07. Анализ записанного сигнала в MATLAB¶

Цель раздела¶

Научиться загружать записанный IQ-файл в MATLAB, строить временное и спектральное представления сигнала и оценивать основные параметры тестового тона.

1. Зачем нужен анализ в MATLAB¶

После наблюдения сигнала в HDSDR важно перейти к офлайн-анализу. Это позволяет:

многократно работать с одной и той же записью;
повторять вычисления;
сравнивать методы анализа;
оценивать частоту и уровень;
готовиться к последующему моделированию в Simulink.

MATLAB особенно удобен для первого анализа, потому что позволяет быстро:

прочитать данные;
построить графики;
вычислить FFT;
автоматизировать простые измерения.

2. Что нужно знать о записанном файле¶

До начала анализа нужно зафиксировать:

имя файла;
формат отсчётов;
частоту дискретизации;
частоту настройки приёмника;
тип данных;
порядок отсчётов I и Q.

Распространённый формат:

чередующиеся I/Q (interleaved);
int8, int16 или float;
последовательность вида
I0, Q0, I1, Q1, I2, Q2, ...

Тип отсчётов зависит от программы, записавшей файл, и чтение с неверным типом даёт бессмысленный спектр:

Источник	Формат	Как читать
утилита командной строки `rtl_sdr` (`.bin`, `.cu8`)	беззнаковые 8 бит, смещение 127,5	`fread(fid, 'uint8') - 127.5`
baseband-запись HDSDR / SDR# / SDR++ (`.wav`)	знаковые 16 бит внутри WAV-файла	`audioread(filename, 'native')`: I это столбец 1, Q это столбец 2
записи курса и AD9363 (`.ci16`)	знаковые 16 бит, чередующиеся	`fread(fid, 'int16')`

WAV-файл начинается с заголовка; fread с начала файла прочитает заголовок как отсчёты.

3. Основные задачи анализа¶

В рамках первого блока нужно:

Загрузить IQ-файл.
Преобразовать его в комплексный сигнал.
Построить фрагмент временной формы.
Построить спектр.
Найти частоту основного пика.
Оценить уровень тона.
Сохранить результаты для отчёта.

4. Общая последовательность работы¶

Шаг 1. Загрузить данные¶

Прочитать сырой файл в массив.

Шаг 2. Сформировать комплексный сигнал¶

Объединить I и Q в комплексный вектор:

I: действительная часть;
Q: мнимая часть.

Шаг 3. При необходимости нормировать¶

Привести значения к удобному диапазону.

Шаг 4. Анализ во временной области¶

Построить действительную часть, мнимую часть или модуль сигнала.

Шаг 5. Спектральный анализ¶

Вычислить FFT и получить спектральную картину.

Шаг 6. Оценка пика¶

Найти индекс максимума и пересчитать его в частоту.

5. Пример структуры скрипта MATLAB¶

filename = 'tone_capture_iq.bin';
fs = 2.4e6;

fid = fopen(filename, 'rb');
raw = fread(fid, 'int16');
fclose(fid);

i_data = raw(1:2:end);
q_data = raw(2:2:end);

x = double(i_data) + 1j * double(q_data);
% для rtl_sdr .bin/.cu8: raw = fread(fid, 'uint8') - 127.5;
% для .wav из HDSDR:    y = audioread(filename, 'native'); x = double(y(:,1)) + 1j*double(y(:,2));

Nview = min(length(x), 2000);
t = (0:Nview-1)/fs;

figure;
plot(t, real(x(1:Nview)));
xlabel('Time, s');
ylabel('Amplitude');
title('Real part of IQ signal');
grid on;

Nfft = 4096;
X = fftshift(fft(x(1:Nfft), Nfft));
f = (-Nfft/2:Nfft/2-1)*(fs/Nfft);

figure;
plot(f, 20*log10(abs(X)+1e-12));
xlabel('Frequency, Hz');
ylabel('Magnitude, dB');
title('Spectrum of recorded tone');
grid on;

[~, idx] = max(abs(X));
f_peak = f(idx);

disp(['Peak frequency = ', num2str(f_peak), ' Hz']);

f_peak это смещение от частоты настройки приёмника, а не радиочастота: тон находится на f_tune + f_peak. Тот же скрипт лежит в blocks/block_01_intro_sdr/matlab/iq_analysis_example.m, а его Python-аналог в python/iq_analysis_example.py.

6. Что должно быть видно на графиках¶

Во временной области¶

Студент должен увидеть:

регулярные колебания;
устойчивую форму сигнала;
отсутствие явных выбросов и сильных искажений.

В спектре¶

Студент должен увидеть:

выраженный узкий пик;
положение пика, соответствующее тону;
уровень шума;
возможно, слабые паразитные составляющие.

7. Какие параметры полезно оценить¶

При первом анализе полезно определить:

частоту максимального спектрального пика;
относительный уровень пика;
ширину пика;
уровень шума;
возможные зеркальные составляющие;
возможную постоянную составляющую около нулевой частоты.

8. На что обратить внимание¶

1. Формат данных¶

Если тип или порядок I/Q неверен, спектр будет неправильным.

2. Шкала частот¶

Частоту дискретизации и центральную частоту нужно интерпретировать правильно.

3. Окно анализа¶

Слишком короткий фрагмент ухудшает разрешение по частоте.

4. Перегрузка¶

Если приёмник был перегружен, это может проявиться как:

лишние пики;
широкий «грязный» спектр;
искажения во временной области.

9. Что включить в отчёт¶

Рекомендуется добавить:

краткое описание использованного файла;
параметры записи;
график во временной области;
график спектра;
оценённую частоту пика;
краткий комментарий о качестве сигнала.

10. Выводы¶

После этого этапа студент должен:

уметь загружать IQ-файл в MATLAB;
строить временную форму и спектр;
определять частоту основного тона;
понимать, как офлайн-анализ подтверждает наблюдение в HDSDR.