naredil verifikacijo z razlicnimi mixerji
lso hp 8540w
parent
f281e42267
commit
9770c0117c
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
|
|
@ -0,0 +1,81 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
print('*** popravek odziva za EliteBook 8540w - Andrej 11.2.2012 ***')
|
||||
print('*** meritev faznega suma (interpolacija in povprecenje v frekvenci-sai) - Andrej 15.2.2012 ***')
|
||||
|
||||
fs=192000 #Frekvenca vzročenja zvočnega signala (max 192000Hz)
|
||||
pts=2048 #Število točk spektra 0...fs/2 (potenca 2 za učinkovit FFT)
|
||||
avg=128 #Število povprečenj spektra
|
||||
|
||||
import sounddevice as sd #Poiskati na spletu in naložiti s pip3!
|
||||
import numpy as np #Uporaba učinkovitih funkcij numpy
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt #Risanje rezultata z matplotlib
|
||||
import matplotlib.animation as animation
|
||||
|
||||
sd.default.device = 0
|
||||
fskala=np.linspace(0,fs/2,2*pts+1)[:-1] #Izračunaj frekvenčno skalo [Hz]
|
||||
|
||||
### podatki za kalibracijo sistema
|
||||
dSB = -69.2+11.03 #dB
|
||||
L = 1256 #metrov
|
||||
tau = L*1.4676/3e8
|
||||
|
||||
### popravek odziva
|
||||
odziv = np.loadtxt("5mhz-polinom-2048tock.csv", delimiter=',')
|
||||
a = odziv[:,1]
|
||||
popravek = np.max(a[4:-1])-a[4:-1]
|
||||
|
||||
|
||||
def spekter(fs,pts,avg,fskala): #Zajem signala z zvočno kartico in povprečenje spektra [dB]
|
||||
s=sd.rec(pts*(1+avg),samplerate=fs,channels=1) #Vzorčenje ADC zvočne kartice, 2D polje!
|
||||
sd.wait() #Počakaj do konca vzorčenja
|
||||
nz=1.e-12 #Dodatek za neničelni argument logaritma
|
||||
s2=np.square(s) #Izpis jakosti/max [dB]
|
||||
print('Jakost:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.mean(s2))),'dB Vrh:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.amax(s2))),'dB',end=' ')
|
||||
o=1+np.cos(np.linspace(-np.pi,np.pi,2*pts)) #Okno dvignjeni kosinus
|
||||
k=0
|
||||
s2=np.zeros(2*pts)
|
||||
while k<pts*avg: #Seštevanje moči FFT
|
||||
s2=s2+np.square(np.abs(np.fft.rfft(o*s.reshape(-1)[k:k+2*pts],n=4*pts)[:-1]))
|
||||
k+=pts
|
||||
s=10*np.log10(nz+0.5*s2/pts/pts/avg) #Povprečje [dB]
|
||||
print(' Max:',"%.1f"%(np.amax(s[4:-1])),'dB @',"%.1f"%(fskala[np.argmax(s[4:-1])]),'Hz')
|
||||
return s[4:-1]+popravek
|
||||
|
||||
### izris z animacijo
|
||||
f=fskala[4:-1]
|
||||
rbw = np.diff(f)[0]
|
||||
print(rbw)
|
||||
initsum = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
fig,ax = plt.subplots()
|
||||
raw,pn, = ax.plot(f,initsum,f,initsum)
|
||||
ax.set_xlim(100, 100000)
|
||||
ax.set_ylim(-130,-30)
|
||||
ax.set_ylabel("Fazni šum [dBc/Hz]")
|
||||
ax.set_xlabel("Frekvenčni odmik [Hz]")
|
||||
plt.yticks(np.arange(-130,-29,10))
|
||||
plt.xscale('log')
|
||||
ax.grid(True)
|
||||
|
||||
def meritev(nic):
|
||||
s = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
Pcal = np.amax(s)
|
||||
K = Pcal - 3 - dSB
|
||||
fsum = s - K - 3 - 6 - 20*np.log10(np.sin(f*np.pi*tau)) -10*np.log10(rbw)
|
||||
raw.set_data(f,s)
|
||||
pn.set_data(f,fsum)
|
||||
ax.figure.canvas.draw()
|
||||
return raw,pn
|
||||
|
||||
ani = animation.FuncAnimation(fig,meritev,interval=50)
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
#shrani csv file
|
||||
s = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
