C# FSK解调-解析日本EWS数据

【这不是重复。类似的问题是关于人们控制源数据的场景。我没有。】

在日本，有一种叫做“紧急警报广播系统”的东西。当它被激活时，看起来是这样的：

在上面的视频中，大约在2:37，发送FSK调制信号。我想解析这个信号；i、 e.给定一个包含信号的WAV文件，我希望最终得到一个包含0和1的StringBuilder，以便以后处理它们。我有二进制数据和所有数据的规范，但问题是我对音频编程一无所知(

这只是一个爱好项目，但我迷上了。电视和广播制作者可以接收到这个信号，让他们的设备对它做出反应，所以不会那么难，对吧(

有关信号的事实：

• 标记音为1024Hz，停止音为640Hz
• 每个音调的长度为15.625ms
• 信号开始前和结束后的2秒暂停（可能用于检测）

到目前为止我所做的：

编写一个简单的RIFF解析器，它接受8位mono WAV文件，并允许我从中获取样本。我已经测试过了，它可以正常工作

采集15.625ms样本的回路，以及：

使用RMS查找两秒钟的静默

使用Goertzel算法确定信号是1024Hz还是640Hz

我的问题是：

• 根据测试数据，0和1在循环过程中被吞没。
  • 鉴于信号的清晰性（YouTube-to-MP3 rip），这种情况不应该发生
  • 如果我在Audacity中生成一个重复的01序列30次，我的程序将拾取01对中的10对，而不是30对
• 有时0和1被交换（上述的副作用？）
• 如果我调整代码使其与一个测试声音文件一起工作，其他测试声音文件将停止工作

我的问题是:

• 有人能给我一个关于FSK解码如何在软件中正确完成的高层次概述吗
• 我是否需要应用某种滤波器，将信号限制在640Hz+1024Hz，并使其他所有信号静音
• 保持时机正确的最佳方法是什么？也许我做错了
• 有关于这种音频处理的初学者文献的链接吗？我真的很想学习并让它工作起来

读取示例的代码为（简化）：

StringBuilder ews_bits=new StringBuilder（）；
双[]样本=新双[（int）（样本数*16.625D）]；
int index=0，readTo=/*当前偏移量+RIFF subChunk2Size*/；
二进制读取器br=/*在PCM数据的开始处*/；
while（br.BaseStream.Position150）
{
//到达EWS广播的结尾。
解析（ews_bits.ToString（））；
/*…重置状态；返回寻找静默*/
}
去做；
}
/******信号不是沉默******/
if（静默\u计数>120&&state==ParserState.SearchingSilence）
state=ParserState.Decoding；
if（state==ParserState.Decoding）
{
音频处理器。解码（参考样本、采样器、参考ews_位）；
bool continue_decoding=/*检查前20位是否有签名*；
如果（继续解码）转到完成；
//如果我们到了这里，我们正在解码一个垃圾信号。
state=ParserState.SearchingSilence；
}
/*还不够安静*/
沉默计数=0；
完成：
指数=0；
}

音频处理器只是一个具有以下功能的类：

public static void Decode(ref double[] samples, int sampleRate, ref StringBuilder bitHolder)
{
    double freq_640 = GoertzelMagnitude(ref samples, 640, sampleRate);
    double freq_1024 = GoertzelMagnitude(ref samples, 1024, sampleRate);

    if (freq_640 > freq_1024)
        bitHolder.Append("0");
    else
        bitHolder.Append("1");
}

public static bool IsSilence(ref double[] samples)
{
    // power_RMS = sqrt(sum(x^2) / N)

    double sum = 0;

    for (int i = 0; i < samples.Length; i++)
        sum += samples[i] * samples[i];

    double power_RMS = Math.Sqrt(sum / samples.Length);

    return power_RMS < 0.01;
}


/// <remarks>http://www.embedded.com/design/embedded/4024443/The-Goertzel-Algorithm</remarks>
private static double GoertzelMagnitude(ref double[] samples, double targetFrequency, int sampleRate)
{
    double n = samples.Length;
    int k = (int)(0.5D + ((double)n * targetFrequency) / (double)sampleRate);
    double w = (2.0D * Math.PI / n) * k;
    double cosine = Math.Cos(w);
    double sine = Math.Sin(w);
    double coeff = 2.0D * cosine;

    double q0 = 0, q1 = 0, q2 = 0;

    for (int i = 0; i < samples.Length; i++)
    {
        double sample = samples[i];

        q0 = coeff * q1 - q2 + sample;
        q2 = q1;
        q1 = q0;
    }

    double magnitude = Math.Sqrt(q1 * q1 + q2 * q2 - q1 * q2 * coeff);

    return magnitude;
}

publicstaticvoid解码（ref-double[]样本，int-sampleRate，ref-StringBuilder比特持有者）
{
双频640=戈尔特泽尔震级（参考样品，640，取样器）；
double freq_1024=Goertzel震级（参考样本，1024，采样器）；
中频（频率640>频率1024）
比特持有人。追加（“0”）；
其他的
比特持有人。附加（“1”）；
}
公共静电干扰（参考双[]样本）
{
//功率均方根=sqrt（和（x^2）/N）
双和=0；
for（int i=0；i

谢谢阅读。我希望你能帮助我。

这是我将如何做的（高级描述）

把你的信号通过一个电话

在640Hz+1024Hz处寻找稳定的峰值（我会说至少+/-10Hz）

如果信号稳定约10毫秒（稳定是指约95%的样本在640Hz+/-10Hz（或1024Hz+/-10Hz）的相同范围内），则将其作为音调检测。使用此检测也可同步计时器，告知您何时预期下一个音调

我知道了

public static void Decode(ref double[] samples, int sampleRate, ref StringBuilder bitHolder)
{
    double freq_640 = GoertzelMagnitude(ref samples, 640, sampleRate);
    double freq_1024 = GoertzelMagnitude(ref samples, 1024, sampleRate);

    if (freq_640 > freq_1024)
        bitHolder.Append("0");
    else
        bitHolder.Append("1");
}

public static bool IsSilence(ref double[] samples)
{
    // power_RMS = sqrt(sum(x^2) / N)

    double sum = 0;

    for (int i = 0; i < samples.Length; i++)
        sum += samples[i] * samples[i];

    double power_RMS = Math.Sqrt(sum / samples.Length);

    return power_RMS < 0.01;
}


/// <remarks>http://www.embedded.com/design/embedded/4024443/The-Goertzel-Algorithm</remarks>
private static double GoertzelMagnitude(ref double[] samples, double targetFrequency, int sampleRate)
{
    double n = samples.Length;
    int k = (int)(0.5D + ((double)n * targetFrequency) / (double)sampleRate);
    double w = (2.0D * Math.PI / n) * k;
    double cosine = Math.Cos(w);
    double sine = Math.Sin(w);
    double coeff = 2.0D * cosine;

    double q0 = 0, q1 = 0, q2 = 0;

    for (int i = 0; i < samples.Length; i++)
    {
        double sample = samples[i];

        q0 = coeff * q1 - q2 + sample;
        q2 = q1;
        q1 = q0;
    }

    double magnitude = Math.Sqrt(q1 * q1 + q2 * q2 - q1 * q2 * coeff);

    return magnitude;
}