test: add real-world Flipper Zero capture benchmark - CRITICAL FINDINGS
## Summary Added real-world testing infrastructure with 11 actual Flipper Zero community captures. Results reveal **CRITICAL GAP**: 0% accuracy on real captures vs 33% on synthetic signals. ## What Was Added ### Test Infrastructure - **tests/real_captures/** - 11 real .sub files from UberGuidoZ/Flipper repository - 3 weather sensors (LaCrosse, Acurite, Nexus) - 2 garage doors (LiftMaster 433MHz, Security+ 2.0) - 2 doorbells (GE, Byron) - 1 LED remote - 3 ceiling fan controls - **tests/real_captures/manifest.json** - Test case metadata with expected protocols - **scripts/benchmark_real.py** - Real-world benchmark runner - Loads manifest.json - Runs identification on each capture - Generates REAL_TEST_RESULTS.md - Compares with synthetic results ### Documentation - **REAL_TEST_RESULTS.md** - Benchmark results (0% accuracy) - **docs/REAL_CAPTURE_ANALYSIS.md** - Comprehensive gap analysis ## Results ### Performance Comparison | Metric | Synthetic | Real-World | Delta | |--------|-----------|------------|-------| | Top-1 Accuracy | 33.3% | **0.0%** | **-33.3%** | | Top-3 Accuracy | 50.0% | **0.0%** | **-50.0%** | | High Confidence | 66.7% | 9.1% | -57.6% | | No Matches | 8.3% | **45.5%** | +37.2% | ### Root Causes Identified 1. **Decoded File Format (45% of failures)** - CRITICAL - 5/11 files are already decoded (Protocol: Holtek_HT12X), not RAW - Our system ONLY processes RAW_Data - All ceiling fan and LED remote files fail immediately - **Fix**: Add support for parsed decode .sub file format 2. **Missing Protocols (27% of failures)** - Acurite 02077M not in database (we have 609TXC) - GE Doorbell 19297 not in database - Byron DB421E not in database - LiftMaster not in database - **Fix**: Add these protocols from real captures 3. **Real Signal Complexity (27% of failures)** - LaCrosse real capture: 131 pulses (multi-packet) - Synthetic LaCrosse: 40 bits (single packet) - Real signals have noise, jitter, interference - **Fix**: Packet segmentation, higher noise tolerance 4. **Protocol Family Competition (9% of failures)** - Nexus found at rank 34 (beaten by Oregon Scientific) - Similar protocols competing instead of grouping - **Fix**: Protocol family scoring ## Key Insights ### Why Synthetic Worked (33% accuracy): - Perfect timing with controlled 5-15% jitter - Single packet per file - All RAW format - Known protocol parameters ### Why Real Failed (0% accuracy): - 45% already decoded (not RAW) - 27% missing from database - Variable signal quality - Multi-packet transmissions - Real-world interference **Conclusion**: System was optimized for unrealistic synthetic signals. ## Recommendations (Priority Order) 1. **P1 - Support Decoded Files** (+45% accuracy) - Parse Protocol, Bit, Key, TE fields - Match by protocol name + timing element - Skip RAW analysis for decoded files 2. **P2 - Add Missing Protocols** (+27% accuracy) - Import Acurite 02077M, GE/Byron doorbells, LiftMaster, Holtek HT12X - Source from real captures or RTL_433 updates 3. **P3 - Improve Robustness** (+18% accuracy) - Packet segmentation for multi-transmission captures - Increase jitter tolerance to 25% - Repetition detection 4. **P4 - Family Grouping** (+9% accuracy) - Group similar protocols (Nexus/Oregon/Acurite) - Boost exact name matches **Expected Final Accuracy**: 60-70% after P1+P2 implementation. ## Files Changed - tests/real_captures/*.sub (11 files, 192KB) - tests/real_captures/manifest.json (11 test cases) - scripts/benchmark_real.py (370 lines) - REAL_TEST_RESULTS.md (benchmark results) - docs/REAL_CAPTURE_ANALYSIS.md (comprehensive analysis) 🎯 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
leetcrypt
@@ -0,0 +1,158 @@
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# RF Device Identification - Real-World Benchmark Results
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**Date**: 1771207572.2499428
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**Total Tests**: 11
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**Source**: Real Flipper Zero community captures
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## Overall Metrics
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### Top-K Accuracy
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- **Top-1**: 0.0%
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- **Top-3**: 0.0%
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- **Top-5**: 0.0%
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### Confidence Distribution
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- **High (>80%)**: 1 (9.1%)
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- **Medium (50-80%)**: 4 (36.4%)
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- **Low (<50%)**: 1 (9.1%)
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- **None found**: 5 (45.5%)
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### Performance
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- **Avg Parse Time**: 0.28 ms
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- **Avg Match Time**: 128.19 ms
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- **Total**: 128.46 ms
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## By Category
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| Category | Tests | Top-1 Acc | Top-3 Acc |
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|----------|-------|-----------|------------|
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| doorbell | 2 | 0.0% | 0.0% |
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| fan_controller | 3 | 0.0% | 0.0% |
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| garage_door | 2 | 0.0% | 0.0% |
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| led_controller | 1 | 0.0% | 0.0% |
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| weather_sensor | 3 | 0.0% | 0.0% |
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## Detailed Results
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### ✗ lacrosse_tx141_real.sub
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- **Expected**: LaCrosse TX141-BV2
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- **Category**: weather_sensor
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- **Got**: Schou 72543 Day Rain Gauge, Motonet MTX Rain, MarQuant Rain Gauge, TFA Dostmann 30.3252.01/47.3006.01 Rain Gauge and Thermometer, ADE WS1907 (confidence: 69.1%)
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- **Rank**: Not Found
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**Top 5 Matches**:
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1. Schou 72543 Day Rain Gauge, Motonet MTX Rain, MarQuant Rain Gauge, TFA Dostmann 30.3252.01/47.3006.01 Rain Gauge and Thermometer, ADE WS1907 (69.1%)
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||||
2. Conrad S3318P, FreeTec NC-5849-913 temperature humidity sensor, ORIA WA50 ST389 temperature sensor (68.6%)
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||||
3. WEC-2103 temperature/humidity sensor (68.6%)
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4. ThermoPro TX-2C Thermometer and Humidity sensor (68.0%)
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5. Biltema rain gauge (67.7%)
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### ✗ acurite_02077m_real.sub
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- **Expected**: Acurite 02077M
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- **Category**: weather_sensor
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- **Got**: LaCrosse Technology View LTV-R1, LTV-R3 Rainfall Gauge, LTV-W1/W2 Wind Sensor (confidence: 76.5%)
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- **Rank**: Not Found
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**Top 5 Matches**:
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1. LaCrosse Technology View LTV-R1, LTV-R3 Rainfall Gauge, LTV-W1/W2 Wind Sensor (76.5%)
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2. LaCrosse Technology View LTV-TH Thermo/Hygro Sensor (76.5%)
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||||
3. LaCrosse TX35DTH-IT, TFA Dostmann 30.3155 Temperature/Humidity sensor (76.4%)
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||||
4. TFA Marbella Pool Thermometer (76.4%)
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5. ThermoPro TP28b Super Long Range Wireless Meat Thermometer for Smoker BBQ Grill (76.4%)
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### ✗ nexus_th_real.sub
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- **Expected**: Nexus Temperature-Humidity
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- **Category**: weather_sensor
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- **Got**: Oregon Scientific Weather Sensor (confidence: 76.9%)
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- **Rank**: 34
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**Top 5 Matches**:
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1. Oregon Scientific Weather Sensor (76.9%)
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2. Oregon Scientific v3.0 (75.9%)
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||||
3. Oregon Scientific v2.1 (74.2%)
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||||
4. Ambient Weather F007TH (63.5%)
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||||
5. Digitech XC-0324 / AmbientWeather FT005TH temp/hum sensor (58.4%)
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### ✗ liftmaster_433_real.sub
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- **Expected**: LiftMaster
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- **Category**: garage_door
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- **Got**: AlectoV1 Weather Sensor (Alecto WS3500 WS4500 Ventus W155/W044 Oregon) (confidence: 49.4%)
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- **Rank**: Not Found
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||||
**Top 5 Matches**:
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1. AlectoV1 Weather Sensor (Alecto WS3500 WS4500 Ventus W155/W044 Oregon) (49.4%)
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2. Oregon Scientific SL109H Remote Thermal Hygro Sensor (49.4%)
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3. Philips outdoor temperature sensor (type AJ3650) (43.0%)
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||||
4. Philips outdoor temperature sensor (type AJ7010) (43.0%)
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5. Globaltronics GT-WT-02 Sensor (39.5%)
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### ✗ liftmaster_security2_raw_real.sub
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- **Expected**: LiftMaster Security+ 2.0
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- **Category**: garage_door
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- **Got**: No matches (confidence: 0.0%)
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- **Rank**: Not Found
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### ✗ ge_doorbell_real.sub
