Разместить здесь вашу рекламу


Как увидеть реверберацию или передача видео звуком через воду — 2

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Привет, глубокоуважаемые!



Сегодня мы опять будем передавать картинку ультразвуком через воду: буквально увидим реверберацию и эхо, и даже то, как они меняются в зависимости от условий. Все о чем я расскажу несложно, интересно повторить самостоятельно и под силу практически любому.

Если в вашей душе от этих слов что-то колыхнулось, добро пожаловать под кат, в темные воды нашего пруда!




«Самый лучший отдых — растолковывать общеизвестные истины.» (С) АБС, Полдень XXII век


Прелюдия


Основное правило клуба свидетелей гидроакустики состоит в том, что видео при помощи гидроакустики на более-менее значимое расстояние (больше нескольких метров) в среднем водоеме передать нельзя, и всегда будет нельзя.
На это есть серьезные причины — канал связи с очень низкой пропускной способностью, низкой скоростью распространения сигнала (в воде всего 1500 м/с) и высокой вероятностью ошибки. Доступная полоса частот составляет всего несколько десятков килогерц.
Но и это еще не все — если, условно говоря, сигнал на частотах порядка 10 кГц распространяется в воде на дистанции порядка 8-10 км, то на частоте 20 кГц — уже на 3-5 км, и чем выше частота, тем сильнее затухание. Например, наши самые маленькие в мире модемы uWAVE работают в полосе 20-30 кГц и передают данные на скорости 78 бит/с на 1000 метров, а RedLINE с полосой 5-15 на 8000 метров. Рекорд же среди коммерческих устройств принадлежит EvoLogics — 68 кБит на 300 метров.
Физику, увы, нельзя обмануть и с ней нельзя договориться — можно передавать или очень медленно и помехозащищенно, или быстро, но на небольшие расстояния.
Однако, в некоторых случаях можно «срезать некоторые углы», какие углы мы срежем в этот раз — ниже.

Что мы будем делать сегодня и что для этого нужно?


В прошлых статьях мы уже передавали «видео» звуком через воду, напомню, что там кадр «рисовался на спектре», то есть спектр, а точнее спектрограмма сигнала являлась картинкой.
Позже мы изготовляли простые гидроакустические антенны из мусора и делали простейший гидроакустический модем. Там же мы изготавливали предусилитель для антенны (проект печатной платы для самостоятельного изготовления ЛУТ-ом по-прежнему лежит здесь).

Мы думали, как еще можно попробовать передать картинку так, чтобы в этом мог разобраться даже детсадовец школьник, и как нам кажется придумали даже более простой способ, чем раньше.

Итак, подытожим, оформим в список, что нам потребуется:

— пара гидроакустических антенн из пьезопищалок
— предусилитель, изготовляемый ЛУТ-ом
— исходный код проекта на C#
— пара свинцовых АКБ на 12 вольт
— усилитель на TDA, я взял такой всего за 50 рублей на али

Немного теории


Вспомним, что наш гидроакустический модем был основан на простейшем детекторе тона, частота которого в 4 раза меньше частоты дискретизации. Кратко вспомним как он работает.


На картинке изображены два колебания, сдвинутые друг относительно друга на Pi/2 — то есть синусная и косинусная фаза. А если частота ровно в четыре раза меньше частоты дискретизации, то на период приходится всего 4 сэмпла.
Внимательный хабрачитатель конечно заметил, что оба сигнала сдвинуты на Pi/4. При таком сдвиге сигнал принимает только два значения: √2/2 и -√2/2.
И даже не важны конкретные значения, важно что можно использовать только знаки: «+» и «-».

Теперь мы можем синусную фазу представить как последовательность знаков «+» «+» «-» «-», а косинусную как «+» «-» «-» «+».

Под спойлером повторяем работу детектора:
Пусть входной сигнал лежит в буфере sn, у нас есть два кольцевых буфера усреднения для синусной и косинусной фазы — bs и bc размером N. Указатели головы и хвоста у них общие — bH и bT. В начальный момент времени bH = N-1, bT = 0. Счетчик циклов усреденения C = 0.
Берем из входного буфера по 4 сэмпла и складываем согласно последовательностям знаков.