Pcal = np.amax(s)
|
||||
K = Pcal - 3 - dSB
|
||||
fsum = s - K - 3 - 6 - 20*np.log10(np.sin(f*np.pi*tau)) -10*np.log10(rbw)
|
||||
data = np.column_stack((f,fsum,s))
|
||||
np.savetxt('rezultat.csv',data,delimiter=',')
|
||||
print('*** Konec ***')
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,82 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
print('*** popravek odziva za EliteBook 8540w - Andrej 11.2.2012 ***')
|
||||
print('*** meritev faznega suma (interpolacija in povprecenje v frekvenci-sai) - Andrej 15.2.2012 ***')
|
||||
|
||||
fs=192000 #Frekvenca vzročenja zvočnega signala (max 192000Hz)
|
||||
pts=2048 #Število točk spektra 0...fs/2 (potenca 2 za učinkovit FFT)
|
||||
avg=128 #Število povprečenj spektra
|
||||
|
||||
import sounddevice as sd #Poiskati na spletu in naložiti s pip3!
|
||||
import numpy as np #Uporaba učinkovitih funkcij numpy
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt #Risanje rezultata z matplotlib
|
||||
import matplotlib.animation as animation
|
||||
|
||||
sd.default.device = 0
|
||||
fskala=np.linspace(0,fs/2,2*pts+1)[:-1] #Izračunaj frekvenčno skalo [Hz]
|
||||
|
||||
### podatki za kalibracijo sistema
|
||||
dSB = -68.36+11.33 #dB
|
||||
L = 1256 #metrov
|
||||
tau = L*1.4676/3e8
|
||||
T = 1*1.4676/3e8
|
||||
|
||||
### popravek odziva
|
||||
odziv = np.loadtxt("5mhz-polinom-2048tock.csv", delimiter=',')
|
||||
a = odziv[:,1]
|
||||
popravek = np.max(a[4:-1])-a[4:-1]
|
||||
|
||||
|
||||
def spekter(fs,pts,avg,fskala): #Zajem signala z zvočno kartico in povprečenje spektra [dB]
|
||||
s=sd.rec(pts*(1+avg),samplerate=fs,channels=1) #Vzorčenje ADC zvočne kartice, 2D polje!
|
||||
sd.wait() #Počakaj do konca vzorčenja
|
||||
nz=1.e-12 #Dodatek za neničelni argument logaritma
|
||||
s2=np.square(s) #Izpis jakosti/max [dB]
|
||||
print('Jakost:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.mean(s2))),'dB Vrh:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.amax(s2))),'dB',end=' ')
|
||||
o=1+np.cos(np.linspace(-np.pi,np.pi,2*pts)) #Okno dvignjeni kosinus
|
||||
k=0
|
||||
s2=np.zeros(2*pts)
|
||||
while k<pts*avg: #Seštevanje moči FFT
|
||||
s2=s2+np.square(np.abs(np.fft.rfft(o*s.reshape(-1)[k:k+2*pts],n=4*pts)[:-1]))
|
||||
k+=pts
|
||||
s=10*np.log10(nz+0.5*s2/pts/pts/avg) #Povprečje [dB]
|
||||
print(' Max:',"%.1f"%(np.amax(s[4:-1])),'dB @',"%.1f"%(fskala[np.argmax(s[200:-1])]),'Hz')
|
||||
return s[4:-1]+popravek
|
||||
|
||||
### izris z animacijo
|
||||
f=fskala[4:-1]
|
||||
rbw = np.diff(f)[0]
|
||||
print(rbw)
|
||||
initsum = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
fig,ax = plt.subplots()
|
||||
raw,pn, = ax.plot(f,initsum,f,initsum)
|
||||
ax.set_xlim(100, 100000)
|
||||
ax.set_ylim(-130,-30)
|
||||
ax.set_ylabel("Fazni šum [dBc/Hz]")
|
||||
ax.set_xlabel("Frekvenčni odmik [Hz]")
|
||||
plt.yticks(np.arange(-150,-29,10))
|
||||
plt.xscale('log')
|
||||
ax.grid(True)
|
||||
|
||||
def meritev(nic):
|
||||
s = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
Pcal = np.amax(s)
|
||||
K = Pcal - 3 - dSB - 20*np.log10(np.pi*T*84e3)
|
||||
fsum = s - K - 3 - 6 - 20*np.log10(np.sin(f*np.pi*tau)) -10*np.log10(rbw)
|
||||
raw.set_data(f,s)
|
||||
pn.set_data(f,fsum)
|
||||
ax.figure.canvas.draw()