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- **Expected**: GE Doorbell
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- **Category**: doorbell
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- **Got**: Conrad S3318P, FreeTec NC-5849-913 temperature humidity sensor, ORIA WA50 ST389 temperature sensor (confidence: 76.9%)
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- **Rank**: Not Found
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||||
**Top 5 Matches**:
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1. Conrad S3318P, FreeTec NC-5849-913 temperature humidity sensor, ORIA WA50 ST389 temperature sensor (76.9%)
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||||
2. WEC-2103 temperature/humidity sensor (76.9%)
|
||||
3. ThermoPro TX-2C Thermometer and Humidity sensor (76.3%)
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||||
4. Biltema rain gauge (75.8%)
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||||
5. FT-004-B Temperature Sensor (75.7%)
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### ✗ byron_doorbell_real.sub
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- **Expected**: Byron Doorbell
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- **Category**: doorbell
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- **Got**: Princeton (confidence: 92.9%)
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- **Rank**: Not Found
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**Top 5 Matches**:
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1. Princeton (92.9%)
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2. Generic Remote SC226x EV1527 (84.1%)
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||||
3. Elro DB286A Doorbell (83.2%)
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||||
4. Blyss DC5-UK-WH (82.7%)
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||||
5. Acurite 590TX Temperature with optional Humidity (82.7%)
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### ✗ rgb_led_remote_real.sub
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||||
- **Expected**: RGB LED Remote
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- **Category**: led_controller
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||||
- **Got**: No matches (confidence: 0.0%)
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- **Rank**: Not Found
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||||
### ✗ ceiling_fan_real.sub
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||||
- **Expected**: Ceiling Fan Remote
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||||
- **Category**: fan_controller
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||||
- **Got**: No matches (confidence: 0.0%)
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||||
- **Rank**: Not Found
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||||
### ✗ ceiling_fan2_real.sub
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||||
- **Expected**: Ceiling Fan Remote
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||||
- **Category**: fan_controller
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||||
- **Got**: No matches (confidence: 0.0%)
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||||
- **Rank**: Not Found
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||||
### ✗ ceiling_fan_light_real.sub
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||||
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||||
- **Expected**: Ceiling Fan Light
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||||
- **Category**: fan_controller
|
||||
- **Got**: No matches (confidence: 0.0%)
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||||
- **Rank**: Not Found
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||||
@@ -0,0 +1,298 @@
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||||
# Real-World Capture Analysis - Gap Between Synthetic and Real Performance
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**Date**: 2026-02-15
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**Benchmark**: Real Flipper Zero Community Captures vs Synthetic Test Signals
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## Executive Summary
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**CRITICAL FINDING**: The RF device identification system achieves **0% accuracy on real-world captures** vs **33% on synthetic signals**. This represents a complete failure to generalize from synthetic to real-world data.
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## Performance Comparison
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| Metric | Synthetic | Real-World | Delta |
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||||
|--------|-----------|------------|-------|
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||||
| Top-1 Accuracy | 33.3% (4/12) | **0.0%** (0/11) | **-33.3%** |
|
||||
| Top-3 Accuracy | 50.0% (6/12) | **0.0%** (0/11) | **-50.0%** |
|
||||
| High Confidence (>80%) | 66.7% | **9.1%** | -57.6% |
|
||||
| No Matches Found | 8.3% (1/12) | **45.5%** (5/11) | +37.2% |
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||||
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||||
## Root Causes
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||||
### 1. **Decoded vs RAW File Format** (5/11 failures = 45%)
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||||
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||||
**Problem**: Many real Flipper captures are **already decoded**, not RAW.
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||||
**Evidence**:
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||||
- All 3 ceiling fan files: `Protocol: Holtek_HT12X` (decoded)
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||||
- RGB LED remote: Already decoded
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||||
- LiftMaster Security+ 2.0: Already decoded
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||||
**Example** (`ceiling_fan_real.sub`):
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||||
```
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||||
Filetype: Flipper SubGhz Key File
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||||
Version: 1
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Frequency: 315000000
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||||
Preset: FuriHalSubGhzPresetOok650Async
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||||
Protocol: Holtek_HT12X # <-- Already decoded!
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||||
Bit: 12
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||||
Key: 00 00 00 00 00 00 00 BF
|
||||
TE: 470
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||||
```
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||||
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||||
**Impact**: Our system **only processes RAW_Data**. Decoded files have `has_raw_data=False`, so the pattern decoder immediately returns empty results.
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||||
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||||
**Fix Required**: Add support for decoded .sub files:
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||||
1. Parse `Protocol`, `Bit`, `Key`, `TE` fields
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||||
2. Match against database by protocol name + timing element
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||||
3. Synthesize timing from TE (timing element) if needed
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||||
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||||
---
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||||
### 2. **Real Signal Noise & Complexity** (3/11 failures = 27%)
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||||
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||||
**Problem**: Real captures have:
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||||
- Variable signal quality
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||||
- Multi-packet transmissions
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||||
- Long pulse trains (LaCrosse: 131 pulses total)
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||||
- Interference and jitter beyond our 15% tolerance
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||||
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||||
**Evidence**:
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||||
- `lacrosse_tx141_real.sub`: 131 pulses, very long RAW_Data
|
||||
- Top match: "Schou 72543 Day Rain Gauge" (69.1%) - WRONG
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||||
- Expected "LaCrosse TX141-BV2" not found in top 100
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||||
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||||
**Analysis**: Real LaCrosse signals are much longer and noisier than our 40-bit synthetic version.
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||||
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||||
---
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||||
### 3. **Missing Protocols in Database** (3/11 failures = 27%)
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|
||||
**Problem**: Expected protocols not in our 299-protocol database:
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||||
- "Acurite 02077M" → Not in database (we have Acurite 609TXC, but not 02077M variant)
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||||
- "GE Doorbell 19297" → Not in database
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||||
- "Byron Doorbell DB421E" → Not in database (Byron got Princeton at 92.9%)
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||||
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||||
**Evidence**:
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||||
```
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||||
Byron doorbell → Princeton (92.9% confidence)
|
||||
GE doorbell → Conrad S3318P sensor (76.9% confidence)
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||||
```
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||||
**Impact**: Even with perfect timing extraction, we can't match protocols that don't exist in the database.
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---
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||||
### 4. **Protocol Name Matching Too Strict** (1/11 = 9%)
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||||
**Problem**: `nexus_th_real.sub` matched "Nexus Temperature-Humidity" but at **rank 34**.
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||||
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||||
**Top 5 Results**:
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||||
1. Oregon Scientific Weather Sensor (76.9%)
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||||
2. Oregon Scientific v3.0 (75.9%)
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||||
3. Oregon Scientific v2.1 (74.2%)
|
||||
4. Ambient Weather F007TH (63.5%)
|
||||
5. Digitech XC-0324 (58.4%)
|
||||
...
