За последние несколько лет кафедра электротехники Университета Калифорнии в Беркли использовала RTL-SDR’s в своем курсе EE123 по цифровой обработке сигналов (DSP). Мы писали об этом курсе ещё до его выхода, но недавно Майкл Лустиг (KK6MRI), доцент этого курса, написал нам, чтобы сообщить, что курс эволюционировал и стал лучше, чем когда-либо.
Курс охватывает базовые материалы по DSP, такие как дискретное преобразование Фурье, быстрое преобразование Фурье, проектирование RF-фильтров, а также более сложные темы. Все материалы курса доступны в виде заметок и видео, если прокрутить страницу вниз на основной странице по адресу https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee123/sp16/index.html.
Однако профессор пишет, что лучшая жемчужина, которую они разработали в своих лабораториях и которую можно найти на https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee123/sp16/labs.html. Лабораторные работы выполняются на веб-основанных Ipython/Jupyter ноутбуках и проводят вас через реализацию приемника ADS-B, демодуляцию вещательного FM и субнесущей, калибровку частоты с GSM и полный APRS-передатчик на Python, использующий радиостанцию Baofeng и настраиваемый аудио-интерфейс. Эти лабораторные работы являются отличным введением в мир DSP.
Окончательный проект курса также очень интересен. Студентам курса было дано задание отправлять изображения с помощью портативной радиостанции Baofeng UV-5R и принимать их с помощью RTL-SDR. В день демонстрации проекта им дали два изображения, и задача заключалась в передаче изображения наилучшего качества за 75 секунд. Видео презентации можно найти по адресу https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee123/sp16/projectVideos.html. Победившая команда использовала сочетание пяти радиостанций Baofeng для одновременной передачи сжатого изображения и RTL-SDR для приема.
Источник:
