[JAVA] [Kostenlose Studie für Erwachsene] Akustische Kommunikation mit Android
Einführung
Ich wollte Indoor-Positionierung mit Schallwellen durchführen, aber ich dachte, es wäre mühsam, einen Ultraschalllautsprecher zu kaufen, aber ich habe versucht, dies zu tun, aber anscheinend stellte ich fest, dass Android-Lautsprecher und -Mikrofone sogar die hohen Frequenzen abdecken können. Also habe ich es versucht.
Leider war die Zeit vorbei, da die Sommerferien nicht ausreichten und ASK (OOK) mit Ultraschallwellen durchgeführt wurde.
Was wurde verwendet
- ** MPAndroidChart **: Ein schönes Diagramm kann ohne Probleme gezeichnet werden. Überraschenderweise stellte sich heraus, dass selbst die Quasi-Echtzeit-Verarbeitung nicht funktionierte. Es ist wunderbar.
- ** AudioRecord **: Ein Typ, der den vom Mikrofon aufgenommenen Ton jederzeit verarbeiten kann. Es scheint, dass die meisten Modelle die Abtastrate von 44,1 kHz unterstützen.
- ** AudioTrack **: Wellenformdaten können vom Lautsprecher als Audio generiert werden. Die Übertragung war bei etwa 20 kHz voll. Unhörbare Reichweite (ich kann ein wenig hören, wenn ich ein gutes Ohr habe)
- ** FFT4g **: Das FFT-Paket der Kyoto University Oura (Java-portierte Version), die Benutzeroberfläche ist etwas eigenartig, aber wahnsinnig schnell. Es kann von der NASA verwendet werden oder nicht.
Bildschirmaufnahme
Von oben Zeitwellenform, Hüllkurve, Frequenzwellenform. Obwohl der Name SoundLocater ist, ist es niedlich, dass er überhaupt nicht positionieren kann.
Wo du "Ja" sagst
Wo ich "Wow" sage
ASK moduliert mit 18kHz Ultraschall
――Es ist wirklich schön, weil Sie es mit Ihrem eigenen Lautsprecher löschen und mit Ihrem eigenen Mikrofon aufnehmen ――Ich konnte den Ton von anderen Geräten in einem Raum von ca. 10 m aufnehmen. ――Der Sound von anderen Geräten sieht nicht so schön aus
Versuch es
――Ich wollte keine Trägerwiedergabe oder synchrone Erkennung durchführen, also habe ich ASK gewählt. ――Aber es ist doch nicht von der Distanzdämpfung zu unterscheiden, also ist es immerhin ein Spiellevel ――FSK verwendet einige Bänder, und PSK kann auf Android identifiziert werden, daher ist es ziemlich schwierig.
- Neuestes Android ist unglaublich ――Das alte Terminal konnte den Prozess nicht aushalten und starb in wenigen Sekunden (weil ich versucht habe, in Echtzeit zu zeichnen). --nova lite Ich sterbe überhaupt nicht. Die Verzögerung beim Zeichnen ist mir eigentlich egal
von jetzt an
- Ich möchte den Anfang genau erkennen ―― Gibt es eine andere gute Modulation als ASK? ――Ich möchte ein einfaches CSMA / CA-ähnliches Protokoll einfügen und mich gut meiden.
Implementierung
Mit einigen Auszügen. Ich habe nicht genug Energie, um das Ganze zu platzieren \ _ (: 3 "∠) \ _
Empfänger
Die folgenden zwei sind wichtig.
--Verwenden Sie die AudioRecord-Klasse
- Vierere Transformation (FFT)
Die inverse Fourier-Transformation hat nicht funktioniert und ich war wirklich begeistert, aber am Ende scheint es, dass "fft.rdft (-1, FFT-Daten)" gut war.
Außerdem wurden die folgenden zwei Elemente hinzugefügt, die nicht in der Referenzquelle enthalten waren.