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


После каждой обработанной четверки сэмплов проверяем счетчик циклов усреднения и если он перевалил за N, то вычисляем амплитуду cA несущей:

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



Вот этот метод мы берем за основу, он будет отвечать за «синхронизацию».
Теперь разберемся, как кодируется изображение. Предлагаю использовать амплитудную манипуляцию. Манипуляция — это когда сигнал разбивается на равные отрезки, называемые чипами или символами, и какой-либо варьируемый параметр (в нашем случае амплитуда) сохраняется на длине чипа.
Если, к примеру, мы можем варьировать амплитуду в пределах от 0 до 32767 (16-битные сэмплы), а нам нужно передавать 255 значений яркости пикселей, то на единицу изменения яркости пикселя, амплитуда чипа будет меняться на 32768/255=128.
Еще один важный параметр — длина чипа, начнем с одного периода несущей — четыре сэмпла в нашем случае.
Значит картинка будет передаваться попиксельно, каждый пиксель длится 4 сэмпла, а амплитуда на этом периоде будет равна b[x,y] * 128, где b[x,y] — значение яркости пикселя с координатами x и у в изображении b.

Давайте прикинем, какая получится скорость передачи.
В примере я использовал размер кадра 120х120 пикселей. Это значит, что для передачи одного кадра нам потребуется

120х120х4 = 57600 сэмплов,

Если частота дискретизации 96 кГц, то передача одного кадра займет время:

57600/96000 = 0.6 секунды

Очевидно, что нам потребуется какая-то пауза, некий защитный интервал, чтобы детектор мог определить начало следующего кадра. Из гуманных соображений, предположим, что нам хватит 0.1 секунды, в течении которой затухнут все эхо (на самом деле нет). Тогда, в конце концов скорость передачи получится:

1/(0.6 + 0.1) = 1.428 кадра в секунду.

Очень легко здесь совершить ошибку и попробовать посчитать скорость в битах в секунду. Смотрите, какая невероятная получается скорость передачи:

120*120*8/1.428 = 80 627 бит/с

Но что будет, если у меня не 8-битные пиксели, а 16-ти битные?

120*120*16/1.428 = 161344 бит/с

Подвох здесь состоит в том, что опять же, данный метод передачи нельзя назвать цифровым, и понятие битовой скорости для него не вполне валидно.
Попробуйте посчитать битовую скорость передачи для аналогового телевизионного сигнала. А для детекторного приемника? :)

Вот так, например, будет выглядить кусок сигнала, передающий яркости 10-ти пикселей, значения которых меняются поочередно: 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2


Теперь рассмотрим, как это работает в примере. Методы Encode и Decode живут в классе Encoder и отвечают за модуляцию и демодуляцию изображения:

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();
        }


Из кода видно, что перед модуляцией изображения в выходной сигнал добавляется синхропрефикс, состоящий из чистого тона (pSize сэмплов) — это необходимо для того, что на принимающей стороне синхронизация могла произойти до начала самого изображения и вообще могла произойти в неблагоприятных условиях.
Метод Decode выглядит следующим образом:

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;
        }


Видно, что оба метода не привязаны к какой-то конкретной частоте и их можно будет использовать с другим детектором.

Сам же поиск сигнала (детектирование, синхронизация) происходят также, как и в нашем простейшем гидроакустическом модеме, с той лишь разницей, что здесь я вынес его в отдельный класс FsBy4CarrierDetector для разнообразия.
Вся несложная магия происходит в методе bool ProcessSample(short a)


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;
        }


Он вызывается на каждом входящем сэмпле и возвращает true в случае детектирования несущей.

Так как детектор далек от совершенства, и легко может синхронизироваться посредине строки, то я добавил специальный ползунок, передвигая который можно добиться более точной синхронизации.

