git.gag.com Git - debian/gnuradio/blob - gnuradio-examples/python/pfb/channelize.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2 #
   3 # Copyright 2009 Free Software Foundation, Inc.
   4 #
   5 # This file is part of GNU Radio
   6 #
   7 # GNU Radio is free software; you can redistribute it and/or modify
   8 # it under the terms of the GNU General Public License as published by
   9 # the Free Software Foundation; either version 3, or (at your option)
  10 # any later version.
  11 #
  12 # GNU Radio is distributed in the hope that it will be useful,
  13 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  14 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  15 # GNU General Public License for more details.
  16 #
  17 # You should have received a copy of the GNU General Public License
  18 # along with GNU Radio; see the file COPYING.  If not, write to
  19 # the Free Software Foundation, Inc., 51 Franklin Street,
  20 # Boston, MA 02110-1301, USA.
  21 #
  22
  23 from gnuradio import gr, blks2
  24 import os, time
  25 import scipy, pylab
  26 from scipy import fftpack
  27 from pylab import mlab
  28
  29 class pfb_top_block(gr.top_block):
  30     def __init__(self):
  31         gr.top_block.__init__(self)
  32
  33         self._N = 2000000        # number of samples to use
  34         self._fs = 9000          # initial sampling rate
  35         self._M = 9              # Number of channels to channelize
  36
  37         # Create a set of taps for the PFB channelizer
  38         self._taps = gr.firdes.low_pass_2(1, self._fs, 475.50, 50,
  39                                           attenuation_dB=100, window=gr.firdes.WIN_BLACKMAN_hARRIS)
  40
  41         # Calculate the number of taps per channel for our own information
  42         tpc = scipy.ceil(float(len(self._taps)) /  float(self._M))
  43         print "Number of taps:     ", len(self._taps)
  44         print "Number of channels: ", self._M
  45         print "Taps per channel:   ", tpc
  46
  47         # Create a set of signals at different frequencies
  48         #   freqs lists the frequencies of the signals that get stored
  49         #   in the list "signals", which then get summed together
  50         self.signals = list()
  51         self.add = gr.add_cc()
  52         freqs = [-4070, -3050, -2030, -1010, 10, 1020, 2040, 3060, 4080]
  53         for i in xrange(len(freqs)):
  54             self.signals.append(gr.sig_source_c(self._fs, gr.GR_SIN_WAVE, freqs[i], 1))
  55             self.connect(self.signals[i], (self.add,i))
  56
  57         self.head = gr.head(gr.sizeof_gr_complex, self._N)
  58
  59         # Construct the channelizer filter
  60         self.pfb = blks2.pfb_channelizer_ccf(self._M, self._taps)
  61
  62         # Construct a vector sink for the input signal to the channelizer
  63         self.snk_i = gr.vector_sink_c()
  64
  65         # Connect the blocks
  66         self.connect(self.add, self.head, self.pfb)
  67         self.connect(self.add, self.snk_i)
  68
  69         # Create a vector sink for each of M output channels of the filter and connect it
  70         self.snks = list()
  71         for i in xrange(self._M):
  72             self.snks.append(gr.vector_sink_c())
  73             self.connect((self.pfb, i), self.snks[i])
  74
  75
  76 def main():
  77     tstart = time.time()
  78
  79     tb = pfb_top_block()
  80     tb.run()
  81
  82     tend = time.time()
  83     print "Run time: %f" % (tend - tstart)
  84
  85     if 1:
  86         fig_in = pylab.figure(1, figsize=(16,9), facecolor="w")
  87         fig1 = pylab.figure(2, figsize=(16,9), facecolor="w")
  88         fig2 = pylab.figure(3, figsize=(16,9), facecolor="w")
  89
  90         Ns = 1000
  91         Ne = 10000
  92
  93         fftlen = 8192
  94         winfunc = scipy.blackman
  95         fs = tb._fs
  96
  97         # Plot the input signal on its own figure
  98         d = tb.snk_i.data()[Ns:Ne]
  99         spin_f = fig_in.add_subplot(2, 1, 1)
 100
 101         X,freq = mlab.psd(d, NFFT=fftlen, noverlap=fftlen/4, Fs=fs,
 102                           window = lambda d: d*winfunc(fftlen),
 103                           scale_by_freq=True)
 104         X_in = 10.0*scipy.log10(abs(X))
 105         f_in = scipy.arange(-fs/2.0, fs/2.0, fs/float(X_in.size))
 106         pin_f = spin_f.plot(f_in, X_in, "b")
 107         spin_f.set_xlim([min(f_in), max(f_in)+1])
 108         spin_f.set_ylim([-200.0, 50.0])
 109
 110         spin_f.set_title("Input Signal", weight="bold")
 111         spin_f.set_xlabel("Frequency (Hz)")
 112         spin_f.set_ylabel("Power (dBW)")
 113
 114
 115         Ts = 1.0/fs
 116         Tmax = len(d)*Ts
 117
 118         t_in = scipy.arange(0, Tmax, Ts)
 119         x_in = scipy.array(d)
 120         spin_t = fig_in.add_subplot(2, 1, 2)
 121         pin_t = spin_t.plot(t_in, x_in.real, "b")
 122         pin_t = spin_t.plot(t_in, x_in.imag, "r")
 123
 124         spin_t.set_xlabel("Time (s)")
 125         spin_t.set_ylabel("Amplitude")
 126
 127         Ncols = int(scipy.floor(scipy.sqrt(tb._M)))
 128         Nrows = int(scipy.floor(tb._M / Ncols))
 129         if(tb._M % Ncols != 0):
 130             Nrows += 1
 131
 132         # Plot each of the channels outputs. Frequencies on Figure 2 and
 133         # time signals on Figure 3
 134         fs_o = tb._fs / tb._M
 135         Ts_o = 1.0/fs_o
 136         Tmax_o = len(d)*Ts_o
 137         for i in xrange(len(tb.snks)):
 138             # remove issues with the transients at the beginning
 139             # also remove some corruption at the end of the stream
 140             #    this is a bug, probably due to the corner cases
 141             d = tb.snks[i].data()[Ns:Ne]
 142
 143             sp1_f = fig1.add_subplot(Nrows, Ncols, 1+i)
 144             X,freq = mlab.psd(d, NFFT=fftlen, noverlap=fftlen/4, Fs=fs_o,
 145                               window = lambda d: d*winfunc(fftlen),
 146                               scale_by_freq=True)
 147             X_o = 10.0*scipy.log10(abs(X))
 148             f_o = scipy.arange(-fs_o/2.0, fs_o/2.0, fs_o/float(X_o.size))
 149             p2_f = sp1_f.plot(f_o, X_o, "b")
 150             sp1_f.set_xlim([min(f_o), max(f_o)+1])
 151             sp1_f.set_ylim([-200.0, 50.0])
 152
 153             sp1_f.set_title(("Channel %d" % i), weight="bold")
 154             sp1_f.set_xlabel("Frequency (Hz)")
 155             sp1_f.set_ylabel("Power (dBW)")
 156
 157             x_o = scipy.array(d)
 158             t_o = scipy.arange(0, Tmax_o, Ts_o)
 159             sp2_o = fig2.add_subplot(Nrows, Ncols, 1+i)
 160             p2_o = sp2_o.plot(t_o, x_o.real, "b")
 161             p2_o = sp2_o.plot(t_o, x_o.imag, "r")
 162             sp2_o.set_xlim([min(t_o), max(t_o)+1])
 163             sp2_o.set_ylim([-2, 2])
 164
 165             sp2_o.set_title(("Channel %d" % i), weight="bold")
 166             sp2_o.set_xlabel("Time (s)")
 167             sp2_o.set_ylabel("Amplitude")
 168
 169         pylab.show()
 170
 171
 172 if __name__ == "__main__":
 173     try:
 174         main()
 175     except KeyboardInterrupt:
 176         pass
 177