Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

--- ss15:tonverarbeitung [2015/10/05 20:43]
m.schramm [4. Queue]
+++ ss15:tonverarbeitung [2016/05/10 14:46] (aktuell)
@@ Zeile 14: / Zeile 14: @@
 	tdauer = 0.05 # Taktlänge in Sekunden
 	tl = tdauer*RATE # Taktlänge in Samples
-	f_0 = 12900*tdauer # Frequenz zur codierung der 0 umgerechnet für das Frequenz-Spektrum in f
+	f_0 = 13000*tdauer # Frequenz zur codierung der 0 umgerechnet für das Frequenz-Spektrum in f
 	f_1 = 12800*tdauer # Frequenz zur codierung der 1 umgerechnet für das Frequenz-Spektrum in f
@@ Zeile 44: / Zeile 44: @@
 	return l
 </code>
+{{:ss15:taktverschiebung.png?direct&500 |Signale mit Takteinteilung und Taktverschiebung}}
 ==== 3.2 Decodierung für Taktrückgewinnung 1.2 ====
 Diese Decodierungs-Funktion gleicht überwiegend der vorigen. Allerdings wird hier keine Taktverschiebung übergeben, sondern eine Liste ''idx'' mit konkreten Indizes zur Einteilung in Abschnitte. Nun werden die Indizes vom ersten bis zum vorletzen durchgegangen und die [[https://de.wikipedia.org/wiki/Diskrete_Fourier-Transformation|Diskrete Fourier-Transformation]] auf den Abschnitt vom jeweils aktuellen bis zum nächsten Index angewendet. Weiter geht es äquivalent zur anderen decode-Funktion.
@@ Zeile 49: / Zeile 50: @@
 def decode(y, idx):
 	'''erzeugt aus der Aufnahme y eine Liste der übertragenen Bits'''
-	f_0 = 12900*tdauer # Frequenz zur codierung der 0
+	f_0 = 13000*tdauer # Frequenz zur codierung der 0
 	f_1 = 12800*tdauer # Frequenz zur codierung der 1
 	f = []
@@ Zeile 87: / Zeile 88: @@
 			l.append(1)
 </code>
+{{:ss15:decode.png?direct&500 |Signalintensitäten abschnittsweise und Schranken}}
 ===== 4. Queue =====
-Die Umsetzung der Queue basiert auf ''microlistener_queue.py'' von Stefan. Wir haben noch die Funktionen ''get_frames'' und ''set_frames'' ergänzt.
+Die Umsetzung der Queue basiert auf ''microlistener_queue.py'' von Stefan. Wir haben noch die Funktionen ''get_frames'' und ''set_frames'' ergänzt. Über diese Klasse können wir Objekte erzeugen, die einen Stream von der Soundkarte erhalten und diesen kontinuierlich in die ''queue'' schreiben. Über ''get_frames'' kann man sich daraus immer ''n'' Frames zur Weiterverarbeitung holen, die dann zuerst zur Taktrückgewinnung kommen. Mit der Funktion ''set_frames'' werden Frames zurück in die ''queue'' geschrieben, die bei der Weiterverarbeitung übrig geblieben sind und beim nächsten Aufruf von ''get_frames'' verarbeitet werden. Leider haben wir das gesamte Programm bisher noch nicht mit Verwendung der Queue zum fehlerfreien Laufen gebracht.
+<code python>
+#!/usr/bin/python
+# coding=utf8
+from __future__ import division
+import pyaudio
+import time
+import numpy as np
+# GLOBALE VARIABLEN
+CHANNELS=1
+RATE=44100
+CHUNK=2**11
+### Diese Klasse wird im Modul microlistener definiert.
+### Sie kann in allen Projekten verwendet werden, die eine
+### kontinuierliche Audio-Eingabe brauchen.
+class MicroListener(object):
+	def __init__(self,rate,channels,chunk,playback=False):
+		'''kreiert einen Stream, der mit der Samplerate 'rate'
+		und 'channels' Kanälen über das Microphon Audio aufnimmt.
+		Nach jeweils 'chunk' Frames wird die callback-Funktion
+		aufgerufen.
+		Die Callback-Funktion hängt die neuesten Daten an das
+		numpy-Array queue an (es ist ein Nx1-Array für 1-Kanal-Aufnahmen
+		und ein Nx2-Array für 2-Kanal-Aufnahmen.)
+		Falls playback==True, werden die Daten an den Lautsprecher
+		durchgereicht.
+		'''
+		self.p = pyaudio.PyAudio()
+		self.stream = self.p.open(format=pyaudio.paInt16 ,
+                channels=channels,
+                rate=rate,
+                input=True,
+                output=playback,
+                stream_callback=self.micro_callback,
+                frames_per_buffer=chunk)
+		self.queue=np.zeros((0,CHANNELS))
+		self.stream.start_stream()
+		time.sleep(0.5)
+	def micro_callback(self, in_data, frame_count, time_info,status):
+		'''callback Funktion: wird vom PyAudio-Objekt aufgerufen,
+		wenn CHUNK Frames von der Soundkarte (Mikrophon) gelesen wurden'''
+		y=np.array(np.fromstring(in_data,dtype=np.short),dtype=np.float)
+		if CHANNELS==2:
+			y=y.reshape((y.shape[0]//2,2))
+		else:
+			y=y.reshape((y.shape[0],1))
+		#### Eine Art Lautstärkeanzeige, nur zu Testzwecken, sonst
+		#### auskommentieren:
+		# print int(np.linalg.norm(y[:,0])/2000.)*'*'
+		self.queue=np.concatenate((self.queue,y),axis=0)
+		return (in_data, status)
+	def __del__(self):
+		self.stream.stop_stream()
+		self.stream.close()
+		self.p.terminate()
+	def get_frames(self, n):
+		while self.queue.shape[0] < n:
+			time.sleep(0.001)
+		y = self.queue[:n+1,:]
+		self.queue = self.queue[n+1:,:]
+		return y
+	def set_frames(self, r):
+		self.queue = np.concatenate(r, self.queue)
+</code>

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