- Radio definida por software (SDR) y procesamiento digital de señales (DSP) en un material en línea diseñado para aprender con Python de forma práctica
- Incluye los principios del SDR, que procesa señales de RF con software en lugar de hardware, junto con ejemplos de visualización y análisis de señales usando NumPy y Matplotlib
- Diseñado para comprender los conceptos de forma intuitiva mediante animaciones y recursos visuales en lugar de fórmulas matemáticas
- Estructurado para que sea fácil de abordar incluso para personas con experiencia en programación aunque no tengan formación en ingeniería eléctrica
- Se mantiene como proyecto de código abierto, y se puede participar en la mejora del material mediante contribuciones en GitHub y apoyo en Patreon
1. Objetivo y público lector
- SDR (Software-Defined Radio) es un concepto en el que el procesamiento de RF, tradicionalmente basado en hardware, se realiza mediante software
- Puede ejecutarse en computadoras comunes (CPU), FPGA, GPU, etc., y permite el procesamiento en tiempo real o fuera de línea de señales grabadas
- También existe en forma de dispositivos a los que se puede conectar una antena para recibir y transmitir señales de RF
- DSP (Digital Signal Processing) es la tecnología de procesamiento de señales en formato digital, y en este material se trata principalmente desde la perspectiva de señales de RF
- El material está dirigido a personas como las siguientes
- Quienes quieran realizar proyectos experimentales usando SDR
- Quienes se sienten cómodos con Python pero son principiantes en DSP y comunicaciones inalámbricas
- Personas que prefieren recursos visuales antes que fórmulas
- Quienes prefieren explicaciones concisas y aprendizaje práctico en lugar de textos largos
- Es adecuado incluso para personas que no estudiaron ingeniería eléctrica, como estudiantes de informática con experiencia en programación
- Explica conceptos clave como las series de Fourier mediante imágenes y animaciones en lugar de matemáticas complejas
- Por esta razón, PySDR no se vende en formato impreso
2. Estructura del material y enfoque de aprendizaje
- Comprime la teoría básica de DSP, que normalmente ocuparía un semestre de “Signals and Systems” en ingeniería eléctrica, en unos pocos capítulos
- Luego se amplía hacia temas relacionados con SDR, mientras los conceptos de DSP y comunicaciones inalámbricas reaparecen a lo largo de todo el material
- Los ejemplos de código en Python usan NumPy y Matplotlib
- NumPy es la biblioteca estándar para arreglos y operaciones matemáticas, y la mayoría de sus operaciones están optimizadas en C/C++
- Matplotlib es una herramienta de gráficos para visualizar señales, arreglos y números complejos
- Aunque Python sea más lento que C++, las operaciones internas están optimizadas y ofrecen rendimiento suficiente para la práctica
- Personas con experiencia en MATLAB, Ruby o Perl también pueden aprovecharlo fácilmente una vez que se familiaricen con la sintaxis de Python
3. Cómo contribuir
- Se recomienda compartir con estudiantes, colegas y otras personas en aprendizaje lo aprendido a través de PySDR
- Con apoyo en Patreon, es posible mostrar el nombre al pie de las páginas del material
- Si se lee el material y se envían preguntas, opiniones o propuestas de corrección por correo electrónico, se reconoce automáticamente como persona colaboradora
- También se pueden proponer cambios directamente mediante Pull Request en el repositorio de GitHub
- Incluso si no se tiene experiencia con Git, también se pueden enviar sugerencias por correo electrónico
4. Agradecimientos
- Se agradece a quienes aportaron retroalimentación al material y a las personas que contribuyeron con traducciones
- Se mencionan participantes en las traducciones al francés, neerlandés, ucraniano, chino y español
- También se incluye la lista de patrocinadores en Patreon y patrocinadores institucionales como Analog Devices, Inc.
- PySDR se distribuye bajo la licencia CC BY-NC-SA 4.0
1 comentarios
Comentarios en Hacker News
En general me parece un buen material, pero me decepciona que algunos detalles se pasen de forma algo ambigua
Por ejemplo, no explica cómo elegir los parámetros del bucle para lograr un bloqueo estable cuando se conoce la longitud del preámbulo y el desplazamiento máximo de frecuencia
Habría sido mucho mejor si hubiera dado ese tipo de orientación
Habría sido mejor si también mostrara que cambia según la tasa de muestreo y la duración
Claro, reconozco que la serie sinusoidal perfecta que aparece en cursos de sistemas lineales tampoco es realista
Ahora todo el mundo tiene algo así como un asistente personal de nivel posgrado, así que lo importante es aprender a hacer las preguntas correctas
En especial, es una muy buena introducción para miembros nuevos del equipo que se sienten cómodos con el código pero tienen poca base en DSP
Además, el hardware que trata el libro también es barato, así que es bastante accesible. Yo uso actualmente un RTL-SDR de Nooelec, y para aprender lo básico unos 50 euros bastan
Según la banda de frecuencia, sí hay ruido o señales espurias, pero alguien con experiencia casi siempre puede manejarlo sin problema
Cuanto más conozcas el mundo de la radio, más posibilidades nuevas te abrirá el RTL-SDR, y más adelante terminarás escribiendo software para procesar directamente muestras I/Q
Extrañaba escuchar radio, así que decidí retomarlo y al final pedí una Tecsun PL-880
Si fuera a escuchar desde la computadora, con streaming sería suficiente, pero si después siento que la Tecsun se me queda corta, pienso meterme más a fondo en el mundo del SDR
No quiero terminar acumulando varias radios ni tener un equipo de escritorio grande