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||||
34. Nexus Temperature-Humidity
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**Analysis**: Nexus is getting matched, but Oregon protocols score higher. This suggests:
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- Timing similarity between Nexus and Oregon
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- Preamble detection favoring Oregon
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||||
- Need protocol-family grouping (Nexus vs Oregon shouldn't compete directly)
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## Detailed Failure Analysis
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### Weather Sensors (0/3 correct)
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#### 1. LaCrosse TX141-BV2 Real Capture
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- **Expected**: LaCrosse TX141-BV2
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||||
- **Got**: Schou 72543 Day Rain Gauge (69.1%)
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||||
- **Rank**: Not found
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**Issue**: Real capture has 131 pulses vs synthetic 40 bits. Likely multiple transmissions in one capture.
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||||
#### 2. Acurite 02077M
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||||
- **Expected**: Acurite 02077M
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||||
- **Got**: LaCrosse Technology View LTV-R1 (76.5%)
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||||
- **Rank**: Not found
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**Issue**: Acurite 02077M not in database. We have Acurite 609TXC but not this model.
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||||
#### 3. Nexus Temperature-Humidity
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||||
- **Expected**: Nexus Temperature-Humidity
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||||
- **Got**: Oregon Scientific Weather Sensor (76.9%)
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||||
- **Rank**: 34
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||||
**Issue**: Protocol exists but ranks low. Oregon and Nexus are similar protocols competing.
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### Garage Doors (0/2 correct)
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#### 1. LiftMaster 433MHz
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- **Expected**: LiftMaster
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- **Got**: AlectoV1 Weather Sensor (49.4%)
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- **Rank**: Not found
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**Issue**: LiftMaster not in database. Low confidence (49%) suggests poor timing match.
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||||
#### 2. LiftMaster Security+ 2.0
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- **Expected**: LiftMaster Security+ 2.0
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||||
- **Got**: No matches (0%)
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- **Rank**: Not found
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**Issue**: **Decoded file format**. No RAW_Data to process. Security+ 2.0 uses rolling codes.
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---
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### Doorbells (0/2 correct)
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#### 1. GE Doorbell 19297
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- **Expected**: GE Doorbell
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- **Got**: Conrad S3318P sensor (76.9%)
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- **Rank**: Not found
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||||
**Issue**: GE Doorbell not in database. Misidentified as temperature sensor.
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#### 2. Byron Doorbell DB421E
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||||
- **Expected**: Byron Doorbell
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||||
- **Got**: Princeton (92.9%)
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||||
- **Rank**: Not found
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||||
**Issue**: Byron not in database. High confidence match to Princeton suggests similar timing (Princeton-like protocol).
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### LED/Fan Controllers (0/4 correct)
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#### All 4 files: No matches (0%)
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**Issue**: **All are decoded format**, not RAW. Our system cannot process them.
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**Files**:
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- `rgb_led_remote_real.sub` - Decoded
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||||
- `ceiling_fan_real.sub` - Decoded (Holtek_HT12X)
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||||
- `ceiling_fan2_real.sub` - Decoded (Holtek_HT12X)
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||||
- `ceiling_fan_light_real.sub` - Decoded (Holtek_HT12X)
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## Recommendations
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### Priority 1: Support Decoded .sub Files (Fixes 45% of failures)
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||||
**Implementation**:
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||||
```python
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||||
def parse_sub_file(filepath):
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||||
"""Parse both RAW and decoded .sub files"""
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||||
metadata = SignalMetadata()
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||||
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||||
with open(filepath) as f:
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||||
# ... existing parsing ...
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||||
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||||
# If no RAW_Data but has Protocol field
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||||
if not metadata.has_raw_data and metadata.protocol:
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||||
# This is a decoded file
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||||
# Extract: Protocol, Bit, Key, TE
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||||
# Match by protocol name + TE timing
|
||||
metadata.is_decoded = True
|
||||
metadata.timing_element = te_value
|
||||
|
||||
return metadata
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||||
```
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||||
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||||
**Database Matching**:
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||||
- For decoded files, match primarily by `Protocol` field name
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||||
- Use `TE` (timing element) as secondary confirmation
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- Skip RAW pattern analysis
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---
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||||
### Priority 2: Add Missing Protocols (Fixes 27% of failures)
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||||
**Protocols to Add**:
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||||
1. **Acurite 02077M** - Weather station (433.92 MHz)
|
||||
2. **GE Doorbell 19297** - Doorbell (433.92 MHz)
|
||||
3. **Byron DB421E** - Doorbell (433.92 MHz)
|
||||
4. **LiftMaster** (generic 433 MHz) - Garage door
|
||||
5. **Holtek HT12X** - LED/Fan remote encoder chip
|
||||
|
||||
**Source**: Import from real captures or RTL_433 database updates.
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
### Priority 3: Improve Real Signal Robustness (Fixes 27% of failures)
|
||||
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||||
**Issues**:
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||||
- Long multi-packet captures (131 pulses vs 40 bits)
|
||||
- Variable signal quality
|
||||
- Packet repetition detection needed
|
||||
|
||||
**Fixes**:
|
||||
1. **Packet Segmentation**: Split long RAW_Data into individual transmissions
|
||||
2. **Repetition Detection**: Find repeating patterns, score best match
|
||||
3. **Noise Filtering**: Increase jitter tolerance from 15% to 25% for real data
|
||||
4. **Confidence Calibration**: Lower thresholds for real-world data
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Priority 4: Protocol Family Grouping (Fixes 9% of failures)
|
||||
|
||||
**Issue**: Nexus ranks #34, beaten by Oregon Scientific variants.
|
||||
|
||||
**Fix**:
|
||||
- Group similar protocols (Nexus, Oregon Scientific, Acurite all use similar encoding)
|
||||
- Score by protocol family first, then by specific model
|
||||
- Boost exact name matches over family matches
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Performance Expectations After Fixes
|
||||
|
||||
| Fix | Impact | Expected Accuracy |
|
||||
|-----|--------|-------------------|
|
||||
| Support decoded files | +45% (5/11) | 45% |
|
||||
| Add missing protocols | +27% (3/11) | 72% |
|
||||
| Improve robustness | +18% (2/11) | 90% |
|
||||
| Family grouping | +9% (1/11) | 100% |
|
||||
|
||||
**Realistic Target**: 60-70% top-1 accuracy after implementing Priority 1 and 2.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Synthetic vs Real: Why the Gap?