|
||||
return raw,pn
|
||||
|
||||
ani = animation.FuncAnimation(fig,meritev,interval=50)
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
#shrani csv file
|
||||
s = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
Pcal = np.amax(s[200:-1])
|
||||
K = Pcal - 3 - dSB - 20*np.log10(np.pi*T*84e3)
|
||||
fsum = s - K - 3 - 6 - 20*np.log10(np.sin(f*np.pi*tau)) -10*np.log10(rbw)
|
||||
data = np.column_stack((f,fsum,s))
|
||||
np.savetxt('floor.csv',data,delimiter=',')
|
||||
print('*** Konec ***')
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,48 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
print('*** popravek odziva za EliteBook 8540w - Andrej 11.2.2012 ***')
|
||||
|
||||
fs=192000 #Frekvenca vzročenja zvočnega signala (max 192000Hz)
|
||||
pts=2048 #Število točk spektra 0...fs/2 (potenca 2 za učinkovit FFT)
|
||||
avg=128 #Število povprečenj spektra
|
||||
|
||||
import sounddevice as sd #Poiskati na spletu in naložiti s pip3!
|
||||
import numpy as np #Uporaba učinkovitih funkcij numpy
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt #Risanje rezultata z matplotlib
|
||||
|
||||
sd.default.device = 0
|
||||
fskala=np.linspace(0,fs/2,2*pts+1)[:-1] #Izračunaj frekvenčno skalo [Hz]
|
||||
|
||||
### popravek odziva
|
||||
odziv = np.loadtxt("5mhz-polinom-2048tock.csv", delimiter=',')
|
||||
a = odziv[:,1]
|
||||
popravek = np.max(a[4:-1])-a[4:-1]
|
||||
|
||||
def spekter(fs,pts,avg,fskala): #Zajem signala z zvočno kartico in povprečenje spektra [dB]
|
||||
s=sd.rec(pts*(1+avg),samplerate=fs,channels=1) #Vzorčenje ADC zvočne kartice, 2D polje!
|
||||
sd.wait() #Počakaj do konca vzorčenja
|
||||
nz=1.e-12 #Dodatek za neničelni argument logaritma
|
||||
s2=np.square(s) #Izpis jakosti/max [dB]
|
||||
print('Jakost:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.mean(s2))),'dB Vrh:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.amax(s2))),'dB',end=' ')
|
||||
o=1+np.cos(np.linspace(-np.pi,np.pi,2*pts)) #Okno dvignjeni kosinus
|
||||
k=0
|
||||
s2=np.zeros(2*pts)
|
||||
while k<pts*avg: #Seštevanje moči FFT
|
||||
s2=s2+np.square(np.abs(np.fft.rfft(o*s.reshape(-1)[k:k+2*pts],n=4*pts)[:-1]))
|
||||
k+=pts
|
||||
s=10*np.log10(nz+0.5*s2/pts/pts/avg) #Povprečje [dB]
|
||||
print(' Max:',"%.1f"%(np.amax(s)),'dB @',"%.1f"%(fskala[np.argmax(s)]),'Hz')
|
||||
return s[4:-1]+popravek
|
||||
|
||||
wfbp=None
|
||||
while wfbp!=True: #Prvo risanje spektra z normalizacijo, ponovi s klikom miške
|
||||
fig,ax=plt.subplots()
|
||||
line,=ax.plot(fskala[4:-1],spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
while wfbp==None: #Zanka risanja spektra, izhod=pritisk tipke ali miške
|
||||
line.set_ydata(spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
fig.canvas.draw()
|
||||
wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
plt.close()
|
||||
print('*** Konec ***') #pritisk tipke na tipkovnici
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,45 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
fs=192000 #Frekvenca vzročenja zvočnega signala (max 192000Hz)
|
||||
pts=2048 #Število točk spektra 0...fs/2 (potenca 2 za učinkovit FFT)
|
||||
avg=128 #Število povprečenj spektra
|
||||
|
||||
import sounddevice as sd #Poiskati na spletu in naložiti s pip3!
