ПФ).
Заменил синус на шум .
Снова непонятки :
После ПФ исходную амплитуду шума (0.5 лаптей) получить не могу .
С синусом погрешность была порядка 1% , с шумом уж слишком большая погрешность .
Что не так ? ? ?
-
Вы обрезали шум по полосе и с чего его параметры должны не измениться?
-
Снова непонятки :
После ПФ исходную амплитуду шума (0.5 лаптей) получить не могу .
С синусом погрешность была порядка 1% , с шумом уж слишком большая погрешность .
Что не так ? ? ?
Я немного подправил и почистил Ваш файл, чтобы продемонстрировать совпадение мощности случайного сигнала, рассчитанной во временнОй области со значением мощности, рассчитанной по спектру после ДПФ.
1. Для N отсчетов сигнала рассчитывается N отсчетов спектра.
2. Подправлена формула для расчета коэффициентов ДПФ.
3. Убраны графики, так как они не требуются для расчетов.
4. С правой стороны добавлен пример расчета с помощью встроенной в Mathcad функции FFT(). Поскольку эта функция возвращает "половину" спектра (N/2+1 отсчетов), то рассчитанная по ней мощность удвоена.
Теперь всё совпадает :)
-
Огромное СПАСИБО !
Буду разбираться что напортачил.
-
Бодался с
1. Для N отсчетов сигнала рассчитывается N отсчетов спектра.
Результат НОЛЬЬЬЬЬ.
Среднеквадратичное зависит от количества отсчетов .
Бесконечное увеличение N не вариант , про измерение в реальном времени можно забыть .
Поэкспериментировал , для приемлемой работы надо не мение 4 блоков отсчётов в секунду .
Понимаю надо от среднего переходить и пиковым значениям .
Но как это сделать для шума не представляю .
Может есть какие либо способы перехода ? ? ?
-
Результат НОЛЬЬЬЬЬ.
А о чём идет речь? Что именно Вы делаете и какой результат ожидаете?
Среднеквадратичное зависит от количества отсчетов .
Снова не совсем понятно, о чём идет речь.
Если Вы рассчитываете среднеквадратическое значение флюктуаций случайного процесса во временнОй области, затем используете ДПФ, а затем снова рассчитываете среднеквадратическое значение по мощности спектра, то значения должны совпасть независимо от N.
Я ведь уже прикладывал файл для Mathcad (в сообщении №13). В нем все сходится.
Поэкспериментировал , для приемлемой работы надо не мение 4 блоков отсчётов в секунду .
Понимаю надо от среднего переходить и пиковым значениям .
Но как это сделать для шума не представляю .
Может есть какие либо способы перехода ? ? ?
Не могли бы Вы немного подробнее объяснить что именно Вы пытаетесь рассчитать/смоделировать?
-
Спасибо что уделяете своё время .
Не могли бы Вы немного подробнее объяснить что именно Вы пытаетесь рассчитать/смоделировать?
Извините надо было с самого начала объяснить задачу .
Измеряю отношение сигнал шум .
С использованием разных программам на основе БПФ получаю совершенно разные значения .
При тех-же условиях измеряю С/Ш стареньким аналоговым анализатором спектра получаю другое значение .
Перепроверяю дедовским методом (вольтметром, генератором) . Совпадение с стареньким аналоговым анализатором спектра практически в ноль.
То есть БПФ при измерении шумов врёт . Вот и пытаюсь выяснить откуда погрешность лезет и как её побороть .
А о чём идет речь? Что именно Вы делаете и какой результат ожидаете?
Беру разное количество выборок получаю разные среднеквадратическое значения (Arms ,Ap) .
Маткадовский файл ваш из поста №13.
-
Беру разное количество выборок получаю разные среднеквадратическое значения (Arms ,Ap) .
Маткадовский файл ваш из поста №13.
У меня такого не наблюдается.
Ещё раз посмотрел при N=2048, N=4096 и при N=16384.
Для каждого значения N Ap и Arms совпадают.
Возможно, для больших N это не так, но я просто не дождался окончания вычислений. Mathcad уж очень долго считает.
Да и расхождения на Ваших скриншотах даже для N=2^20 не так уж велики.
То что значения Ap и Arms в каждом случае немного отличаются от 0.289 (расчет по формуле SQRT((B-A)^2/12), то это совершенно нормально.
-
То что значения Ap и Arms в каждом случае немного отличаются от 0.289 (расчет по формуле SQRT((B-A)^2/12), то это совершенно нормально.
Да , у меня точно такой же результат . Вот он как-раз и не устраивает .
Ищу способ как после обработки массива образованного по формуле S=rnd(1)-0.5 получать некое число
величина которого не зависит от длины массива . В идеале должен получить 0.5 лаптей .
Задачка усложняется тем что кроме шума в массиве могут присутствовать другие периодические сигналы .
-
Да , у меня точно такой же результат . Вот он как-раз и не устраивает .
Ищу способ как после обработки массива образованного по формуле S=rnd(1)-0.5 получать некое число
величина которого не зависит от длины массива
А такого и не будет. Просто с увеличением количества отсчетов будет повышаться точность.
Идеальное совпадение с теоретическим значением также никогда не произойдет, так как количество выборок не бесконечно, да и rnd() дает на выходе псевдослучайную последовательность, а не настоящие случайные значения с идеальным равномерным распределением.
Вот пример для N=2^21
Я намеренно добавил постоянную составляющую и увеличил интервал для генератора случайных чисел.
-
В детали Ваших экспериментов не вникал, но при очень-очень маленьком шаге точность может уже не расти (а иногда даже напротив падать) за счет накопления вычислительных погрешностей при работе с очень мелкими величинами и одновременно большом количестве вычислений. Но это конечно экспериментально нужно проверять в каждом конкретном случае.
-
А такого и не будет. Просто с увеличением количества отсчетов будет повышаться точность. Идеальное совпадение с теоретическим значением также никогда не произойдет, . . .
Спасибо , очередную порцию информации для скипа мозгов подкинули .
Буду думать .
-
В детали Ваших экспериментов не вникал, но при очень-очень маленьком шаге точность может уже не расти (а иногда даже напротив падать) за счет накопления вычислительных погрешностей при работе с очень мелкими величинами и одновременно большом количестве вычислений. Но это конечно экспериментально нужно проверять в каждом конкретном случае.
Да, Вы совершенно правы. При каком-то достаточно большом N погрешности вычислений могут стать весьма заметными.
Да я и не вижу большого смысла увеличивать число отсчетов только для того, чтобы добиться совпадения рассчитанного и теоретического среднеквадратических значений шума с очень высокой точностью. В моем примере для Mathcad (сообщение 20) при N=2^21 эти значения отличаются на 0.029%. Полагаю что и это расхождение во многом обусловлено неидеальностью генератора случайных чисел, встроенного в Mathcad.