|
||||
|
||||
### Synthetic Signals (33% accuracy)
|
||||
- ✅ Perfect timing (no jitter beyond 5-15%)
|
||||
- ✅ Single packet per file
|
||||
- ✅ Known protocol parameters
|
||||
- ✅ All RAW format
|
||||
- ❌ Unrealistic simplicity
|
||||
|
||||
### Real Captures (0% accuracy)
|
||||
- ❌ 45% are decoded (not RAW)
|
||||
- ❌ 27% use protocols not in database
|
||||
- ❌ Variable signal quality
|
||||
- ❌ Multi-packet transmissions
|
||||
- ❌ Real-world interference
|
||||
- ✅ Actual device behavior
|
||||
|
||||
**Conclusion**: Our system was optimized for synthetic signals that don't represent real-world usage.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Next Steps
|
||||
|
||||
1. **Immediate**: Implement decoded .sub file support (Priority 1)
|
||||
2. **Short-term**: Add missing protocols from real captures (Priority 2)
|
||||
3. **Medium-term**: Improve noise tolerance and packet segmentation (Priority 3)
|
||||
4. **Long-term**: Collect more real captures for training/validation
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Generated**: 2026-02-15
|
||||
**Benchmark Version**: Iteration 6 (post-precision tuning)
|
||||
**Database Size**: 299 protocols (RTL_433 imported)
|
||||
**Real Captures Source**: UberGuidoZ/Flipper repository
|
||||
Executable
+410
@@ -0,0 +1,410 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
Real-World RF Device Identification Benchmark
|
||||
|
||||
Tests the identification system against actual Flipper Zero community captures.
|
||||
Compares performance on real data vs synthetic data.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
import json
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import List, Dict, Tuple
|
||||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
from collections import defaultdict
|
||||
|
||||
# Add project root to path
|
||||
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
|
||||
|
||||
from src.parser.sub_parser import parse_sub_file
|
||||
from src.matcher.pattern_decoder import get_pattern_decoder, DeviceMatch
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class RealCaptureResult:
|
||||
"""Result for a single real capture test"""
|
||||
filename: str
|
||||
expected_protocol: str
|
||||
category: str
|
||||
frequency: int
|
||||
|
||||
# Results
|
||||
top_match: str = ""
|
||||
top_confidence: float = 0.0
|
||||
all_matches: List[DeviceMatch] = field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
# Metrics
|
||||
correct: bool = False
|
||||
rank: int = -1 # Rank of expected protocol (-1 if not found)
|
||||
|
||||
# Performance
|
||||
parse_time_ms: float = 0.0
|
||||
match_time_ms: float = 0.0
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class RealBenchmarkSummary:
|
||||
"""Overall benchmark statistics for real captures"""
|
||||
total_tests: int = 0
|
||||
|
||||
# Top-K accuracy
|
||||
top1_accuracy: float = 0.0
|
||||
top3_accuracy: float = 0.0
|
||||
top5_accuracy: float = 0.0
|
||||
|
||||
# Confidence distribution
|
||||
high_confidence_count: int = 0 # >80%
|
||||
medium_confidence_count: int = 0 # 50-80%
|
||||
low_confidence_count: int = 0 # <50%
|
||||
none_found_count: int = 0 # No matches
|
||||
|
||||
# Category breakdown
|
||||
category_stats: Dict[str, Dict] = field(default_factory=dict)
|
||||
|
||||
# Performance
|
||||
avg_parse_time_ms: float = 0.0
|
||||
avg_match_time_ms: float = 0.0
|
||||
|
||||
# All results
|
||||
results: List[RealCaptureResult] = field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
|
||||
class RealWorldBenchmark:
|
||||
"""Benchmark runner for real-world captures"""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.decoder = get_pattern_decoder()
|
||||
|
||||
def run_benchmark(
|
||||
self,
|
||||
test_cases_dir: Path,
|
||||
manifest_path: Path
|
||||
) -> RealBenchmarkSummary:
|
||||
"""
|
||||
Run benchmark on real-world captures
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
test_cases_dir: Directory containing .sub files
|
||||
manifest_path: Path to manifest.json
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
RealBenchmarkSummary with all metrics
|
||||
"""
|
||||
# Load manifest
|
||||
with open(manifest_path) as f:
|
||||
manifest = json.load(f)
|
||||
|
||||
test_cases = manifest['test_cases']
|
||||
summary = RealBenchmarkSummary()
|
||||
summary.total_tests = len(test_cases)
|
||||
|
||||
print(f"Running real-world benchmark on {len(test_cases)} captures...")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
for i, test_case in enumerate(test_cases, 1):
|
||||
filepath = test_cases_dir / test_case['filename']
|
||||
print(f"[{i}/{len(test_cases)}] Testing {filepath.name}...", end=" ")
|
||||
|
||||
result = self._test_single_file(
|
||||
filepath,
|
||||
test_case['expected_protocol'],
|
||||
test_case['category'],
|
||||
test_case['frequency']
|
||||
)
|
||||
summary.results.append(result)
|
||||
|
||||
# Update category stats
|
||||
if result.category not in summary.category_stats:
|
||||
summary.category_stats[result.category] = {
|
||||
'total': 0,
|
||||
'correct': 0,
|
||||
'top3': 0,
|
||||
'top5': 0
|
||||
}
|
||||
|
||||
stats = summary.category_stats[result.category]
|
||||
stats['total'] += 1
|
||||
|
||||
if result.correct and result.rank == 1:
|
||||
stats['correct'] += 1
|
||||
print(f"✓ CORRECT (confidence: {result.top_confidence:.1%})")
|
||||
elif result.rank > 0 and result.rank <= 3:
|
||||
stats['top3'] += 1
|
||||
print(f"⚠ Rank {result.rank} (expected in top 3)")
|
||||
elif result.rank > 0 and result.rank <= 5:
|
||||
stats['top5'] += 1
|
||||
print(f"⚠ Rank {result.rank} (expected in top 5)")
|
||||
else:
|
||||
if result.top_match:
|
||||
print(f"✗ WRONG: {result.top_match} (confidence: {result.top_confidence:.1%})")
|
||||
else:
|
||||
print(f"✗ NO MATCHES FOUND")
|
||||
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# Calculate aggregate metrics
|
||||
self._calculate_summary_metrics(summary)
|
||||
|
||||
return summary
|
||||
|
||||
def _test_single_file(
|
||||
self,
|
||||
filepath: Path,
|
||||
expected_protocol: str,
|
||||
category: str,
|
||||
frequency: int
|
||||
) -> RealCaptureResult:
|
||||
"""Test a single .sub file"""
|
||||
import time
|
||||
|
||||
result = RealCaptureResult(
|
||||
filename=filepath.name,
|
||||
expected_protocol=expected_protocol,
|
||||
category=category,
|
||||
frequency=frequency
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Parse file
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
try:
|
||||
signal_metadata = parse_sub_file(str(filepath))
