Structure des programmes » Historique » Version 2
Alexis ANGLADE, 02/02/2025 16:58
| 1 | 1 | Alexis ANGLADE | h1. Structure des programmes |
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| 2 | 2 | Alexis ANGLADE | |
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| 5 | > h2. Contenu de la section |
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| 7 | Vous trouverez dans cette section la structure des programmes utilisés durant le projet. |
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| 9 | > h2. 1. passerelle.ino |
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| 11 | |_.Section|_.Fonction|_.Description| |
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| 12 | |Bibliothèques|#include <SPI.h> |
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| 13 | #include <LoRa.h>|Importation des |
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| 14 | bibliothèques nécessaires| |
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| 15 | | Définition des broches | #define LORA_SS 18 |
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| 16 | etc... | Définition des broches |
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| 17 | pour le module LoRa | |
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| 18 | | Variables globales | int counter = 0; |
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| 19 | const int maxPackets = 30; | Compteur de paquets |
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| 20 | envoyés et limite | |
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| 21 | | Initialisation | setup() | - SPI et LoRa |
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| 22 | - Paramètres LoRa |
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| 23 | - Vérification du module | |
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| 24 | | Transmission | loop() | - Vérification du compteur |
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| 25 | - Envoi du message LoRa |
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| 26 | - Attente 3s |
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| 27 | - Arrêt après 30 paquets | |
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| 28 | |||
| 29 | > h2. 2. point_em.ino |
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| 30 | |||
| 31 | |_.Section|_.Fonction|_.Description| |
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| 32 | | Bibliothèques | #include <SPI.h> |
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| 33 | #include <LoRa.h> | Importation des bibliothèques nécessaires |
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| 34 | pour l’affichage OLED et la communication LoRa | |
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| 35 | | Définition des broches | #define LORA_SS 18 |
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| 36 | #define LORA_RST 14 |
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| 37 | #define LORA_DIO0 26 | Définition des broches pour le module LoRa| |
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| 38 | | Variables globales | int counter = 0; |
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| 39 | const int maxcount = 1000; | Compteur de paquets envoyés et limite d’envoi | |
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| 40 | | Initialisation | setup() | - SPI et LoRaConfiguration des paramètres LoRa |
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| 41 | (Fréquence, Spreading Factor, Preamble) |
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| 42 | - Vérification du module LoRa |
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| 43 | - Initialisation de l’affichage OLED | |
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| 44 | | Transmission | loop() | - Vérification du compteur |
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| 45 | - Envoi du message LoRa avec entête et compteur |
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| 46 | - Mise à jour de l’affichage OLED |
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| 47 | - Pause de 1 seconde entre chaque envoi |
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| 48 | - Arrêt de l’émission après 1000 paquets | |
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| 49 | |||
| 50 | > h2. 3. point_rec.ino |
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| 51 | |||
| 52 | |_.Section|_.Fonction|_.Description| |
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| 53 | | Bibliothèques | #include <SPI.h> |
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| 54 | #include <LoRa.h> |
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| 55 | #include "SSD1306Wire.h" | Importation des bibliothèques nécessaires |
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| 56 | pour l’affichage OLED et la communication LoRa | |
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| 57 | | Définition des broches | #define LORA_SS 18 |
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| 58 | #define LORA_RST 14 |
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| 59 | #define LORA_DIO0 26 | Définition des broches pour le module LoRa | |
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| 60 | | Variables globales | String receivedData |
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| 61 | ;int packetSize; | Stockage des données reçues et |
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| 62 | vérification de la taille des paquets | |
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| 63 | | Initialisation | setup() | - Configuration du port série pour le débogage |
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| 64 | - Initialisation de l’affichage OLED |
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| 65 | - Configuration et démarrage du module LoRa |
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| 66 | (Fréquence, Spreading Factor, Preamble, etc.) |
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| 67 | - Vérification de l’initialisation LoRa | |
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| 68 | | Réception et affichage des données | loop() | - Vérification de la réception d’un paquet LoRa |
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| 69 | - Lecture du message reçu et extraction des informations |
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| 70 | - Vérification de l’en-tête du paquet |
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| 71 | - Affichage du message et du compteur sur l’écran OLED |
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| 72 | - Affichage du RSSI (puissance du signal reçu) pour évaluer |
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| 73 | la qualité de la transmission | |
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| 74 | |||
| 75 | > h2. 4. ml_cfo.m |
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| 76 | |||
| 77 | |_.Section|_.Fonction|_.Description| |
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| 78 | | Importation des données | data = readtable('base_de_donne_sans_cfonode.xlsx') | Chargement des données à partir d’un fichier Excel | |
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| 79 | | Prétraitement des données | rmmissing(data), data.N_D = categorical(data.N_D) | Suppression des valeurs manquantes et conversion |
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| 80 | des étiquettes en variables catégorielles | |
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| 81 | | Sélection des caractéristiques | features = {'CFO_total', 'SF'} | Définition des variables utilisées pour la classification | |
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| 82 | | Normalisation des données | data.CFO_total = (data.CFO_total - mean) / std | Mise à l’échelle des valeurs CFO_total pour |
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| 83 | améliorer la performance du modèle | |
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| 84 | | Visualisation des données | boxplot(data.CFO_total, data.N_D), |
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| 85 | gscatter(data.SF, data.CFO_total, data.N_D) | Tracé de graphiques pour analyser la distribution |
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| 86 | des données | |
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| 87 | | Séparation des ensembles d’entraînement et de test | train_idx, test_idx = false(height(data),1) | Création d’ensembles d’entraînement et de test |
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| 88 | avec échantillonnage stratifié | |
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| 89 | | Création du modèle KNN | Mdl_KNN = fitcknn(X_train, y_train, 'NumNeighbors', 5, 'Standardize', true) | Entraînement du modèle KNN avec 5 |
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| 90 | voisins et normalisation des données | |
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| 91 | | Prédiction sur l’ensemble de test | y_pred = predict(Mdl_KNN, X_test) | Prédiction des étiquettes pour les données de test | |
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| 92 | | Évaluation de la précision | accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test) | Calcul de la précision du modèle | |
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| 93 | | Affichage de la matrice de confusion | confusionchart(y_test, y_pred) | Visualisation des erreurs de classification | |
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| 94 | | Analyse des prédictions correctes par SF | sf7_correct_blanc, sf8_correct_blanc, sf9_correct_blanc | Comptage des classifications correctes pour chaque |
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| 95 | SF (7,8,9) et chaque classe (Blanc, Noir) | |