Lab028: add video packetization and CRC reassembly

PROJECT_LOG.md

@@ -33,3 +33,24 @@
 
 ```text
 git version 2.51.1.windows.1
+```
+
+---
+
+# Запись 002
+
+## Дата
+
+27 июля 2026 года
+
+## Тема
+
+Завершение Lab028: пакетирование синхронного BASE + ROI.
+
+## Выполнено
+
+- Реализован фиксированный бинарный заголовок размером 32 байта.
+- Добавлены packet CRC32 для заголовка и payload и object CRC32 для полного JPEG.
+- Исследованы размеры payload 64, 128, 256, 512 и 1024 байта.
+- Размер payload 512 байт принят как рабочий кандидат.
+- Окончательный выбор размера пакета перенесён в Lab029.

data/processed/lab025/lab025_report.txt

@@ -0,0 +1,29 @@
+Lab025. Приём и программная WFM-демодуляция
+
+URI Pluto+: ip:192.168.2.1
+Частота станции: 100100000 Гц
+RX LO: 100350000 Гц
+Цифровое смещение: +250000 Гц
+Частота дискретизации RX: 2400000 Гц
+Полоса RX: 1500000 Гц
+Количество рабочих буферов: 128
+Количество IQ-сэмплов: 8388608
+Длительность IQ-записи: 3.495253 с
+Частота канального сигнала после децимации: 240000 Гц
+Длительность итогового WAV: 3.445250 с
+Частота WAV: 48000 Гц
+Тип PCM: signed PCM16, mono
+RMS итогового аудио: 0.389148
+Пиковая амплитуда: 0.974792
+Отсчёты на границе PCM16: 0.000000 %
+
+Выходные файлы:
+WAV: data\processed\lab025\lab025_wfm_audio_100_1mhz.wav
+Радиоспектр: data\processed\lab025\lab025_rf_spectrum.png
+Звуковая волна: data\processed\lab025\lab025_audio_waveform.png
+Спектр звука: data\processed\lab025\lab025_audio_spectrum.png
+Отчёт: data\processed\lab025\lab025_report.txt
+
+Использован только приёмный канал RX1.
+Передатчики TX1 и TX2 не использовались.
+Необработанные IQ-сэмплы на диск не сохранялись.

data/processed/lab026/lab026_profiles.csv

@@ -0,0 +1,33 @@
+experiment,profile_name,width,height,target_fps,actual_fps,color_mode,jpeg_quality,source_duration_s,selected_frames,total_bytes,mean_frame_bytes,median_frame_bytes,p95_frame_bytes,max_frame_bytes,payload_bitrate_bps,payload_bitrate_kbps,source_file_bitrate_kbps,reduction_ratio,percent_of_source,mean_psnr_db
+fps_sweep,fps_30,640,360,30.000000,30.000000,grayscale,50,20.766667,623,10219569,16403.803,16282.000,18471.500,21081,3936912.616,3936.912616,3001.342536,0.762359,131.171720,37.349661
+fps_sweep,fps_10,640,360,10.000000,10.016051,grayscale,50,20.766667,208,3641634,17507.856,17509.500,18958.400,21081,1402876.661,1402.876661,3001.342536,2.139420,46.741638,36.369592
+fps_sweep,fps_5,640,360,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,1822387,17522.952,17547.000,18910.400,21081,702043.146,702.043146,3001.342536,4.275154,23.390970,36.352519
+fps_sweep,fps_2,640,360,2.000000,2.022472,grayscale,50,20.766667,42,737435,17557.976,17476.500,18926.800,21081,284084.109,284.084109,3001.342536,10.564979,9.465234,36.319782
+fps_sweep,fps_1,640,360,1.000000,1.011236,grayscale,50,20.766667,21,369317,17586.524,17483.000,18935.000,21081,142273.002,142.273002,3001.342536,21.095658,4.740312,36.287711
+fps_sweep,fps_0_5,640,360,0.500000,0.529695,grayscale,50,20.766667,11,191626,17420.545,17040.000,19774.000,21081,73820.610,73.820610,3001.342536,40.657244,2.459586,36.371684
+fps_sweep,fps_0_2,640,360,0.200000,0.240770,grayscale,50,20.766667,5,91496,18299.200,18467.000,20651.800,21081,35247.255,35.247255,3001.342536,85.151100,1.174383,35.860330
+resolution_sweep,resolution_1280x720,1280,720,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,5506628,52948.346,52634.000,57821.150,73994,2121333.419,2121.333419,3001.342536,1.414838,70.679484,39.607731
+resolution_sweep,resolution_960x540,960,540,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,3411900,32806.731,32634.500,35501.600,41897,1314375.602,1314.375602,3001.342536,2.283474,43.792922,38.632041
+resolution_sweep,resolution_640x360,640,360,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,1822387,17522.952,17547.000,18910.400,21081,702043.146,702.043146,3001.342536,4.275154,23.390970,36.352519
+resolution_sweep,resolution_480x270,480,270,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,1120944,10778.308,10786.000,11463.200,12395,431824.334,431.824334,3001.342536,6.950378,14.387706,36.172087
+resolution_sweep,resolution_320x180,320,180,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,590018,5673.250,5679.000,5995.750,6191,227294.254,227.294254,3001.342536,13.204656,7.573086,35.069392
+resolution_sweep,resolution_160x90,160,90,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,210050,2019.712,2017.000,2103.400,2156,80918.138,80.918138,3001.342536,37.091097,2.696065,33.585930
+quality_sweep,quality_color_q90,640,360,5.000000,5.008026,color,90,20.766667,104,5486654,52756.288,52645.500,57012.750,66227,2113638.780,2113.638780,3001.342536,1.419988,70.423111,39.694424
+quality_sweep,quality_color_q70,640,360,5.000000,5.008026,color,70,20.766667,104,2901304,27897.154,27815.500,30080.600,33877,1117677.303,1117.677303,3001.342536,2.685339,37.239245,36.029412
+quality_sweep,quality_color_q50,640,360,5.000000,5.008026,color,50,20.766667,104,2137169,20549.702,20514.000,22026.250,24396,823307.480,823.307480,3001.342536,3.645470,27.431307,34.439250
+quality_sweep,quality_color_q30,640,360,5.000000,5.008026,color,30,20.766667,104,1572112,15116.462,15105.500,16167.600,17386,605629.021,605.629021,3001.342536,4.955744,20.178604,32.766254
+quality_sweep,quality_color_q20,640,360,5.000000,5.008026,color,20,20.766667,104,1224535,11774.375,11797.000,12633.050,13098,471730.979,471.730979,3001.342536,6.362403,15.717332,31.298703
+quality_sweep,quality_grayscale_q90,640,360,5.000000,5.008026,grayscale,90,20.766667,104,4697004,45163.500,44959.000,48937.750,57535,1809439.743,1809.439743,3001.342536,1.658714,60.287679,42.574562
+quality_sweep,quality_grayscale_q70,640,360,5.000000,5.008026,grayscale,70,20.766667,104,2484781,23892.125,23853.000,25744.950,29385,957219.005,957.219005,3001.342536,3.135482,31.893028,38.031656
+quality_sweep,quality_grayscale_q50,640,360,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,1822387,17522.952,17547.000,18910.400,21081,702043.146,702.043146,3001.342536,4.275154,23.390970,36.352519
+quality_sweep,quality_grayscale_q30,640,360,5.000000,5.008026,grayscale,30,20.766667,104,1328179,12770.952,12821.500,13834.150,14903,511658.042,511.658042,3001.342536,5.865915,17.047639,34.701951
+quality_sweep,quality_grayscale_q20,640,360,5.000000,5.008026,grayscale,20,20.766667,104,1017957,9788.048,9832.500,10597.450,11027,392150.369,392.150369,3001.342536,7.653550,13.065832,33.304362
+candidate_profiles,candidate_640x360_gray_5fps_q50,640,360,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,1822387,17522.952,17547.000,18910.400,21081,702043.146,702.043146,3001.342536,4.275154,23.390970,36.352519
+candidate_profiles,candidate_640x360_gray_2fps_q40,640,360,2.000000,2.022472,grayscale,40,20.766667,42,639531,15226.929,15187.500,16381.750,18122,246368.283,246.368283,3001.342536,12.182341,8.208603,35.588581
+candidate_profiles,candidate_320x180_color_5fps_q50,320,180,5.000000,5.008026,color,50,20.766667,104,717676,6900.731,6919.500,7309.850,7475,276472.295,276.472295,3001.342536,10.855853,9.211621,32.413850
+candidate_profiles,candidate_320x180_gray_5fps_q50,320,180,5.000000,5.008026,grayscale,50,20.766667,104,590018,5673.250,5679.000,5995.750,6191,227294.254,227.294254,3001.342536,13.204656,7.573086,35.069392
+candidate_profiles,candidate_320x180_gray_2fps_q40,320,180,2.000000,2.022472,grayscale,40,20.766667,42,208403,4961.976,4965.000,5224.700,5400,80283.660,80.283660,3001.342536,37.384227,2.674925,34.362114
+candidate_profiles,candidate_320x180_gray_1fps_q35,320,180,1.000000,1.011236,grayscale,35,20.766667,21,96733,4606.333,4611.000,4836.000,4992,37264.719,37.264719,3001.342536,80.541129,1.241602,34.035117
+candidate_profiles,candidate_320x180_gray_0_5fps_q35,320,180,0.500000,0.529695,grayscale,35,20.766667,11,50124,4556.727,4493.000,4914.000,4992,19309.406,19.309406,3001.342536,155.434223,0.643359,34.165852
+candidate_profiles,candidate_320x180_gray_0_2fps_q35,320,180,0.200000,0.240770,grayscale,35,20.766667,5,23618,4723.600,4815.000,4960.800,4992,9098.427,9.098427,3001.342536,329.874884,0.303145,33.741044
+candidate_profiles,candidate_160x90_gray_1fps_q30,160,90,1.000000,1.011236,grayscale,30,20.766667,21,32743,1559.190,1561.000,1623.000,1632,12613.676,12.613676,3001.342536,237.943530,0.420268,32.031480

data/processed/lab026/lab026_report.txt

@@ -0,0 +1,82 @@
+Lab026. Исследование уменьшения видеопотока для радиоуправления ровером
+
+Цель: исследовать уменьшение полезной нагрузки видеоканала для передачи через ретранслятор.
