GNU Radio 和野生动物追踪
GNU Radio and wildlife tracking
我与野生动物无线电发射器打交道，我想构建一些东西来监听这些信号并跟踪它所听到的内容。该信号是一种音调，通常每分钟传输 60 次，如果运动传感器指示动物已经死亡，则传输 120 次。
我的计划是使用 GNU Radio 来收听并将信号转换为某种类型的矩阵，保存到文件中，然后在第二个程序中进行分析。有没有办法在几兆赫兹内以 500 赫兹的间隔获取信号强度矢量，并将它们放在一起形成矩阵？
辅助程序将解释此输出并找到野生动物发射器并记录它们的脉搏率。这个想法是每 10 秒左右从 GNU Radio 获取一个新文件，并在收到第二个程序时处理它。
我一直在尝试使用 GNU Radio 中的文件接收器块，并意识到它是二进制的。也不确定它到底包含什么。
任何关于我应该如何做到这一点的建议方法都将不胜感激！
My plan is to use GNU Radio to listen and convert the signal
好吧，您需要硬件才能做到这一点；您想要什么样的 SDR 设备？
在下文中，我假设您确实在使用经典的 SDR 方法来获取可为您提供原始 I & Q 样本的设备。
If there were a way to get vectors of signal strength at 500 Hz intervals across a few megahertz, and put them together into a matrix.
放慢矩阵，让我们专注于从等距频率获取能量：
这几乎是一个功率谱密度 (PSD) 估计器。最简单、可能最快和经典的方法就是简单地获取输入信号的 FFT 的幅度平方。
GNU Radio Companion 有 log-power FFT 块，对于输入时间样本流，它会给你 FFT size 向量（显然应该是= 采样率 / 500 Hz)，速率为 Frame rate；例如：
将这些向量保存到文件中就足够了，因为：
I have been trying to use the file sink block in GNU, and realized that it is in binary. Also not sure what exactly what it contains.
这是数字，原始的，连续的，就像它们在内存中一样。对此总是有一些误解，所以有一个FAQ entry；引用：
All files are in pure binary format. Just bits. That’s it. A floating point data stream is saved as 32 bits in the file, one after the other. A complex signal has 32 bits for the real part and 32 bits for the imaginary part. Reading back a complex number means reading in 32 bits, saving that to the real part of a complex data structure, and then reading in the next 32 bits as the imaginary part of the data structure. And just keep reading the data.
因此，一种方法是使用 Python/numpy，使用 numpy.fromfile(file, dtype=numpy.float32)，然后 numpy.reshape((rows,cols)) 将生成的一维浮点数组放入你想要的矩阵形状。
关于您的文件命名愿望：这是一个非常复杂的算法问题（以及为什么我认为这个问题在这里非常切题）。您可能不会绕过自己编写一些代码；这真的不难做到。 Python 块总是采用 n 向量并将它们写入名称与当前时间匹配的文件，这完全适合您的应用程序。
编写块是您在 GNU Radio 中可以做的最有趣的事情之一；我认为非常值得将您指向 GNU Radio Guided Tutorials。它们读起来很有趣，您可以在没有硬件的情况下学习示例！建议按顺序进行。
几点评论：
- FFT 是一个很好、易于使用、快速、高效的估计器。
但是，根据您的跟踪器的特性，使用滤波器组可能会优于 accuracy/error可能性。一旦您对 GNU Radio 和 DSP 感到满意，就可以看看 GNU Radio 附带的多相滤波器组。它们允许您将一个 "good" 低通滤波器用于 select 单个通道，并以均匀的间隔复制它们。
- 我非常习惯 不 在 GNU Radio 之外进行分析。
我发现编写另一个 python 块更容易只需获取来自估算器的样本（在您的情况下，例如对数幂 FFT）并用它们做有用的事情，然后连接输出，例如到 Qt GUI 频率接收器，而不是说获取测量样本并将它们推送到 Matlab 或 R 中。
大多数时候，我生成一个 Python 文件来运行我的测量流程图，它将其结果保存在矢量接收器中。从那个 Python 文件，流程图完成后 运行，我立即使用 numpy 进行自己的离线分析。
具有即时可重复的优点！
最后的评论：你说你已经有一个 SDR 设备（一个 RTL 加密狗）。太棒了！
将其连接到您的 PC；通过使用 osmocom -s 1e6 -W 来使用 librtl/gr-osmosdr 以获得 1 MHz 的带宽 "displayed"；调谐到发射机的频率并观察频谱。你会学到很多东西！
如果您还没有所有的软件：只需下载并启动 GNU Radio live SDR environment。即插即用！
在 GNU Radio Companion 中，只需将 UHD: USRP Source 替换为 osmocom 源（可以与 RTL 加密狗通信）。
我会对发射器做一些研究。查找网页，（特别是）从发射器中查找 FCC ID，然后在 FCC 网站上查找。那么我们可以提供更多帮助。
我们在哪里可以找到追踪器？把信号录下来在家里使用会很方便。
我与野生动物无线电发射器打交道，我想构建一些东西来监听这些信号并跟踪它所听到的内容。该信号是一种音调，通常每分钟传输 60 次，如果运动传感器指示动物已经死亡，则传输 120 次。
我的计划是使用 GNU Radio 来收听并将信号转换为某种类型的矩阵，保存到文件中，然后在第二个程序中进行分析。有没有办法在几兆赫兹内以 500 赫兹的间隔获取信号强度矢量，并将它们放在一起形成矩阵？
辅助程序将解释此输出并找到野生动物发射器并记录它们的脉搏率。这个想法是每 10 秒左右从 GNU Radio 获取一个新文件，并在收到第二个程序时处理它。
我一直在尝试使用 GNU Radio 中的文件接收器块，并意识到它是二进制的。也不确定它到底包含什么。
任何关于我应该如何做到这一点的建议方法都将不胜感激！
My plan is to use GNU Radio to listen and convert the signal
好吧，您需要硬件才能做到这一点；您想要什么样的 SDR 设备？
在下文中，我假设您确实在使用经典的 SDR 方法来获取可为您提供原始 I & Q 样本的设备。
If there were a way to get vectors of signal strength at 500 Hz intervals across a few megahertz, and put them together into a matrix.
