👌🏾 🍃 🙀 पानी के माध्यम से ध्वनि द्वारा पुन: प्रसारण या वीडियो प्रसारण कैसे देखें

नमस्कार प्रिय!

आज हम फिर से पानी के माध्यम से अल्ट्रासाउंड के साथ तस्वीर संचारित करेंगे: हम सचमुच प्रतिध्वनि और गूंज देखेंगे, और यहां तक कि वे स्थितियों के आधार पर कैसे बदलते हैं। जो कुछ भी मैं आपको बताऊंगा, वह सरल है, इसे स्वयं दोहराना दिलचस्प है और यह लगभग किसी के द्वारा भी किया जा सकता है।

अगर इन शब्दों से आपकी आत्मा में कुछ फड़क रहा है, तो हमारे तालाब के काले पानी में कैट का स्वागत करें!

"सबसे अच्छा आराम अच्छी तरह से ज्ञात सत्य की व्याख्या करना है।" (C) ABS, Noon, XXII Century

प्रस्तावना

जलविद्युत के गवाहों के क्लब का मूल नियम यह है कि पानी के मध्य शरीर में अधिक या कम महत्वपूर्ण दूरी (कुछ मीटर से अधिक) पर जलविद्युत का उपयोग करने वाला वीडियो प्रसारित नहीं किया जा सकता है, और हमेशा असंभव होगा।
इसके गंभीर कारण हैं - बहुत कम बैंडविड्थ वाला एक संचार चैनल, एक कम सिग्नल प्रसार गति (केवल पानी में 1,500 मीटर / सेकंड) और त्रुटि की एक उच्च संभावना। उपलब्ध आवृत्ति बैंड किलोहर्ट्ज़ के केवल कुछ दसियों हैं।
लेकिन यह सब नहीं है - यदि, अपेक्षाकृत बोलने पर, 10 kHz के क्रम की आवृत्तियों पर एक संकेत लगभग 8-10 किमी की दूरी पर पानी में फैलता है, तो 20 kHz की आवृत्ति पर यह पहले से ही 3-5 किमी है, और आवृत्ति जितनी अधिक होगी, क्षीणन उतना ही अधिक होगा। । उदाहरण के लिए, दुनिया में हमारे सबसे छोटे uWAVE मोडेम 20-30 किलोहर्ट्ज़ बैंड में संचालित होते हैं और प्रति 1000 मीटर पर 78 बिट / सेकेंड की गति से डेटा संचारित करते हैं, और 5-15 से 8000 मीटर के बैंड के साथ रेडलाइन । वाणिज्यिक उपकरणों के बीच रिकॉर्ड EvoLogics का है - प्रति 300 मीटर 68 kBits।
भौतिकी, अफसोस, इसे धोखा नहीं दिया जा सकता है और इसके साथ सहमत होना असंभव है - इसे या तो बहुत धीरे-धीरे और शोर-प्रतिरक्षा, या जल्दी से प्रसारित किया जा सकता है, लेकिन कम दूरी पर।
हालाँकि, कुछ मामलों में "कुछ कोनों को काट देना" संभव है, इस बार हम किन कोनों को काटेंगे, यह कम है।

आज हम क्या करेंगे और इसके लिए क्या आवश्यक है?

पिछले लेखों में, हमने पहले से ही पानी के माध्यम से ध्वनि के साथ "वीडियो" प्रसारित किया था , मैं आपको याद दिलाता हूं कि फ्रेम "स्पेक्ट्रम पर खींचा गया था", अर्थात, स्पेक्ट्रम या सिग्नल के स्पेक्ट्रोग्राम चित्र था।
बाद में हमने मलबे से सरल हाइड्रोकार्बन एंटेना बनाया और एक साधारण हाइड्रोकार्बन मॉडेम बनाया। वहां हमने एंटीना (LUT-ohm द्वारा स्व-उत्पादन के लिए पीसीबी का डिज़ाइन अभी भी यहां निहित है ) के लिए एक प्रस्तावना बनाई।

हमने सोचा कि आप और कैसे चित्र को व्यक्त करने की कोशिश कर सकते हैं ताकि एक ~~बालवाड़ी~~ छात्र भी इसका पता लगा सके, और जैसा कि यह हमें लगता है, वे पहले से भी अधिक सरल तरीके से सामने आए।

इसलिए, संक्षेप में, जो हमें चाहिए उसकी एक सूची तैयार करें:

- पाई पिकर से सोनार एंटेना की एक जोड़ी
- LUT द्वारा निर्मित preamplifier
- C # प्रोजेक्ट सोर्स कोड
- 12 वोल्ट पर लीड बैटरी की एक जोड़ी
- TDA पर एक एम्पलीफायर, मैंने अली पर केवल 50 रूबल के लिए एक लिया

सिद्धांत की बिट

याद करें कि हमारा सोनार मॉडेम एक साधारण टोन डिटेक्टर पर आधारित था, जिसकी आवृत्ति नमूना आवृत्ति से 4 गुना कम है। संक्षेप में याद है कि यह कैसे काम करता है।

चित्र में पाई / 2 पर एक दूसरे के सापेक्ष दो दोलनों को दिखाया गया है - अर्थात् साइन और कोसाइन चरण। और अगर आवृत्ति नमूने की आवृत्ति की तुलना में आवृत्ति चार गुना कम है, तो केवल 4 नमूने अवधि पर आते हैं।
एक चौकस हाबुचिटेल ने निश्चित रूप से देखा कि दोनों सिग्नल पाई / 4 में स्थानांतरित हो गए हैं। इस बदलाव के साथ, संकेत केवल दो मान लेता है: 22/2 और -√2 / 2।
और विशिष्ट मूल्य भी महत्वपूर्ण नहीं हैं, यह महत्वपूर्ण है कि आप केवल संकेतों का उपयोग कर सकते हैं: "+" और "-"।

अब हम साइन के चरण को "+" "+" "-" "-" और "" + "-" "+" के रूप में कोसाइन चरण के रूप में दर्शा सकते हैं।

स्पॉइलर के तहत, डिटेक्टर को दोहराएं:

इनपुट संकेत एसएन बफर में होने दें, हमारे पास साइन और कोसाइन चरणों के लिए बफ़र्स की औसत दो रिंग हैं - बी एस और साइज़ की एन। उनके पास सामान्य हेड और टेल पॉइंटर्स हैं - बीएच और बीटी। प्रारंभिक समय में, bH = N-1, bT = 0. एवरेजिंग चक्र काउंटर C = 0।
हम इनपुट बफर से 4 नमूने लेते हैं और उन्हें वर्णों के अनुक्रम के अनुसार जोड़ते हैं।

a = sn(i)
bs(bH) = a
bc(bH) = a
s1 = s1 + a - bs(bT)
s2 = s2 + a - bc(bT)
bH = (bH + 1) % N
bT = (bT + 1) % N

a = sn(i+1)
bs(bH) = a
bc(bH) = -a
s1 = s1 + a - bs(bT)
s2 = s2 - a - bc(bT)
bH = (bH + 1) % N
bT = (bT + 1) % N

a = sn(i+2)
bs(bH) = -a
bc(bH) = -a
s1 = s1 - a - bs(bT)
s2 = s2 - a - bc(bT)
bH = (bH + 1) % N
bT = (bT + 1) % N

a = sn(i+3)
bs(bH) = -a
bc(bH) = a
s1 = s1 - a - bs(bT)
s2 = s2 + a - bc(bT)
bH = (bH + 1) % N
bT = (bT + 1) % N

प्रत्येक संसाधित चार नमूनों के बाद, हम औसत चक्रों के काउंटर की जांच करते हैं और यदि यह N से अधिक हो गया है, तो हम वाहक आयाम c: की गणना करते हैं।

if ++cycle >= N
cA = sqrt(s1 * s1 + s2 * s2)
cycle = 0
end

हम इस पद्धति को एक आधार के रूप में लेते हैं, यह "तुल्यकालन" के लिए जिम्मेदार होगा।
अब देखते हैं कि इमेज को कैसे एनकोड किया जाता है। मेरा सुझाव है कि आयाम हेरफेर का उपयोग करना । हेरफेर तब होता है जब एक सिग्नल को समान खंडों में विभाजित किया जाता है जिसे चिप्स या प्रतीक कहा जाता है, और कुछ चर पैरामीटर (हमारे मामले में, आयाम) चिप की लंबाई के साथ संग्रहीत होता है।
यदि, उदाहरण के लिए, हम 0 से 32767 (16-बिट नमूने) की सीमा में आयाम को भिन्न कर सकते हैं, और हमें पिक्सेल की चमक के 255 मूल्यों को स्थानांतरित करने की आवश्यकता है, तो पिक्सेल की चमक में परिवर्तन की प्रति इकाई, चिप का आयाम 32768/255 = 128 में बदल जाएगा।
एक अन्य महत्वपूर्ण पैरामीटर चिप की लंबाई है, हम एक वाहक अवधि के साथ शुरू करते हैं - हमारे मामले में चार नमूने।
तो चित्र पिक्सेल द्वारा पिक्सेल प्रेषित किया जाएगा, प्रत्येक पिक्सेल 4 नमूने तक रहता है, और इस अवधि के लिए आयाम b [x, y] * 128 होगा, जहां b [x, y] चित्र b में x और y निर्देशांक के साथ पिक्सेल का चमक मान है।