+Исходный файл: data\raw\lab026_rover_source.mp4
+Размер исходного файла: 7790985 байт
+Исходное разрешение: 1280x720
+Исходный FPS: 30.000000
+Число кадров: 623
+Длительность: 20.766667 с
+Приблизительный исходный файловый битрейт: 3001.343 кбит/с
+
+Исследуется независимое покадровое JPEG-сжатие. JPEG хранится и декодируется только в памяти.
+Рассчитанный bitrate учитывает только JPEG payload.
+Не учитываются заголовки радиопакетов, CRC, FEC, преамбула, интервалы, повторы и команды управления.
+
+Результаты fps_sweep:
+fps_30: 640x360, 30 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=623, payload=3936.913 кбит/с, PSNR=37.350 дБ, уменьшение=0.76x
+fps_10: 640x360, 10 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=208, payload=1402.877 кбит/с, PSNR=36.370 дБ, уменьшение=2.14x
+fps_5: 640x360, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=702.043 кбит/с, PSNR=36.353 дБ, уменьшение=4.28x
+fps_2: 640x360, 2 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=42, payload=284.084 кбит/с, PSNR=36.320 дБ, уменьшение=10.56x
+fps_1: 640x360, 1 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=21, payload=142.273 кбит/с, PSNR=36.288 дБ, уменьшение=21.10x
+fps_0_5: 640x360, 0.5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=11, payload=73.821 кбит/с, PSNR=36.372 дБ, уменьшение=40.66x
+fps_0_2: 640x360, 0.2 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=5, payload=35.247 кбит/с, PSNR=35.860 дБ, уменьшение=85.15x
+
+Результаты resolution_sweep:
+resolution_1280x720: 1280x720, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=2121.333 кбит/с, PSNR=39.608 дБ, уменьшение=1.41x
+resolution_960x540: 960x540, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=1314.376 кбит/с, PSNR=38.632 дБ, уменьшение=2.28x
+resolution_640x360: 640x360, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=702.043 кбит/с, PSNR=36.353 дБ, уменьшение=4.28x
+resolution_480x270: 480x270, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=431.824 кбит/с, PSNR=36.172 дБ, уменьшение=6.95x
+resolution_320x180: 320x180, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=227.294 кбит/с, PSNR=35.069 дБ, уменьшение=13.20x
+resolution_160x90: 160x90, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=80.918 кбит/с, PSNR=33.586 дБ, уменьшение=37.09x
+
+Результаты quality_sweep:
+quality_color_q90: 640x360, 5 кадр/с, color, Q=90, кадров=104, payload=2113.639 кбит/с, PSNR=39.694 дБ, уменьшение=1.42x
+quality_color_q70: 640x360, 5 кадр/с, color, Q=70, кадров=104, payload=1117.677 кбит/с, PSNR=36.029 дБ, уменьшение=2.69x
+quality_color_q50: 640x360, 5 кадр/с, color, Q=50, кадров=104, payload=823.307 кбит/с, PSNR=34.439 дБ, уменьшение=3.65x
+quality_color_q30: 640x360, 5 кадр/с, color, Q=30, кадров=104, payload=605.629 кбит/с, PSNR=32.766 дБ, уменьшение=4.96x
+quality_color_q20: 640x360, 5 кадр/с, color, Q=20, кадров=104, payload=471.731 кбит/с, PSNR=31.299 дБ, уменьшение=6.36x
+quality_grayscale_q90: 640x360, 5 кадр/с, grayscale, Q=90, кадров=104, payload=1809.440 кбит/с, PSNR=42.575 дБ, уменьшение=1.66x
+quality_grayscale_q70: 640x360, 5 кадр/с, grayscale, Q=70, кадров=104, payload=957.219 кбит/с, PSNR=38.032 дБ, уменьшение=3.14x
+quality_grayscale_q50: 640x360, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=702.043 кбит/с, PSNR=36.353 дБ, уменьшение=4.28x
+quality_grayscale_q30: 640x360, 5 кадр/с, grayscale, Q=30, кадров=104, payload=511.658 кбит/с, PSNR=34.702 дБ, уменьшение=5.87x
+quality_grayscale_q20: 640x360, 5 кадр/с, grayscale, Q=20, кадров=104, payload=392.150 кбит/с, PSNR=33.304 дБ, уменьшение=7.65x
+
+Результаты candidate_profiles:
+candidate_640x360_gray_5fps_q50: 640x360, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=702.043 кбит/с, PSNR=36.353 дБ, уменьшение=4.28x
+candidate_640x360_gray_2fps_q40: 640x360, 2 кадр/с, grayscale, Q=40, кадров=42, payload=246.368 кбит/с, PSNR=35.589 дБ, уменьшение=12.18x
+candidate_320x180_color_5fps_q50: 320x180, 5 кадр/с, color, Q=50, кадров=104, payload=276.472 кбит/с, PSNR=32.414 дБ, уменьшение=10.86x
+candidate_320x180_gray_5fps_q50: 320x180, 5 кадр/с, grayscale, Q=50, кадров=104, payload=227.294 кбит/с, PSNR=35.069 дБ, уменьшение=13.20x
+candidate_320x180_gray_2fps_q40: 320x180, 2 кадр/с, grayscale, Q=40, кадров=42, payload=80.284 кбит/с, PSNR=34.362 дБ, уменьшение=37.38x
+candidate_320x180_gray_1fps_q35: 320x180, 1 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=21, payload=37.265 кбит/с, PSNR=34.035 дБ, уменьшение=80.54x
+candidate_320x180_gray_0_5fps_q35: 320x180, 0.5 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=11, payload=19.309 кбит/с, PSNR=34.166 дБ, уменьшение=155.43x
+candidate_320x180_gray_0_2fps_q35: 320x180, 0.2 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=5, payload=9.098 кбит/с, PSNR=33.741 дБ, уменьшение=329.87x
+candidate_160x90_gray_1fps_q30: 160x90, 1 кадр/с, grayscale, Q=30, кадров=21, payload=12.614 кбит/с, PSNR=32.031 дБ, уменьшение=237.94x
+
+Candidate-профили с payload bitrate не более 100 кбит/с:
+candidate_320x180_gray_2fps_q40: 320x180, 2 кадр/с, grayscale, Q=40, кадров=42, payload=80.284 кбит/с, PSNR=34.362 дБ, уменьшение=37.38x
+candidate_320x180_gray_1fps_q35: 320x180, 1 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=21, payload=37.265 кбит/с, PSNR=34.035 дБ, уменьшение=80.54x
+candidate_320x180_gray_0_5fps_q35: 320x180, 0.5 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=11, payload=19.309 кбит/с, PSNR=34.166 дБ, уменьшение=155.43x
+candidate_320x180_gray_0_2fps_q35: 320x180, 0.2 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=5, payload=9.098 кбит/с, PSNR=33.741 дБ, уменьшение=329.87x
+candidate_160x90_gray_1fps_q30: 160x90, 1 кадр/с, grayscale, Q=30, кадров=21, payload=12.614 кбит/с, PSNR=32.031 дБ, уменьшение=237.94x
+
+Candidate-профили с payload bitrate не более 50 кбит/с:
+candidate_320x180_gray_1fps_q35: 320x180, 1 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=21, payload=37.265 кбит/с, PSNR=34.035 дБ, уменьшение=80.54x
+candidate_320x180_gray_0_5fps_q35: 320x180, 0.5 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=11, payload=19.309 кбит/с, PSNR=34.166 дБ, уменьшение=155.43x
+candidate_320x180_gray_0_2fps_q35: 320x180, 0.2 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=5, payload=9.098 кбит/с, PSNR=33.741 дБ, уменьшение=329.87x
+candidate_160x90_gray_1fps_q30: 160x90, 1 кадр/с, grayscale, Q=30, кадров=21, payload=12.614 кбит/с, PSNR=32.031 дБ, уменьшение=237.94x
+
+Candidate-профили с payload bitrate не более 20 кбит/с:
+candidate_320x180_gray_0_5fps_q35: 320x180, 0.5 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=11, payload=19.309 кбит/с, PSNR=34.166 дБ, уменьшение=155.43x
+candidate_320x180_gray_0_2fps_q35: 320x180, 0.2 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=5, payload=9.098 кбит/с, PSNR=33.741 дБ, уменьшение=329.87x
+candidate_160x90_gray_1fps_q30: 160x90, 1 кадр/с, grayscale, Q=30, кадров=21, payload=12.614 кбит/с, PSNR=32.031 дБ, уменьшение=237.94x
+
+Candidate-профили с payload bitrate не более 10 кбит/с:
+candidate_320x180_gray_0_2fps_q35: 320x180, 0.2 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=5, payload=9.098 кбит/с, PSNR=33.741 дБ, уменьшение=329.87x
+
+Профиль с минимальным измеренным битрейтом:
+candidate_320x180_gray_0_2fps_q35: 320x180, 0.2 кадр/с, grayscale, Q=35, кадров=5, payload=9.098 кбит/с, PSNR=33.741 дБ, уменьшение=329.87x
+
+Автоматические метрики не заменяют визуальную оценку пригодности изображения для управления ровером.