|
||||
import numpy as np #Uporaba učinkovitih funkcij numpy
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt #Risanje rezultata z matplotlib
|
||||
sd.default.device = 0
|
||||
fskala=np.linspace(0,fs/2,2*pts+1)[:-1] #Izračunaj frekvenčno skalo [Hz]
|
||||
|
||||
def spekter(fs,pts,avg,fskala): #Zajem signala z zvočno kartico in povprečenje spektra [dB]
|
||||
s=sd.rec(pts*(1+avg),samplerate=fs,channels=1) #Vzorčenje ADC zvočne kartice, 2D polje!
|
||||
sd.wait() #Počakaj do konca vzorčenja
|
||||
nz=1.e-12 #Dodatek za neničelni argument logaritma
|
||||
s2=np.square(s) #Izpis jakosti/max [dB]
|
||||
print('Jakost:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.mean(s2))),'dB Vrh:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.amax(s2))),'dB',end=' ')
|
||||
o=1+np.cos(np.linspace(-np.pi,np.pi,2*pts)) #Okno dvignjeni kosinus
|
||||
k=0
|
||||
s2=np.zeros(2*pts)
|
||||
while k<pts*avg: #Seštevanje moči FFT
|
||||
s2=s2+np.square(np.abs(np.fft.rfft(o*s.reshape(-1)[k:k+2*pts],n=4*pts)[:-1]))
|
||||
k+=pts
|
||||
s=10*np.log10(nz+0.5*s2/pts/pts/avg) #Povprečje [dB]
|
||||
print(' Max:',"%.1f"%(np.amax(s)),'dB @',"%.1f"%(fskala[np.argmax(s)]),'Hz')
|
||||
return s
|
||||
|
||||
meritev = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
#print(meritev)
|
||||
#print(fskala)
|
||||
data = np.column_stack((fskala, meritev))
|
||||
np.savetxt('5mhz-polinom-2048tock.csv', data, delimiter=',')
|
||||
#wfbp=None
|
||||
#while wfbp!=True: #Prvo risanje spektra z normalizacijo, ponovi s klikom miške
|
||||
# fig,ax=plt.subplots()
|
||||
# line,=ax.plot(fskala,spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
# wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
# while wfbp==None: #Zanka risanja spektra, izhod=pritisk tipke ali miške
|
||||
# line.set_ydata(spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
# fig.canvas.draw()
|
||||
# wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
# plt.close()
|
||||
#print('*** Konec ***') #pritisk tipke na tipkovnici
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,45 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
fs=192000 #Frekvenca vzročenja zvočnega signala (max 192000Hz)
|
||||
pts=2048 #Število točk spektra 0...fs/2 (potenca 2 za učinkovit FFT)
|
||||
avg=128 #Število povprečenj spektra
|
||||
|
||||
import sounddevice as sd #Poiskati na spletu in naložiti s pip3!
|
||||
import numpy as np #Uporaba učinkovitih funkcij numpy
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt #Risanje rezultata z matplotlib
|
||||
sd.default.device = 0
|
||||
fskala=np.linspace(0,fs/2,2*pts+1)[:-1] #Izračunaj frekvenčno skalo [Hz]
|
||||
|
||||
def spekter(fs,pts,avg,fskala): #Zajem signala z zvočno kartico in povprečenje spektra [dB]
|
||||
s=sd.rec(pts*(1+avg),samplerate=fs,channels=1) #Vzorčenje ADC zvočne kartice, 2D polje!