आइए अनुमान लगाते हैं कि ट्रांसमिशन की गति क्या होगी।
उदाहरण में, मैंने 120x120 पिक्सल के फ्रेम आकार का उपयोग किया। इसका मतलब है कि एक फ्रेम को स्थानांतरित करने के लिए, हमें ज़रूरत है

120x120x4 = 57600 नमूने,

यदि नमूने की आवृत्ति 96 kHz है, तो एक फ्रेम के प्रसारण में समय लगेगा:

57600/96000 = 0.6 सेकंड

जाहिर है, हमें कुछ प्रकार के ठहराव, एक निश्चित गार्ड अंतराल की आवश्यकता है, ताकि डिटेक्टर अगले फ्रेम की शुरुआत निर्धारित कर सके। मानवीय कारणों के लिए, मान लीजिए कि 0.1 सेकंड हमारे लिए पर्याप्त है, जिसके दौरान सभी गूँज मर जाते हैं (वास्तव में नहीं)। फिर, अंत में, अंतरण दर निकलेगी:

1 / (0.6 + 0.1) = 1.428 फ्रेम प्रति सेकंड।

यहां एक गलती करना बहुत आसान है और प्रति सेकंड बिट्स में गति की गणना करने का प्रयास करें। देखें कि प्रसारण की गति कितनी अविश्वसनीय है:

120 * 120 * 8 / 1.428 = 80 627 बीपीएस

लेकिन क्या होगा अगर मेरे पास 8-बिट पिक्सेल नहीं हैं, लेकिन 16-बिट वाले हैं?

120 * 120 * 16 / 1.428 = 161344 बीपीएस

यहां पकड़ यह है कि, फिर से, इस ट्रांसमिशन विधि को डिजिटल नहीं कहा जा सकता है, और बिट दर की अवधारणा इसके लिए पूरी तरह से मान्य नहीं है।
एक एनालॉग टेलीविजन सिग्नल के लिए बिट दर की गणना करने का प्रयास करें। और डिटेक्टर रिसीवर के लिए? :)

इसलिए, उदाहरण के लिए, सिग्नल का एक टुकड़ा ऐसा दिखेगा, जो 10 पिक्सल्स की चमक को प्रसारित करता है, जिनमें से मान बदल जाते हैं: 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2

अब देखते हैं कि यह उदाहरण में कैसे काम करता है। एनकोडर और डिकोड विधियां एनकोडर वर्ग में रहती हैं और छवि को संशोधित और ध्वस्त करने के लिए जिम्मेदार हैं:

 public double[] Encode(Bitmap source, double carrier, int pSize, int interframePauseMs) { Bitmap frame; if (source.PixelFormat != System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format8bppIndexed) frame = Grayscale.CommonAlgorithms.RMY.Apply(source); else frame = source; if (!frame.Size.Equals(frameSize)) frame = resizer.Apply(frame); int cols = frameSize.Width; int rows = frameSize.Height; int col = 0; int row = 0; double delta = Math.PI * 2 * carrier / sampleRate; double alpha = 0; double phase = 0; double pxAmplitude = 0; double chipLimit = Math.PI * 2 * chipSize; double pLimit = Math.PI * 2; List<double> samples = new List<double>(); bool isFinished = false; for (int i = 0; i < pSize; i++) { alpha = Math.Sin(phase); phase += delta; if (phase >= pLimit) { phase -= pLimit; } samples.Add(alpha * short.MaxValue); } while (!isFinished) { alpha = Math.Sin(phase); phase += delta; if (phase >= chipLimit) { phase -= chipLimit; pxAmplitude = (((double)frame.GetPixel(col, row).R) / 255.0) * short.MaxValue; if (++col >= cols) { if (++row >= rows) isFinished = true; else col = 0; } } samples.Add(alpha * pxAmplitude); } if (interframePauseMs > 0) { samples.AddRange(new double[(int)((((double)interframePauseMs) / 1000.0) * (double)sampleRate)]); } return samples.ToArray(); }