+Сравнительное изображение: data\processed\lab026\lab026_candidate_profiles.png
+Следующий шаг: пользователь должен визуально выбрать пригодные candidate-профили.

data/processed/lab026b/lab026b_profiles.csv

@@ -0,0 +1,31 @@
+experiment,profile_name,mode,width,height,pixel_count,target_fps,actual_fps,bits_per_pixel_before_compression,maximum_gray_levels,maximum_colors,selected_frames,total_payload_bytes,mean_frame_bytes,median_frame_bytes,p95_frame_bytes,max_frame_bytes,payload_bitrate_bps,payload_bitrate_kbps,baseline_bitrate_kbps,difference_from_baseline_kbps,percent_of_baseline_bitrate,compression_ratio_from_unpacked_source,mean_psnr_db,header_bytes_per_frame,palette_bytes_per_frame,notes
+four_bit_resolution_sweep,320x180_gray8_jpeg_2fps,gray8_jpeg,320,180,57600,2.000000,2.022472,8,256,0,42,208403,4961.976,4965.000,5224.700,5400,80283.660,80.283660,80.283660,-0.000000,100.000000,11.608278,34.362114,0,0,"Grayscale 8 bit, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,320x180_gray4_jpeg_2fps,gray4_jpeg,320,180,57600,2.000000,2.022472,4,16,0,42,229518,5464.714,5466.000,5727.250,5822,88417.849,88.417849,80.283660,8.134189,110.131812,10.540350,32.588941,0,0,"Grayscale quantized to 16 levels, restored to uint8, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,320x180_gray4_packed_zlib_2fps,gray4_packed_zlib,320,180,57600,2.000000,2.022472,4,16,0,42,441074,10501.762,10444.000,11194.300,12317,169916.148,169.916148,80.283660,89.632488,211.644745,5.484794,34.397012,16,0,"Two 4-bit grayscale indices per byte, zlib level 9, 16-byte frame header."
+four_bit_resolution_sweep,320x180_color16_png_2fps,color16_png,320,180,57600,2.000000,2.022472,4,0,16,42,371520,8845.714,8607.500,10578.350,10794,143121.669,143.121669,80.283660,62.838009,178.269986,19.534884,25.384724,0,0,"Pillow palette image, maximum 16 colors, no dithering, optimized indexed PNG."
+four_bit_resolution_sweep,320x180_color16_packed_zlib_2fps,color16_packed_zlib,320,180,57600,2.000000,2.022472,4,0,16,42,364892,8687.905,8452.000,10414.800,10652,140568.347,140.568347,80.283660,60.284687,175.089609,19.889721,25.384724,16,48,"Two 4-bit palette indices per byte, zlib level 9, 16-byte header and fixed 48-byte palette."
+four_bit_resolution_sweep,400x225_gray8_jpeg_2fps,gray8_jpeg,400,225,90000,2.000000,2.022472,8,256,0,42,297273,7077.929,7063.500,7473.000,7841,114519.294,114.519294,80.283660,34.235634,142.643340,12.715585,34.942886,0,0,"Grayscale 8 bit, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,400x225_gray4_jpeg_2fps,gray4_jpeg,400,225,90000,2.000000,2.022472,4,16,0,42,332268,7911.143,7920.500,8353.700,8554,128000.514,128.000514,80.283660,47.716854,159.435324,11.376359,32.883090,0,0,"Grayscale quantized to 16 levels, restored to uint8, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,400x225_gray4_packed_zlib_2fps,gray4_packed_zlib,400,225,90000,2.000000,2.022472,4,16,0,42,636862,15163.381,15120.500,16266.050,18356,245340.096,245.340096,80.283660,165.056436,305.591569,5.935352,34.399552,16,0,"Two 4-bit grayscale indices per byte, zlib level 9, 16-byte frame header."
+four_bit_resolution_sweep,400x225_color16_png_2fps,color16_png,400,225,90000,2.000000,2.022472,4,0,16,42,528261,12577.643,12153.000,15191.650,16128,203503.435,203.503435,80.283660,123.219775,253.480515,21.466661,25.344339,0,0,"Pillow palette image, maximum 16 colors, no dithering, optimized indexed PNG."
+four_bit_resolution_sweep,400x225_color16_packed_zlib_2fps,color16_packed_zlib,400,225,90000,2.000000,2.022472,4,0,16,42,520725,12398.214,11977.000,15015.100,15966,200600.321,200.600321,80.283660,120.316661,249.864444,21.777330,25.344339,16,48,"Two 4-bit palette indices per byte, zlib level 9, 16-byte header and fixed 48-byte palette."
+four_bit_resolution_sweep,448x252_gray8_jpeg_2fps,gray8_jpeg,448,252,112896,2.000000,2.022472,8,256,0,42,353578,8418.524,8413.000,8885.950,9512,136209.823,136.209823,80.283660,55.926163,169.660705,13.410427,35.301071,0,0,"Grayscale 8 bit, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,448x252_gray4_jpeg_2fps,gray4_jpeg,448,252,112896,2.000000,2.022472,4,16,0,42,397126,9455.381,9467.500,9996.400,10450,152985.939,152.985939,80.283660,72.702279,190.556757,11.939868,33.060439,0,0,"Grayscale quantized to 16 levels, restored to uint8, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,448x252_gray4_packed_zlib_2fps,gray4_packed_zlib,448,252,112896,2.000000,2.022472,4,16,0,42,762082,18144.810,18111.500,19504.750,22433,293578.941,293.578941,80.283660,213.295281,365.677076,6.221945,34.399841,16,0,"Two 4-bit grayscale indices per byte, zlib level 9, 16-byte frame header."
+four_bit_resolution_sweep,448x252_color16_png_2fps,color16_png,448,252,112896,2.000000,2.022472,4,0,16,42,626516,14917.048,14409.500,18239.600,18695,241354.478,241.354478,80.283660,161.070818,300.627149,22.704761,25.369963,0,0,"Pillow palette image, maximum 16 colors, no dithering, optimized indexed PNG."
+four_bit_resolution_sweep,448x252_color16_packed_zlib_2fps,color16_packed_zlib,448,252,112896,2.000000,2.022472,4,0,16,42,618164,14718.190,14221.500,18022.000,18517,238137.014,238.137014,80.283660,157.853354,296.619529,23.011524,25.369963,16,48,"Two 4-bit palette indices per byte, zlib level 9, 16-byte header and fixed 48-byte palette."
+four_bit_resolution_sweep,480x270_gray8_jpeg_2fps,gray8_jpeg,480,270,129600,2.000000,2.022472,8,256,0,42,393752,9375.048,9365.500,9919.950,10678,151686.164,151.686164,80.283660,71.402504,188.937779,13.823930,35.412999,0,0,"Grayscale 8 bit, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,480x270_gray4_jpeg_2fps,gray4_jpeg,480,270,129600,2.000000,2.022472,4,16,0,42,443419,10557.595,10575.500,11152.550,11737,170819.518,170.819518,80.283660,90.535858,212.769969,12.275523,33.099458,0,0,"Grayscale quantized to 16 levels, restored to uint8, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,480x270_gray4_packed_zlib_2fps,gray4_packed_zlib,480,270,129600,2.000000,2.022472,4,16,0,42,854354,20341.762,20276.500,21857.900,25369,329125.136,329.125136,80.283660,248.841476,409.952830,6.371130,34.401420,16,0,"Two 4-bit grayscale indices per byte, zlib level 9, 16-byte frame header."
