numpy  ·  11日 7月 2020

    numpyでCPFSK

    1. # 変数クリア
    2. from IPython import get_ipython
    3. get_ipython().magic('reset -sf')
    4.  
    5. import matplotlib.pyplot as plt
    6. import numpy as np
    7.  
    8. # シンボル列を引き延ばす
    9. def extend_symbol_to_simulation_sampling_rate(symbols,t_symbol,t_simulation_sampling):
    10.     # シンボル数
    11.     size_of_symbols=symbols.size
    12.     # 最後のシンボルが終わる時間
    13.     end_time=size_of_symbols*t_symbol
    14.     # 計算タイミング
    15.     t=np.arange(0,end_time,t_simulation_sampling)
    16.     # 各シンボルの開始（終了）時間
    17.     t_periods_of_symbols=np.append(0,np.arange(1,size_of_symbols,1)*t_symbol)
    18.     # 結果データ領域確保
    19.     ex_symbols=np.zeros_like(t)
    20.     ex_symbols[0]=symbols[0]
    21.     # 各シンボルについて、その期間のインデックスを取得し、データを入れ込む
    22.     for i in range(0,size_of_symbols):
    23.         ex_symbols[np.where(t>t_periods_of_symbols[i])]=symbols[i]
    24.     return ex_symbols,end_time
    25.         
    26. # よく使う変数
    27. pi=np.pi
    28. deg2rad=pi/180.0
    29. twopi=2*pi
    30.  
    31. # 設定
    32. f_carrier=1e6            # 搬送波周波数 in Hz
    33. f_deviation=0.3e6         # 周波数偏差 in Hz
    34. f_sym=4e3                 # シンボルレート in Hz
    35. f_samp_simulation=1e9     # 計算のサンプリングレート in Hz
    36. phase_initial=45*deg2rad  # 搬送波の初期位相(何でもいい) in rad
    37. symbols_in_base=np.array([1,0,1,0,1]) # シンボル
    38.  
    39. # 後で使う変数
    40. t_sym=1/f_sym
    41. t_samp_simulation=1/f_samp_simulation
    42. omega_carrier=twopi*f_carrier
    43. omega_deviation=twopi*f_deviation
    44.  
    45. # シンボルを計算用に拡張
    46. [symbols,t_end]=extend_symbol_to_simulation_sampling_rate(symbols_in_base,t_sym,t_samp_simulation)
    47. symbols=symbols*2-1       # "0 or 1" を "-1 or 1"にする
    48.  
    49. # 計算するタイミング
    50. t=np.arange(0,t_end,t_samp_simulation)
    51.  
    52. # 全計算タイミングにおける瞬間的な角速度
    53. omega_in_moment=omega_carrier+omega_deviation*symbols
    54.  
    55. # 全計算タイミングにおける瞬間的な位相変化量
    56. phase_change_in_moment=omega_in_moment*t_samp_simulation
    57.  
    58. # 全計算タイミングでの位相
    59. phase_t=np.cumsum(phase_change_in_moment)+phase_initial
    60.  
    61. # 波形生成
    62. amp_t=np.exp(1j*phase_t)
    63.  
    64. # プロット
    65. fig=plt.figure(figsize=(12,12))
    66. fig.add_subplot(2,1,1)
    67. plt.plot(t,phase_t)
    68. fig.add_subplot(2,1,2)
    69. plt.plot(t,amp_t)
    70. plt.xlim(t_sym*1.97,t_sym*2.03) # ちょうどシンボルの変わり目を表示
    71.  
    カテゴリ： 非現実

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    コメント: 1
    • #1

      名無し (日曜日, 12 7月 2020 17:36)

      なるほど