CaribouLite #102024/02/03 11:57

ラズパイ HATなSDR: Cariboulite、 今月もソフト更新あり。「Invert IQが必要」な件が解消して良かったが、受信中に信号が頻繁に何度も途切れる症状にカイゼンなし。ただしSDRソフトをGqrxからSDR++に変更したら解消した。謎だ...

本日の衛星: RS-44で交信。

新・GPU機械学習環境の構築2024/01/27 11:03

ディープラーニングを使ったモールス信号の解読にあたり、 深層学習の環境を実マシンからGoogle Colabに移行した。

いま試しているソフト:nn-morse、 オリジナル版はpytorch 1.5対応だったが、Colab標準のpytorch 2.1でもコードの修正 ほぼなし で使うことができた。 修正点は、ColabのCPUコア数=2に合わせて、DataLoaderのnum_workers=2としただけ。 GPUメモリは15.4GBと大きいので、batchサイズの修正は不要だった。

で、my実マシンで1.6日かかる計算が、無料版で使えるGPU/Telsa T4では8時間で終わって素晴しい!

が、あの「GPUバックエンドに接続できません」が表示されて、学習が途中で切断されてイラッとしたので、 有料版Google Colab Proを契約した。 それはGoogleの思う壺なのだろうが、コスパは良い(¥23円/時間)し,GPUの使用上限に達する頻度が減った気がする。

本日の衛星: RS-44で交信。

K3NGキーヤー2024/01/23 20:06

K3NGキーヤーを最新版(2023.10.28.2304)に更新した。

コンパイル時に Invalid version '2021.12.16.01' for library in: .../Arduino/libraries/K3NG_PS2Keyboard と表示されるが、 issueに挙がっているので気にしない。

増えた設定項目(☆印)をRTFMしたが PTT回りで自分は使わなさそう。

カスタマイズは、wikiで見付けた command_mode_acknowledgement_character (keyer_features_and_options_fk_10.h)を修正したくらい。パドルからのコマンドを受け付けたときに ._. が返るようになった 💚 が、サイドトーンのオン/オフには効かなかった。

K3NG Keyer Version 2023.10.28.2304

Enter \? for help

\S
Iambic B / CMOS Super Keyer Timing: Off
Buffers: Dit On Dah On
WPM: 31
Command Mode WPM: 20
Farnsworth WPM: Disabled
Sidetone: Off 625 hz
Dah to dit: 3.00
Weighting: 50
Keying Compensation: 0 mS
Serial Number: 1
Autospace Off
Autospace Timing Factor: 2.00
Wordspace: 7
TX: 1
Quiet Paddle Interrupt: Off
Mill Mode: Off
PTT Buffered Character Hold: Off
TX Inhibit: Off
TX Pause: Off
Paddle Echo: On
Paddle Echo Timing Factor: 1.75
Tx1 lead time: 0 ☆
Tx1 tail time: 240 ☆
PTT hang time: 0.00 wordspace units ☆
Memory repeat time: 3000 ☆
Memory 1:JH4XSY/1
(以下省略)

CaribouLite #92024/01/20 17:55

ラズパイ HATなSDR: Cariboulite、 今月のソフト更新あり。周波数を動作範囲外に設定したときのバグは解消したが、受信中に信号が頻繁に何度も途切れる新たなバグが発生して、泣いてます。

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人の密集度をBLEで測定2024/01/07 12:04

BLEの測定結果をAmbientで可視化

昨年末から「人の密集度」の簡易測定にトライしている。 前提は、各人がスマホ/PCのBluetooth機能をONにして持ち歩く.だ。

周囲のスマホ/PCを、 PC版ソフトbluetoothviewで 検出できたので、常時監視できるようにRapberry Pico Wを購入した。

アプリ開発にはBluetoothに正式対応したMicroPython v.1.21.0を使った。 MicroPythonは、Pico WのBOOTSELボタンを押しながらPCにUSBケーブルで接続して、 "RPI-RP2"なストレージにuf2ファイルを D&Dすれば書き込むことができる。

開発環境はthonnyを使った。 Pico Wだと、 thonnyのメニューから、Tools⇛Interpreterで "MicroPython(generic),port Board in FS mode" を選択すれば良い。

サンプルを参考にして作ったアプリでは、主にAudioデバイスが検出され、狙ってたPC/スマホは見つからなかった!しかも、隣室のデバイスがチラホラ見える。 調べると、「micropythonではBluetooth classicは扱えない.」とInterface誌2024年1月号に書いてあった。 検証としてBluetooth classicの信号をPi4から hcitool scan したら、スマホは見付かった。 うーん、奥が深い。💦

なので、測定対象をBLEに限定した。検出結果数は、IoTデータの可視化サービス:Ambientに送信して、ブラウザから確認している。 データの保存期間は4ヶ月と短いが、サクッと使えるので有り難いし、 アップロードのコードは、既存モジュールを利用すると簡単。

測定を初めて2週間経ったが、検出台数の変化は、在宅/外出による差は無く、隣室のデバイスがON/OFFに依存している感じ。💦 それから、毎日/深夜にデバイス数がゼロになるのが不思議です。