+four_bit_resolution_sweep,480x270_color16_png_2fps,color16_png,480,270,129600,2.000000,2.022472,4,0,16,42,701871,16711.214,16249.500,20469.850,21005,270383.692,270.383692,80.283660,190.100032,336.785458,23.265814,25.368870,0,0,"Pillow palette image, maximum 16 colors, no dithering, optimized indexed PNG."
+four_bit_resolution_sweep,480x270_color16_packed_zlib_2fps,color16_packed_zlib,480,270,129600,2.000000,2.022472,4,0,16,42,693190,16504.524,16007.500,20249.750,20809,267039.486,267.039486,80.283660,186.755826,332.619971,23.557178,25.368870,16,48,"Two 4-bit palette indices per byte, zlib level 9, 16-byte header and fixed 48-byte palette."
+four_bit_resolution_sweep,560x315_gray8_jpeg_2fps,gray8_jpeg,560,315,176400,2.000000,2.022472,8,256,0,42,507535,12084.167,12068.500,12860.900,13999,195519.101,195.519101,80.283660,115.235441,243.535361,14.597614,35.954946,0,0,"Grayscale 8 bit, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,560x315_gray4_jpeg_2fps,gray4_jpeg,560,315,176400,2.000000,2.022472,4,16,0,42,575350,13698.810,13674.500,14558.450,15458,221643.660,221.643660,80.283660,141.360000,276.075679,12.877031,33.337152,0,0,"Grayscale quantized to 16 levels, restored to uint8, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,560x315_gray4_packed_zlib_2fps,gray4_packed_zlib,560,315,176400,2.000000,2.022472,4,16,0,42,1093024,26024.381,25851.500,28055.650,33171,421068.636,421.068636,80.283660,340.784976,524.476133,6.778259,34.403027,16,0,"Two 4-bit grayscale indices per byte, zlib level 9, 16-byte frame header."
+four_bit_resolution_sweep,560x315_color16_png_2fps,color16_png,560,315,176400,2.000000,2.022472,4,0,16,42,894967,21308.738,20851.500,25906.100,27345,344770.594,344.770594,80.283660,264.486934,429.440554,24.834882,25.323519,0,0,"Pillow palette image, maximum 16 colors, no dithering, optimized indexed PNG."
+four_bit_resolution_sweep,560x315_color16_packed_zlib_2fps,color16_packed_zlib,560,315,176400,2.000000,2.022472,4,0,16,42,885156,21075.143,20622.000,25686.650,27166,340991.075,340.991075,80.283660,260.707415,424.732848,25.110150,25.323519,16,48,"Two 4-bit palette indices per byte, zlib level 9, 16-byte header and fixed 48-byte palette."
+four_bit_resolution_sweep,640x360_gray8_jpeg_2fps,gray8_jpeg,640,360,230400,2.000000,2.022472,8,256,0,42,639531,15226.929,15187.500,16381.750,18122,246368.283,246.368283,80.283660,166.084623,306.872261,15.131088,35.588581,0,0,"Grayscale 8 bit, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,640x360_gray4_jpeg_2fps,gray4_jpeg,640,360,230400,2.000000,2.022472,4,16,0,42,726335,17293.690,17220.500,18557.350,19938,279808.026,279.808026,80.283660,199.524366,348.524252,13.322778,33.048695,0,0,"Grayscale quantized to 16 levels, restored to uint8, JPEG quality 40."
+four_bit_resolution_sweep,640x360_gray4_packed_zlib_2fps,gray4_packed_zlib,640,360,230400,2.000000,2.022472,4,16,0,42,1394769,33208.786,32974.500,35959.800,43514,537310.690,537.310690,80.283660,457.027030,669.265315,6.937923,34.404228,16,0,"Two 4-bit grayscale indices per byte, zlib level 9, 16-byte frame header."
+four_bit_resolution_sweep,640x360_color16_png_2fps,color16_png,640,360,230400,2.000000,2.022472,4,0,16,42,1140488,27154.476,26267.500,33424.950,36017,439353.323,439.353323,80.283660,359.069663,547.251237,25.454367,25.259621,0,0,"Pillow palette image, maximum 16 colors, no dithering, optimized indexed PNG."
+four_bit_resolution_sweep,640x360_color16_packed_zlib_2fps,color16_packed_zlib,640,360,230400,2.000000,2.022472,4,0,16,42,1128711,26874.071,25978.500,33021.450,35603,434816.437,434.816437,80.283660,354.532777,541.600167,25.719958,25.259621,16,48,"Two 4-bit palette indices per byte, zlib level 9, 16-byte header and fixed 48-byte palette."

data/processed/lab026b/lab026b_report.txt

@@ -0,0 +1,90 @@
+Lab026B. Увеличение разрешения кадра за счёт глубины цвета 4 бита
+
+Цель: проверить увеличение разрешения при битрейте, близком к контрольным 80.283660 кбит/с.
+Исходное видео: data\raw\lab026_rover_source.mp4
+Размер исходного видео: 7790985 байт
+Исходное разрешение: 1280×720
+Исходный FPS: 30.000000
+Число кадров: 623
+Длительность: 20.766667 с
+
+4-битная яркость: индекс 0...15, то есть 16 уровней серого на пиксель.
+4-битный индексированный цвет: один индекс 0...15 на пиксель и палитра максимум из 16 RGB-цветов.
+Это не RGB444: RGB444 требует по 4 бита на каждый из трёх каналов, то есть 12 бит на пиксель.
+
+Режимы:
+gray8_jpeg — контрольный grayscale JPEG Q40.
+gray4_jpeg — 16 уровней серого, восстановление uint8, JPEG Q40.
+gray4_packed_zlib — 4-битные индексы, два на байт, zlib level 9 и заголовок 16 байт.
+color16_png — палитра максимум 16 цветов, без дизеринга, индексированный PNG в памяти.
+color16_packed_zlib — 4-битные индексы, zlib level 9, заголовок 16 байт и фиксированная палитра 48 байт.
+
+Контрольный baseline: 80.283660 кбит/с.
+CRC, FEC, радиозаголовки и пакетирование пока не учтены.
+Статические метрики не учитывают задержку видеоканала.
