git.gag.com Git - debian/gnuradio/blob - gnuradio-examples/python/pfb/chirp_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 = 200000         # 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, 500, 20,
  39                                           attenuation_dB=10, 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         repeated = True
  48         if(repeated):
  49             self.vco_input = gr.sig_source_f(self._fs, gr.GR_SIN_WAVE, 0.25, 110)
  50         else:
  51             amp = 100
  52             data = scipy.arange(0, amp, amp/float(self._N))
  53             self.vco_input = gr.vector_source_f(data, False)
  54
  55         # Build a VCO controlled by either the sinusoid or single chirp tone
  56         # Then convert this to a complex signal
  57         self.vco = gr.vco_f(self._fs, 225, 1)
  58         self.f2c = gr.float_to_complex()
  59
  60         self.head = gr.head(gr.sizeof_gr_complex, self._N)
  61
  62         # Construct the channelizer filter
  63         self.pfb = blks2.pfb_channelizer_ccf(self._M, self._taps)
  64
  65         # Construct a vector sink for the input signal to the channelizer
  66         self.snk_i = gr.vector_sink_c()
  67
  68         # Connect the blocks
  69         self.connect(self.vco_input, self.vco, self.f2c)
  70         self.connect(self.f2c, self.head, self.pfb)
  71         self.connect(self.f2c, self.snk_i)
  72
  73         # Create a vector sink for each of M output channels of the filter and connect it
  74         self.snks = list()
  75         for i in xrange(self._M):
  76             self.snks.append(gr.vector_sink_c())
  77             self.connect((self.pfb, i), self.snks[i])
  78
  79
  80 def main():
  81     tstart = time.time()
  82
  83     tb = pfb_top_block()
  84     tb.run()
  85
  86     tend = time.time()
  87     print "Run time: %f" % (tend - tstart)
  88
  89     if 1:
  90         fig_in = pylab.figure(1, figsize=(16,9), facecolor="w")
  91         fig1 = pylab.figure(2, figsize=(16,9), facecolor="w")
  92         fig2 = pylab.figure(3, figsize=(16,9), facecolor="w")
  93         fig3 = pylab.figure(4, figsize=(16,9), facecolor="w")
  94
  95         Ns = 650
  96         Ne = 20000
  97
  98         fftlen = 8192
  99         winfunc = scipy.blackman
 100         fs = tb._fs
 101
 102         # Plot the input signal on its own figure
 103         d = tb.snk_i.data()[Ns:Ne]
 104         spin_f = fig_in.add_subplot(2, 1, 1)
 105
 106         X,freq = mlab.psd(d, NFFT=fftlen, noverlap=fftlen/4, Fs=fs,
 107                           window = lambda d: d*winfunc(fftlen),
 108                           scale_by_freq=True)
 109         X_in = 10.0*scipy.log10(abs(fftpack.fftshift(X)))
 110         f_in = scipy.arange(-fs/2.0, fs/2.0, fs/float(X_in.size))
 111         pin_f = spin_f.plot(f_in, X_in, "b")
 112         spin_f.set_xlim([min(f_in), max(f_in)+1])
 113         spin_f.set_ylim([-200.0, 50.0])
 114
 115         spin_f.set_title("Input Signal", weight="bold")
 116         spin_f.set_xlabel("Frequency (Hz)")
 117         spin_f.set_ylabel("Power (dBW)")
 118
 119
 120         Ts = 1.0/fs
 121         Tmax = len(d)*Ts
 122
 123         t_in = scipy.arange(0, Tmax, Ts)
 124         x_in = scipy.array(d)
 125         spin_t = fig_in.add_subplot(2, 1, 2)
 126         pin_t = spin_t.plot(t_in, x_in.real, "b")
 127         pin_t = spin_t.plot(t_in, x_in.imag, "r")
 128
 129         spin_t.set_xlabel("Time (s)")
 130         spin_t.set_ylabel("Amplitude")
 131
 132         Ncols = int(scipy.floor(scipy.sqrt(tb._M)))
 133         Nrows = int(scipy.floor(tb._M / Ncols))
 134         if(tb._M % Ncols != 0):
 135             Nrows += 1
 136
 137         # Plot each of the channels outputs. Frequencies on Figure 2 and
 138         # time signals on Figure 3
 139         fs_o = tb._fs / tb._M
 140         Ts_o = 1.0/fs_o
 141         Tmax_o = len(d)*Ts_o
 142         for i in xrange(len(tb.snks)):
 143             # remove issues with the transients at the beginning
 144             # also remove some corruption at the end of the stream
 145             #    this is a bug, probably due to the corner cases
 146             d = tb.snks[i].data()[Ns:Ne]
 147
 148             sp1_f = fig1.add_subplot(Nrows, Ncols, 1+i)
 149             X,freq = mlab.psd(d, NFFT=fftlen, noverlap=fftlen/4, Fs=fs_o,
 150                               window = lambda d: d*winfunc(fftlen),
 151                               scale_by_freq=True)
 152             X_o = 10.0*scipy.log10(abs(X))
 153             f_o = freq
 154             p2_f = sp1_f.plot(f_o, X_o, "b")
 155             sp1_f.set_xlim([min(f_o), max(f_o)+1])
 156             sp1_f.set_ylim([-200.0, 50.0])
 157
 158             sp1_f.set_title(("Channel %d" % i), weight="bold")
 159             sp1_f.set_xlabel("Frequency (Hz)")
 160             sp1_f.set_ylabel("Power (dBW)")
 161
 162             x_o = scipy.array(d)
 163             t_o = scipy.arange(0, Tmax_o, Ts_o)
 164             sp2_o = fig2.add_subplot(Nrows, Ncols, 1+i)
 165             p2_o = sp2_o.plot(t_o, x_o.real, "b")
 166             p2_o = sp2_o.plot(t_o, x_o.imag, "r")
 167             sp2_o.set_xlim([min(t_o), max(t_o)+1])
 168             sp2_o.set_ylim([-2, 2])
 169
 170             sp2_o.set_title(("Channel %d" % i), weight="bold")
 171             sp2_o.set_xlabel("Time (s)")
 172             sp2_o.set_ylabel("Amplitude")
 173
 174
 175             sp3 = fig3.add_subplot(1,1,1)
 176             p3 = sp3.plot(t_o, x_o.real)
 177             sp3.set_xlim([min(t_o), max(t_o)+1])
 178             sp3.set_ylim([-2, 2])
 179
 180         sp3.set_title("All Channels")
 181         sp3.set_xlabel("Time (s)")
 182         sp3.set_ylabel("Amplitude")
 183
 184         pylab.show()
 185
 186
 187 if __name__ == "__main__":
 188     try:
 189         main()
 190     except KeyboardInterrupt:
 191         pass
 192