5 Projets français avec une RedPitaya | ScieTech

Lucas

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Je vais vous présenter quelques exemples de projets de laboratoires français utilisant la carte Red Pitaya. Ces exemples montrent les possibilités de cette carte et du prototypage rapide. Vous découvrirez aussi la diversité des laboratoires français.

Radio logicielle avec Red Pitaya

Voyez comment transformer la Red Pitaya en une radio logicielle, parfaite pour les amateurs de radiocommunication. Ce projet mené par l’Electrolab met en évidence la flexibilité et les capacités de ce dispositif.

Matériel et logiciels nécessaires

La carte Red Pitaya (14 bits 125 MSPS) est très appréciée dans la communauté radioamateur, avec des modifications matérielles simples. La société Red Pitaya fournit un kit matériel et logiciel pour la carte STEMlab 125-14. Beaucoup de passionnés créent leur propre kit.Le laboratoire Electrolab a développé son propre kit SDR à partir d’une carte STEMlab 125-14, modifiée avec un étage d’entrée, une horloge, et une alimentation de l’ADC. Pour le logiciel, ils utilisent le firmware OpenHPSDR réalisé par Pavel Denim.

Étapes de mise en place

Pour transformer la Red Pitaya en une radio logicielle, suivez ces étapes :1. Installez le firmware OpenHPSDR sur la Red Pitaya.2. Modifiez la carte STEMlab 125-14 en ajoutant un étage d’entrée, une horloge, et une alimentation de l’ADC.3. Intégrez un front-end comprenant des cartes pour le filtrage, l’amplification faible bruit et la commutation d’antenne.

Applications et résultats

Cette transformation permet d’écouter des ondes courtes et de traiter le signal radio. Les résultats montrent une bonne flexibilité et une amélioration de la réception. Cependant, certaines limitations existent, notamment en termes de puissance de traitement.

Echopen – l’échographie open source

Le projet Echopen vise à créer un écho-stéthoscope open source et peu coûteux. Découvrez comment la Red Pitaya est utilisée pour améliorer les soins de santé.

Présentation d’Echopen

EchOpen est un projet et une communauté ouverte et collaborative, menée par un groupe multidisciplinaire concevant un écho-stéthoscope fonctionnel, abordable et connecté à un smartphone. Le projet, financé par la fondation Pierre Fabre, utilise des moyens de développement rapide pour produire un dispositif médical à faible coût.

Rôle de la Red Pitaya

Dans le projet Echopen, la Red Pitaya est utilisée pour la numérisation et le traitement du signal ultrasonore. L’appareil combine plusieurs cartes de démonstration et spécifiques pour l’alimentation et le traitement du signal.

Processus de fonctionnement

  1. Positionner le transducteur à l’aide d’un moteur.
  2. Exécuter le transducteur pour générer des ultrasons.
  3. Réceptionner le signal par le transducteur en mode écoute.
  4. Amplifier et numériser le signal.
  5. Traiter pour extraire les informations importantes.
  6. Transmettre les données au smartphone via WiFi pour affichage.
  7. Convertir les données numérisées en image.

Ressources supplémentaires

Pour plus de détails techniques, consultez le GITbook du projet [ici](https://echopen.gitbook.io/echopen/).

Vélocimètre lidar à effet Doppler

Ce projet, réalisé par la société française Koheron, montre comment utiliser la Red Pitaya pour prototyper des systèmes lidar utilisant l’effet Doppler pour mesurer la vitesse.

Principe de fonctionnement

Le vélocimètre lidar utilise l’effet Doppler pour mesurer les variations de fréquence dues au mouvement. Une source laser est modulée, puis divisée en deux faisceaux : un faisceau sonde envoyé sur la cible et un faisceau de référence.

Composants nécessaires

Les composants incluent la Red Pitaya, un laser DFB de 1550 nm, et un photodétecteur de 60 MHz. La Red Pitaya contrôle la modulation du courant laser via des sorties analogiques contrôlées par un logiciel Python.

Processus de mesure

Le faisceau laser est divisé en deux : le faisceau sonde est réfléchi par la cible et dirigé vers un photodétecteur. Les signaux sont mélangés pour produire un battement dont la fréquence est mesurée par la Red Pitaya, permettant de déterminer la vitesse de l’objet.

