GNU Radio基础操作与简易MATLAB分析

GNU Radio流图基本操作

1. 搭建频谱分析仪

搭建一个频谱分析仪的GNU Radio流图程序。在搭建过程中，本人使用了B200mini设备（支持的频段为70MHz-6GHz），因此流图程序中使用了UHD:USRP Source模块来接收无线信号。
使用流图中File Sink模块用于在指定位置保存产生的信号文件。
调节流图中QT GUI Sink模块中的参数并存储信号；其中QT GUI Sink模块中的部分参数含义如下：（1）Center Frequency (Hz): 可以通过界面中的“Frequency”滑动按钮来调节接收频率值。
（2）Bandwidth (Hz): samp_rate，采样率，可以通过界面中的“Sample Rate”滑动按钮来调节采样值。

GNU Radio流图

95MHz广播信号

WIFI信号

2. MATLAB分析

利用GNU Radio存储的信号文件，利用MATLAB对其进行分析。

clear;clc;close all;
sample_rate = 500e3;
data_length = 10e6;
FileName = 'wifi';
% read I channel data
Fid = fopen(FileName,'r');%%
%  2个字节
%  II        QQ       II       QQ
%  int16     int16    int16    int16
fseek(Fid,0,'bof');%从文件的开头读取，每次读int16（两个字节）
sig_I = fread(Fid,data_length,'int16',2);
% read Q channel data
fseek(Fid,2,'bof');%跳过前两个字节，从文件的第三个字节开始读，以后每次读int16(2个字节)
sig_Q = fread(Fid,data_length,'int16',2);
fclose(Fid);
sig = sig_I+1i*sig_Q; %解析信号
% I路和Q路是正交的，时域上会有相对的时移，画的点数多了，感觉是一样的，细看的话还是不一样的。
% fft
sig_fft = fftshift(fft(sig))/data_length;
% FM解调
audio = diff(unwrap(angle(sig)));
target_sample_rate = 44100;
decimationFactor = floor(sample_rate/target_sample_rate);
waveAudio = decimate(0.5*double(audio),decimationFactor);
% wavewrite(waveAudio, target_sample_rate, targetBits,
% 'songs.wav');%旧版的matlab用waveread函数
%% 绘图
figure(1)
subplot(211)
plot(sig_I) %I路
subplot(212)
plot(sig_Q) %Q路
figure(3)
plot(abs(sig)) %取复信号的模值就是信号的包络，sig相当于hilbert变换得到的解析信号
figure(4)
plot(unwrap(angle(sig))) %信号的相位信息
figure(2)
plot(abs(sig_fft))

结果如图所示：

频域

时域

相位

（95MHz广播信号）

频域

时域

相位

（WIFI信号）

3. 对比分析

（95MHz广播信号）

（WIFI信号）
MATLAB分析信号得到的频谱图是静态的，GNU Radio接收并分析信号到的频谱图是动态的（GNU Radio边接收边分析，MATLAB分析存储的文件），和操作相符。
WIFI信号的频谱在整个频段均有信号，这在GNU Radio的频谱图上表现较为明显。

4.总结

GNU—Radio的主要优势是开放性和低成本。开放性让我们可以将取得的知识、成果进行充分的交流共享，有益于创新；低成本可以让GNU—Radio得到广泛应用，吸引更多用户。利用USRP+GNU—Radio可以快速设计出一些终端的原型，可以和别人交流研究经验。

GNU Radio基础操作与简易MATLAB分析相关推荐

Python语音基础操作--3.5线性预测分析
<语音信号处理试验教程>(梁瑞宇等)的代码主要是Matlab实现的,现在Python比较热门,所以把这个项目大部分内容写成了Python实现,大部分是手动写的.使用CSDN博客查看帮助文件 ...
Abaqus 2016基础操作到高级接触分析视频教程
Abaqus 2016基础操作到高级接触分析视频教程链接:https://pan.baidu.com/s/1Bb1B9m2d0jNW_gs7xzXWXA 提取码:81yn
python自相关函数提取基音周期_Python语音基础操作--4.2基音周期检测
<语音信号处理试验教程>(梁瑞宇等)的代码主要是Matlab实现的,现在Python比较热门,所以把这个项目大部分内容写成了Python实现,大部分是手动写的.使用CSDN博客查看帮助文件 ...
Python语音基础操作--4.3共振峰估计
<语音信号处理试验教程>(梁瑞宇等)的代码主要是Matlab实现的,现在Python比较热门,所以把这个项目大部分内容写成了Python实现,大部分是手动写的.使用CSDN博客查看帮助文件 ...
Python语音基础操作--6.3ADPCM编码
<语音信号处理试验教程>(梁瑞宇等)的代码主要是Matlab实现的,现在Python比较热门,所以把这个项目大部分内容写成了Python实现,大部分是手动写的.使用CSDN博客查看帮助文件 ...
Python语音基础操作--2.3声强与响度
<语音信号处理试验教程>(梁瑞宇等)的代码主要是Matlab实现的,现在Python比较热门,所以把这个项目大部分内容写成了Python实现,大部分是手动写的.使用CSDN博客查看帮助文件 ...
Python语音基础操作--10.2隐马尔科夫模型的孤立字识别
<语音信号处理试验教程>(梁瑞宇等)的代码主要是Matlab实现的,现在Python比较热门,所以把这个项目大部分内容写成了Python实现,大部分是手动写的.使用CSDN博客查看帮助文件 ...
Python语音基础操作--5.1自适应滤波
<语音信号处理试验教程>(梁瑞宇等)的代码主要是Matlab实现的,现在Python比较热门,所以把这个项目大部分内容写成了Python实现,大部分是手动写的.使用CSDN博客查看帮助文件 ...
Python语音基础操作--10.1基于动态时间规整(DTW)的孤立字语音识别试验
<语音信号处理试验教程>(梁瑞宇等)的代码主要是Matlab实现的,现在Python比较热门,所以把这个项目大部分内容写成了Python实现,大部分是手动写的.使用CSDN博客查看帮助文件 ...