log_cc1350.py

import serial
import sys
import argparse
import csv
import pathlib
from datetime import datetime


def list_serial_ports():
    """ Lists serial port names

        :raises EnvironmentError:
            On unsupported or unknown platforms
        :returns:
            A list of the serial ports available on the system
        :reference:
            https://stackoverflow.com/a/14224477/2801287
    """
    if sys.platform.startswith('win'):
        ports = ['COM%s' % (i + 1) for i in range(256)]
    elif sys.platform.startswith('linux') or sys.platform.startswith('cygwin'):
        # this excludes your current terminal "/dev/tty"
        ports = glob.glob('/dev/tty[A-Za-z]*')
    elif sys.platform.startswith('darwin'):
        ports = glob.glob('/dev/tty.*')
    else:
        raise EnvironmentError('Unsupported platform')

    result = []
    for port in ports:
        try:
            with serial.Serial(port) as s:
                result.append(port)
        except (OSError, serial.SerialException):
            pass
    return result


def parse_rssi(line):
    str_line = str(line.decode("utf-8"))
    
    rssi = int(float(str_line[5:10]))
    error_count = int(float(str_line[10:]))

    return rssi, error_count


def log_rssi_data(filename,num_samples,overwrite):
    # List all the available serial ports
    serial_ports = list_serial_ports()

    if len(serial_ports) == 0:
        print('Nenhuma porta serial disponível!')
        sys.exit()
    else:
        print(f'Portas serial disponíveis: {serial_ports}')

    # Set CC1350's serial port (change this index if there are multiple devices)
    # A placa tem duas portas serial, a segunda é a que envia os dados
    com_port = serial_ports[1]

    # CSV header keynames (in order)
    keys = ['index', 'time', 'rssi', 'error_count']

    # Initialize dictionary from keys (with 0)
    data = dict.fromkeys(keys, 0)
    data['rssi'] = -120

    # Set CSV filename
    csv_name = pathlib.Path(filename)
    if len(csv_name.suffix) == 0:
        csv_name = csv_name.with_suffix('.csv')

    # Avoid overwriting a file
    if not overwrite and csv_name.exists():
        timestamp = datetime.now().isoformat().replace(':','')
        csv_name = csv_name.with_name(csv_name.stem + timestamp + csv_name.suffix)

    # Just write the CSV header
    with open(csv_name, 'w', newline='') as f:
        w = csv.DictWriter(f, keys)
        w.writeheader()

    # Print some information
    print('Gravando {n} amostras no arquivo {f}.'.format(f=filename,n=num_samples))

    # Print header
    print('index\ttime\t\t\t\trssi\terror_count')

    for i in range(num_samples):

        # Indexing
        data['index'] = i
        data['time'] = datetime.now().isoformat()

        with serial.Serial(com_port, baudrate=115200) as ser:

            # Read the RSSI data, try again if it fails
            successful = False
            while not successful:
                try:
                    line = ser.readline()
                    rssi, error_count = parse_rssi(line)

                    # Error counter
                    data['error_count'] = error_count
                    
                    # RSSI [dB]
                    data['rssi'] = rssi

                    # Leave loop
                    successful = True
                except:
                    pass

            # Save dictionary to a CSV line and print line
            with open(csv_name, 'a', newline='') as f:
                w = csv.DictWriter(f, keys)
                w.writerow(data)

                # Printing stuff
                l = list(w._dict_to_list(data))
                string_to_print = '{}\t{}\t{}\t{}'.format(*l)
                print(string_to_print,end='\r')
    print()


def cmdline_args():
    # Make parser object
    p = argparse.ArgumentParser(description=
        """
        Script para gravar os dados de RSSI lidos via serial do CC1350.
        Os dados são salvos em um arquivo CSV, que pode ser lido com 
        Python (se referir ao script `plot_cc1350.py`), MATLAB ou Excel, entre outros.
        """,
        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)

    p.add_argument("-f", "--filename", type=str, default='CC1350_data.csv',
                   help="Nome do arquivo CSV no qual os dados serão salvos.")
    p.add_argument("-n", "--num_amostras", type=int, default=100,
                   help="Número de amostras a serem salvas.")
    p.add_argument("-o", "--overwrite", action="store_true",
                   help="Sobreescrever o arquivo CSV.")

