Questions tagged «demodulation»

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从原始WAV提取二进制磁条卡数据
我面临着一个棘手的挑战：从iPhone磁条卡读取器中提取二进制数据。卡上的磁化强度如下所示： 资源 这是当您刷卡时iPhone收到的.WAV（不要将希望寄予太大希望，这是奖励会员卡;））。顺便说一下，这是以不同的速度刷了三下。这是我正在使用的滑动的原始SInt16转储。 似乎有人在这里做过， 但是我捕获的实际数据并不是特别容易处理。 读数以不确定的“ 0”开始（并结束）-请注意，只有在收集到2个ZEROS之后，该波才会重复，这表示NS后跟SN： （请注意，三行中的每一行都代表我要刷一张不同的卡；此图像中的底部卡已使用了15年，因此磁场在某些地方明显退化严重，在这张照片中看不到） 这将允许算法确定时钟滴答。 磁场在每个时钟滴答处反转。 同样对于二进制1，磁场恰好在刻度线的中间反转： 该序列始终以1101 + 0（奇偶校验位）开始标记开始。您可以在上图中的所有三个读数中进行选择。我在问题顶部链接的cosmodro文章中更清楚地表明了这一点。 这是一个磁性衰减的示例（在底下的卡片读取中进一步记录）： 我试图找出一种明智的方法来将该波形转换为其相应的二进制序列。 我已经找到了一份详细介绍的PDF，但是我无法弄清楚他们使用的算法。 该PDF包含一个有趣的图像： 如果我可以按照该图提取红线和蓝线，则可以使用其中之一来提取数据，但是我无法弄清楚构造背后的逻辑。 所以这是我的问题：如何提取二进制序列？ PS。请注意，滑动速度不会保持恒定。因此，一旦确定了时钟，就需要将时钟从一个滴答声一直调整到下一个滴答声。 PPS。自相关会捕捉成对的滴答声吗？（看到滴答声会交替显示NS SN ...） 编辑（12年6月）：在这方面我需要很多帮助，但是最后我完成了坚实的阅读器（http://www.magstripedecoder.com/）。感谢大家的帮助！我建议IRC的efnet频道上的#musicdsp给那些有足够的心力去迎接挑战，掌握数学的人-这真的很难！
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如何在软件中解调AFSK信号
我正在尝试通过音频通道（扬声器/麦克风）将二进制数据从一台设备传输到另一台设备。我在分组无线电中使用AFSK（音频频移键控），具有和两个频率f m a r k = 1200 Hz和f s p a c e = 2200 Hz。我在Ruby中玩了一些，而我的第一个实现只是模仿了一个经典的非相干解调器，到目前为止，它仍然可以正常工作。1200 波特1200 鲍德1200 \text{ Baud}F中号一个ř ķ= 1200 赫兹F米一种[Rķ=1200 赫兹f_{mark} = 1200 \text{ Hz}Fš p 一个Ç ë= 2200 赫兹Fsp一种CË=2200 赫兹f_{space} = 2200 \text{ Hz} 问题是，我正在尝试将其移植到移动平台上，在该平台上性能是一个问题，而我目前的解决方案太慢了。我发现了许多方法可以在软件中解调AFSK： 滑动DFT（FFT） 滑动Görtzel过滤器 锁相环 过零 怎么走？可供选择的选项太多。我相信还有更多选择。也许有比我上面提到的解决方案更好的解决方案？有人甚至为我提供了代码示例吗？我担心 性能（应在移动平台（例如iOS或Android设备）上运行） 稳定（应该能够处理一些噪音） 任何建议和提示，不胜感激！
14 dft  demodulation  fsk 
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使用DSP技术改善SNR
我正在构建没有载波频率的光学OOK（开关键环）系统。[但是我在符号之间有一个保护时间，因此连续的“ 1”消息将导致脉冲序列而不是DC，请参见图）。本质上，信号的存在指示一个，信号的缺失指示零。我有一个精确的时钟，可以将接收器与发送器同步。该系统以低SNR运行，我希望使用DSP技术来提高SNR。 我有几个问题： 我在硬件中进行选择性采样，换句话说，我不连续采样通道，而仅在看到信号的可能性最大时采样（即，这是一个光脉冲，我对ADC计时，以便ADC在末尾采样我知道整个模拟链都稳定了的脉冲）。见图片。 自然，此图不显示噪音，但在那儿。特别是低信号系统，主要噪声源是散粒噪声，约翰逊噪声和放大器内部噪声。