- Setzen Sie das unnötige Band im Frequenzbereich auf 0, um nur das gewünschte Band durchzulassen
- Ich habe es in einen Umschlag mit der Absicht der asynchronen Erkennung konvertiert (es wurde nicht erkannt)
//Erstellen einer Audioaufnahme
audioRec = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.MIC, SAMPLING_RATE, CHANNEL_CONFIG, AUDIO_FORMAT, 2*bufSize);
audioRec.startRecording();
isRecording = true;
//Fourier-Analyse-Thread
fft = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
byte buf[] = new byte[bufSize * 2];
while (isRecording) {
audioRec.read(buf, 0, buf.length);
//Endian-Konvertierung
ByteBuffer bf = ByteBuffer.wrap(buf);
bf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
short[] s = new short[bufSize];
for (int i = bf.position(); i < bf.capacity() / 2; i++) {
s[i] = bf.getShort();
}
//Erstellen einer FFT-Klasse und Übergeben von Werten
FFT4g fft = new FFT4g(FFT_SIZE);
double[] FFTdata = new double[FFT_SIZE];
for (int i = 0; i < bufSize; i++) {
FFTdata[i] = (double) s[i];
}
fft.rdft(1, FFTdata);
//Dezibelberechnung
short[] dbfs = new short[FFT_SIZE / 2];
for (int i = 0; i < FFT_SIZE; i += 2) {
dbfs[i / 2] = (short) (
20 * Math.log10(
Math.sqrt( Math.pow(FFTdata[i], 2) + Math.pow(FFTdata[i + 1], 2) )
/dB_baseline
)
);
//★★ Setzen Sie das unnötige Band im Frequenzbereich auf 0, um ein bestimmtes Band zu passieren
if ( width/2 < Math.abs(rxFreq-resol*i/2) ) {
FFTdata[i] = 0;
FFTdata[i+1] = 0;
}
}
//FFT umkehren
fft.rdft(-1, FFTdata);
//★★ Gleitender Durchschnitt mit absolutem Wert für die Hüllkurvenerkennung
short[] s2 = new short[bufSize];
for (int i=16; i<bufSize; i++) {
for (int j=0; j<16; j++) {
s2[i-16] += (Math.abs(FFTdata[i-j]) * 2.0 / FFT_SIZE) /16;
}
}
updateChart(mChartTime, s);
updateChart(mChartTime2, s2);
updateChart(mChartFreq, dbfs);
}
//Höre auf, aufzunehmen
audioRec.stop();
audioRec.release();
}
});
//Fadenstart
fft.start();
Referenz
Es ist ungefähr wie folgt.
Das ist FFT.
Sender
Im Vergleich zum empfangenden Teil war der sendende Teil erheblich schwieriger.
Die wichtigen Dinge sind wie folgt.
--Verwenden Sie die AudioTrack-Klasse
- Da bei Modulation mit nur einem Rechteckimpuls Rauschen entsteht, liegt es im Zeitbereich.
Einfallsreichtum usw.
- Zur Kopferkennung werden am Anfang wiederholt 16 Bits von 01 als Präambel hinzugefügt.
- Träger ist 1100 Rechteckimpuls
- ASK (Amplitude-Shift Keying) mit 1 Impuls von 40 ms ――Wenn ich zuerst nur einen Rechteckimpuls verwendet habe, ist der Ton aus dem gewünschten Band ausgetreten, und ich konnte sogar bei 18 kHz (nicht hörbarer Bereich) Rauschen hören. ――Wenn ich die Kanten mit dem erhöhten Kosinusfilter glätten musste, wurde es zu einer Ebene, die mich nicht so sehr störte.
