f4hrh.pysdr documentation

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Sommaire:

• Introduction
  • Objectif et public cible
  • Contribution
  • Remerciements
• Domaine fréquentiel
  • Séries de Fourier
  • La dualité temps-fréquence
  • Transformée de Fourier
  • Propriétés temps-fréquence
  • Transformée de Fourier rapide (FFT)
  • Fréquences négatives
  • L’ordre dans le domaine temporel n’a pas d’importance
  • FFT en Python
  • Fenêtrage
  • Taille de la FFT
  • Spectrogramme
• échantillonnage IQ
  • Les bases de l’échantillonnage
  • Echantillonnage de Nyquist
  • Échantillonnage en quadrature
  • Les nombres complexes
  • Les nombres complexes dans les FFT
  • Côté récepteur
  • Porteuse et Descente en Fréquence
  • Architectures des récepteurs
  • Signaux en Bande de Base et Passe-Bande
  • Le Pic DC et le Décalage DC
  • Echantillonnage à l’aide de notre SDR
  • Calcul de la puissance moyenne
  • Calcul de la densité spectrale de puissance
  • Aller plus loin (anglais)
• Modulation numérique
  • Symboles
  • Symboles sans fils
  • Modulation par déplacement d’amplitude
  • Modulation par déplacement de phase
  • Diagrammes IQ/Constellations
  • Modulation d’amplitude en quadrature
  • Modulation par déplacement de fréquence
  • Codage différentiel
  • Exemple Python
• PlutoSDR en Python
  • Installation de logiciels/pilotes
  • Réception
  • Transmettre
  • Transmettre et recevoir simultanément
  • Exercices Python
• BladeRF en Python
  • Architecture du bladeRF
  • Configuration matérielle et logicielle
  • bladeRF Python API Basics
  • Receiving Samples in Python
  • Transmission d’échantillons en Python
  • Oscillateurs, PLLs, and étalonnage
  • Échantillonnage à 122 MHz
  • Ports d’extension
  • Pour en savoir plus
• RTL-SDR en Python
  • Contexte du RTL-SDR
  • Installation du logiciel
  • Test du RTL-SDR
  • Code Python RTL-SDR
  • Pour en savoir plus
• HackRF One en Python
  • HackRF Architecture
  • Configuration matérielle et logicielle
  • Gain Tx et Rx
  • Réception d’échantillons IQ en Python avec le HackRF
• le Bruit et les dB
  • Le Bruit Gaussien
  • Decibels (dB)
  • Bruit dans le Domaine Fréquentiel
  • Bruit Complexe
  • AWGN
  • SNR et SINR
  • Ressources Externes (en anglais)
• Filtres
  • Principes de Base des Filtres
  • Représentation des Filtres
  • Implémentation des Filtres
  • Outils de conception de filtres
  • Convolution
  • Conception de Filtres en Python
  • Introduction à la Mise en Forme
• Bilans de liaison
  • Introduction
  • bilan de puissance du signal
  • Bilan de puissance du bruit
  • SNR
  • Exemple de bilan de liaison: ADS-B
• Codage Canal
  • Pourquoi nous avons besoin du codage des canaux
  • Types de Codes
  • Rendement de Code
  • Modulation et Codage
  • Code de Hamming
  • Décodage souple ou dur
  • Limit de Shannon
  • Codes de l’état de l’art
• Fichiers IQ et SigMF
  • Fichiers binaires
  • Exemples Python
  • Analyse visuelle d’un fichier RF
  • Valeurs maximales et saturation
  • SigMF et l’annotation des fichiers IQ
• Evanouissement par Multi-Trajets
  • Multi-Trajets
  • Evanouissement
  • Simulation de l’évanouissement de Rayleigh
  • Atténuation de l’Evanouissement Multi-Trajets
• Mise en Forme
  • Interférence inter-symboles (ISI)
  • Filtre Adapté
  • Diviser un Filtre en Deux
  • Filtres de Mise en Forme Spécifiques
  • Facteur Roll-Off
  • Exercise Python
• Synchronisation
  • Introduction
  • Simulation d’un canal sans fil
  • Synchronisation du temps
  • Synchronisation du temps avec interpolation
  • Synchronisation grossière des fréquences
  • Synchronisation fine de la fréquence
  • Synchronisation des trames
• Exemple bout en bout
  • Introduction à la radio FM et au RDS
  • Le signal RDS
  • Acquisition d’un signal
  • Démodulation FM
  • Déplacement de fréquence
  • Filtrer pour isoler le RDS
  • Decimer par 10
  • Rééchantillonnage à 19 kHz
  • Filtre passe-bande
  • Synchronisation en temps (niveau symbole)
  • Synchronisation fine de la fréquence
  • Démoduler le BPSK
  • Décodage différentiel
  • Décodage RDS
  • Analyse du RDS
  • Récapitulation et code final
  • Remerciements
  • Aller plus loin
• Beamforming & direction d’arrivée
  • Présentation du Beamforming
  • La direction d’arrivée
  • Différents types de réseaux
  • Exigences relatives aux SDR
  • Introduction aux calculs matriciels en Python/Numpy
  • Vecteur de direction
  • Réception d’un signal
  • Formation conventionnelle de faisceaux (conventionnal beamforming) et direction d’arrivée (DOA)
  • Ajustement spatial
  • Modification manuelle des pondérations
  • Formation de faisceaux adaptative
  • Formateur de faisceau MVDR/Capon
  • Matrice de covariance
  • Formateur de faisceaux LCMV
  • Orientation du point d’annulation
  • MUSIC
  • LMS
  • Données d’entraînement
  • Simulation d’interférences à large bande
  • Réseaux circulaires
  • Conclusion et références
• 2D Beamforming
  • Rectangular Arrays and 2D Beamforming
  • Processing Signals from an Actual 2D Array
  • Interactive Design Tool
• Interfaces Homme Machine temps-réel avec PyQt
  • Introduction
  • Aperçu de Qt
  • Structure de base d’une application
  • Application avec thread de worker
  • Signaux et slots
  • PyQtGraph
  • Dispositions
  • QPushButton
  • QSlider
  • QComboBox
  • Lonctions lambda
  • Le widget de tracé de PyQtGraph
  • ImageItem de PyQtGraph
  • Worker Thread
  • Signaux PyQt
  • Slots des Worker Threads
  • Worker Thread Run()
  • Exemple final : Code complet
• A propos de l’auteur