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Parse error: {e}")
|
||||
return result
|
||||
result.parse_time_ms = (time.time() - t0) * 1000
|
||||
|
||||
# Run matching
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
try:
|
||||
matches = self.decoder.decode(signal_metadata)
|
||||
result.all_matches = matches
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Match error: {e}")
|
||||
return result
|
||||
result.match_time_ms = (time.time() - t0) * 1000
|
||||
|
||||
if not matches:
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# Extract top match
|
||||
result.top_match = matches[0].name
|
||||
result.top_confidence = matches[0].confidence
|
||||
|
||||
# Check if expected protocol is in results (fuzzy matching)
|
||||
for rank, match in enumerate(matches, 1):
|
||||
if self._protocol_matches(match.name, expected_protocol):
|
||||
result.correct = (rank == 1)
|
||||
result.rank = rank
|
||||
break
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
def _protocol_matches(self, actual: str, expected: str) -> bool:
|
||||
"""Check if protocol names match (fuzzy matching)"""
|
||||
actual_lower = actual.lower()
|
||||
expected_lower = expected.lower()
|
||||
|
||||
# Exact match
|
||||
if actual_lower == expected_lower:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
# Partial match
|
||||
actual_parts = set(actual_lower.replace('-', ' ').split())
|
||||
expected_parts = set(expected_lower.replace('-', ' ').split())
|
||||
|
||||
# If 2+ common tokens, consider match
|
||||
common = actual_parts & expected_parts
|
||||
if len(common) >= 2:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
# Check if expected is substring of actual
|
||||
if expected_lower in actual_lower:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def _calculate_summary_metrics(self, summary: RealBenchmarkSummary):
|
||||
"""Calculate aggregate metrics from individual results"""
|
||||
if summary.total_tests == 0:
|
||||
return
|
||||
|
||||
# Top-K accuracy
|
||||
top1_correct = sum(1 for r in summary.results if r.correct and r.rank == 1)
|
||||
top3_correct = sum(1 for r in summary.results if r.rank > 0 and r.rank <= 3)
|
||||
top5_correct = sum(1 for r in summary.results if r.rank > 0 and r.rank <= 5)
|
||||
|
||||
summary.top1_accuracy = top1_correct / summary.total_tests
|
||||
summary.top3_accuracy = top3_correct / summary.total_tests
|
||||
summary.top5_accuracy = top5_correct / summary.total_tests
|
||||
|
||||
# Confidence distribution
|
||||
for result in summary.results:
|
||||
if result.top_confidence == 0.0:
|
||||
summary.none_found_count += 1
|
||||
elif result.top_confidence >= 0.8:
|
||||
summary.high_confidence_count += 1
|
||||
elif result.top_confidence >= 0.5:
|
||||
summary.medium_confidence_count += 1
|
||||
else:
|
||||
summary.low_confidence_count += 1
|
||||
|
||||
# Performance
|
||||
if summary.results:
|
||||
summary.avg_parse_time_ms = sum(r.parse_time_ms for r in summary.results) / len(summary.results)
|
||||
summary.avg_match_time_ms = sum(r.match_time_ms for r in summary.results) / len(summary.results)
|
||||
|
||||
def print_summary(self, summary: RealBenchmarkSummary):
|
||||
"""Print human-readable summary"""
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
print("REAL-WORLD BENCHMARK SUMMARY")
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
print(f"Total Tests: {summary.total_tests}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
print("TOP-K ACCURACY:")
|
||||
print(f" Top-1: {summary.top1_accuracy:.1%} ({int(summary.top1_accuracy * summary.total_tests)}/{summary.total_tests})")
|
||||
print(f" Top-3: {summary.top3_accuracy:.1%} ({int(summary.top3_accuracy * summary.total_tests)}/{summary.total_tests})")
|
||||
print(f" Top-5: {summary.top5_accuracy:.1%} ({int(summary.top5_accuracy * summary.total_tests)}/{summary.total_tests})")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
print("CONFIDENCE DISTRIBUTION:")
|
||||
print(f" High (>80%): {summary.high_confidence_count} ({summary.high_confidence_count/summary.total_tests:.1%})")
|
||||
print(f" Medium (50-80%): {summary.medium_confidence_count} ({summary.medium_confidence_count/summary.total_tests:.1%})")
|
||||
print(f" Low (<50%): {summary.low_confidence_count} ({summary.low_confidence_count/summary.total_tests:.1%})")
|
||||
print(f" None found: {summary.none_found_count} ({summary.none_found_count/summary.total_tests:.1%})")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
print("PERFORMANCE:")
|
||||
print(f" Avg Parse Time: {summary.avg_parse_time_ms:.2f} ms")
|
||||
print(f" Avg Match Time: {summary.avg_match_time_ms:.2f} ms")
|
||||
print(f" Total Time: {summary.avg_parse_time_ms + summary.avg_match_time_ms:.2f} ms")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
print("BY CATEGORY:")
|
||||
print(f"{'Category':<20} {'Tests':>6} {'Accuracy':>10} {'Top-3':>10}")
|
||||
print("-" * 80)
|
||||
|
||||
for category, stats in sorted(summary.category_stats.items()):
|
||||
accuracy = stats['correct'] / stats['total'] if stats['total'] > 0 else 0
|
||||
top3 = stats['top3'] / stats['total'] if stats['total'] > 0 else 0
|
||||
|
||||
print(f"{category:<20} {stats['total']:>6} {accuracy:>9.1%} {top3:>9.1%}")
|
||||
|
||||
print()
|
||||
|
||||
def save_report(self, summary: RealBenchmarkSummary, output_path: Path):
|
||||
"""Save detailed report to markdown"""
|
||||
with open(output_path, 'w') as f:
|
||||
f.write("# RF Device Identification - Real-World Benchmark Results\n\n")
|
||||
|
||||
f.write(f"**Date**: {Path(__file__).stat().st_mtime}\n")
|
||||
f.write(f"**Total Tests**: {summary.total_tests}\n")
|
||||
f.write(f"**Source**: Real Flipper Zero community captures\n\n")
|
||||
|
||||
f.write("## Overall Metrics\n\n")
|
||||
f.write("### Top-K Accuracy\n\n")
|
||||
f.write(f"- **Top-1**: {summary.top1_accuracy:.1%}\n")
|
||||
f.write(f"- **Top-3**: {summary.top3_accuracy:.1%}\n")
|
||||
f.write(f"- **Top-5**: {summary.top5_accuracy:.1%}\n\n")
|
||||
|
||||
f.write("### Confidence Distribution\n\n")
|
||||
f.write(f"- **High (>80%)**: {summary.high_confidence_count} ({summary.high_confidence_count/summary.total_tests:.1%})\n")
|
||||
f.write(f"- **Medium (50-80%)**: {summary.medium_confidence_count} ({summary.medium_confidence_count/summary.total_tests:.1%})\n")
|
||||
f.write(f"- **Low (<50%)**: {summary.low_confidence_count} ({summary.low_confidence_count/summary.total_tests:.1%})\n")
|
||||
f.write(f"- **None found**: {summary.none_found_count} ({summary.none_found_count/summary.total_tests:.1%})\n\n")
|
||||
|
||||
f.write("### Performance\n\n")
|
||||
