channel.frequency_offset.FrequencyOffset Class Reference

Public Member Functions
None	__init__ (self, float freq_offset_hz, float sample_rate_hz, float initial_phase_rad=0.0)
None	reset (self)
np.ndarray	apply (self, np.ndarray tx_samples)

Public Attributes
	freq_offset_hz = float(freq_offset_hz)
	sample_rate_hz = float(sample_rate_hz)
	initial_phase_rad = float(initial_phase_rad)

Protected Member Functions
np.ndarray	_rotation_vector (self, int num_samples)

Protected Attributes
int	_sample_index = 0

Detailed Description

Model frekvencijskog ofseta u baziopojasnom kompleksnom signalu.

Frekvencijski ofset nastaje zbog razlike između LO (local oscillator)
frekvencija predajnika i prijemnika. U baziopojasnom domenu modelira se kao
multiplikacija kompleksnim eksponencijalom:

    r[n] = s[n] * exp( j * 2*pi*Δf * n / f_s )

gdje je:
    - s[n]  : originalni (TX) kompleksni signal
    - r[n]  : signal sa frekvencijskim ofsetom
    - Δf    : frekvencijski ofset u Hz
    - f_s   : sample rate u Hz
    - n     : indeks uzorka (0, 1, 2, ...)

Klasa internu pamti indeks uzorka, tako da se više uzastopnih poziva
`apply` ponašaju kao jedna kontinuirana sekvenca (bez skokova faze).

Parameters
----------
freq_offset_hz : float
    Frekvencijski ofset Δf u Hz. Pozitivna vrijednost znači da će
    faza signala napredovati u pozitivnom smjeru (rotacija u
    kompleksnoj ravni).
sample_rate_hz : float
    Sample rate signala f_s u Hz (npr. 1.92e6 za LTE 1.4 MHz ili
    30.72e6 za “punu” LTE konfiguraciju).
initial_phase_rad : float, optional
    Početna faza (u radijanima) kompleksnog eksponencijala. Default je 0.

Member Function Documentation

_rotation_vector()

np.ndarray channel.frequency_offset.FrequencyOffset._rotation_vector ( self, int num_samples )

protected

Interna pomoćna funkcija: generiše kompleksni eksponencijal za
zadani broj uzoraka, uz kontinuitet faze preko više poziva.

Parameters
----------
num_samples : int
    Broj uzoraka za koje treba izračunati rotaciju.

Returns
-------
np.ndarray
    1D NumPy niz kompleksnih vrijednosti oblika
    ``exp( j * 2*pi*Δf * n / f_s + φ0 )``,
    gdje n počinje od trenutne vrijednosti internog brojača.

apply()

np.ndarray channel.frequency_offset.FrequencyOffset.apply	(		self,
		np.ndarray	tx_samples )

Primjenjuje frekvencijski ofset na dati kompleksni TX signal.

Očekuje se da su uzorci kompleksni (IQ) i da je vremenska osa na
zadnjoj dimenziji. Funkcija podržava 1D i višedimenzionalne nizove:

- 1D: shape = (N,)
- 2D: shape = (n_antena, N)
- ... općenito: shape = (..., N), gdje je N broj uzoraka.

Parameters
----------
tx_samples : np.ndarray
    Kompleksni NumPy niz (dtype kompleksan) sa uzorcima signala
    na koje se primjenjuje frekvencijski ofset. Zadnja dimenzija
    se tretira kao vremenski indeks.

Returns
-------
np.ndarray
    Novi NumPy niz iste forme kao `tx_samples`, sa primijenjenim
    frekvencijskim ofsetom.

Raises
------
ValueError
    Ako `tx_samples` nije barem 1D niz ili nije kompleksnog tipa.

Examples
--------
Jednostavan primjer sa 1D signalom::

    >>> import numpy as np
    >>> from channel.frequency_offset import FrequencyOffset
    >>>
    >>> fs = 1.92e6  # sample rate u Hz
    >>> freq_off = 500.0  # 500 Hz ofset
    >>> fo = FrequencyOffset(freq_offset_hz=freq_off, sample_rate_hz=fs)
    >>>
    >>> # Npr. OFDM izlaz (ovdje samo dummy signal)
    >>> tx = np.ones(1000, dtype=np.complex64)
    >>> rx = fo.apply(tx)
    >>> rx.shape
    (1000,)

Primjer sa više antena (2D)::

    >>> tx_mimo = np.vstack([tx, 1j * tx])  # shape (2, 1000)
    >>> rx_mimo = fo.apply(tx_mimo)
    >>> rx_mimo.shape
    (2, 1000)

reset()

None channel.frequency_offset.FrequencyOffset.reset

(

self

)

Resetuje interni brojač uzoraka na nulu.

Koristiti kada želite da simulacija frekvencijskog ofseta krene “iznova”
od n = 0 (npr. nova nezavisna simulacija).

Returns
-------
None

---

The documentation for this class was generated from the following file:

• channel/frequency_offset.py