放慢矩阵，让我们专注于从等距频率获取能量：
这几乎是一个功率谱密度 (PSD) 估计器。最简单、可能最快和经典的方法就是简单地获取输入信号的 FFT 的幅度平方。
GNU Radio Companion 有 log-power FFT 块，对于输入时间样本流，它会给你 FFT size 向量（显然应该是= 采样率 / 500 Hz)，速率为 Frame rate；例如：
将这些向量保存到文件中就足够了，因为：
I have been trying to use the file sink block in GNU, and realized that it is in binary. Also not sure what exactly what it contains.
这是数字，原始的，连续的，就像它们在内存中一样。对此总是有一些误解，所以有一个FAQ entry；引用：
All files are in pure binary format. Just bits. That’s it. A floating point data stream is saved as 32 bits in the file, one after the other. A complex signal has 32 bits for the real part and 32 bits for the imaginary part. Reading back a complex number means reading in 32 bits, saving that to the real part of a complex data structure, and then reading in the next 32 bits as the imaginary part of the data structure. And just keep reading the data.
因此，一种方法是使用 Python/numpy，使用 numpy.fromfile(file, dtype=numpy.float32)，然后 numpy.reshape((rows,cols)) 将生成的一维浮点数组放入你想要的矩阵形状。
关于您的文件命名愿望：这是一个非常复杂的算法问题（以及为什么我认为这个问题在这里非常切题）。您可能不会绕过自己编写一些代码；这真的不难做到。 Python 块总是采用 n 向量并将它们写入名称与当前时间匹配的文件，这完全适合您的应用程序。
编写块是您在 GNU Radio 中可以做的最有趣的事情之一；我认为非常值得将您指向 GNU Radio Guided Tutorials。它们读起来很有趣，您可以在没有硬件的情况下学习示例！建议按顺序进行。
几点评论：
- FFT 是一个很好、易于使用、快速、高效的估计器。
但是，根据您的跟踪器的特性，使用滤波器组可能会优于 accuracy/error可能性。一旦您对 GNU Radio 和 DSP 感到满意，就可以看看 GNU Radio 附带的多相滤波器组。它们允许您将一个 "good" 低通滤波器用于 select 单个通道，并以均匀的间隔复制它们。 - 我非常习惯 不 在 GNU Radio 之外进行分析。
我发现编写另一个 python 块更容易只需获取来自估算器的样本（在您的情况下，例如对数幂 FFT）并用它们做有用的事情，然后连接输出，例如到 Qt GUI 频率接收器，而不是说获取测量样本并将它们推送到 Matlab 或 R 中。
大多数时候，我生成一个 Python 文件来运行我的测量流程图，它将其结果保存在矢量接收器中。从那个 Python 文件，流程图完成后 运行，我立即使用 numpy 进行自己的离线分析。
具有即时可重复的优点！
最后的评论：你说你已经有一个 SDR 设备（一个 RTL 加密狗）。太棒了！
将其连接到您的 PC；通过使用 osmocom -s 1e6 -W 来使用 librtl/gr-osmosdr 以获得 1 MHz 的带宽 "displayed"；调谐到发射机的频率并观察频谱。你会学到很多东西！
如果您还没有所有的软件：只需下载并启动 GNU Radio live SDR environment。即插即用！
在 GNU Radio Companion 中，只需将 UHD: USRP Source 替换为 osmocom 源（可以与 RTL 加密狗通信）。
我会对发射器做一些研究。查找网页，（特别是）从发射器中查找 FCC ID，然后在 FCC 网站上查找。那么我们可以提供更多帮助。
我们在哪里可以找到追踪器？把信号录下来在家里使用会很方便。