naredil meritve z OEO

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 ***')      

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 
+

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 ***')      

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 
+