Теперь, после того, как мы кратко рассмотрели как это все работает, давайте перейдем к самой вкусной части: что из этого всего можно получить.

Немного практики


Для начала проверим как все работает без гидроакустического канал — просто приложив приемную и передающую антенны друг к другу.
Сперва на картинке побольше (240х120), чтобы хоть что-то можно было разобрать:


А потом побыстрее, чтобы было больше жизни больше похоже на видео:


Вроде бы недурно? Но не торопимся с выводами, и идем в плавательный бассейн:


И вот здесь, как я и обещал в заголовке мы собственными глазами увидим эхо:


Как тебе такое, Илон Маск? вам такое HD? Почему же так получается?
А все очень просто — эхо по сути — это задержанные копии исходного сигнала, лихо интерферирующие с ним в точке приема, складывающиеся в разной фазе и дают такую картинку. Так как мы и передаем картинку — то в итоге и получаем много много картинок наложенных друг на друга с разной амлитудой. Все это в конечном счете приводит к размытию и размножению.

Забегая назад, давайте проверим все на модельной крупной картинке. Я взял рандомную фотографию:


Смодулировал ее, потом добавил эхо и немного шума, затем подверг декодированию, и да — результат напоминает то, что мы получили в бассейне:


В принципе, можно выполнить деконволюцию, и вычесть отражения, но пусть это будут люди не из нашего района оставим этот пункт для самостоятельной работы.

Кстати, предыдущий метод в бассейне работает чуть лучше, но тоже плохо — на широкополосных сигналах многолучевость и реверберация приводит к частотно-селективным замираниям, которые на картинке (читай на спектре) выглядят в виде черных и белых полос — там где сигнал сложился в противофазе, и там, где он сложился в фазе (на самом деле еще куча промежуточных вариантов):


В апреле мы улучили момент и съездили с макетом на пруд и побаловаись еще и там:




Результат мало чем отличается от результатов, полученных в бассейне:




И сразу для сравнения предыдущий метод:


А вот и собранные из сохраненных кадров gif-анимации, метод 1:


И метод 2, который мы и обсуждаем в этой статье:


В заключение


Как и обещал — мы показали как буквально выглядит эхо и реверберация, с пользой провели время и поделали что-то руками.

В таком виде конечно метод не применим на практике, но поработать с ним будет очень полезно для начинающих.

В целом, мы проверяли в мелком пруду, где очень неблагоприятные условия, и было бы круто если кто-то повторил бы наши опыты в других водоемах и обязательно рассказал бы о своих результатах.

Если читатель просто хочет попробовать (даже на воздухе при помощи микрофона и динамиков), то вот ссылки сразу на релизы:
Метод-1
Метод-2 (из этой статьи)

P.S.

Очень ждем обратной связи от читателей, так как очень важно понимать, что ты делаешь что-то не напрасно (или напрасно, и тогда это нужно немедленно прекратить).

P.S./2

Сразу отвечу на частый вопрос: для рыб и прочих морских обитателей на таких детских мощностях это все просто незаметно.
Источник: https://habr.com/ru/post/453678/


Интересные статьи

Интересные статьи

Скриншот CU-SeeMe — одной из первых Интернет-систем для видеоконференций, появившейся ещё в 1992 году. В бизнес-среде и «оборонке» примеры использования технологий видеоконференций ...
Метаматериалы — композиты со структурными элементами, размерами много меньше длины волны излучения, обладают не только необычными свойствами, такими как отрицательный коэффициент прел...
История сегодня пойдёт про автосервис в Москве и его продвижении в течении 8 месяцев. Первое знакомство было ещё пару лет назад при странных обстоятельствах. Пришёл автосервис за заявками,...
Помните VisiCalc, первую в мире электронную таблицу? А сегодняшние технологические гиганты помнят – именно поэтому они скупают и вкладываются в потенциальных конкурентов Изначально программа...
Raspberry Pi снискали огромную популярность по всему миру. Однако многие из любителей-разработчиков сталкиваются с проблемой доступа к устройству из интернета. Как правило приходится колдовать с ...