X400 子板，它的接收范围是 400M-500MHz，可以在 400M-500M 内选定任意范围进行检测，对所检测频段使用情况，能在可控制的时间内记录到文件中，并可通过图形显示出来。
4.2 能量检测 FFT 方法
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用 FFT 变换的原因。另外，FFT 可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。得到了信号的频域变换后，就可以对其进行模值运算得出某频率值下的幅度特性。
一个模拟信号，经过 ADC 采样之后，就变成了数字信号。采样得到的数字信号，就可以做 FFT 变换了。N 个采样点，经过 FFT 之后，就可以得到 N 个点的 FFT 结果。为了方便进行 FFT 运算，通常 N 取 2 的整数次方。假设采样频率为 Fs，信号频率 F，采样点数为 N。那么 FFT 之后结果就是一个为 N 点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为 A，那么 FFT 的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是 A 的 N/2 倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的 N 倍。而每个点的相位，就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量（即 0Hz），而最后一个点 N 的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第 N+1 个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率 Fs，这中间被N-1 个点平均分成 N 等份，每个点的频率依次增加。例如某点 n 所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。由上面的公式可以看出，Fn 所能分辨到频率为为 Fs/N，如果采样频率Fs 为 1024Hz，采样点数为 1024 点，则可以分辨到 1Hz。1024Hz 的采样率采样 1024 点，刚好是 1 秒，也就是说，采样 1 秒时间的信号并做 FFT，则结果可以分析到 1Hz，如果采样 2 秒时间的信号并做 FFT，则结果可以分析到 0.5Hz。如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。
假设 FFT 之后某点 n 用复数 a+bi 表示，那么这个复数的模就是
，相位就是 Pn=atan2(b,a)。根据以上的结果，就可以计算出 n 点（n≠1，且 n<=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn+Pn)，即 2*An/N*cos(2*pi*Fn+Pn)。对于 n=1 点的信号，是直流分量，幅度即为 A1/N。
由于 FFT 结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果，即可以是前向 FFT 也可以是后向 FFT，前向、后向各一半结果。
由此可知：假设采样频率为 Fs，采样点数为 N，做FFT 之后，某一点 n（n 从 1 开始）表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N；该点的模值除以 N/2 就是对应该频率下的信号的幅度（对于直流信号是除以 N）；该点的相位即是对应该频率下的信号的相位。相位的计算可用函数 atan2(b,a)计算。atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值，范围从-pi 到 pi。要精确到 xHz，则需要采样长度为 1/x 秒的信号，并做 FFT。要提高频率分辨率，就需要增加采样点数，这在一些实际的应用中是不现实的，需要在较短的时间内完成分析。解决这个问题的方法有频率细分法，比较简单的方法是采样比较短时间的信号，然后在后面补充一定数量的 0，使其长度达到需要的点数，再做 FFT，这在一定程度上能够提高频率分辨力。
4.3 能量检测实现
4.3.1GNU Radio 的 USRP 初始化设置
需要搭建基于GNU Radio的FFT频谱检测器，我们就需要正确的初始化配置USRP，建立流图，搭建起 FFT 运算的软件无线电结构。
初始化配置 USRP，需要使用 GNU Radio 中的 usrp.py 模块，这个模块包含输入输出初始化设置、ADC 采样速率、功率、增益、载频等。基本上所有关于配置 USRP 的子函数都需要重载 usrp.py 来配置。具体见下表：
