Dev

README.md

@@ -1,8 +1 @@
-Идея проекта: Мы кодируем информацию в виде нулей-единиц, кодируем ноль и единицу разными частотами (пока что это 1, 2 кц. Предполагается, что определение нужных частот - задача для машинного обучения). После чего преобразуем этот массив в звуковой файл, содержащий синусоиды, проигрываем его, а другим устройством записываем и декодируем. Для отображение зависимости амплитуды от частоты используем преобразование Фурье.
-Пояснение, как проходит декодирование с помощью традиционных методов: делим на три класса: модулятор - создает массив (который синусоидальный звук), wav - отвечает за создания файла wav из массива и вообще для работы с wav, decoder - сам дешифровщик, как он работает:
-1) Мы получаем на вход массив данных, который является звуковым файлом в котором кроме нужных синусоид содержится тишина (скорее всего шумы), поэтому мы выделяем оттуда сами синусоиды следующим образом:
-1.1) "Грубое определение синусоид": смотрим, где на нужных частотах находится какая-то амплитуда (больше, чем рандомный шум) с помощью нормализации. 
-1.2)Потом, максимизируя нужную функцию (с помощью деления "координатной оси" на три части, см код для подробностей), находим уже точно.
-1.x?)Сделать тоже самое, только с помощью машинного обучения?
-2) Здесь все должно быть просто: если мы нормально определили, то только на одной из частот должен быть сигнал.
-3) profit??
+Здесь будут эксперементы