+
+Полные результаты 30 профилей:
+320x180_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=208403 bytes, mean=4961.976, median=4965.000, p95=5224.700, max=5400, bitrate=80.283660 kbit/s, baseline_diff=-0.000000, baseline_percent=100.000%, compression=11.608x, PSNR=34.362114 dB
+320x180_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=229518 bytes, mean=5464.714, median=5466.000, p95=5727.250, max=5822, bitrate=88.417849 kbit/s, baseline_diff=8.134189, baseline_percent=110.132%, compression=10.540x, PSNR=32.588941 dB
+320x180_gray4_packed_zlib_2fps: mode=gray4_packed_zlib, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=441074 bytes, mean=10501.762, median=10444.000, p95=11194.300, max=12317, bitrate=169.916148 kbit/s, baseline_diff=89.632488, baseline_percent=211.645%, compression=5.485x, PSNR=34.397012 dB
+320x180_color16_png_2fps: mode=color16_png, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=371520 bytes, mean=8845.714, median=8607.500, p95=10578.350, max=10794, bitrate=143.121669 kbit/s, baseline_diff=62.838009, baseline_percent=178.270%, compression=19.535x, PSNR=25.384724 dB
+320x180_color16_packed_zlib_2fps: mode=color16_packed_zlib, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=364892 bytes, mean=8687.905, median=8452.000, p95=10414.800, max=10652, bitrate=140.568347 kbit/s, baseline_diff=60.284687, baseline_percent=175.090%, compression=19.890x, PSNR=25.384724 dB
+400x225_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 400x225, frames=42, actual_fps=2.022472, total=297273 bytes, mean=7077.929, median=7063.500, p95=7473.000, max=7841, bitrate=114.519294 kbit/s, baseline_diff=34.235634, baseline_percent=142.643%, compression=12.716x, PSNR=34.942886 dB
+400x225_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 400x225, frames=42, actual_fps=2.022472, total=332268 bytes, mean=7911.143, median=7920.500, p95=8353.700, max=8554, bitrate=128.000514 kbit/s, baseline_diff=47.716854, baseline_percent=159.435%, compression=11.376x, PSNR=32.883090 dB
+400x225_gray4_packed_zlib_2fps: mode=gray4_packed_zlib, 400x225, frames=42, actual_fps=2.022472, total=636862 bytes, mean=15163.381, median=15120.500, p95=16266.050, max=18356, bitrate=245.340096 kbit/s, baseline_diff=165.056436, baseline_percent=305.592%, compression=5.935x, PSNR=34.399552 dB
+400x225_color16_png_2fps: mode=color16_png, 400x225, frames=42, actual_fps=2.022472, total=528261 bytes, mean=12577.643, median=12153.000, p95=15191.650, max=16128, bitrate=203.503435 kbit/s, baseline_diff=123.219775, baseline_percent=253.481%, compression=21.467x, PSNR=25.344339 dB
+400x225_color16_packed_zlib_2fps: mode=color16_packed_zlib, 400x225, frames=42, actual_fps=2.022472, total=520725 bytes, mean=12398.214, median=11977.000, p95=15015.100, max=15966, bitrate=200.600321 kbit/s, baseline_diff=120.316661, baseline_percent=249.864%, compression=21.777x, PSNR=25.344339 dB
+448x252_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 448x252, frames=42, actual_fps=2.022472, total=353578 bytes, mean=8418.524, median=8413.000, p95=8885.950, max=9512, bitrate=136.209823 kbit/s, baseline_diff=55.926163, baseline_percent=169.661%, compression=13.410x, PSNR=35.301071 dB
+448x252_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 448x252, frames=42, actual_fps=2.022472, total=397126 bytes, mean=9455.381, median=9467.500, p95=9996.400, max=10450, bitrate=152.985939 kbit/s, baseline_diff=72.702279, baseline_percent=190.557%, compression=11.940x, PSNR=33.060439 dB
+448x252_gray4_packed_zlib_2fps: mode=gray4_packed_zlib, 448x252, frames=42, actual_fps=2.022472, total=762082 bytes, mean=18144.810, median=18111.500, p95=19504.750, max=22433, bitrate=293.578941 kbit/s, baseline_diff=213.295281, baseline_percent=365.677%, compression=6.222x, PSNR=34.399841 dB
+448x252_color16_png_2fps: mode=color16_png, 448x252, frames=42, actual_fps=2.022472, total=626516 bytes, mean=14917.048, median=14409.500, p95=18239.600, max=18695, bitrate=241.354478 kbit/s, baseline_diff=161.070818, baseline_percent=300.627%, compression=22.705x, PSNR=25.369963 dB
+448x252_color16_packed_zlib_2fps: mode=color16_packed_zlib, 448x252, frames=42, actual_fps=2.022472, total=618164 bytes, mean=14718.190, median=14221.500, p95=18022.000, max=18517, bitrate=238.137014 kbit/s, baseline_diff=157.853354, baseline_percent=296.620%, compression=23.012x, PSNR=25.369963 dB
+480x270_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 480x270, frames=42, actual_fps=2.022472, total=393752 bytes, mean=9375.048, median=9365.500, p95=9919.950, max=10678, bitrate=151.686164 kbit/s, baseline_diff=71.402504, baseline_percent=188.938%, compression=13.824x, PSNR=35.412999 dB
+480x270_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 480x270, frames=42, actual_fps=2.022472, total=443419 bytes, mean=10557.595, median=10575.500, p95=11152.550, max=11737, bitrate=170.819518 kbit/s, baseline_diff=90.535858, baseline_percent=212.770%, compression=12.276x, PSNR=33.099458 dB
+480x270_gray4_packed_zlib_2fps: mode=gray4_packed_zlib, 480x270, frames=42, actual_fps=2.022472, total=854354 bytes, mean=20341.762, median=20276.500, p95=21857.900, max=25369, bitrate=329.125136 kbit/s, baseline_diff=248.841476, baseline_percent=409.953%, compression=6.371x, PSNR=34.401420 dB
+480x270_color16_png_2fps: mode=color16_png, 480x270, frames=42, actual_fps=2.022472, total=701871 bytes, mean=16711.214, median=16249.500, p95=20469.850, max=21005, bitrate=270.383692 kbit/s, baseline_diff=190.100032, baseline_percent=336.785%, compression=23.266x, PSNR=25.368870 dB
+480x270_color16_packed_zlib_2fps: mode=color16_packed_zlib, 480x270, frames=42, actual_fps=2.022472, total=693190 bytes, mean=16504.524, median=16007.500, p95=20249.750, max=20809, bitrate=267.039486 kbit/s, baseline_diff=186.755826, baseline_percent=332.620%, compression=23.557x, PSNR=25.368870 dB
+560x315_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 560x315, frames=42, actual_fps=2.022472, total=507535 bytes, mean=12084.167, median=12068.500, p95=12860.900, max=13999, bitrate=195.519101 kbit/s, baseline_diff=115.235441, baseline_percent=243.535%, compression=14.598x, PSNR=35.954946 dB
+560x315_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 560x315, frames=42, actual_fps=2.022472, total=575350 bytes, mean=13698.810, median=13674.500, p95=14558.450, max=15458, bitrate=221.643660 kbit/s, baseline_diff=141.360000, baseline_percent=276.076%, compression=12.877x, PSNR=33.337152 dB
+560x315_gray4_packed_zlib_2fps: mode=gray4_packed_zlib, 560x315, frames=42, actual_fps=2.022472, total=1093024 bytes, mean=26024.381, median=25851.500, p95=28055.650, max=33171, bitrate=421.068636 kbit/s, baseline_diff=340.784976, baseline_percent=524.476%, compression=6.778x, PSNR=34.403027 dB
+560x315_color16_png_2fps: mode=color16_png, 560x315, frames=42, actual_fps=2.022472, total=894967 bytes, mean=21308.738, median=20851.500, p95=25906.100, max=27345, bitrate=344.770594 kbit/s, baseline_diff=264.486934, baseline_percent=429.441%, compression=24.835x, PSNR=25.323519 dB
+560x315_color16_packed_zlib_2fps: mode=color16_packed_zlib, 560x315, frames=42, actual_fps=2.022472, total=885156 bytes, mean=21075.143, median=20622.000, p95=25686.650, max=27166, bitrate=340.991075 kbit/s, baseline_diff=260.707415, baseline_percent=424.733%, compression=25.110x, PSNR=25.323519 dB
+640x360_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 640x360, frames=42, actual_fps=2.022472, total=639531 bytes, mean=15226.929, median=15187.500, p95=16381.750, max=18122, bitrate=246.368283 kbit/s, baseline_diff=166.084623, baseline_percent=306.872%, compression=15.131x, PSNR=35.588581 dB
+640x360_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 640x360, frames=42, actual_fps=2.022472, total=726335 bytes, mean=17293.690, median=17220.500, p95=18557.350, max=19938, bitrate=279.808026 kbit/s, baseline_diff=199.524366, baseline_percent=348.524%, compression=13.323x, PSNR=33.048695 dB
+640x360_gray4_packed_zlib_2fps: mode=gray4_packed_zlib, 640x360, frames=42, actual_fps=2.022472, total=1394769 bytes, mean=33208.786, median=32974.500, p95=35959.800, max=43514, bitrate=537.310690 kbit/s, baseline_diff=457.027030, baseline_percent=669.265%, compression=6.938x, PSNR=34.404228 dB
+640x360_color16_png_2fps: mode=color16_png, 640x360, frames=42, actual_fps=2.022472, total=1140488 bytes, mean=27154.476, median=26267.500, p95=33424.950, max=36017, bitrate=439.353323 kbit/s, baseline_diff=359.069663, baseline_percent=547.251%, compression=25.454x, PSNR=25.259621 dB
+640x360_color16_packed_zlib_2fps: mode=color16_packed_zlib, 640x360, frames=42, actual_fps=2.022472, total=1128711 bytes, mean=26874.071, median=25978.500, p95=33021.450, max=35603, bitrate=434.816437 kbit/s, baseline_diff=354.532777, baseline_percent=541.600%, compression=25.720x, PSNR=25.259621 dB
+
+Профили 70–90 кбит/с:
+320x180_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=208403 bytes, mean=4961.976, median=4965.000, p95=5224.700, max=5400, bitrate=80.283660 kbit/s, baseline_diff=-0.000000, baseline_percent=100.000%, compression=11.608x, PSNR=34.362114 dB
+320x180_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=229518 bytes, mean=5464.714, median=5466.000, p95=5727.250, max=5822, bitrate=88.417849 kbit/s, baseline_diff=8.134189, baseline_percent=110.132%, compression=10.540x, PSNR=32.588941 dB
+
+Профили до baseline:
+320x180_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=208403 bytes, mean=4961.976, median=4965.000, p95=5224.700, max=5400, bitrate=80.283660 kbit/s, baseline_diff=-0.000000, baseline_percent=100.000%, compression=11.608x, PSNR=34.362114 dB
+
+Профили до 100 кбит/с:
+320x180_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=208403 bytes, mean=4961.976, median=4965.000, p95=5224.700, max=5400, bitrate=80.283660 kbit/s, baseline_diff=-0.000000, baseline_percent=100.000%, compression=11.608x, PSNR=34.362114 dB
+320x180_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=229518 bytes, mean=5464.714, median=5466.000, p95=5727.250, max=5822, bitrate=88.417849 kbit/s, baseline_diff=8.134189, baseline_percent=110.132%, compression=10.540x, PSNR=32.588941 dB
+
+Цветные color16-профили до 100 кбит/с:
+Нет.