usrp.py函数是所有 GNU Radio 控制 USRP 的程序都要用到的初始化函数，它们控制 usb 接口、fpga 程序、ADC、DAC、子板，跟硬件打交道的程序都可以从这个函数的子函数找到控制方法。
source_x()和 sink_x()则是 usrp.py 中最基本的子函数，它们是流图的开始或者结束，由它们我们可以初始化 USRP 为接受器或者发射器，而且一个 USRP 通过时分复用可以复用为双工收发器。
按照表的函数应用举例，我们设置 USRP 为接收状态，nchan=2 这样我们可以同时获得两个子板的信息，同时对 400M 和 2.4G 频段进行扫频。其余设置均为默认状态，由此可得知：
adc_rate= 64 MS/s
usrp_decim= 64
usrp_rate= adc_rate / usrp_decim = 1 MS/s
4.3.2 FFT 能量检测流图
由上一小节 FFT 的原理，我们可以得出 FFT 计算结果的意义，可对其进一步处理达到我们的需求。GNU Radio 自带库有 FFT 模块，在设置好 USRP 并正确的建立流图，然后将得到的结果通过计算途径处理，最终得到我们需要的功能——大范围的能量检测。
因为 USRP 带宽的限制，一个时间内前端只能检测到 8MHz 的射频信号如果要检测大于 8MHz 带宽的信号我们需要通过不断的 RF 前端步进调频以达到检测大范围频谱的目的，虽然检测到的频谱并不是实时的。USRP（或者程序）每个时刻对一段范围的频率进行检测，然后步进调频到下一段频率，这样就能扫频扫过大段的频率。
要是频率调频已经完成步进调频，我们需要在每一个步进时刻结束时——即已获得这段频率的数值时，发送一个调频指令到 USRP。调频控制由 gr.bin_statistics_f sink 程序实现，bin_statistics 在以下的函数解释中有详细解释。
当我们命令 USRP 的 RF 子板改变中心频率时，我们必须等待 ADC 的采样到达 FFT处理器并判断完是否属于需要的中心频率。在这个过程中需要经过很多重的延时比如从FPGA，USB，计算延时。这样我们必须在调节到下一步进频率时进行延时，以保证上一步进频率的采样能正确的被 FFT 处理器处理。
程序主要驱动部分由 bin_statistics sink 函数组成。整个流程如图 4-3
bin_statistics主要控制 USRP 的调频控制，并根据步进频率带宽的大小决定延时时间即 FFT 处理器忽略掉 N 个向量（向量长度由计算决定）这里也可以详细解释，当进行完 FFT 处理后，bin_statistics 将处理后的信息组合成 message，并将此 message 插入message queue。message 的每个内容由 FFT 后的每个最大频率的向量组成。
每一步进的延时需要计算得出，延时包括调频延时和计算延时，其中调频延时是最主要的延时。
调频延时由 RF 前端的 PLL 到主板的时间再加上管道中排队的时间，我们所用的RFX 系列延时差不多是 1ms。
调频延时转化为 FFT 计算时忽略的向量个数的计算公式是
tune_delay_passed_to_bin_statistics=
int(round(required_tune_delay_in_sec*usrp_rate/fft_size))
其中：
required_tune_delay_in_sec= 10e-3 ；usrp_rate = 1M (decimation =64)；
fft_size= 256
可得出tune_delay_passed_to_bin_stats = 4 (FFT Frames)
这表示，我们延时 1ms 我们将跳过 4 个输入的 FFT 向量个数，来获得真实的向量数据。延时时间还包括计算延时，我们需要收集处理 N 个 FFT 采样，如果 DR=8 那将用时 128us，还应该加上计算机处理这 N 个采样的时间，这个需要根据实际计算机的处理能力通过实验测得。
本实验平台设置步进频率为 3MHz，设置 3M 是为了能尽可能精确的对小范围的频率进行能量测算，而我们通信时占用的频宽也大概是 2M 多，加上半衰保护，差不多即是 3M。而且步进频率 3M 可节省每一步进的运算时间，是个均衡的选择。这样 USRP及相关程序的初始化就完成了。
以下是完成 FFT 运算的流图，其搭建一个完整的软件无线电结构，数据最终写入message。流图如下图：
4.3.3 实现结果
总结如下，受制于 USB 总线的约束，USRP 不能检测超过 8MHz 的带宽（USRP 的USB2.0 最大数据传输速率为 32M Bytes/S，每个实采样点占用 2 个 B
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