ban.m

clear; clc; close all;

%% 1. CẤU HÌNH NHẬP LIỆU (THEO YÊU CẦU CỦA BẠN)
filename = "D:/UAV_DETECT/drone-rf/AVATA2/VTSBW=10/pack1_0-1s.iq"; % Tên file của bạn
fs = 100e6;            % 100 MSps
duration_ms = 30;      % Cắt 30ms
start_offset_s = 0.5;  % Bắt đầu cắt từ giây thứ 0.5 (tránh đoạn đầu nếu cần)

% Cấu hình STFT (Spectrogram)
nfft = 1024;
overlap = 512;
win_len = 3072;        % Window dài hơn NFFT (Lưu ý: sẽ gây time-aliasing trong FFT)
window_func = hamming(win_len);

% Cấu hình Hiển thị
clim_range = [-120, 50]; 
cmap_steps = 256;

%% 2. ĐỌC DỮ LIỆU RAW (COMPLEX FLOAT)
fprintf('Đang đọc file %s ...\n', filename);
fid = fopen(filename, 'rb');
if fid == -1, error('Không tìm thấy file!'); end

% Bỏ qua đoạn đầu (nếu cần)
fseek(fid, floor(start_offset_s * fs * 2 * 4), 'bof'); % 2 float/sample, 4 byte/float

% Đọc đúng số mẫu cho 30ms
num_samples = floor(duration_ms/1000 * fs);
raw_data = fread(fid, [2, num_samples], 'float32'); 
fclose(fid);

% Chuyển sang số phức (I + jQ)
iq_raw = raw_data(1,:) + 1i*raw_data(2,:);
iq_raw = iq_raw.'; % Chuyển thành cột



% --- [QUAN TRỌNG] KIỂM TRA MỨC NĂNG LƯỢNG GỐC ---

% Để augment phù hợp, ta cần biết nhiễu nền gốc mạnh cỡ nào

current_power_db = 20*log10(mean(abs(iq_raw).^2));

fprintf('Công suất trung bình file gốc: %.2f dB\n', current_power_db);
% Nếu nền màu Xanh Lá, giá trị này chắc chắn đang tầm -30dB đến -40dB

%% 3. THỰC HIỆN AUGMENTATION (TÙY CHỈNH CHO NỀN XANH)
fprintf('Đang thêm nhiễu...\n');

% Khởi tạo các bản copy
iq_awgn = iq_raw;
iq_phase = iq_raw;
iq_fading = iq_raw;

% A. NHIỄU BIÊN ĐỘ (AWGN)
% Vì nền gốc đang cao (-35dB), ta phải cộng nhiễu mạnh hơn mức đó 
% thì mới thấy "hột" mới. Ta cộng nhiễu mức -30dB.
target_noise_db = -30; % Cao hơn hoặc bằng nền gốc
noise_pwr = 10^(target_noise_db/20);
noise_vec = sqrt(noise_pwr/2) * (randn(size(iq_raw)) + 1i*randn(size(iq_raw)));
iq_awgn = iq_raw + noise_vec;

% B. NHIỄU PHA (PHASE NOISE)
% Rung pha mạnh (15 độ) để làm nhòe tín hiệu trên nền xanh
phase_jitter = deg2rad(45 * randn(size(iq_raw)));
iq_phase = iq_raw .* exp(1i * phase_jitter);

% C. FADING (MULTIPATH)
% Tạo rãnh đen cắt ngang nền xanh
taps = [1, 0.5*exp(1i*pi/3), 0.3*exp(1i*pi)]; % 3 đường phản xạ mạnh
taps = taps / norm(taps); % Chuẩn hóa
iq_fading = conv(iq_raw, taps, 'same');

%% 4. VẼ VÀ SO SÁNH
figure('Name', 'Test Augmentation trên Pack1.iq', 'Position', [100, 100, 1500, 400], 'Color', 'k');

% Vẽ 4 hình
my_spectrogram(iq_raw, fs, window_func, overlap, nfft, clim_range, 1, '1. GỐC (Nền Xanh)');
my_spectrogram(iq_awgn, fs, window_func, overlap, nfft, clim_range, 2, '2. Thêm AWGN (Nổi hạt)');
my_spectrogram(iq_phase, fs, window_func, overlap, nfft, clim_range, 3, '3. Nhiễu Pha (Nhòe dọc)');
my_spectrogram(iq_fading, fs, window_func, overlap, nfft, clim_range, 4, '4. Fading (Rãnh đen)');

%% HÀM VẼ (TÙY BIẾN CHO STFT CỦA BẠN)
function my_spectrogram(iq, fs, win, ovrlp, nfft, clims, idx, title_str)
    subplot(1, 4, idx);
    
    % Tính Spectrogram
    % Lưu ý: Hàm spectrogram của MATLAB sẽ tự xử lý nếu len(win) > nfft
    [s, f, t] = spectrogram(iq, win, ovrlp, nfft, fs, 'centered');
    
    % Chuyển dB
    s_db = 20*log10(abs(s).^2 + 1e-12);
    
    % Vẽ ảnh (Dùng imagesc để giống cách Deep Learning nhìn)
    % Trục ngang: Tần số (Width=1024), Trục dọc: Thời gian
    % Deep Learning thường thích Input (H, W). Ở đây ta vẽ (Time, Freq)
    imagesc(f/1e6, t*1000, s_db.'); 

    

    set(gca, 'YDir', 'normal'); % Time 0 ở dưới, hoặc 'reverse' nếu muốn 0 ở trên

    colormap(jet(256));

    clim(clims); % [-120, 50]

    

    title(title_str, 'Color', 'w');

    xlabel('MHz'); 

    if idx==1, ylabel('Time (ms)'); end

    set(gca, 'XColor', 'w', 'YColor', 'w', 'GridColor', 'w');

    grid on;

    axis tight;

end