|
||||
sd.wait() #Počakaj do konca vzorčenja
|
||||
nz=1.e-12 #Dodatek za neničelni argument logaritma
|
||||
s2=np.square(s) #Izpis jakosti/max [dB]
|
||||
print('Jakost:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.mean(s2))),'dB Vrh:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.amax(s2))),'dB',end=' ')
|
||||
o=1+np.cos(np.linspace(-np.pi,np.pi,2*pts)) #Okno dvignjeni kosinus
|
||||
k=0
|
||||
s2=np.zeros(2*pts)
|
||||
while k<pts*avg: #Seštevanje moči FFT
|
||||
s2=s2+np.square(np.abs(np.fft.rfft(o*s.reshape(-1)[k:k+2*pts],n=4*pts)[:-1]))
|
||||
k+=pts
|
||||
s=10*np.log10(nz+0.5*s2/pts/pts/avg) #Povprečje [dB]
|
||||
print(' Max:',"%.1f"%(np.amax(s)),'dB @',"%.1f"%(fskala[np.argmax(s)]),'Hz')
|
||||
return s
|
||||
|
||||
meritev = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
#print(meritev)
|
||||
#print(fskala)
|
||||
#data = np.column_stack((fskala, meritev))
|
||||
#np.savetxt('10mhz-polinom-2048tock.csv', data, delimiter=',')
|
||||
wfbp=None
|
||||
while wfbp!=True: #Prvo risanje spektra z normalizacijo, ponovi s klikom miške
|
||||
fig,ax=plt.subplots()
|
||||
line,=ax.plot(fskala,spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
while wfbp==None: #Zanka risanja spektra, izhod=pritisk tipke ali miške
|
||||
line.set_ydata(spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
fig.canvas.draw()
|
||||
wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
plt.close()
|
||||
print('*** Konec ***') #pritisk tipke na tipkovnici
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
|
|
@ -0,0 +1,17 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
# brezvezno risanje popravka
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
|
||||
sum = np.loadtxt("5mhz-polinom-2048tock.csv", delimiter=',')
|
||||
print(sum)
|
||||
|
||||
f = sum[:,0]
|
||||
a = sum[:,1]
|
||||
print(f[4:9])
|
||||
print(a[4:9])
|
||||
popravek = np.max(a[4:-1])-a[4:-1]
|
||||
plt.plot(f[4:-1],popravek)
|
||||
plt.show()
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,69 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
fs=192000 #Frekvenca vzročenja zvočnega signala (max 192000Hz)
|
||||
pts=2048 #Število točk spektra 0...fs/2 (potenca 2 za učinkovit FFT)
|
||||
avg=128 #Število povprečenj spektra
|
||||
|
||||
import sounddevice as sd #Poiskati na spletu in naložiti s pip3!
|
||||
import numpy as np #Uporaba učinkovitih funkcij numpy
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt #Risanje rezultata z matplotlib
|
||||
import matplotlib.animation as animation
|
||||
|
||||
sd.default.device = 0
|
||||
fskala=np.linspace(0,fs/2,pts+1)[:-1] #Izračunaj frekvenčno skalo [Hz]
|
||||
|
||||
### podatki za kalibracijo sistema
|
||||
dSB = -61.95+15.53 #dB
|
||||
L = 1256 #metrov
|
||||
tau = L*1.4676/3e8
|
||||
|
||||
### popravek odziva
|
||||
odziv = np.loadtxt("tcos-5mhz-polinom-2048tock.csv", delimiter=',')
|
||||
a = odziv[:,1]
|
||||
popravek = np.max(a[4:-1])-a[4:-1]
|
||||
|
||||
def spekter(fs,pts,avg,fskala): #Zajem signala z zvočno kartico in povprečenje spektra [dB]
|
||||
s=sd.rec(pts*(1+avg),samplerate=fs,channels=1) #Vzorčenje ADC zvočne kartice, 2D polje!