    return(p.parse_args())


if __name__ == '__main__':
    
    if sys.version_info < (3,5,0):
        sys.stderr.write("Você precisa de Python 3.5+ para rodar esse script.\n")
        sys.exit(1)
        
    try:
        args = cmdline_args()
        log_rssi_data(filename=args.filename,num_samples=args.num_amostras,overwrite=args.overwrite)
        print('Fim do script.')
    except:
        print('\nTente o comando:\npython log_cc1350.py --filename log.txt --num_amostras 1000')

plot_cc1350.py

import sys
import argparse
import pathlib

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


def plot_rssi_data(filename):

    # Abrir arquivo CSV
    filename = pathlib.Path(filename)
    data = pd.read_csv(filename)

    # Ler colunas da tabela
    index = data['index'].values
    rssi = data['rssi'].values
    error_count = data['error_count'].values

    # Converter o tempo para segundos decorridos
    dt = pd.to_datetime(data['time'].values)
    elapsed_time = dt - dt[0]
    time = elapsed_time.total_seconds().values

    # Dados úteis
    num_amostras = index[-1]
    erros = np.hstack([0,np.diff(error_count)])
    FER = erros.mean()

    fig = plt.figure(figsize=(8,7))

    plt.subplot(2, 1, 1)
    plt.plot(time, rssi)
    plt.title('RSSI x Amostras   -   {a:.2f} amostras/s'.format(a=num_amostras/time[-1]))
    plt.xlabel('Tempo [s]')
    plt.ylabel('RSSI [dB]')
    plt.grid()

    plt.subplot(2, 1, 2)
    plt.stem(time, erros)
    plt.title('ERRO de Pacote x Amostras   -   FER = ' + str(FER))
    plt.xlabel('Tempo [s]')
    plt.ylabel('ERRO')

    plt.tight_layout()
    plt.show()


def cmdline_args():
    # Make parser object
    p = argparse.ArgumentParser(description=
        """
        Script teste para plotar os dados lidos do CC1350.
        """,
        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)

    p.add_argument("-f", "--filename", type=str, default='CC1350_data.csv',
                   help="Nome do arquivo CSV no qual os dados foram salvos.")

    return(p.parse_args())


if __name__ == '__main__':
    
    if sys.version_info < (3,5,0):
        sys.stderr.write("Você precisa de Python 3.5+ para rodar esse script.\n")
        sys.exit(1)
        
    try:
        args = cmdline_args()
        plot_rssi_data(filename=args.filename)
        print('Fim do script.')
    except:
        print('\nTente o comando:\npython plot_cc1350.py --filename log.txt')

Passo a passo de instalação do Python (no Windows):

1 - Miniconda: https://conda.io/miniconda.html
Python 3.6 -> https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe

Na instalação, escolher colocar o caminho do Miniconda/Anaconda no PATH (garante acesso aos comandos python e ipython via cmd)

2 - Instalar alguns pacotes necessários:

a) pyserial - Acesso às portas serial
pip install pyserial

b) pandas - Manipulação de tabelas
conda install pandas

c) matplotlib - Biblioteca de plotagem de gráficos
conda install matplotlib

---

Como usar os scripts:

$ python log_cc1350.py --help

usage: log_cc1350.py [-h] [-f FILENAME] [-n NUM_AMOSTRAS] [-o]

Script para gravar os dados de RSSI lidos via serial do CC1350. Os dados são
salvos em um arquivo CSV, que pode ser lido com Python (se referir ao script
`plot_cc1350.py`), MATLAB ou Excel, entre outros.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f FILENAME, --filename FILENAME
                        Nome do arquivo CSV no qual os dados serão salvos.
                        (default: CC1350_data.csv)
  -n NUM_AMOSTRAS, --num_amostras NUM_AMOSTRAS
                        Número de amostras a serem salvas. (default: 100)
  -o, --overwrite       Sobreescrever o arquivo CSV. (default: False)

Tente o comando:
python log_cc1350.py --filename log.txt --num_amostras 1000

$ python plot_cc1350.py --help

usage: plot_cc1350.py [-h] [-f FILENAME]

Script teste para plotar os dados lidos do CC1350.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f FILENAME, --filename FILENAME
                        Nome do arquivo CSV no qual os dados foram salvos.
                        (default: CC1350_data.csv)

Tente o comando:
python plot_cc1350.py --filename log.txt

---

Extra (programas úteis para programação em Python):

1 - Usar o ConEmu como substituto do cmd no Windows
https://conemu.github.io/

2 - Instalar o Sublime Text 3 (Se o Python estiver no PATH, o atalho Ctrl+B executa os scripts.)

a) Instalar a extensão Package Control.
https://packagecontrol.io/installation

b) Usar a extensão JEDI, para autocompletar e tirar dúvidas de funções em Python direto do editor de texto.