playing.ipynb

@@ -0,0 +1,248 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from time import sleep\n",
+    "from playsound import playsound\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from matplotlib import pyplot as plt\n",
+    "from scipy.fft import fft, fftfreq, rfft, rfftfreq\n",
+    "from scipy.io.wavfile import write, read\n",
+    "from scipy.io import wavfile\n",
+    "import math\n",
+    "from time import sleep\n",
+    "from playsound import playsound\n",
+    "from math import floor\n",
+    "import random"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "FILENAME = \"tone_ex\"\n",
+    "def play(filename):\n",
+    "    sleep(0.5)\n",
+    "    playsound(filename)\n",
+    "\n",
+    "#Генерация синусоиды с заданными параметрами\n",
+    "SAMPLE_RATE = 44100  # Гц - частота дискретизации\n",
+    "\n",
+    "def generate_sine_wave(freq, sample_rate, duration):\n",
+    "    x = np.linspace(0, duration, int(sample_rate*duration), endpoint=False)\n",
+    "    frequencies = x * freq\n",
+    "    y = np.sin((2 * np.pi) * frequencies)\n",
+    "    return x, y\n",
+    "\n",
+    "def signal_modulation(text, freq0, freq1, sample_rate, change_time): #Сама частотная модуляция. Эта часть будет дорабатываться, пока что тут только две частоты(тупо складываем синусоиды двух частот)\n",
+    "    duration = change_time * len(text)\n",
+    "    num = int(duration / change_time)\n",
+    "    time = np.array([], dtype = np.int16)\n",
+    "    signal = np.array([], dtype = np.int16)\n",
+    "    for i in range(num):\n",
+    "        if text[i] == \"0\":\n",
+    "            freq = freq0\n",
+    "        if text[i] == \"1\":\n",
+    "            freq = freq1\n",
+    "        time_diff, data = generate_sine_wave(freq, sample_rate, change_time)\n",
+    "        signal = np.concatenate((signal, data), axis = None)\n",
+    "        time = np.concatenate((time, time_diff), axis = None)\n",
+    "    return time, signal\n",
+    "\n",
+    "#Достаем массив данных и частоту дискретизации из файла со звуком\n",
+    "def wav_data_x_sample_rate(filename):\n",
+    "    sample_rate, data = wavfile.read(filename)\n",
+    "    duration = len(data) / sample_rate \n",
+    "    return data, sample_rate\n",
+    "\n",
+    "def get_code_array(max_length):\n",
+    "  code_array = []\n",
+    "  for i in range(4, max_length + 4, 4):\n",
+    "    for z in range(20):\n",
+    "      code = \"\"\n",
+    "      for j in range(i):\n",
+    "        code += str(random.randint(0,1))\n",
+    "      code_array.append(code)\n",
+    "  return code_array"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "play(\"tone_ex\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "code_array = get_code_array(16)\n",
+    "FREQ1 = 1000\n",
+    "FREQ2 = 1500\n",
+    "CHANGE_TIME = 0.1\n",
+    "SAMPLE_RATE = 44100\n",
+    "code_array = ['1100',\n",
+    " '1011',\n",
+    " '0001',\n",
+    " '1110',\n",
+    " '1000',\n",
+    " '0010',\n",
+    " '0111',\n",
+    " '1001',\n",
+    " '0100',\n",
+    " '1100',\n",
+    " '0101',\n",
+    " '1001',\n",
+    " '0011',\n",
+    " '1100',\n",
+    " '1000',\n",
+    " '1001',\n",
+    " '1101',\n",
+    " '0001',\n",
+    " '0110',\n",
+    " '1100',\n",
+    " '01000001',\n",
+    " '11100011',\n",
+    " '00101001',\n",
+    " '00101111',\n",
+    " '01101001',\n",
+    " '01111101',\n",
+    " '01000011',\n",
+    " '11101101',\n",
+    " '10111001',\n",
+    " '01001001',\n",
+    " '11111100',\n",
+    " '10001111',\n",
+    " '10011110',\n",
+    " '00010001',\n",
+    " '01100001',\n",
+    " '11010011',\n",
+    " '01011001',\n",
+    " '10011001',\n",
+    " '00101010',\n",
+    " '11100111',\n",
+    " '011111111100',\n",
+    " '010010010100',\n",
+    " '100101101100',\n",
+    " '000010010011',\n",
+    " '101001101001',\n",
+    " '100100010110',\n",
+    " '101111010010',\n",
+    " '001110110111',\n",
+    " '010010011011',\n",
+    " '110101111100',\n",
+    " '001101100000',\n",
+    " '010000111011',\n",
+    " '100101000010',\n",
+    " '011100011111',\n",
+    " '000110001111',\n",
+    " '101100000110',\n",
+    " '010100010101',\n",
+    " '001100001110',\n",
+    " '011001101111',\n",
+    " '100000111011',\n",
+    " '1100010110011011',\n",
+    " '0100010000111111',\n",
+    " '0000000110111111',\n",
+    " '1010011011100001',\n",
+    " '0111000011101110',\n",
+    " '0000000011110001',\n",
+    " '1111011110011011',\n",
+    " '1010000011010001',\n",
+    " '0000010011010110',\n",
+    " '1101100000001010',\n",
+    " '1001011111110111',\n",
+    " '0010010011011110',\n",
+    " '0110100001001110',\n",
+    " '1101100001110110',\n",
+    " '0011110100010010',\n",
+    " '1010000101111100',\n",
+    " '1100001011111001',\n",
+    " '0110111010101011',\n",
+    " '0011000011110100',\n",
+    " '1011110000001000']\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 89,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "code_array_backup = code_array"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 83,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def play_no_stop(codes_array):\n",
+    "    f = open(\"flag.txt\", \"w\")\n",
+    "    f.write(\"0\")\n",
+    "    f.close()\n",
+    "    num = len(codes_array)\n",
+    "    sleep(3)\n",
+    "    for i in range(num):\n",
+    "        code = codes_array[i]\n",
+    "        x, tone_ex = signal_modulation(code, FREQ1, FREQ2, SAMPLE_RATE, CHANGE_TIME)\n",
+    "        write(\"tone_ex\", SAMPLE_RATE, tone_ex)\n",
+    "        f = open(\"flag.txt\", \"w\")\n",
+    "        f.write(\"1\")\n",
+    "        f.close()\n",
+    "        sleep(1.2)\n",
+    "        play(\"tone_ex\")\n",
+    "        f = open(\"flag.txt\", \"w\")\n",
+    "        f.write(\"0\")\n",
+    "        f.close()\n",
+    "        sleep(2)\n",
+    "    sleep(5)\n",
+    "    \n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 93,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "play_no_stop(code_array)"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.10.6"
+  },
+  "orig_nbformat": 4
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}