|
||||
sd.wait() #Počakaj do konca vzorčenja
|
||||
nz=1.e-12 #Dodatek za neničelni argument logaritma
|
||||
s2=np.square(s) #Izpis jakosti/max [dB]
|
||||
print('Jakost:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.mean(s2))),'dB Vrh:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.amax(s2))),'dB',end=' ')
|
||||
o=1+np.cos(np.linspace(-np.pi,np.pi,2*pts)) #Okno dvignjeni kosinus
|
||||
k=0
|
||||
s2=np.zeros(pts)
|
||||
while k<pts*avg: #Seštevanje moči FFT
|
||||
s2=s2+np.square(np.abs(np.fft.rfft(o*s.reshape(-1)[k:k+2*pts])[:-1]))
|
||||
k+=pts
|
||||
s=10*np.log10(nz+0.5*s2/pts/pts/avg) #Povprečje [dB]
|
||||
print(' Max:',"%.1f"%(np.amax(s[4:-1])),'dB @',"%.1f"%(fskala[np.argmax(s[4:-1])]),'Hz')
|
||||
return s[4:-1]+popravek
|
||||
|
||||
### izris z animacijo
|
||||
f=fskala[4:-1]
|
||||
initsum = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
fig,ax = plt.subplots()
|
||||
raw,pn, = ax.plot(f,initsum,f,initsum)
|
||||
ax.set_xlim(100, 100000)
|
||||
ax.set_ylim(-130,-30)
|
||||
ax.set_ylabel("Fazni šum [dBc/Hz]")
|
||||
ax.set_xlabel("Frekvenčni odmik [Hz]")
|
||||
plt.yticks(np.arange(-130,-29,10))
|
||||
plt.xscale('log')
|
||||
ax.grid(True)
|
||||
|
||||
def meritev(nic):
|
||||
s = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
Pcal = np.amax(s)
|
||||
K = Pcal - 3 - dSB
|
||||
fsum = s - K - 3 - 6 - 20*np.log10(np.sin(f*np.pi*tau))
|
||||
raw.set_data(f,s)
|
||||
pn.set_data(f,fsum)
|
||||
ax.figure.canvas.draw()
|
||||
return raw,pn
|
||||
|
||||
ani = animation.FuncAnimation(fig,meritev,interval=50)
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
print('*** Konec ***') #pritisk tipke na tipkovnici
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
|
|
@ -0,0 +1,47 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
fs=192000 #Frekvenca vzročenja zvočnega signala (max 192000Hz)
|
||||
pts=2048 #Število točk spektra 0...fs/2 (potenca 2 za učinkovit FFT)
|
||||
avg=128 #Število povprečenj spektra
|
||||
|
||||
import sounddevice as sd #Poiskati na spletu in naložiti s pip3!
|
||||
import numpy as np #Uporaba učinkovitih funkcij numpy
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt #Risanje rezultata z matplotlib
|
||||
|
||||
sd.default.device = 0
|
||||
fskala=np.linspace(0,fs/2,pts+1)[:-1] #Izračunaj frekvenčno skalo [Hz]
|
||||
|
||||
### popravek odziva
|
||||
odziv = np.loadtxt("tcos-5mhz-polinom-2048tock.csv", delimiter=',')
|
||||
a = odziv[:,1]
|
||||
popravek = np.max(a[4:-1])-a[4:-1]
|
||||
|
||||
def spekter(fs,pts,avg,fskala): #Zajem signala z zvočno kartico in povprečenje spektra [dB]
|
||||
s=sd.rec(pts*(1+avg),samplerate=fs,channels=1) #Vzorčenje ADC zvočne kartice, 2D polje!
