Browse Source

naredil meritve z OEO

master
lso hp 8540w 1 year ago
parent
commit
ef8f0822d0
  1. 4096
      meritev-250221/5mhz-polinom-2048tock.csv
  2. 81
      meritev-250221/fazni-sum
  3. 19
      meritev-250221/plot
  4. 0
      meritev-250221/prvic
  5. 4091
      meritev-250221/prvic.csv
  6. BIN
      meritev-250221/prvic.pdf
  7. 4091
      meritev-250221/rezultat.csv
  8. BIN
      meritev-250221/rezultat.pdf
  9. 4096
      meritev-2602221/5mhz-polinom-2048tock.csv
  10. 4091
      meritev-2602221/drugic-oeo.csv
  11. BIN
      meritev-2602221/drugic-oeo.pdf
  12. 81
      meritev-2602221/fazni-sum
  13. 19
      meritev-2602221/plot
  14. 4091
      meritev-2602221/prvic-oeo.csv
  15. 4091
      meritev-2602221/rezultat.csv
  16. BIN
      meritev-2602221/rezultat.pdf

4096
meritev-250221/5mhz-polinom-2048tock.csv
File diff suppressed because it is too large
View File

81
meritev-250221/fazni-sum

@ -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 = -65.72+17.62 #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 ***')

19
meritev-250221/plot

@ -0,0 +1,19 @@
#!/usr/bin/gnuplot -c
n = ARG1
set datafile separator ","
set terminal pdf monochrome
set xlabel "Frekvenčni odmik (Hz)"
set ylabel "Fazni šum (dBc/Hz)"
set xrange [100:100000]
set yrange [-100:-40]
set key off #bottom left
set grid
set grid mxtics
set logscale x
set output n.".pdf"
set title "Meritev faznega suma"
plot n.".csv" u 1:2 w lines

0
meritev-250221/prvic

4091
meritev-250221/prvic.csv
File diff suppressed because it is too large
View File

BIN
meritev-250221/prvic.pdf

4091
meritev-250221/rezultat.csv
File diff suppressed because it is too large
View File

BIN
meritev-250221/rezultat.pdf

4096
meritev-2602221/5mhz-polinom-2048tock.csv
File diff suppressed because it is too large
View File

4091
meritev-2602221/drugic-oeo.csv
File diff suppressed because it is too large
View File

BIN
meritev-2602221/drugic-oeo.pdf

81
meritev-2602221/fazni-sum

@ -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 = -50.98+3.69 #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 ***')

19
meritev-2602221/plot

@ -0,0 +1,19 @@
#!/usr/bin/gnuplot -c
n = ARG1
set datafile separator ","
set terminal pdf monochrome
set xlabel "Frekvenčni odmik (Hz)"
set ylabel "Fazni šum (dBc/Hz)"
set xrange [100:100000]
set yrange [-150:-50]
set key off #bottom left
set grid
set grid mxtics
set logscale x
set output n.".pdf"
set title "Meritev faznega suma"
plot n.".csv" u 1:2 w lines

4091
meritev-2602221/prvic-oeo.csv
File diff suppressed because it is too large
View File

4091
meritev-2602221/rezultat.csv
File diff suppressed because it is too large
View File

BIN
meritev-2602221/rezultat.pdf

Loading…
Cancel
Save