f.write(f"- **Avg Parse Time**: {summary.avg_parse_time_ms:.2f} ms\n")
|
||||
f.write(f"- **Avg Match Time**: {summary.avg_match_time_ms:.2f} ms\n")
|
||||
f.write(f"- **Total**: {summary.avg_parse_time_ms + summary.avg_match_time_ms:.2f} ms\n\n")
|
||||
|
||||
f.write("## By Category\n\n")
|
||||
f.write("| Category | Tests | Top-1 Acc | Top-3 Acc |\n")
|
||||
f.write("|----------|-------|-----------|------------|\n")
|
||||
|
||||
for category, stats in sorted(summary.category_stats.items()):
|
||||
accuracy = stats['correct'] / stats['total'] if stats['total'] > 0 else 0
|
||||
top3 = stats['top3'] / stats['total'] if stats['total'] > 0 else 0
|
||||
|
||||
f.write(f"| {category} | {stats['total']} | {accuracy:.1%} | {top3:.1%} |\n")
|
||||
|
||||
f.write("\n## Detailed Results\n\n")
|
||||
|
||||
for result in summary.results:
|
||||
status = "✓" if result.correct else "✗"
|
||||
f.write(f"### {status} {result.filename}\n\n")
|
||||
f.write(f"- **Expected**: {result.expected_protocol}\n")
|
||||
f.write(f"- **Category**: {result.category}\n")
|
||||
f.write(f"- **Got**: {result.top_match if result.top_match else 'No matches'} ")
|
||||
f.write(f"(confidence: {result.top_confidence:.1%})\n")
|
||||
f.write(f"- **Rank**: {result.rank if result.rank > 0 else 'Not Found'}\n")
|
||||
|
||||
if result.all_matches:
|
||||
f.write(f"\n**Top 5 Matches**:\n")
|
||||
for i, match in enumerate(result.all_matches[:5], 1):
|
||||
f.write(f"{i}. {match.name} ({match.confidence:.1%})\n")
|
||||
|
||||
f.write("\n")
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""Main benchmark runner"""
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
print("REAL-WORLD RF DEVICE IDENTIFICATION BENCHMARK")
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# Setup paths
|
||||
test_dir = Path(__file__).parent.parent / "tests" / "real_captures"
|
||||
manifest_path = test_dir / "manifest.json"
|
||||
|
||||
if not manifest_path.exists():
|
||||
print(f"❌ Manifest not found: {manifest_path}")
|
||||
return 1
|
||||
|
||||
# Run benchmark
|
||||
benchmark = RealWorldBenchmark()
|
||||
summary = benchmark.run_benchmark(test_dir, manifest_path)
|
||||
|
||||
# Print results
|
||||
print()
|
||||
benchmark.print_summary(summary)
|
||||
|
||||
# Save report
|
||||
report_path = Path(__file__).parent.parent / "REAL_TEST_RESULTS.md"
|
||||
benchmark.save_report(summary, report_path)
|
||||
print(f"Detailed report saved to: {report_path}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# Compare with synthetic
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
print("COMPARISON: Real vs Synthetic")
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
synthetic_results_path = Path(__file__).parent.parent / "TEST_RESULTS_SUMMARY.md"
|
||||
if synthetic_results_path.exists():
|
||||
print("Real-world results compared with synthetic benchmark:")
|
||||
print(f" Real captures: {summary.total_tests} tests")
|
||||
print(f" Synthetic signals: 12 tests (from TEST_RESULTS_SUMMARY.md)")
|
||||
print()
|
||||
print(f" Real Top-1: {summary.top1_accuracy:.1%}")
|
||||
print(f" Synthetic Top-1: 33.3% (from previous run)")
|
||||
print()
|
||||
print(f" Real Top-3: {summary.top3_accuracy:.1%}")
|
||||
print(f" Synthetic Top-3: 50.0%")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# Return exit code
|
||||
if summary.top1_accuracy >= 0.25:
|
||||
print("✓ Benchmark PASSED (Top-1 accuracy >= 25%)")
|
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return 0
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else:
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print(f"✗ Benchmark FAILED (Top-1 accuracy {summary.top1_accuracy:.1%} < 25%)")
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return 1
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if __name__ == '__main__':
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sys.exit(main())
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@@ -0,0 +1,29 @@
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Filetype: Flipper SubGhz RAW File
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Version: 1
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Frequency: 433920000
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Preset: FuriHalSubGhzPresetOok650Async
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Protocol: RAW
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RAW_Data: 97 -1644 131 -1652 1293 -690 131 -166 197 -990 65 -496 195 -1680 231 -658 165 -758 131 -1192 163 -234 133 -528 65 -466 65 -824 97 -592 197 -464 99 -832 131 -766 97 -764 99 -334 197 -298 99 -530 165 -534 131 -1362 265 -1028 163 -590 131 -1120 165 -98 197 -328 99 -1680 231 -1188 65 -264 99 -262 163 -494 165 -230 97 -1122 99 -692 99 -2126 99 -398 495 -564 131 -564 165 -1554 131 -1126 165 -266 99 -332 65 -726 97 -132 65 -334 65 -400 97 -132 163 -1578 99 -1060 131 -534 131 -1122 131 -886 265 -300 229 -264 97 -1250 63 -594 63 -266 99 -432 65 -1222 99 -430 133 -992 165 -1098 99 -364 65 -1988 131 -300 99 -1088 99 -332 65 -1856 99 -2634 131 -494 199 -862 65 -1450 97 -430 97 -530 65 -298 97 -2336 131 -2144 129 -1520 131 -1482 65 -1682 133 -166 65 -430 133 -896 133 -134 97 -1930 99 -828 65 -466 97 -1694 67 -9016 63 -1212 99 -2836 65 -560 165 -98 65 -730 99 -364 99 -166 101 -996 99 -100 97 -1758 131 -1094 97 -2228 131 -732 99 -364 163 -1724 165 -864 131 -536 65 -964 297 -928 133 -568 97 -1062 65 -630 199 -962 131 -532 99 -564 65 -2190 65 -532 99 -828 97 -696 131 -1758 97 -432 99 -400 67 -500 233 -1550 231 -1322 65 -166 99 -602 97 -464 99 -592 65 -1260 131 -66 65 -1482 97 -858 165 -1250 131 -2080 67 -1522 133 -534 99 -1154 99 -762 65 -954 99 -666 65 -2154 99 -624 129 -1128 165 -134 199 -434 199 -298 65 -500 99 -466 65 -1096 163 -920 131 -1454 297 -3288 99 -1564 67 -632 65 -1996 65 -9834 165 -764 65 -898 163 -1482 165 -198 131 -434 65 -132 165 -298 67 -594 99 -532 65 -534 99 -1292 99 -330 99 -428 65 -330 133 -332 99 -2542 197 -100 67 -232 165 -958 65 -296 63 -624 99 -2886 165 -400 99 -134 165 -1362 99 -1594 131 -632 65 -594 99 -264 135 -266 165 -330 131 -560 163 -954 99 -854 97 -1484 97 -1156 131 -164 65 -1856 65 -1530 99 -100 65 -1254 99 -196 99 -362 63 -690 97 -494 131 -1224 65 -328 163 -558 131 -1680 131 -1618 197 -628 67 -332 65 -464 297 -660 65 -300 65 -300 131 -1526 131 -690 99 -466 197 -166 165 -236 65 -1488 99 -594 131 -3360 133 -198 99 -530 65 -3032 65 -594 65 -6646 65 -2438 131 -1392 99 -1678 99 -428 163 -824 199 -98 65 -1712 131 -1446 131 -626 65 -728 133 -266 165 -1460 199 -560 165 -1858 99 -828 129 -500 165 -496 133 -334 131 -694 131 -1214 165 -390 65 -292 99 -2174 65 -822 129 -528 65 -232 101 -500 131 -332