+
+Профили больше 320x180 и не выше baseline:
+Нет.
+
+Максимальное разрешение до baseline:
+320x180_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=208403 bytes, mean=4961.976, median=4965.000, p95=5224.700, max=5400, bitrate=80.283660 kbit/s, baseline_diff=-0.000000, baseline_percent=100.000%, compression=11.608x, PSNR=34.362114 dB
+
+Максимальное разрешение до 100 кбит/с:
+320x180_gray8_jpeg_2fps: mode=gray8_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=208403 bytes, mean=4961.976, median=4965.000, p95=5224.700, max=5400, bitrate=80.283660 kbit/s, baseline_diff=-0.000000, baseline_percent=100.000%, compression=11.608x, PSNR=34.362114 dB
+320x180_gray4_jpeg_2fps: mode=gray4_jpeg, 320x180, frames=42, actual_fps=2.022472, total=229518 bytes, mean=5464.714, median=5466.000, p95=5727.250, max=5822, bitrate=88.417849 kbit/s, baseline_diff=8.134189, baseline_percent=110.132%, compression=10.540x, PSNR=32.588941 dB
+
+Сравнение gray4 и color16:
+Минимальный gray4 bitrate: 88.417849 кбит/с.
+Минимальный color16 bitrate: 140.568347 кбит/с.
+Размер палитры packed color16: 48 байт на кадр.
+Размер компактного заголовка packed-режимов: 16 байт на кадр.
+
+Нельзя автоматически объявлять профиль безопасным для управления ровером по одной статической метрике.
+Сравнительное изображение: data\processed\lab026b\lab026b_equal_bitrate_candidates.png
+Следующий шаг: ручная визуальная оценка пользователем.

data/processed/lab027/lab027_profiles.csv

@@ -0,0 +1,10 @@
+profile_name,base_width,base_height,base_fps,base_quality,roi_enabled,roi_x_min,roi_y_min,roi_x_max,roi_y_max,roi_width,roi_height,roi_fps,roi_quality,source_duration_s,selected_base_frames,selected_roi_frames,actual_base_fps,actual_roi_fps,total_base_bytes,total_roi_bytes,total_payload_bytes,mean_base_frame_bytes,mean_roi_frame_bytes,p95_base_frame_bytes,p95_roi_frame_bytes,max_base_frame_bytes,max_roi_frame_bytes,base_bitrate_kbps,roi_bitrate_kbps,total_payload_bitrate_kbps,baseline_bitrate_kbps,difference_from_baseline_kbps,percent_of_baseline,mean_base_jpeg_psnr_db,mean_roi_jpeg_psnr_db,mean_reconstructed_full_psnr_db,mean_reconstructed_roi_psnr_db
+baseline_320x180_gray_2fps_q40,320,180,2.000000,40,0,0.000000,0.000000,0.000000,0.000000,0,0,0.000000,0,20.766667,42,0,2.022472,0.000000,208368,0,208368,4961.143,0.000,5226.950,0.000,5390,0,80.270177,0.000000,80.270177,80.283660,-0.013483,99.983205,34.364165,,20.757991,
+base240_1fps_q25_roi320_2fps_q35,240,135,1.000000,25,1,0.200000,0.420000,0.800000,1.000000,320,180,2.000000,35,20.766667,21,42,1.011236,2.022472,50858,191270,242128,2421.810,4554.048,2554.000,5044.500,2569,5172,19.592167,73.683467,93.275634,80.283660,12.991974,116.182588,32.370927,34.103745,19.657187,19.574377
+base240_0_5fps_q25_roi320_2fps_q35,240,135,0.500000,25,1,0.200000,0.420000,0.800000,1.000000,320,180,2.000000,35,20.766667,11,42,0.529695,2.022472,26348,191270,217618,2395.273,4554.048,2561.500,5044.500,2569,5172,10.150112,73.683467,83.833579,80.283660,3.549919,104.421721,32.474572,34.103745,18.613817,19.574377
+base160_1fps_q25_roi320_2fps_q35,160,90,1.000000,25,1,0.200000,0.420000,0.800000,1.000000,320,180,2.000000,35,20.766667,21,42,1.011236,2.022472,29882,191270,221152,1422.952,4554.048,1484.000,5044.500,1492,5172,11.511525,73.683467,85.194992,80.283660,4.911332,106.117474,31.458773,34.103745,19.701304,19.574377
+base240_1fps_q25_roi448_1fps_q30,240,135,1.000000,25,1,0.200000,0.420000,0.800000,1.000000,448,252,1.000000,30,20.766667,21,21,1.011236,1.011236,50858,147787,198645,2421.810,7037.476,2554.000,7860.000,2569,8507,19.592167,56.932392,76.524559,80.283660,-3.759101,95.317725,32.370927,34.666932,19.098790,17.871555
+base240_0_5fps_q25_roi448_1fps_q30,240,135,0.500000,25,1,0.200000,0.420000,0.800000,1.000000,448,252,1.000000,30,20.766667,11,21,0.529695,1.011236,26348,147787,174135,2395.273,7037.476,2561.500,7860.000,2569,8507,10.150112,56.932392,67.082504,80.283660,-13.201156,83.556858,32.474572,34.666932,18.113877,17.871555
+base320_1fps_q30_roi320_1fps_q35,320,180,1.000000,30,1,0.200000,0.420000,0.800000,1.000000,320,180,1.000000,35,20.766667,21,21,1.011236,1.011236,87901,95367,183268,4185.762,4541.286,4391.000,5048.000,4537,5172,33.862343,36.738491,70.600835,80.283660,-9.682825,87.939233,33.539230,34.103514,19.121457,17.888190
+base240_1fps_q20_roi320_1fps_q30,240,135,1.000000,20,1,0.200000,0.420000,0.800000,1.000000,320,180,1.000000,30,20.766667,21,21,1.011236,1.011236,44598,86458,131056,2123.714,4117.048,2231.000,4551.000,2251,4614,17.180610,33.306453,50.487063,80.283660,-29.796597,62.885851,31.643522,33.598412,19.107784,17.873870
+base160_0_5fps_q20_roi320_2fps_q30,160,90,0.500000,20,1,0.200000,0.420000,0.800000,1.000000,320,180,2.000000,30,20.766667,11,42,0.529695,2.022472,13820,173455,187275,1256.364,4129.881,1326.000,4548.450,1347,4614,5.323917,66.820546,72.144462,80.283660,-8.139198,89.861950,30.823518,33.595566,18.664976,19.549559

data/processed/lab027/lab027_report.txt

@@ -0,0 +1,74 @@
+Lab027. Многомасштабная передача изображения: общий кадр и область интереса
+
+Цель: проверить совместную передачу общего кадра и фиксированной ROI при payload около 80–100 кбит/с.
+Исходное видео: data\raw\lab026_rover_source.mp4
+Размер файла: 7790985 байт
+Исходное разрешение: 1280×720
+Исходный FPS: 30.000000
+Число кадров: 623
+Длительность: 20.766667 с
+
+BASE: полный grayscale-кадр пониженного разрешения с собственной частотой и JPEG quality.
+ROI: фиксированная центральная нижняя область исходного grayscale-кадра с независимыми разрешением, частотой и JPEG quality.
+Нормализованные координаты ROI: x=0.20...0.80, y=0.42...1.00.
+Пиксельные координаты ROI исходного кадра: x=256...1024, y=302...720.
+
+Контрольный профиль: 320×180 grayscale, 2 fps, JPEG Q40.
+Контрольный baseline: 80.283660 кбит/с.