यह कोड से देखा जा सकता है कि छवि को संशोधित करने से पहले, शुद्ध संकेत (pSize नमूने) से मिलकर एक सिंक उपसर्ग आउटपुट सिग्नल में जोड़ा जाता है - यह आवश्यक है ताकि प्राप्त करने पर पक्ष सिंक्रनाइज़ेशन छवि से पहले हो सके ~~और सामान्य रूप से~~ प्रतिकूल परिस्थितियों में ~~हो सके~~ ।
डिकोड विधि इस प्रकार है:

 public Bitmap Decode(double[] samples, double carrier, int pSize) { int cols = frameSize.Width; int rows = frameSize.Height; int col = 0; int row = 0; Bitmap result = new Bitmap(cols, rows); double delta = Math.PI * 2 * carrier / sampleRate; double alpha = 0; double phase = 0; double chipLimit = Math.PI * 2 * chipSize; double chipAmplitude = 0; double maxAmplitude = WaveUtils.GetMaxAmplitude(samples); double pxMax = -maxAmplitude; double pxMin = maxAmplitude; double smp; for (int i = pSize; (i < samples.Length) && (row < rows); i++) { alpha = Math.Sin(phase); phase += delta; if (phase >= chipLimit) { phase -= chipLimit; chipAmplitude = (Math.Max(Math.Abs(pxMax), Math.Abs(pxMin)) / maxAmplitude); pxMin = maxAmplitude; pxMax = -maxAmplitude; var gs = Convert.ToByte(chipAmplitude * 255); result.SetPixel(col, row, Color.FromArgb(255, gs, gs, gs)); if (++col >= cols) { col = 0; row++; } } else { smp = samples[i] * alpha; if (smp > pxMax) pxMax = smp; if (smp < pxMin) pxMin = smp; } } return result; }

यह देखा जा सकता है कि दोनों विधियां किसी विशेष आवृत्ति से बंधी नहीं हैं और किसी अन्य डिटेक्टर के साथ उपयोग की जा सकती हैं।

सिग्नल की खोज स्वयं (डिटेक्शन, सिंक्रोनाइजेशन) भी हमारे सबसे सरल हाइड्रोकेक्विटी मोडेम में होती है, जिसमें एकमात्र अंतर यह है कि मैंने इसे एक अलग वर्ग FsBy4CarrierDetector में बदलाव के लिए रखा।
सभी अपूर्ण जादू बूल प्रक्रिया विधि (लघु ए) में होता है

 public bool ProcessSample(short a) { bool result = false; if (smpCount == 0) { ring1[ringHead] = a; ring2[ringHead] = a; s1 += a - ring1[ringTail]; s2 += a - ring2[ringTail]; } else if (smpCount == 1) { ring1[ringHead] = a; ring2[ringHead] = -a; s1 += a - ring1[ringTail]; s2 += - a - ring2[ringTail]; } else if (smpCount == 2) { ring1[ringHead] = -a; ring2[ringHead] = -a; s1 += -a - ring1[ringTail]; s2 += -a - ring2[ringTail]; } else if (smpCount == 3) { ring1[ringHead] = -a; ring2[ringHead] = a; s1 += -a - ring1[ringTail]; s2 += a - ring2[ringTail]; } ringHead = (ringHead + 1) % ringSize; ringTail = (ringTail + 1) % ringSize; if (++smpCount >= 4) { smpCount = 0; if (++cycle >= ringSize) { s = Math.Sqrt(s1 * s1 + s2 * s2) / ringSize; cycle = 0; result = (s - sPrev) >= Threshold; sPrev = s; } } return result; }

यह प्रत्येक आने वाले नमूने पर कहा जाता है और वाहक का पता लगाने के मामले में सही है।

चूंकि डिटेक्टर एकदम सही है, और आसानी से लाइन के बीच में सिंक्रनाइज़ किया जा सकता है, मैंने एक विशेष स्लाइडर जोड़ा, जिससे आप अधिक सटीक सिंक्रनाइज़ेशन प्राप्त कर सकते हैं।

अब, जब हमने संक्षेप में जांच की कि यह सब कैसे काम करता है, तो चलिए सबसे स्वादिष्ट भाग पर चलते हैं: इस सब से क्या प्राप्त किया जा सकता है।

थोड़ा सा अभ्यास

सबसे पहले, आइए देखें कि सोनार चैनल के बिना सब कुछ कैसे काम करता है - बस प्राप्त करने और एंटेना को एक-दूसरे से संचारित करके।
सबसे पहले, चित्र बड़ा है (240x120) ताकि कम से कम कुछ बनाया जा सके:

और फिर जल्दी से, ताकि वीडियो की तरह ~~अधिक जीवन हो~~ :

यह बुरा नहीं लगता है? लेकिन निष्कर्ष पर जल्दी मत जाओ, और स्विमिंग पूल में जाओ:

और यहाँ, जैसा कि मैंने शीर्षक में वादा किया था, हम अपनी आँखों से एक प्रतिध्वनि देखेंगे:

आप कैसे ~~पसंद करते हैं, एलोन मस्क?~~ क्या आपको HD पसंद है? ऐसा क्यों है?
और सब कुछ बहुत सरल है - वास्तव में प्रतिध्वनि मूल संकेत की विलंबित प्रतियां हैं, प्रसिद्ध रूप से प्राप्त बिंदु पर इसके साथ हस्तक्षेप करना, एक अलग चरण में तह करना और ऐसी तस्वीर देना। चूंकि हम तस्वीर को स्थानांतरित करते हैं, अंत में हमें कई तस्वीरें मिलती हैं जो विभिन्न आयामों के साथ एक-दूसरे पर आरोपित होती हैं। यह सब अंततः धुंधला और प्रजनन की ओर जाता है।

पीछे मुड़कर देखते हैं, मॉडल के बड़े चित्र पर सब कुछ देखें। मैंने एक यादृच्छिक फोटो लिया:

मैंने इसे संशोधित किया, फिर एक प्रतिध्वनि और थोड़ा सा शोर जोड़ा, फिर इसे डिकोड किया गया, और हाँ - परिणाम जैसा दिखता है वैसा ही हमें पूल में मिला:

सिद्धांत रूप में, विघटन करना और प्रतिबिंबों को घटाना संभव है, लेकिन ~~यह हमारे क्षेत्र के बाहर के लोगों को होने~~ दें कि हम इस बिंदु को स्वतंत्र कार्य के लिए छोड़ दें।

वैसे, पूल में पिछली विधि थोड़ा बेहतर काम करती है, लेकिन यह भी बुरी तरह से - ब्रॉडबैंड सिग्नल पर, मल्टीपैथ और पुनर्संयोजन आवृत्ति चयनात्मक लुप्त होती है, जो तस्वीर में (स्पेक्ट्रम पर पढ़ें) काले और सफेद धारियों की तरह दिखता है - जहां सिग्नल एंटीपेज़ में है, और जहां यह चरण में विकसित हुआ (वास्तव में, अभी भी मध्यवर्ती विकल्पों का एक गुच्छा है):

अप्रैल में, हमने उस क्षण को जब्त कर लिया और एक ब्रेडबोर्ड मॉडल के साथ तालाब में गए और वहां भी खुद को लाड़ प्यार किया:

परिणाम पूल में प्राप्त परिणामों से बहुत अलग नहीं है:

और तुरंत तुलना के लिए, पिछली विधि:

और यहाँ gif एनिमेशन को सहेजे गए फ्रेम से एकत्र किया गया है, विधि 1:

और विधि 2, जिस पर हम इस लेख में चर्चा करते हैं:

निष्कर्ष में

जैसा कि वादा किया गया था, हमने दिखाया कि कैसे प्रतिध्वनि और गूंज सचमुच दिखती है, लाभ के साथ समय बिताया और अपने हाथों से कुछ किया।

इस रूप में, बेशक, विधि व्यवहार में लागू नहीं है, लेकिन इसके साथ काम करना शुरुआती लोगों के लिए बहुत उपयोगी होगा।

सामान्य तौर पर, हमने उथले तालाब में जाँच की, जहाँ स्थितियाँ बहुत प्रतिकूल हैं, और यह अच्छा होगा यदि कोई अन्य जलाशयों में हमारे प्रयोगों को दोहराएगा और निश्चित रूप से उनके परिणामों के बारे में बताएगा।

अगर पाठक सिर्फ कोशिश करना चाहता है (एक माइक्रोफोन और स्पीकर के साथ हवा में भी), तो यहाँ रिलीज़ के लिंक दिए गए हैं:
विधि 1
विधि 2 (इस लेख से)

पुनश्च

हम वास्तव में पाठकों से प्रतिक्रिया के लिए तत्पर हैं, क्योंकि यह समझना बहुत महत्वपूर्ण है कि आप कुछ व्यर्थ कर रहे हैं (या व्यर्थ में, और फिर इसे तुरंत रोक दिया जाना चाहिए)।

PS / 2

मैं तुरंत एक सामान्य प्रश्न का उत्तर दूंगा: इस तरह के बच्चों की सुविधाओं में मछली और अन्य समुद्री जीवन के लिए, यह सब सिर्फ ध्यान देने योग्य नहीं है।

पानी के माध्यम से ध्वनि द्वारा पुन: प्रसारण या वीडियो प्रसारण कैसे देखें - 2