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RAW_Data: 131 -5266 65 -432 65 -3672 99 -100 331 -630 101 -3282 265 -1598 131 -826 65 -6190 63 -1708 165 -1510 131 -132 97 -1582 295 -1452 65 -66 131 -4628 67 -5602 65 -1960 67 -1130 593 -1062 65 -2250 99 -3584 65 -1794 97 -10008 297 -166 131 -132 97 -4820 99 -2808 67 -5046 131 -336 99 -528 99 -2506 65 -924 67 -298 97 -394 65 -530 97 -1456 131 -1282 165 -66 133 -1288 131 -2174 99 -460 99 -130 65 -330 163 -1384 65 -694 97 -1710 133 -5338 99 -828 197 -1620 99 -268 231 -798 65 -864 99 -1326 65 -366 99 -132 65 -432 65 -1592 231 -1294 99 -468 99 -460 99 -2350 133 -1154 97 -1264 131 -1086 65 -922 65 -988 97 -430 231 -534 97 -830 67 -232 165 -1530 131 -3614 131 -698 165 -1330 131 -828 65 -100 99 -494 67 -2554 65 -3904 197 -1822 131 -7096 65 -560 65 -1550 97 -1116 99 -498 131 -892 165 -166 65 -2772 65 -696 165 -1462 131 -1722 165 -986 65 -260 99 -296 99 -228 65 -2102 97 -1808 65 -896 65 -1160 67 -762 99 -1124 195 -166 97 -1322 65 -100 165 -326 65 -266 131 -292 65 -166 63 -198 99 -1084 165 -1216 97 -360 99 -622 65 -792 65 -824 97 -990 129 -164 97 -1292 65 -1484 129 -1224 165 -564 65 -1094 163 -466 131 -562 65 -664 99 -1188 97 -1452 97 -364 97 -1218 131 -15990 99 -3886 133 -1066 165 -1626 163 -956 163 -920 65 -590 99 -2454 65 -5338 65 -4140 65 -6544 65 -1094 65 -1756 99 -2194 129 -428 99 -364 99 -300 133 -1426 97 -562 97 -2946 99 -794 97 -264 131 -1592 133 -1098 65 -1018 97 -1450 131 -760 65 -462 197 -1884 65 -3136 265 -298 65 -198 99 -824 131 -688 65 -888 229 -1618 133 -1382 99 -1650 165 -1282 65 -956 97 -492 131 -328 133 -398 231 -134 99 -200 65 -1158 65 -600 99 -1524 133 -200 99 -722 65 -690 97 -294 65 -264 65 -1198 99 -964 65 -928 65 -2020 167 -500 65 -2984 65 -98 163 -1250 65 -100 97 -262 99 -130 99 -166 99 -1464 165 -1030 99 -496 65 -100 65 -462 165 -132 99 -892 133 -992 297 -1028 265 -660 129 -230 65 -1948 197 -624 97 -4782 65 -890 165 -9380 65 -300 65 -1790 129 -1156 99 -1616 197 -600 65 -1494 65 -1162 65 -1460 97 -1356 65 -726 129 -992 65 -732 65 -464 131 -232 67 -632 131 -2400 65 -1020 131 -1052 97 -1158 65 -1160 99 -724 197 -492 133 -530 165 -198 199 -598 131 -364 131 -332 99 -366 199 -3382 65 -3480 67 -698 165 -434 99 -198 99 -200 65 -364 197 -596 67 -398 97 -1360 99 -2180 131 -362 131 -1288 99 -532 131 -1096 99 -266 97 -300
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Filetype: Flipper SubGhz RAW File
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Filetype: Flipper SubGhz Key File
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# GE Wireless Door Chime 19297
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Filetype: Flipper SubGhz RAW File
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Version: 1
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Frequency: 433920000
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Preset: FuriHalSubGhzPresetOok270Async
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Protocol: RAW
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@@ -0,0 +1,10 @@
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Filetype: Flipper SubGhz RAW File
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Version: 1
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# Possible LiftMaster Skeleton Key?
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Frequency: 433920000
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Preset: FuriHalSubGhzPresetOok650Async
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Protocol: RAW
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RAW_Data: -272 251 -474 279 -252 249 -238 231 -254 249 -250 249 -250 247 -250 249 -250 505 -514 225 -246 243 -276 247 -246 503 -258 215 -278 245 -502 479 -272 251 -506 247 -252 487 -260 223 -252 249 -506 513 -482 271 -68960 279 -254 249 -242 229 -252 249 -248 249 -248 249 -250 249 -248 249 -250 249 -250 249 -250 249 -250 249 -250 247 -250 249 -250 249 -252 249 -506 257 -248 245 -248 245 -250 503 -514 477 -272 255 -474 517 -242 241 -500 515 -480 511 -484 273 -254 495 -244 241 -266 225 -506 513 -478 509 -480 507 -504 255 -242 241 -274 243 -244 241 -244 275 -246 499 -480 257 -244 243 -276 243 -246 247 -248 247 -250 249 -248 249 -250 505 -516 225 -244 527 -480 255 -68952 309 -254 219 -254 253 -244 233 -256 249 -248 249 -250 249 -248 249 -250 249 -250 249 -250 249 -248 249 -250 249 -250 249 -250 249 -250 249 -506 257 -248 245 -248 245 -250 503 -260 247 -246 245 -248 247 -504 511 -478 509 -274 253 -254 219 -494 491 -518 479 -272 251 -474 279 -254 249 -240 229 -254 249 -248 249 -250 249 -248 249 -250 505 -514 225 -246 243 -276 245 -246 501 -258 247 -246 247 -502 513 -236 253 -504 247 -242 501 -244 253 -254 245 -498 513 -478 255 -68992 305 -256 217 -254 253 -246 235 -256 251 -250 249 -250 247 -250 249 -250 249 -250 249 -248 249 -250 249 -250 249 -250 249 -250 249 -250 249 -506 227 -280 245 -248 245 -248 505 -516 479 -272 253 -498 483 -266 231 -488 513 -480 511 -514 223 -244 495 -272 255 -254 253 -490 489 -516 479 -514 475 -518 253 -244 243 -244 243 -276 243 -244 245 -246 495 -510 257 -244 243 -246 245 -276 245 -246 245 -250 247 -250 249 -250 505 -514 225 -244 497 -510 255 -108188 65 -3782 461 -134 199 -1196 165 -132 261 -194 263 -326 97 -66 265 -164 65 -98 361 -198 65 -66 663 -68 795 -132 361 -64 2429 -132 127 -132 259 -2190 967 -66 21643 -132 267 -66 267 -598 199 -166 163 -366 131 -1292 531 -166 531 -100 367 -68 399 -100 365 -100 1527 -66 14479 -196 289 -932 65 -1062 167 -834 65 -100 361 -134 661 -168 863 -100 497 -100 661 -100 19907 -164 65 -98 265 -100 303 -100 395 -100 565 -66 1227 -64 3919 -66 10135 -4378 133 -134 363 -132 231 -98 261 -920 395 -132 561 -98 721 -132 13851 -68 3201 -200 263 -266 627 -100 197 -66 1127 -166 67 -132 231 -68 265 -200 365 -134 329 -98 497 -66 299 -102 337 -100 3017 -98 14461 -136 267 -132 265 -166 231 -132 99 -66 297 -134 395 -762 97 -528 393 -132 259
|
||||
RAW_Data: -98 14727 -134 131 -200 2557 -66 1661 -166 267 -608 133 -234 65 -466 99 -200 65 -68 131 -298 197 -298 99 -266 4817 -100 593 -98 10927 -164 161 -196 28161 -166 14465 -168 99 -730 97 -98 261 -166 131 -100 163 -196 263 -164 63 -66 229 -166 565 -66 731 -66 427 -100 331 -98 333 -102 631 -98 50025 -134 499 -66 329 -68 21543 -132 67 -134 297 -1382 797 -164 265 -132 861 -66 299 -66 435 -100 365 -132 723 -98 723 -132 14967 -134 133 -166 271 -100 329 -168 197 -166 131 -628 3063 -98 1411 -98 39329 -686 97 -132 235 -166 201 -66 2379 -66 327 -66 195 -398 67 -66 523 -132 295 -66 325 -164 1705 -134 535 -134 331 -68 19593 -98 761 -68 467 -132 595 -166 593 -68 19855 -166 99 -66 327 -1282 1419 -100 367 -66 299 -134 50805 -724 463 -66 267 -98 465 -100 231 -132 301 -166 263 -166 695 -100 763 -66 1087 -66 495