Source et documentation

Pour plus d’informations techniques, consultez le blog de Koheron [ici](https://www.koheron.com/blog/2015/11/15/doppler-lidar-velocimeter).

Stabilisation d’un faisceau d’électrons dans un synchrotron

Projet mené par le Synchrotron SOLEIL, utilisant la Red Pitaya pour stabiliser le faisceau d’électrons en minimisant les instabilités dans l’anneau de synchrotron.

Le Synchrotron SOLEIL

SOLEIL est un centre français de rayonnement synchrotron, un grand instrument pluridisciplinaire et laboratoire de recherche, produisant un rayonnement lumineux pour explorer la matière.

Rôle de la Red Pitaya

La Red Pitaya est utilisée pour traiter le signal, mesurer les instabilités du faisceau grâce à un bolomètre et réinjecter le signal filtré dans l’accélérateur pour stabiliser le faisceau.

Processus de stabilisation

1. Mesurer le rayonnement photonique avec le bolomètre.2. Traiter le signal avec la Red Pitaya.3. Filtrer numériquement et amplifier le signal.4. Réinjecter le signal dans l’accélérateur par une cavité accélératrice.

Sources et études de cas

Consultez l’article Coherent Terahertz synchrotron radiation mastered by controlling the irregular dynamics of relativistic electron bunches pour plus de détails.

Comptage de poisson près d’un barrage

Utilisé par les laboratoires CNRS de Grenoble et EDF Chatou, ce projet implémente un système acoustique actif pour compter les poissons grâce à la Red Pitaya.

Présentation du projet

Ce projet vise à préserver la biodiversité près des centrales hydroélectriques et des barrages. Le CNRS et EDF collaborent pour améliorer le comptage des poissons grâce à un système acoustique actif utilisant la Red Pitaya.

Utilisation de la Red Pitaya

La carte acquiert et prétraite les signaux acoustiques avec un spectre de 500 kHz. Les signaux corrects sont envoyés à un serveur pour analyse. Un multiplexeur est aussi utilisé pour multiplier les entrées de la carte.

Processus de comptage

1. Acquérir les signaux acoustiques.2. Prétraiter et trier les signaux avec la Red Pitaya.3. Envoyer les signaux corrects au serveur pour analyse.4. Analyser la signature acoustique pour compter les poissons.

Documentation et ressources

Pour plus de détails, consultez l’étude IoT Acoustic Antenna Development for Fish Biomass Long-Term Monitoring [ici](https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1155/2019/7860458).

FAQ

Comment configurer une station radio avec Red Pitaya?

Pour configurer une station radio avec Red Pitaya, commencez par installer le firmware OpenHPSDR, puis modifiez la carte STEMlab 125-14 avec un étage d’entrée, une horloge, et une alimentation de l’ADC. Intégrez ensuite un front-end comprenant des cartes pour le filtrage, l’amplification faible bruit et la commutation d’antenne.

Quelles sont les applications courantes du Red Pitaya?

Les applications courantes du Red Pitaya incluent la radio logicielle, les vélocimètres lidar, la stabilisation de faisceaux d’électrons dans les synchrotrons, et les systèmes acoustiques actifs pour le comptage de poissons.

Comment mesurer la compatibilité électromagnétique avec Red Pitaya?

Pour mesurer la compatibilité électromagnétique avec Red Pitaya, il faut utiliser la carte pour acquérir et analyser les signaux électromagnétiques, contrôler et mesurer les fréquences et harmonies de ces signaux par des logiciels spécifiques.

Comment programmer une LED clignotante avec Red Pitaya?

Pour programmer une LED clignotante avec Red Pitaya, connectez la LED à une sortie GPIO, utilisez un script Python pour contrôler l’état de la LED, puis ajustez le timing de clignotement directement dans le code pour obtenir l’effet désiré.

Quels matériaux sont nécessaires pour les projets étudiants avec Red Pitaya?

Pour les projets étudiants avec Red Pitaya, les matériaux nécessaires incluent principalement la carte Red Pitaya, des composants électroniques de base (résistances, condensateurs, LEDs, etc.), des câbles de connexion, un ordinateur pour la programmation, et des logiciels comme Scilab ou Matlab pour l’analyse des données.