用Esphome发射和接收任意315/433MHz射频

guanine

标记下，学习中。

ruike007

太硬核。LZ写得太细致了！必须拜读

pdckxd

用楼主的方法搞成功了，新买的rf433手指机器人可以用这个方法来获得数据波形，用HA结合esphome来控制

leozen

蓝牙遥控器也可以吗？先标记

weidodo

够详细，感谢分享

demacia

楼主想请教下，帖子里说的第6点和一开始esphome remote receiver 接收不到，是差在什么地方吗？只是增加超外差带芯片和长天线的模块吗？原来用的是什么模块。
_________ 接收器不是433Mhz的所以没有接收到________

提供个思路，esphome remote receive raw模式下的绘图出来去查

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设你有一个一维数组，例如：
#pulse_signal = np.array([1.5, -2.3, 3.1, -1.8])  # 数组元素按正负交替，绝对值代表时间长度
pulse_signal = np.array([4805, -1503, 359, -717, 710, -361, 692, -359, 358, -715, 357, -716, 358, -716, 693, -359, 357, -723, 713, -358, 358, -716, 694, -358, 358, -715, 359, -714, 359, -696, 713, -358, 359, -722, 713, -358, 358, -696, 358, -716, 713, -358, 359, -714, 359, -695, 359, -713, 360, -720, 359, -714, 359, -695, 360, -713, 360, -713, 360, -714, 695, -358, 714, -356, 361, -720, 360, -714, 696, -356, 360, -714, 715, -355, 361, -714, 696, -355, 361, -713, 715])
fs = 10000000  # 采样频率（Hz）

# 计算每个样本点对应的时间，并找到正负电平切换的边界
t = np.cumsum(np.abs(pulse_signal)) / fs
switch_points = np.flatnonzero(np.diff(np.signbit(pulse_signal)))  # 找到正负值切换的位置索引
switch_times = t[switch_points]
print(switch_points)
print(switch_times)

# 构建broken_barh所需的坐标参数
ranges = []
for i in range(1, len(switch_points)):
    ranges.append((switch_times[i-1], switch_times[i] - switch_times[i-1]))

# 添加第一个和最后一个区间的范围
if pulse_signal[0] < 0:
    ranges.insert(0, (0, switch_times[0]))
else:
    ranges.append((switch_times[-1], t[-1] - switch_times[-1]))


# 创建颜色列表，这里假设红色代表正值（高电位），蓝色代表负值（低电位）
facecolors = ['red' if x > 0 else 'blue' for x in pulse_signal[::]]

# 绘制脉冲信号
fig, ax = plt.subplots()

print(ranges)
print((np.zeros(len(ranges)), np.ones(len(ranges))))
print(facecolors)
ax.broken_barh(ranges, (0.5, 1), facecolors=facecolors)
ax.set_ylim([-0.5, 1.5])
ax.set_yticks([0, 1])
ax.set_yticklabels(['Low', 'High'])
ax.set_xlabel('Time (s)')
ax.set_title('Pulse Signal')

# 显示图形
plt.show()

复制代码

线性图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设你有一组正负交替的数据，比如：
#pulse_data = np.array([1.5, -2.3, 3.1, -1.8, 0.5, -0.8])# 数组元素代表每个电平的持续时间
pulse_data = np.array([4805, -1503, 359, -717, 710, -361, 692, -359, 358, -715, 357, -716, 358, -716, 693, -359, 357, -723, 713, -358, 358, -716, 694, -358, 358, -715, 359, -714, 359, -696, 713, -358, 359, -722, 713, -358, 358, -696, 358, -716, 713, -358, 359, -714, 359, -695, 359, -713, 360, -720, 359, -714, 359, -695, 360, -713, 360, -713, 360, -714, 695, -358, 714, -356, 361, -720, 360, -714, 696, -356, 360, -714, 715, -355, 361, -714, 696, -355, 361, -713, 715])
fs = 10000000  # 采样频率（Hz）

# 如果数据不是按照时间步长排列的，你需要首先生成一个时间轴
time_axis = np.cumsum(np.abs(pulse_data)/fs)  # 累加绝对值生成时间轴

# 由于matplotlib绘制线图需要x和y坐标，这里我们将时间轴作为x轴数据
# 对于y轴，我们将数据视为标量值0和1，分别代表低电位和高电位
y_pulse = np.where(pulse_data > 0, 1, 0)  # 将正值映射为1（高电位），负值映射为0（低电位）

# 开始绘制脉冲信号图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.step(time_axis, y_pulse, where='post')  # 使用step函数绘制阶梯图，'post'表示在每个区间结束处绘制垂直线

# 设置图形属性，如标题、标签等
plt.title('Pulse Signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Voltage Level (High=1, Low=0)')
plt.grid(True)

# 显示图形
plt.show()

复制代码

sorrypqa

不是一般的复杂，一看到这些数字头就晕了

798059191

谢谢分享