//Frequenzeinstellung
int durationPerSymbol = 40;
int samplesPerT = 4;
int samplesPerSymbol = (int)( (double)( freq * durationPerSymbol) / 1000.0 );
samplesPerSymbol = samplesPerT * (int) Math.ceil(samplesPerSymbol / samplesPerT);
int samplingRate = samplesPerT * freq;
//Datengenerierung
Random rnd = new Random();
byte[] preamble = new byte[]{1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0};
byte[] data = new byte[64-preamble.length];
for (int i=0; i<data.length; i++) {
data[i] = (byte)rnd.nextInt(2);
}
int length = preamble.length + data.length;
//Trägergenerierung
byte[] samples = new byte[samplesPerSymbol*length];
for (int i=0; i<samplesPerSymbol/samplesPerT*length; i++) {
samples[samplesPerT * i + 0] = (byte) 0x70;
samples[samplesPerT * i + 1] = (byte) 0x70;
samples[samplesPerT * i + 2] = (byte) 0x00;
samples[samplesPerT * i + 3] = (byte) 0x00;
}
//AM-Modulation (Präambel)
int rolloffSamples = samplesPerSymbol/8;
for (int i=0; i<preamble.length; i++) {
for (int j=0; j<samplesPerSymbol; j++) {
double factor = 1.0;
//Erhöhter Kosinusfilter
if (j<rolloffSamples) {
factor = (1 - Math.cos( Math.PI/(double)rolloffSamples * (double)j )) /2;
} else if (samplesPerSymbol-rolloffSamples<j) {
factor = (1 - Math.cos( Math.PI/(double)rolloffSamples * (double)(samplesPerSymbol-j) )) /2;
}
samples[samplesPerSymbol * i + j] = (byte)( (double)(samples[samplesPerSymbol * i + j] * preamble[i]) * factor );
}
}
//AM-Modulation (Datenteil)
for (int i=0; i<data.length; i++) {
for (int j=0; j<samplesPerSymbol; j++) {
double factor = 1.0;
//Erhöhter Kosinusfilter
if (j<rolloffSamples) {
factor = (1 - Math.cos( Math.PI/(double)rolloffSamples * (double)j )) /2;
} else if (samplesPerSymbol-rolloffSamples<j) {
factor = (1 - Math.cos( Math.PI/(double)rolloffSamples * (double)(samplesPerSymbol-j) )) /2;
}
samples[samplesPerSymbol * (preamble.length+i) + j] = (byte)( (double)(samples[samplesPerSymbol * (preamble.length+i) + j] * data[i]) * factor );
}
}
//10 mal wiederholen
final byte[] txsamples = new byte[10*samples.length];
for (int i=0; i<10; i++) {
for (int j=0; j<samples.length; j++) {
txsamples[samples.length*i+j] = samples[j];
}
}
//AudioTrack-Konstruktor
final AudioTrack mTrack = new AudioTrack(
AudioManager.STREAM_MUSIC,
samplingRate,
AudioFormat.CHANNEL_OUT_MONO,
AudioFormat.ENCODING_PCM_8BIT,
txsamples.length,
AudioTrack.MODE_STATIC
);
//Wiedergabe vollständiger Hörereinstellungen
mTrack.setNotificationMarkerPosition(txsamples.length);
mTrack.setPlaybackPositionUpdateListener(
new AudioTrack.OnPlaybackPositionUpdateListener() {
public void onPeriodicNotification(AudioTrack track) {}
public void onMarkerReached(AudioTrack track) {
if (track.getPlayState() == AudioTrack.PLAYSTATE_PLAYING) {
track.stop();
track.release();
track = null;
}
}
}
);
//Schreiben und Wiedergeben von Wellenformdaten
track = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
mTrack.reloadStaticData();
mTrack.write(txsamples, 0, txsamples.length);
mTrack.play();
}
});
//Fadenstart
track.start();
Referenz
Ich habe mich auf diesen Bereich um AudioTrack bezogen. Fast so wie es ist.
Alle, die sich um mich gekümmert haben
Digitale Kommunikation studieren
Wiedergabebeziehungen
- 2. Lassen Sie uns Ultraschallwellen aussenden | TONGARISM.COM
- Analysieren wir die Häufigkeit mit Android - TB-LAB BLOG
Aufnahmebezogen
FFT bezogen
- Java-portierte Version von Dr. Ouras FFT-Bibliothek
- Personen, die von der oben genannten Bibliothek abhängig sind
- Mr. Ouras FFT-Bibliothek - Wie man vollständig verschwindet
- Echte FFT / IFFT-Funktion - verschiedene Anmerkungen von nabe