+
+Результаты всех девяти профилей:
+baseline_320x180_gray_2fps_q40: BASE=320x180, 2.000 fps, Q40, base_frames=42, base=80.270177 kbit/s; ROI=0x0, 0.000 fps, Q0, roi_frames=0, roi=0.000000 kbit/s; total=80.270177 kbit/s, baseline_diff=-0.013483, baseline_percent=99.983%, BASE_JPEG_PSNR=34.364165 dB, ROI_JPEG_PSNR=нет dB, full_reconstructed_PSNR=20.757991 dB, ROI_reconstructed_PSNR=нет dB
+base240_1fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=240x135, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=19.592167 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi=73.683467 kbit/s; total=93.275634 kbit/s, baseline_diff=12.991974, baseline_percent=116.183%, BASE_JPEG_PSNR=32.370927 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103745 dB, full_reconstructed_PSNR=19.657187 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.574377 dB
+base240_0_5fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=240x135, 0.500 fps, Q25, base_frames=11, base=10.150112 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi=73.683467 kbit/s; total=83.833579 kbit/s, baseline_diff=3.549919, baseline_percent=104.422%, BASE_JPEG_PSNR=32.474572 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103745 dB, full_reconstructed_PSNR=18.613817 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.574377 dB
+base160_1fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=160x90, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=11.511525 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi=73.683467 kbit/s; total=85.194992 kbit/s, baseline_diff=4.911332, baseline_percent=106.117%, BASE_JPEG_PSNR=31.458773 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103745 dB, full_reconstructed_PSNR=19.701304 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.574377 dB
+base240_1fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=240x135, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=19.592167 kbit/s; ROI=448x252, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=56.932392 kbit/s; total=76.524559 kbit/s, baseline_diff=-3.759101, baseline_percent=95.318%, BASE_JPEG_PSNR=32.370927 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.666932 dB, full_reconstructed_PSNR=19.098790 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.871555 dB
+base240_0_5fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=240x135, 0.500 fps, Q25, base_frames=11, base=10.150112 kbit/s; ROI=448x252, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=56.932392 kbit/s; total=67.082504 kbit/s, baseline_diff=-13.201156, baseline_percent=83.557%, BASE_JPEG_PSNR=32.474572 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.666932 dB, full_reconstructed_PSNR=18.113877 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.871555 dB
+base320_1fps_q30_roi320_1fps_q35: BASE=320x180, 1.000 fps, Q30, base_frames=21, base=33.862343 kbit/s; ROI=320x180, 1.000 fps, Q35, roi_frames=21, roi=36.738491 kbit/s; total=70.600835 kbit/s, baseline_diff=-9.682825, baseline_percent=87.939%, BASE_JPEG_PSNR=33.539230 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103514 dB, full_reconstructed_PSNR=19.121457 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.888190 dB
+base240_1fps_q20_roi320_1fps_q30: BASE=240x135, 1.000 fps, Q20, base_frames=21, base=17.180610 kbit/s; ROI=320x180, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=33.306453 kbit/s; total=50.487063 kbit/s, baseline_diff=-29.796597, baseline_percent=62.886%, BASE_JPEG_PSNR=31.643522 dB, ROI_JPEG_PSNR=33.598412 dB, full_reconstructed_PSNR=19.107784 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.873870 dB
+base160_0_5fps_q20_roi320_2fps_q30: BASE=160x90, 0.500 fps, Q20, base_frames=11, base=5.323917 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q30, roi_frames=42, roi=66.820546 kbit/s; total=72.144462 kbit/s, baseline_diff=-8.139198, baseline_percent=89.862%, BASE_JPEG_PSNR=30.823518 dB, ROI_JPEG_PSNR=33.595566 dB, full_reconstructed_PSNR=18.664976 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.549559 dB
+
+Профили до 80.283660 кбит/с:
+baseline_320x180_gray_2fps_q40: BASE=320x180, 2.000 fps, Q40, base_frames=42, base=80.270177 kbit/s; ROI=0x0, 0.000 fps, Q0, roi_frames=0, roi=0.000000 kbit/s; total=80.270177 kbit/s, baseline_diff=-0.013483, baseline_percent=99.983%, BASE_JPEG_PSNR=34.364165 dB, ROI_JPEG_PSNR=нет dB, full_reconstructed_PSNR=20.757991 dB, ROI_reconstructed_PSNR=нет dB
+base240_1fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=240x135, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=19.592167 kbit/s; ROI=448x252, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=56.932392 kbit/s; total=76.524559 kbit/s, baseline_diff=-3.759101, baseline_percent=95.318%, BASE_JPEG_PSNR=32.370927 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.666932 dB, full_reconstructed_PSNR=19.098790 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.871555 dB
+base240_0_5fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=240x135, 0.500 fps, Q25, base_frames=11, base=10.150112 kbit/s; ROI=448x252, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=56.932392 kbit/s; total=67.082504 kbit/s, baseline_diff=-13.201156, baseline_percent=83.557%, BASE_JPEG_PSNR=32.474572 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.666932 dB, full_reconstructed_PSNR=18.113877 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.871555 dB
+base320_1fps_q30_roi320_1fps_q35: BASE=320x180, 1.000 fps, Q30, base_frames=21, base=33.862343 kbit/s; ROI=320x180, 1.000 fps, Q35, roi_frames=21, roi=36.738491 kbit/s; total=70.600835 kbit/s, baseline_diff=-9.682825, baseline_percent=87.939%, BASE_JPEG_PSNR=33.539230 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103514 dB, full_reconstructed_PSNR=19.121457 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.888190 dB
+base240_1fps_q20_roi320_1fps_q30: BASE=240x135, 1.000 fps, Q20, base_frames=21, base=17.180610 kbit/s; ROI=320x180, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=33.306453 kbit/s; total=50.487063 kbit/s, baseline_diff=-29.796597, baseline_percent=62.886%, BASE_JPEG_PSNR=31.643522 dB, ROI_JPEG_PSNR=33.598412 dB, full_reconstructed_PSNR=19.107784 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.873870 dB
+base160_0_5fps_q20_roi320_2fps_q30: BASE=160x90, 0.500 fps, Q20, base_frames=11, base=5.323917 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q30, roi_frames=42, roi=66.820546 kbit/s; total=72.144462 kbit/s, baseline_diff=-8.139198, baseline_percent=89.862%, BASE_JPEG_PSNR=30.823518 dB, ROI_JPEG_PSNR=33.595566 dB, full_reconstructed_PSNR=18.664976 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.549559 dB
+
+Профили до 100 кбит/с:
+baseline_320x180_gray_2fps_q40: BASE=320x180, 2.000 fps, Q40, base_frames=42, base=80.270177 kbit/s; ROI=0x0, 0.000 fps, Q0, roi_frames=0, roi=0.000000 kbit/s; total=80.270177 kbit/s, baseline_diff=-0.013483, baseline_percent=99.983%, BASE_JPEG_PSNR=34.364165 dB, ROI_JPEG_PSNR=нет dB, full_reconstructed_PSNR=20.757991 dB, ROI_reconstructed_PSNR=нет dB
+base240_1fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=240x135, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=19.592167 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi=73.683467 kbit/s; total=93.275634 kbit/s, baseline_diff=12.991974, baseline_percent=116.183%, BASE_JPEG_PSNR=32.370927 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103745 dB, full_reconstructed_PSNR=19.657187 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.574377 dB
+base240_0_5fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=240x135, 0.500 fps, Q25, base_frames=11, base=10.150112 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi=73.683467 kbit/s; total=83.833579 kbit/s, baseline_diff=3.549919, baseline_percent=104.422%, BASE_JPEG_PSNR=32.474572 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103745 dB, full_reconstructed_PSNR=18.613817 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.574377 dB
+base160_1fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=160x90, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=11.511525 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi=73.683467 kbit/s; total=85.194992 kbit/s, baseline_diff=4.911332, baseline_percent=106.117%, BASE_JPEG_PSNR=31.458773 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103745 dB, full_reconstructed_PSNR=19.701304 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.574377 dB
+base240_1fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=240x135, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=19.592167 kbit/s; ROI=448x252, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=56.932392 kbit/s; total=76.524559 kbit/s, baseline_diff=-3.759101, baseline_percent=95.318%, BASE_JPEG_PSNR=32.370927 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.666932 dB, full_reconstructed_PSNR=19.098790 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.871555 dB
+base240_0_5fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=240x135, 0.500 fps, Q25, base_frames=11, base=10.150112 kbit/s; ROI=448x252, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=56.932392 kbit/s; total=67.082504 kbit/s, baseline_diff=-13.201156, baseline_percent=83.557%, BASE_JPEG_PSNR=32.474572 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.666932 dB, full_reconstructed_PSNR=18.113877 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.871555 dB
+base320_1fps_q30_roi320_1fps_q35: BASE=320x180, 1.000 fps, Q30, base_frames=21, base=33.862343 kbit/s; ROI=320x180, 1.000 fps, Q35, roi_frames=21, roi=36.738491 kbit/s; total=70.600835 kbit/s, baseline_diff=-9.682825, baseline_percent=87.939%, BASE_JPEG_PSNR=33.539230 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103514 dB, full_reconstructed_PSNR=19.121457 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.888190 dB
+base240_1fps_q20_roi320_1fps_q30: BASE=240x135, 1.000 fps, Q20, base_frames=21, base=17.180610 kbit/s; ROI=320x180, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=33.306453 kbit/s; total=50.487063 kbit/s, baseline_diff=-29.796597, baseline_percent=62.886%, BASE_JPEG_PSNR=31.643522 dB, ROI_JPEG_PSNR=33.598412 dB, full_reconstructed_PSNR=19.107784 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.873870 dB
+base160_0_5fps_q20_roi320_2fps_q30: BASE=160x90, 0.500 fps, Q20, base_frames=11, base=5.323917 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q30, roi_frames=42, roi=66.820546 kbit/s; total=72.144462 kbit/s, baseline_diff=-8.139198, baseline_percent=89.862%, BASE_JPEG_PSNR=30.823518 dB, ROI_JPEG_PSNR=33.595566 dB, full_reconstructed_PSNR=18.664976 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.549559 dB
+
+Профиль с максимальным ROI-разрешением до 100 кбит/с:
+base240_1fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=240x135, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=19.592167 kbit/s; ROI=448x252, 1.000 fps, Q30, roi_frames=21, roi=56.932392 kbit/s; total=76.524559 kbit/s, baseline_diff=-3.759101, baseline_percent=95.318%, BASE_JPEG_PSNR=32.370927 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.666932 dB, full_reconstructed_PSNR=19.098790 dB, ROI_reconstructed_PSNR=17.871555 dB
+
+Профиль с максимальным ROI PSNR до 100 кбит/с:
+base240_1fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=240x135, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base=19.592167 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi=73.683467 kbit/s; total=93.275634 kbit/s, baseline_diff=12.991974, baseline_percent=116.183%, BASE_JPEG_PSNR=32.370927 dB, ROI_JPEG_PSNR=34.103745 dB, full_reconstructed_PSNR=19.657187 dB, ROI_reconstructed_PSNR=19.574377 dB
+
+Профиль с максимальным full-frame PSNR до 100 кбит/с:
+baseline_320x180_gray_2fps_q40: BASE=320x180, 2.000 fps, Q40, base_frames=42, base=80.270177 kbit/s; ROI=0x0, 0.000 fps, Q0, roi_frames=0, roi=0.000000 kbit/s; total=80.270177 kbit/s, baseline_diff=-0.013483, baseline_percent=99.983%, BASE_JPEG_PSNR=34.364165 dB, ROI_JPEG_PSNR=нет dB, full_reconstructed_PSNR=20.757991 dB, ROI_reconstructed_PSNR=нет dB
+
+Разделение битрейта BASE/ROI:
+baseline_320x180_gray_2fps_q40: BASE=80.270177 кбит/с, ROI=0.000000 кбит/с, total=80.270177 кбит/с.
