Comnumfip est un module Python pour les TP de communications numériques à Télécom Physique Strasbourg. Il est associé au cours de Communications numériques.
Il est associé aux fichiers nécessaires pour effectuer les TP de ce cours.
Téléchargez le code en cliquant sur le bouton Code ci-dessus, puis Download ZIP. Décompressez les fichiers dans votre dossier de travail.
eyediag(t, x, T, alpha=.5, color="tab:blue")
Diagramme de l'oeil.
Entrées :
- t (array) : temps
- x (array) : signal
- T (scalar) : durée d'un symbole
- alpha (scalar) : transparence (0,5 par défaut)
Sortie :
- aucune
y = rrc(t, V, a)
Impulsion en racine de cosinus surélevé (root raised cosine), pour une durée de symbole égale à 1.
Entrées :
- t (array) : temps
- V (scalar) : amplitude de l'impulsion
- a (scalar) : facteur de retombée (roll-off factor)
Sortie :
- y (array) : impulsion en racine de cosinus surélevé
c = randmary(N,p)
Génération d'une séquence M-aire.
Entrées :
- N (scalar) : taille de la séquence (nombre de symboles)
- P (array) : probabilité des symboles (sa taille correspond à la taille de l'alphabet)
Sortie :
- c (array) : séquence aléatoire M-aire où M = len(P). Le LSB est à gauche.
Exemples :
# séquence binaire de taille 1000, symboles équiprobables :
c1 = randmary(1000,[0.5, 0.5])
# séquence binaire de taille 100, p("0") = 0.3, p("1") = 0.7 :
c2 = randmary(100,[0.3, 0.7])
# séquence 4-aire de taille 10, symboles équiprobables :
c3 = randmary(10,np.ones(4)/4)
y = bin2mary(x,M)
Convertit une séquence binaire en séquence M-aire. Si la taille de x n'est pas multiple de log2(M), des "0" sont rajoutés à la fin de x.
Entrées :
- x (array) : séquence binaire
- M (scalar) : taille de l'alphabet de la séquence traduite (M est une puissance de 2)
Sortie :
- y (array) : séquence M-aire
t, x = mod_a(m, V, d)
t, x = mod_b(m, V, d)
t, x = mod_c(m, V, d)
t, x = mod_d(m, V, d)
t, x = mod_e(m, V, d)
Modulations mystères A, B, C, D et E.
Entrées :
- m (array) : séquence binaire (hexadécimale
mod_e) - V (scalaire) : amplitude de la forme d'onde
- d (scalaire) : durée de la forme d'onde
Sorties :
- t (array) : vecteur temps
- x (array) : signal modulé
t, x = mod_rrc(m, V, T, a)
Modulation NRZ avec une forme d'onde en racine de cosinus surélevé.
Entrées :
- m (array) : séquence binaire
- V (scalar) : amplitude de la forme d'onde
- T (scalar) : durée de la forme d'onde
- a (scalar) : coefficient de retombée (roll-off factor)
Sorties :
- t (array) : vecteur temps
- x (array) : signal modulé
y = channel(x,fc,s,T)
Simule un canal de transmission en renvoyant le signal y = x*g + b en sortie du canal, où g est le réponse impulsionnelle d'un filtre passe-bas, b un bruit blanc gaussien et * représente la convolution.
Entrées :
- x (array) : signal émis
- fc (scalar) : fréquence de coupure du filtre g
- s (scalar) : écart-type du bruit b
- T (scalar) : durée d'un bit
Sortie :
- y (array) : signal transmis via le canal
code = rleenc(msg)
Compression RLE (run length encoding).
Entrée :
- msg (array) : séquence de symboles à compresser
Sortie :
- code (array) : séquence compressée en RLE
Exemple :
from skimage.io import imread
img = ioimread("image.png") # Charge l'image image.png
code = rleenc(img.ravel()) # .ravel() permet de vectoriser l'image
# pour en faire un tableau à une seule dimension
msg = rledec(code)
Décompression RLE (run length encoding).
Entrée :
- code (array) : séquence compressée en RLE
Sortie :
- msg (array) : séquence de symboles décompressée
Exemple :
from numpy import reshape
msg = rledec(code) # Effectue la décompression RLE
img = reshape(msg, (M,N)) # Si c'est une image qui est attendue,
# transforme la séquence msg en image de taille M×N
y = sample_and_threshold(x, T, S)
Échantillonne à la période T et compare au seuil S le signal x, pour retourner une séquence binaire
Entrées :
- x (array) : signal
- T (scalar) : période d'échantillonnage (= durée d'un bit)
- S (scalar) : seuil à appliquer
Sortie :
- y (array) : séquence binaire
Ce programme est distribué sous licence CeCILL-B (www.cecill.info). Copyright Université de Strasbourg 2021-2022. Contributeur : vincent.mazet@unistra.fr.