|
||||
sd.wait() #Počakaj do konca vzorčenja
|
||||
nz=1.e-12 #Dodatek za neničelni argument logaritma
|
||||
s2=np.square(s) #Izpis jakosti/max [dB]
|
||||
print('Jakost:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.mean(s2))),'dB Vrh:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.amax(s2))),'dB',end=' ')
|
||||
o=1+np.cos(np.linspace(-np.pi,np.pi,2*pts)) #Okno dvignjeni kosinus
|
||||
k=0
|
||||
s2=np.zeros(pts)
|
||||
while k<pts*avg: #Seštevanje moči FFT
|
||||
s2=s2+np.square(np.abs(np.fft.rfft(o*s.reshape(-1)[k:k+2*pts])[:-1]))
|
||||
k+=pts
|
||||
s=10*np.log10(nz+0.5*s2/pts/pts/avg) #Povprečje [dB]
|
||||
print(' Max:',"%.1f"%(np.amax(s)),'dB @',"%.1f"%(fskala[np.argmax(s)]),'Hz')
|
||||
return s[4:-1]+popravek
|
||||
|
||||
wfbp=None
|
||||
while wfbp!=True: #Prvo risanje spektra z normalizacijo, ponovi s klikom miške
|
||||
fig,ax=plt.subplots()
|
||||
line,=ax.plot(fskala[4:-1],spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
while wfbp==None: #Zanka risanja spektra, izhod=pritisk tipke ali miške
|
||||
line.set_ydata(spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
fig.canvas.draw()
|
||||
wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
plt.close()
|
||||
print('*** Konec ***') #pritisk tipke na tipkovnici
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,47 @@
|
|||
#!/usr/bin/python3
|
||||
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
print('*** Preprost zvočni spektralni analizator - S53MV 28.09.2020 ***')
|
||||
fs=192000 #Frekvenca vzročenja zvočnega signala (max 192000Hz)
|
||||
pts=2048 #Število točk spektra 0...fs/2 (potenca 2 za učinkovit FFT)
|
||||
avg=128 #Število povprečenj spektra
|
||||
|
||||
import sounddevice as sd #Poiskati na spletu in naložiti s pip3!
|
||||
import numpy as np #Uporaba učinkovitih funkcij numpy
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt #Risanje rezultata z matplotlib
|
||||
|
||||
sd.default.device = 0
|
||||
fskala=np.linspace(0,fs/2,pts+1)[:-1] #Izračunaj frekvenčno skalo [Hz]
|
||||
|
||||
def spekter(fs,pts,avg,fskala): #Zajem signala z zvočno kartico in povprečenje spektra [dB]
|
||||
s=sd.rec(pts*(1+avg),samplerate=fs,channels=1) #Vzorčenje ADC zvočne kartice, 2D polje!
|
||||
sd.wait() #Počakaj do konca vzorčenja
|
||||
nz=1.e-12 #Dodatek za neničelni argument logaritma
|
||||
s2=np.square(s) #Izpis jakosti/max [dB]
|
||||
print('Jakost:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.mean(s2))),'dB Vrh:',"%.1f"%(10*np.log10(nz+np.amax(s2))),'dB',end=' ')
|
||||
o=1+np.cos(np.linspace(-np.pi,np.pi,2*pts)) #Okno dvignjeni kosinus
|
||||
k=0
|
||||
s2=np.zeros(pts)
|
||||
while k<pts*avg: #Seštevanje moči FFT
|
||||
s2=s2+np.square(np.abs(np.fft.rfft(o*s.reshape(-1)[k:k+2*pts])[:-1]))
|
||||
k+=pts
|
||||
s=10*np.log10(nz+0.5*s2/pts/pts/avg) #Povprečje [dB]
|
||||
print(' Max:',"%.1f"%(np.amax(s)),'dB @',"%.1f"%(fskala[np.argmax(s)]),'Hz')
|
||||
return s
|
||||
|
||||
meritev = spekter(fs,pts,avg,fskala)
|
||||
#print(meritev)
|
||||
#print(fskala)
|
||||
data = np.column_stack((fskala, meritev))
|
||||
np.savetxt('tcos-5mhz-polinom-2048tock.csv', data, delimiter=',')
|
||||
wfbp=None
|
||||
while wfbp!=True: #Prvo risanje spektra z normalizacijo, ponovi s klikom miške
|
||||
fig,ax=plt.subplots()
|
||||
line,=ax.plot(fskala,spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
while wfbp==None: #Zanka risanja spektra, izhod=pritisk tipke ali miške
|
||||
line.set_ydata(spekter(fs,pts,avg,fskala))
|
||||
fig.canvas.draw()
|
||||
wfbp=plt.waitforbuttonpress(0.01)
|
||||
plt.close()
|
||||
print('*** Konec ***') #pritisk tipke na tipkovnici
|
||||
Loading…
Reference in New Issue