PySDR：使用 Python 玩转 SDR 和 DSP

作者： Dr. Marc Lichtman

• 1. 简介
  • 目标及受众
  • 参与贡献
  • 致谢
• 2. 频率域
  • 傅里叶级数
  • 时间-频率对
  • 傅里叶变换
  • 时间-频率性质
  • 快速傅里叶变换（FFT）
  • 负频率
  • 时域中的顺序并不重要
  • 在 Python 中使用 FFT
  • 窗函数处理
  • FFT 窗口大小设置
  • 时频谱/瀑布图
  • FFT 的代码实现
• 3. IQ 采样
  • 什么是采样
  • 奈奎斯特采样
  • 正交采样
  • 复数
  • FFT 中的复数
  • 接收机
  • 载波和下变频
  • 接收机架构
  • 基带信号与带通信号
  • 直流峰值和偏移调节
  • 使用 SDR 采样
  • 计算平均功率
  • 计算功率谱密度（PSD）
  • 拓展阅读
• 4. 数字调制
  • 符号
  • 无线符号
  • 幅移键控 （ASK）
  • 相移键控（PSK）
  • IQ 图/星座图
  • 正交幅度调制（QAM）
  • 频移键控（FSK）
  • 差分编码
  • Python 示例
  • 拓展阅读
• 5. Python 玩转 USRP
  • 软件与驱动安装
  • 接收
  • 发射
  • 同时收发
  • 子设备，通道，与天线
  • 与 10 MHz 参考信号以及 PPS 同步
• 6. 噪声与分贝（dB）
  • 高斯噪声
  • 分贝（dB）
  • 频域角度看噪声
  • 复数噪声
  • AWGN
  • SNR 和 SINR
  • 参考资料
• 7. 滤波器
  • 滤波器基础知识
  • 滤波器的表示
  • 卷积
  • 滤波器的实现
  • FIR 滤波器设计
  • 任意频率响应
  • 脉冲整形简介
• 8. 链路预算
  • 简介
  • 信号功率预算
  • 噪声功率预算
  • 信噪比（SNR）
  • 链路预算案例：ADS-B
• 9. IQ 文件与 SigMF
  • 二进制文件
  • Python 代码示例
  • 从 MATLAB 迁移而来
  • 可视化分析 IQ 文件（RF 记录）
  • 最大值与饱和
  • SigMF 与 IQ 文件标注
  • 面向阵列记录的 SigMF Collection
• 10. 多径衰落
  • 多径
  • 衰落
  • 模拟瑞利衰落
  • 对抗多径衰落
• 11. 关于作者