IWR1843boost读取DCA1000文件bin数据代码

%读取数据,能显示每帧数据
%%% This script is used to read the binary file produced by the DCA1000
%%% and Mmwave Studio
%%% Command to run in Matlab GUI -
%readDCA1000('<ADC capture bin file>') function [retVal] = readDCA1000(fileName)
%% global variables
% change based on sensor config
numADCSamples = 256; % number of ADC samples per chirp
numADCBits = 16; % number of ADC bits per sample
numRX = 4; % number of receivers
numLanes = 2; % do not change. number of lanes is always 2
isReal = 0; % set to 1 if real only data, 0 if complex data0
n_chirps=128;%每一帧中chirps数,no of chirp loops 
frame=1;%第多少帧
%% read file
% read .bin file
fileName='F:\Desktop\Ti-Matlab\mmwave data\1642SRR2m.bin';
fid = fopen(fileName,'r');
adcData = fread(fid, 'int16');
% if 12 or 14 bits ADC per sample compensate for sign extension
if numADCBits ~= 16
    l_max = 2^(numADCBits-1)-1;
    adcData(adcData > l_max) = adcData(adcData > l_max) - 2^numADCBits;
end
fclose(fid);
fileSize = size(adcData, 1);
% real data reshape, filesize = numADCSamples*numChirps
if isReal
    numChirps = fileSize/numADCSamples/numRX;
    LVDS = zeros(1, fileSize);
    %create column for each chirp
    LVDS = reshape(adcData, numADCSamples*numRX, numChirps);
    %each row is data from one chirp
    LVDS = LVDS.';
else
    % for complex data
    % filesize = 2 * numADCSamples*numChirps
    numChirps = fileSize/2/numADCSamples/numRX;%总chirps数
    numframe=numChirps/n_chirps;%总帧数 no of frames,总chirps数除以每帧chirps数。
    LVDS = zeros(1, fileSize/2);
    %combine real and imaginary part into complex data
    %read in file: 2I is followed by 2Q
    counter = 1;
    for i=1:4:fileSize-1
        LVDS(1,counter) = adcData(i) + sqrt(-1)*adcData(i+2); 
        LVDS(1,counter+1) = adcData(i+1)+sqrt(-1)*adcData(i+3); 
        counter = counter + 2;
    end
        % create column for each chirp
        LVDS = reshape(LVDS, numADCSamples*numRX, numChirps);
        %each row is data from one chirp
        LVDS = LVDS.';
end
%organize data per RX
adcData = zeros(numRX,numChirps*numADCSamples);
for row = 1:numRX
    for i = 1: numChirps
    adcData(row, (i-1)*numADCSamples+1:i*numADCSamples) = LVDS(i, (row-1)*numADCSamples+1:row*numADCSamples);
    end
end
% return receiver data
adcData;%接收的总数据
retVal = adcData(:,(frame-1)*numADCSamples*n_chirps+1:frame*numADCSamples*n_chirps);%读取每帧数据

 

### 关于IWR1843数据处理方法 #### 数据采集流程概述 TI公司的IWR1843是一款高性能的毫米波雷达传感器,其数据采集过程涉及多个阶段的操作。具体来说,整个流程可以分为以下几个部分:外部连接线设置、前期检查工作以及通过`mmWave Studio`软件完成的一系列配置操作[^1]。 #### mmWave Studio 配置详解 在使用 `mmWave Studio` 进行数据采集时,主要需要完成以下几项配置: - **软件选择**:启动并加载适合 IWR1843 的项目文件。 - **Radar API 设置**:定义接口协议以便与硬件通信。 - **网络连接设置**:确保主机能够正确识别目标设备。 - **Static Config 和 Data Config**:设定静态参数(如采样频率)和动态参数(如帧结构)。这些参数直接影响最终获得的数据质量。 - **Sensor Config (雷达参数配置)**:调整诸如发射功率、接收增益等物理特性以优化性能表现。 #### FPGA 同步问题及其解决方案 当尝试利用FPGA开发板实现更复杂的信号同步或者增强功能扩展时可能会碰到一些挑战。例如,在某些情况下可能出现无法读取到正确的FPGA版本号错误(-5),这通常提示存在固件兼容性或者是硬件链接上的障碍[^2][^5]。针对这类情况可以从以下几个方面入手排查: - 确认所使用的驱动程序是否最新; - 检查所有必要的电缆连接无误; - 如果涉及到第三方工具链,则需验证它们之间是否存在潜在冲突。 #### MATLAB 中的应用实例 对于希望进一步深入分析由IWR1843产生的海量信息的研究人员而言,MATLAB提供了一个强大的平台来进行高级别的算法设计与测试。有经验丰富的开发者分享过关于如何生成实时交通监控地图(RTM)及距离时间图(DTM)的具体步骤指南[^3]^。此外还有专门致力于帮助初学者快速掌握相关技能的教学资料可供参考[^4]^。 ```matlab % 基础代码示例用于展示如何导入CSV格式的雷达回波强度矩阵 function plotHeatMap(dataFile) data = csvread(dataFile); imagesc(data); colorbar; end ``` 上述函数展示了怎样简单地可视化二维数组形式存储的距离速度分布状况。当然实际应用当中可能还需要考虑更多的细节因素比如噪声抑制等等。 ---
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