（光学系统，因此除Sun外没有其他干扰源）。我对噪声的观察表明，它在所有频率上都是相似的。（至少我在范围中看到的） 现在，我在软件中使用简单的阈值比较来确定数据是一还是零。有没有更好的办法？我已经考虑过一些选择，但我希望收到专家的来信。 到目前为止，我已经考虑了以下选项： 进行连续ADC并尝试在上升时间进行集成：不确定是否有好处（我不知道还有其他好处）。 软件中的匹配过滤器：并不是很了解数学，但根据我阅读的内容，可能 在保护时间期间采样并从信号ADC值中减去此值（这可能会提供一些其他详细信息，但也不能确定，保护时间就是噪声测量值） 因为我的数据速率快，所以将硬件更改为同步解码器既昂贵又费时，并且可能无法很好地工作，并且由于我必须构建一个多MHz的载频系统，因此获得同步解调器将意味着昂贵的电路板。
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如何解调OFDM信号
我正在解码OFDM信号，该信号由6个经过BPSK调制的载波（或音调）和一个有助于调谐的导频音组成。这是我第一次使用OFDM，所以我需要知道我是否以正确的方式进行处理。 我想对它进行解码的方法是使用导频音进行校准（因为接收器可能会略微被打乱），然后使用六个带通滤波器将每个载波分离出来，然后以通常的方式对其进行解调。谁能看到任何问题吗？还是可以建议一种更好的方法
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FSK解调，位定时恢复
我目前正在实施声学FSK调制和解调。我不是信号处理专家，因此非常感谢您提供有关位定时恢复的帮助。目前我实现使用两个匹配滤波器用于每个音调的解调器（具有的相位差对于非相干检测）。基本上，每个滤波器的输出都是振幅不同的峰值。我有两个问题：90∘90∘90^{\circ} 如何执行位定时恢复？ 对于包同步前同步码（线性调频，巴克码，黄金码等），您有什么建议？ 我用Google搜索了Gardner算法，但不确定它是否适用以及如何适用。考虑一下，我目前正在使用声卡使用2个频率为800 bps的比特率。
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如何软解码DQPSK？
通过采用符号和前一个符号的星座位置的点积，我成功地对D-BPSK进行了软解码。如果结果> = 1，则符号相位保持不变，并且该位为零。如果结果<= -1，则相位已偏移，结果为1。在-1和1之间，结果是软0或软1。 我不知道如何使用D-QPSK进行相同的操作。我可以只使用阶段，但这会丢掉很多可以帮助软解码器的信息。 本文解释了如何做到这一点，并给出了公式（10）： b1=Re{sns∗n−1},b2=Im{sns∗n−1}b1=Re{snsn−1∗},b2=Im{snsn−1∗}b_1 = \mathrm{Re}\{s_n s^*_{n-1}\}, b_2 = \mathrm{Im}\{s_n s^*_{n-1}\} 但是我不明白这种表示法- *浮动在上面意味着什么？我尝试仅将复数相乘并取实部和虚部，但这没有用。 由于星座可以旋转，因此如何将两个轴分开？
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如何实现基于梯度的霍夫变换
我正在尝试使用霍夫变换进行边缘检测，并希望使用渐变图像作为基础。 我迄今所做，给出的图像I尺寸的[M,N]和它的部分衍生物gx，gy是计算中的每个像素作为梯度角thetas = atan(gy(x,y) ./ gx。同样，我将梯度幅度计算为magnitudes = sqrt(gx.^2+gy.^2)。 要构建霍夫变换，我使用以下MATLAB代码： max_rho = ceil(sqrt(M^2 + N^2)); hough = zeros(2*max_rho, 101); for x=1:M for y=1:N theta = thetas(x,y); rho = x*cos(theta) + y*sin(theta); rho_idx = round(rho)+max_rho; theta_idx = floor((theta + pi/2) / pi * 100) + 1; hough(rho_idx, theta_idx) = hough(rho_idx, theta_idx) + …
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