- Yazılım tanımlı radyo (SDR) ve dijital sinyal işleme (DSP) kavramlarını Python ile uygulama odaklı olarak öğrenmeyi mümkün kılan bir çevrimiçi ders materyali
- Donanım yerine yazılımla RF sinyallerini işleyen SDR'nin çalışma prensibini ve NumPy·Matplotlib ile sinyal görselleştirme ve analiz örneklerini içeriyor
- Matematiksel formüllerden çok animasyonlar ve görsel materyaller aracılığıyla kavramların sezgisel olarak anlaşılmasını sağlayacak şekilde tasarlanmış
- Elektrik-elektronik mühendisliği mezunu olmasa bile programlama deneyimi olan öğrenicilerin kolayca yaklaşabileceği şekilde hazırlanmış
- Açık kaynak olarak yürütülüyor ve GitHub katkıları·Patreon desteği üzerinden materyalin geliştirilmesine katılım sağlanabiliyor
1. Amaç ve hedef okur kitlesi
- SDR (Software-Defined Radio), geleneksel donanım tabanlı RF işlemeyi yazılımla gerçekleştirme kavramıdır
- Genel amaçlı bilgisayarlar (CPU), FPGA, GPU vb. üzerinde çalışabilir; gerçek zamanlı ya da kaydedilmiş sinyallerin çevrimdışı işlenmesini destekler
- Anten bağlanarak RF sinyallerinin alınıp gönderilebildiği cihaz biçiminde de bulunur
- DSP (Digital Signal Processing), sinyallerin dijital olarak işlenmesi tekniğidir; bu materyalde ağırlıklı olarak RF sinyalleri ele alınır
- Materyal şu tür öğrenicileri hedefler
- SDR kullanarak deneysel projeler yapmak isteyenler
- Python'a aşina olup DSP·kablosuz iletişim konusunda yeni olanlar
- Formüllerden çok görsel materyalleri tercih eden öğreniciler
- Kısa ve öz anlatımı seven, uzun ders kitapları yerine uygulama odaklı öğrenmek isteyenler
- Elektrik-elektronik mühendisliği mezunu olmayan, ancak programlama deneyimi bulunan bilgisayar mühendisliği öğrencileri gibi kişiler için de uygundur
- Karmaşık matematik yerine görseller ve animasyonlar ile Fourier serileri gibi temel kavramları açıklar
- Bu nedenle PySDR basılı kitap olarak satılmaz
2. Materyalin yapısı ve öğrenme yaklaşımı
- DSP'nin temel kuramı, elektrik mühendisliğinde bir dönemlik “Signals and Systems” dersinden birkaç bölüme sıkıştırılarak sunulur
- Ardından SDR ile ilgili konulara genişler; DSP ve kablosuz iletişim kavramları materyal boyunca tekrar tekrar karşımıza çıkar
- Python kod örnekleri NumPy ve Matplotlib kullanır
- NumPy, diziler ve matematiksel işlemler için standart bir kütüphanedir ve işlemlerin çoğu C/C++ ile optimize edilmiştir
- Matplotlib, sinyal·dizi·karmaşık sayı görselleştirmesi için kullanılan bir çizim aracıdır
- Python, C++'tan daha yavaş olsa da, iç işlemler optimize edildiği için uygulamalar için yeterli performans sağlar
- MATLAB, Ruby, Perl deneyimi olanlar da Python sözdizimine alıştıktan sonra kolayca yararlanabilir
3. Katkı yöntemleri
- PySDR ile öğrenilenlerin öğrencilerle·meslektaşlarla·öğrenicilerle paylaşılması teşvik ediliyor
- Patreon üzerinden destek vererek adınızı materyal sayfasının altında gösterebilirsiniz
- Materyali okuyup soru·görüş·düzeltme önerileri e-postayla gönderirseniz otomatik olarak katkıcı olarak kabul edilirsiniz
- GitHub deposu üzerinden doğrudan düzeltme önerisi (Pull Request) gönderebilirsiniz
- Git kullanımına aşina olmasanız bile önerilerinizi e-posta ile iletebilirsiniz
4. Teşekkür
- Materyale geri bildirim veren okurlara ve çeviri katkıcılarına teşekkür ediliyor
- Fransızca, Hollandaca, Ukraynaca, Çince ve İspanyolca çevirilere katkı veren kişiler belirtiliyor
- Patreon destekçileri listesi ile Analog Devices, Inc. gibi kurumsal destekçiler de yer alıyor
- PySDR, CC BY-NC-SA 4.0 lisansı ile dağıtılıyor
1 yorum
Hacker News yorumları
Genel olarak iyi bir kaynak olduğunu düşünüyorum, ancak bazı ayrıntıların biraz muğlak geçilmesi üzücü
Örneğin, preamble uzunluğu ve maksimum frekans ofseti biliniyorsa döngü parametrelerinin kararlı biçimde lock sağlamak için nasıl seçileceğine dair bir açıklama yok
Böyle bir yönlendirme sunsaydı çok daha iyi olurdu
Örnekleme oranına ve süreye göre değiştiğini de gösterseydi daha iyi olurdu
Elbette, lineer sistem derslerinde çıkan kusursuz sinüs dizilerinin de gerçekçi olmadığını kabul ediyorum
Artık herkesin yüksek lisans seviyesinde kişisel bir asistanı var sayılır; önemli olan doğru soruları sormayı öğrenmek
Özellikle koda aşina ama DSP tarafı zayıf yeni ekip üyeleri için çok iyi bir başlangıç kitabı
Üstelik kitapta ele alınan donanım da ucuz, bu yüzden erişilebilir. Ben şu anda Nooelec'in RTL-SDR'ını kullanıyorum ve temel öğrenme için yaklaşık 50 avro yeterli oluyor
Frekans bandına göre gürültü veya spurious sinyaller olabiliyor ama tecrübeli biri bunların çoğunu sorunsuz yönetir
Radyo dünyasını daha fazla öğrendikçe RTL-SDR yeni imkanlar açıyor ve bir noktadan sonra kendi I/Q örneklerini işleyen yazılımı kendin yazmaya başlıyorsun
Radyo dinlemeyi özlediğim için yeniden başlamaya karar verdim ve sonunda Tecsun PL-880 sipariş ettim
Bilgisayardan dinleyecek olsam yayın akışı zaten yeterli ama ileride Tecsun'un yetmediğini hissedersem SDR tarafına daha derin girmeyi düşünüyorum
Birden fazla radyo biriktirmek ya da büyük masaüstü ekipmanlar bulundurmak istemiyorum