Wie in deinem Beitrag angekündigt hier ein weiterer Test.
Wir haben einige alte analoge Radios rumstehen und letztens war es wieder mal so weit das sich durch Inversionswetterlage ein paar sonst hier fremde Stationen wohl aus Polen einfinden konnten. Leider verfügen diese alten Radios über kein Display was ein schnelles Erkennen des Stationsnamens möglich macht.
Vor vielen Jahren hatte ich für meinen UKW-Tuner einen solchen Dekoder ohne weitere Spezialteile und ICs aufgebaut. Ein haufen Mischer, eine analoge Regelschleife und ein sehr kleiner MIkrocontroller übernahmen die RDS Dekodierung für eine VFD Anzeige. Die Entwicklung hat einige Wochen gedauert. Speziell die Firmware brauchte den Löwenanteil an der Sache. In einer Neuauflage wollte ich das mit einer KI machen. Wie in deinem Beitrag möchte ich seitenweise zeigen was ich ihr als Input gegeben habe. Neben einer Textanweisung habe ich ihr ein RDS Mitschnitt aus dem Internet für eigene Tests während der Entwicklung hochgeladen. Dabei war ich unfair wie man lesen kann. Die KI hat es aber sofort bemerkt.
Ich lade den Arbeitsbereich wieder Seitenweise ins Forum.
Das war nur eine Arbeit von wenigen Minuten. Sonnet hat sowohl die fertige Firmware zum Aufspielen, den kompletten Sourcecode, Testcode und eine Anleitung dazu gepackt.
Die Radios will ich noch umbauen und an einen ungenutzen Rec out Ausgang das MPX ablegen. Ein Test ergab aber, das bereits ohne Eingriff am Rec Out eines Tangent und auch Tivoli Gerätes das Signal so schlecht gefiltert ist, das noch RDS Signalreste schwach anliegen. Daher habe ich zum Test einfach mal den Dekoder direkt ohne weiteres Frontend rangehangen.
Es kam tatsächlich schon was am Dekoder an.
nach etwas Feinabstimmung auf hellste TUNE-LED des Radios
!!!
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Richtig vorgefiltert und den kleinen RDS Anteil etwas mit einem Operationsverstärker verstärken, dürfte ein sehr gutes Ergebnis bei schwächeren Stationen bedeuten.
Den Sourcecode kann ich hier leider nicht hochladen, da zip Dateien blockiert werden. Ich habe noch die KI gebeten ihre Arbeitsweise bei der Problemlösung zu beschreiben, hat sie als Markdowncode gemacht. Ich weiß nicht ob der Code und das alles überhaupt von Interesse ist, in Ermangelung der Hochlademöglichkeit im Forum, habe ich den Code hier temporär abgelegt:
Dort ist auch die Herangehensweise der KI dargestellt.
Der ehemalige Löwenanteil des Projektes ist zu einer einige Minuten andauernden Sitzung zusammengeschrumpft, man hat jetzt Zeit gewonnen die Sache intensiver zu Testen und kann selbst (oder auch wieder AI-unterstützt) Erweiterungen anbauen und rekursiv die Lösung testen. Der Code den Sonnet schreibt ist im Präsentationsmodus realtiv leicht zu überschauen und zu verstehen. Das ist also kein Blackbox-System wo man keine Ahnung hat wie und was da erarbeitet wurde.