|
||||
@@ -0,0 +1,95 @@
|
||||
{
|
||||
"test_suite": "Real-World Flipper Zero Captures",
|
||||
"source": "https://github.com/UberGuidoZ/Flipper",
|
||||
"description": "Community-contributed .sub files from actual RF devices",
|
||||
"test_cases": [
|
||||
{
|
||||
"filename": "lacrosse_tx141_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "LaCrosse TX141-BV2",
|
||||
"category": "weather_sensor",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Weather_stations/LaCrosse-TX141TH-BV2/LaCrosse-TX141TH-BV2-raw.sub",
|
||||
"notes": "Real weather station capture"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "acurite_02077m_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "Acurite 02077M",
|
||||
"category": "weather_sensor",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Weather_stations/Acurite_02077M/RAW_2022.10.21-18.01.44.sub",
|
||||
"notes": "Real Acurite weather station"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "nexus_th_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "Nexus Temperature-Humidity",
|
||||
"category": "weather_sensor",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Weather_stations/Nexus-TH/nexus-th_raw.sub",
|
||||
"notes": "Nexus temperature/humidity sensor"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "liftmaster_433_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "LiftMaster",
|
||||
"category": "garage_door",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Garages/LiftMaster/LiftMaster_433MHz.sub",
|
||||
"notes": "LiftMaster garage door opener"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "liftmaster_security2_raw_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "LiftMaster Security+ 2.0",
|
||||
"category": "garage_door",
|
||||
"frequency": 315000000,
|
||||
"source_path": "Garages/Security_2.0/7964/raw/893MAX_7964_raw.sub",
|
||||
"notes": "LiftMaster Security+ 2.0 rolling code"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "ge_doorbell_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "GE Doorbell",
|
||||
"category": "doorbell",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Doorbells/GE_Doorbell_19297.sub",
|
||||
"notes": "GE wireless doorbell"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "byron_doorbell_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "Byron Doorbell",
|
||||
"category": "doorbell",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Doorbells/Byron/Byron_DB421E.sub",
|
||||
"notes": "Byron DB421E doorbell"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "rgb_led_remote_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "RGB LED Remote",
|
||||
"category": "led_controller",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "LED/RGB_LED_Lamp/red.sub",
|
||||
"notes": "RGB LED lamp remote control"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "ceiling_fan_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "Ceiling Fan Remote",
|
||||
"category": "fan_controller",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Ceiling_Fans/Unknown_Fan_CHQ8BT7053T/Fan_1.sub",
|
||||
"notes": "Unknown ceiling fan remote"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "ceiling_fan2_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "Ceiling Fan Remote",
|
||||
"category": "fan_controller",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Ceiling_Fans/Unknown_Fan_CHQ8BT7053T/Fan_2.sub",
|
||||
"notes": "Unknown ceiling fan remote (button 2)"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"filename": "ceiling_fan_light_real.sub",
|
||||
"expected_protocol": "Ceiling Fan Light",
|
||||
"category": "fan_controller",
|
||||
"frequency": 433920000,
|
||||
"source_path": "Ceiling_Fans/Unknown_Fan_CHQ8BT7053T/Light_2.sub",
|
||||
"notes": "Ceiling fan light control"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
Filetype: Flipper SubGhz RAW File
|
||||
Version: 1
|
||||
Frequency: 433920000
|
||||
Preset: FuriHalSubGhzPresetOok650Async
|
||||
Protocol: RAW
|
||||
RAW_Data: 7876 -4056 134 -862 232 -1364 134 -70 566 -136 726 -66 598 -68 1034 -200 202 -102 300 -200 68 -272 690 -70 364 -68 628 -100 198 -100 760 -68 2316 -108034 238 -96 228 -66 260 -98 292 -98 392 -66 458 -66 752 -70 658 -8260 66 -3622 66 -3950 64 -956 66 -1054 166 -21978 66 -166 434 -1128 164 -330 298 -22324 66 -264 66 -1594 200 -236 1034 -298 590 -66 760 -98 66 -66 98 -130 2232 -98 1120 -98 5656 -6612 166 -1058 104 -166 132 -164 198 -198 132 -200 66 -164 132 -132 392 -132 68 -68 98 -296 300 -98 402 -398 98 -164 300 -132 66 -1024 66 -66 3160 -98 8174 -7504 100 -202 102 -362 66 -732 330 -198 268 -268 234 -1032 364 -230 490 -198 166 -1016 446 -1010 456 -1012 460 -1958 476 -1002 474 -982 488 -1964 486 -966 478 -980 486 -1966 504 -1930 472 -1984 484 -1934 514 -1956 476 -1932 522 -1944 460 -982 498 -978 508 -1946 486 -976 490 -1944 480 -984 486 -968 514 -944 488 -3916 482 -974 500 -1944 508 -956 518 -958 482 -984 486 -1956 472 -1970 490 -1944 476 -1942 498 -976 484 -986 510 -948 518 -956 480 -986 480 -984 482 -1960 488 -982 480 -974 502 -1928 508 -976 504 -948 480 -1968 482 -1948 514 -1930 502 -1940 488 -1976 478 -1932 512 -1938 488 -970 512 -944 524 -1932 490 -978 480 -1966 480 -982 474 -980 514 -938 510 -3916 472 -986 506 -1936 484 -996 478 -974 504 -954 492 -1968 484 -1956 490 -1934 504 -1936 488 -988 468 -976 506 -952 510 -952 516 -960 486 -990 480 -1942 494 -976 504 -952 510 -1946 488 -972 512 -946 482 -1962 522 -1944 462 -1946 516 -1948 484 -1970 486 -1952 472 -1964 474 -986 482 -966 512 -1936 508 -982 482 -1946 480 -976 500 -974 482 -972 472 -3938 486 -956 512 -1936 502 -974 474 -954 520 -966 480 -1978 468 -1972 488 -1926 498 -1966 474 -986 482 -996 478 -976 504 -940 494 -978 484 -994 482 -1944 514 -968 480 -972 502 -1928 510 -976 472 -972 494 -1966 484 -1956 474 -1970 462 -1976 482 -1946 496 -1968 488 -1918 524 -978 478 -978 488 -1936 502 -980 488 -1930 518 -954 508 -942 522 -946 512 -3894 488 -984 480 -1966 480 -986 482 -954 520 -966 482 -1948 494 -1970 484 -1950 476 -1966 488 -952 516 -970 472 -962 510 -986 476 -984 482 -996 478 -1932 510 -978 480 -950 508 -1942 514 -970 478 -966 502 -1948 480 -1942 496 -1970 486 -1952 488 -1940 498 -1930 508 -1946 492 -974 486 -986 500 -1940 484 -998 480 -1936 506 -978 482 -952 510 -978 474 -3928 490 -974 478 -1934 508 -980 482 -954 518 -954 510 -1936 502 -1942 488 -1958 472 -1960 474 -978 504 -974 492 -974
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