Para procesar el archivo del reporte.txt se puede leer mensaje por mensaje y extraer el registro de RSSI y SNR de cada dispositivo usando Python.<\/p>\n
# procesar un archivo de mensajes mqtt\r\nimport numpy as np\r\nimport json as json\r\n\r\n# INGRESO\r\n# Parametros para la conexi\u00f3n\r\nservidormqtt = \"192.168.xx.xx\"\r\ntopicolee = \"#\"\r\n\r\n# Para el archivo.txt\r\nnombrearchivo = 'unreporte.txt'\r\nconteo = {\"lineas\":{'cuenta':0},\r\n \"gateway\":{'cuenta':0},\r\n \"application\":{'cuenta':0}\r\n }\r\ntipotrama = []\r\n\r\n# para tabular\r\ntabla = []\r\nregistros = {}\r\nfrecuencias = []\r\ntramabuscada = ['application\/1\/device\/c9c2a03913ac2ec5\/event\/up',\r\n 'application\/1\/device\/b35915f22af620d1\/event\/up',\r\n 'application\/1\/device\/b5a2349b828d97ea\/event\/up',\r\n 'application\/1\/device\/f2f724028c0e996c\/event\/up']\r\n\r\n\r\n# PROCEDIMIENTO\r\narchivo = open(nombrearchivo,'r')\r\nunalinea = archivo.readline()\r\nwhile not(unalinea==''):\r\n conteo[\"lineas\"]['cuenta'] = conteo[\"lineas\"]['cuenta'] + 1\r\n unalinea = archivo.readline()\r\n unalinea = unalinea.strip('\\n')\r\n desde = unalinea.find(\" b'{\")\r\n untipotrama = unalinea[0:desde]\r\n if not(untipotrama in tipotrama) and (untipotrama != ''):\r\n tipotrama.append(untipotrama)\r\n conteo[untipotrama] = {'cuenta':0}\r\n for entrada in conteo:\r\n if unalinea.startswith(entrada):\r\n conteo[entrada]['cuenta'] = conteo[entrada]['cuenta']+1\r\n\r\n for unapptrama in tramabuscada:\r\n tamanot = len(unapptrama)\r\n if unalinea.startswith(unapptrama):\r\n datostxt = unalinea[tamanot+3:].strip(\"'\")\r\n datosjson = json.loads(datostxt)\r\n\r\n undeviceName = datosjson[\"deviceName\"]\r\n unrssi = datosjson[\"rxInfo\"][0][\"rssi\"]\r\n unloRaSNR = datosjson[\"rxInfo\"][0][\"loRaSNR\"]\r\n unfrequency = datosjson[\"txInfo\"][\"frequency\"]\r\n undr = datosjson[\"txInfo\"][\"dr\"]\r\n if not(unfrequency in frecuencias):\r\n frecuencias.append(unfrequency)\r\n \r\n if undeviceName in registros:\r\n registros[undeviceName]['conteo'] = registros[undeviceName]['conteo']+1\r\n registros[undeviceName]['rssi'].append([unfrequency,unrssi,\r\n unloRaSNR,undr])\r\n else:\r\n registros[undeviceName]={'rssi':[],\r\n 'conteo':0,\r\n 'resumen':[0,0,0,0],\r\n } \r\n \r\narchivo.close() # Cierra el archivo\r\n\r\n# Calcula resumen por dispositivo\r\nfrecuencias.sort()\r\nfrecuencia = [902300000, 902500000, 902700000, 902900000,\r\n 903100000, 903300000, 903500000, 903700000]\r\ncanalobserva = len(frecuencia) \r\nfor dispositivo in registros:\r\n vector = np.array(registros[dispositivo]['rssi'])\r\n cuenta = np.zeros(canalobserva, dtype=int) \r\n suma = np.zeros(canalobserva,dtype=int)\r\n channelid = np.arange(1, canalobserva+1)\r\n cadaRSSI = [[],[],[],[],[],[],[],[],[]]\r\n cadaSNR = [[],[],[],[],[],[],[],[],[]]\r\n cadadr = [[],[],[],[],[],[],[],[],[]]\r\n resumen = []\r\n # Clasificando\r\n k = len(vector)\r\n for j in range (0,k,1):\r\n cual = frecuencia.index(vector[j][0])\r\n valorRssi = vector[j][1]\r\n valorSNR = vector[j][2]\r\n valordr = vector[j][3]\r\n cadaRSSI[cual].append(valorRssi)\r\n cadaSNR[cual].append(valorSNR)\r\n cadadr[cual].append(valordr)\r\n \r\n for j in range(0,canalobserva,1):\r\n vectorRSSI = np.array(cadaRSSI[j])\r\n vectorSNR = np.array(cadaSNR[j])\r\n vectordr = np.array(cadadr[j])\r\n if len(vectorRSSI)>0:\r\n promedioRSSI = np.average(vectorRSSI)\r\n maximoRSSI = np.max(vectorRSSI)\r\n cantidadRSSI = len(vectorRSSI)\r\n minimoRSSI = np.min(vectorRSSI)\r\n \r\n promedioSNR = np.average(vectorSNR)\r\n maximoSNR = np.max(vectorSNR)\r\n cantidadSNR = len(vectorSNR)\r\n minimoSNR = np.min(vectorSNR)\r\n\r\n promediodr = np.average(vectordr)\r\n maximodr = np.max(vectordr)\r\n cantidaddr = len(vectordr)\r\n minimodr = np.min(vectordr)\r\n \r\n resumen.append(np.array([ j+1,\r\n cantidadRSSI,\r\n promedioRSSI,\r\n minimoRSSI,\r\n maximoRSSI,\r\n promedioSNR,\r\n minimoSNR,\r\n maximoSNR,\r\n promediodr,\r\n ]))\r\n resumen = np.array(resumen)\r\n registros[dispositivo]['resumen'] = resumen\r\n\r\n# SALIDA\r\nnp.set_printoptions(precision = 2)\r\nprint('conteo de tramas')\r\nfor entrada in conteo:\r\n print(entrada,\": \", conteo[entrada]['cuenta'])\r\nprint('frecuencias: ',frecuencia)\r\nprint('\\nTabulando ---------')\r\nfor dispositivo in registros:\r\n print()\r\n print('dispositivo_id: '+str(dispositivo))\r\n print('total muestras: '+str(registros[dispositivo]['conteo']))\r\n print('Promedios RSSI y SNR: ')\r\n print('[canal muestras\\t RSSI \\t min \\t max \\t SNR min max DR ]')\r\n print(registros[dispositivo]['resumen'])\r\n registros[dispositivo]['conteo']\r\n<\/pre>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Para procesar el archivo del reporte.txt se puede leer mensaje por mensaje y extraer el registro de RSSI y SNR de cada dispositivo usando Python. # procesar un archivo de mensajes mqtt import numpy as np import json as json # INGRESO # Parametros para la conexi\u00f3n servidormqtt = \"192.168.xx.xx\" topicolee = \"#\" # Para … <\/p>\n