PLUTO python

时间: 2023-10-28 10:58:04 浏览: 43
PLUTO是一款开源的SDR(软件定义无线电)设备,可通过Python进行控制和操作。您可以使用PLUTO进行无线电信号的接收和发送,同时还可以进行信号处理和分析。为了在Python中使用PLUTO,您需要安装PLUTO的Python绑定库。根据引用中的指示,您可以使用以下步骤来安装PLUTO的Python绑定库: 1. 打开终端并输入以下命令来设置镜像源: pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这将设置pip的镜像源为清华大学镜像源,以便更快地下载安装包。 2. 接下来,您需要使用以下命令在PLUTO的源代码目录中生成Makefile: python3 scripts/mk_make.py --python cd build make 这将生成PLUTO的Makefile并编译源代码。 3. 最后,使用以下命令将PLUTO的Python绑定库安装到系统中: sudo make install 这将安装PLUTO的Python绑定库,使您可以在Python中使用PLUTO进行开发和控制。 完成这些步骤后,您就可以在Python中导入adi库并使用PLUTO进行各种无线电操作了。根据引用中的示例,您可以使用以下命令在Python中导入adi库和PLUTO设备,并进行一些基本的操作: import adi sdr = adi.Pluto('ip:192.168.2.1') # 或者您的PLUTO设备的IP地址 sdr.sample_rate = int(2.5e6) sdr.rx() 这些命令将首先导入adi库和PLUTO设备类。然后,它会创建一个PLUTO设备对象,并将其连接到指定的IP地址。最后,它会设置采样率并开始接收信号。 请注意,这只是一个简单的示例,您可以根据您的需求和应用场景使用PLUTO进行更多的操作和功能开发。

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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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