+base240_1fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=19.592167 кбит/с, ROI=73.683467 кбит/с, total=93.275634 кбит/с.
+base240_0_5fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=10.150112 кбит/с, ROI=73.683467 кбит/с, total=83.833579 кбит/с.
+base160_1fps_q25_roi320_2fps_q35: BASE=11.511525 кбит/с, ROI=73.683467 кбит/с, total=85.194992 кбит/с.
+base240_1fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=19.592167 кбит/с, ROI=56.932392 кбит/с, total=76.524559 кбит/с.
+base240_0_5fps_q25_roi448_1fps_q30: BASE=10.150112 кбит/с, ROI=56.932392 кбит/с, total=67.082504 кбит/с.
+base320_1fps_q30_roi320_1fps_q35: BASE=33.862343 кбит/с, ROI=36.738491 кбит/с, total=70.600835 кбит/с.
+base240_1fps_q20_roi320_1fps_q30: BASE=17.180610 кбит/с, ROI=33.306453 кбит/с, total=50.487063 кбит/с.
+base160_0_5fps_q20_roi320_2fps_q30: BASE=5.323917 кбит/с, ROI=66.820546 кбит/с, total=72.144462 кбит/с.
+
+Фиксированная ROI не гарантирует попадания препятствия в область интереса.
+PSNR не заменяет ручную оценку пригодности изображения.
+Нельзя автоматически объявлять профиль безопасным для управления ровером.
+Радиопротокол, радиозаголовки, CRC, FEC, фрагментация и повторные передачи не учтены.
+Сравнительное изображение: data\processed\lab027\lab027_candidate_profiles.png
+Следующий шаг: ручная оценка пользователем.

data/processed/lab027c/lab027c_preview_profiles.csv

@@ -0,0 +1,5 @@
+profile_name,update_mode,base_width,base_height,base_fps,base_quality,roi_width,roi_height,roi_fps,roi_quality,source_duration_s,selected_base_frames,selected_roi_frames,synchronized_composite_frames,total_base_bytes,total_roi_bytes,total_payload_bytes,mean_base_frame_bytes,mean_roi_frame_bytes,mean_composite_frame_bytes,p95_composite_frame_bytes,max_composite_frame_bytes,base_bitrate_kbps,roi_bitrate_kbps,total_payload_bitrate_kbps,timestamp_mismatch_count,frame_id_mismatch_count
+async_reference,asynchronous,240,135,1.000000,25,320,180,2.000000,35,20.766667,21,42,N/A,50858,191270,242128,2421.810,4554.048,5764.952,7477.600,7741,19.592167,73.683467,93.275634,N/A,N/A
+sync_base160_q25_roi320_q35,synchronous,160,90,2.000000,25,320,180,2.000000,35,20.766667,42,42,42,59958,191270,251228,1427.571,4554.048,5981.619,6519.900,6656,23.097785,73.683467,96.781252,0,0
+sync_base240_q20_roi320_q30,synchronous,240,135,2.000000,20,320,180,2.000000,30,20.766667,42,42,42,89696,173455,263151,2135.619,4129.881,6265.500,6780.400,6842,34.553836,66.820546,101.374382,0,0
+sync_base240_q25_roi320_q35,synchronous,240,135,2.000000,25,320,180,2.000000,35,20.766667,42,42,42,102283,191270,293553,2435.310,4554.048,6989.357,7572.350,7741,39.402761,73.683467,113.086228,0,0

data/processed/lab027c/lab027c_preview_report.txt

@@ -0,0 +1,44 @@
+Lab027C. Динамическое сравнение асинхронного и синхронного BASE + ROI
+
+Цель: визуально сравнить ранее выбранный асинхронный профиль BASE 1 fps + ROI 2 fps с тремя синхронными профилями BASE 2 fps + ROI 2 fps.
+
+Исходное видео: data\raw\lab026_rover_source.mp4
+Исходное разрешение: 1280x720
+Исходный FPS: 30.000000
+Число кадров: 623
+Длительность: 20.766667 с
+ROI: x=0.20...0.80, y=0.42...1.00; пиксели x=256...1024, y=302...720.
+
+Результат ручной оценки предыдущей Lab027:
+- пользователь выбрал вариант B;
+- граница ROI не мешает;
+- обновление BASE один раз в секунду мешает;
+- рассинхронное движение BASE и ROI мешает;
+- принято решение сравнить с синхронным обновлением 2 fps.
+
+async_reference: BASE и ROI обновляются независимо. Единого logical_frame_id нет; используются отдельные BASE ID и ROI ID. Mismatch для этого режима неприменим.
+Синхронные профили: BASE и ROI формируются из одного source frame, получают единые composite ID и timestamp и атомарно заменяют отображаемый составной кадр.
+
+Фактические результаты четырёх профилей:
+async_reference: mode=asynchronous, BASE=240x135, 1.000 fps, Q25, base_frames=21, base_bytes=50858, base_bitrate=19.592167 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi_bytes=191270, roi_bitrate=73.683467 kbit/s; total_bytes=242128, total_bitrate=93.275634 kbit/s, sync_frames=N/A, timestamp_mismatch=N/A, frame_id_mismatch=N/A
+sync_base160_q25_roi320_q35: mode=synchronous, BASE=160x90, 2.000 fps, Q25, base_frames=42, base_bytes=59958, base_bitrate=23.097785 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi_bytes=191270, roi_bitrate=73.683467 kbit/s; total_bytes=251228, total_bitrate=96.781252 kbit/s, sync_frames=42, timestamp_mismatch=0, frame_id_mismatch=0
+sync_base240_q20_roi320_q30: mode=synchronous, BASE=240x135, 2.000 fps, Q20, base_frames=42, base_bytes=89696, base_bitrate=34.553836 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q30, roi_frames=42, roi_bytes=173455, roi_bitrate=66.820546 kbit/s; total_bytes=263151, total_bitrate=101.374382 kbit/s, sync_frames=42, timestamp_mismatch=0, frame_id_mismatch=0
+sync_base240_q25_roi320_q35: mode=synchronous, BASE=240x135, 2.000 fps, Q25, base_frames=42, base_bytes=102283, base_bitrate=39.402761 kbit/s; ROI=320x180, 2.000 fps, Q35, roi_frames=42, roi_bytes=191270, roi_bitrate=73.683467 kbit/s; total_bytes=293553, total_bitrate=113.086228 kbit/s, sync_frames=42, timestamp_mismatch=0, frame_id_mismatch=0
+
+Количество обновлений:
+async_reference: BASE=21, ROI=42, synchronized=N/A.
+sync_base160_q25_roi320_q35: BASE=42, ROI=42, synchronized=42.
+sync_base240_q20_roi320_q30: BASE=42, ROI=42, synchronized=42.
+sync_base240_q25_roi320_q35: BASE=42, ROI=42, synchronized=42.
+
+Mismatch-проверка:
+async_reference: timestamp=N/A, frame_id=N/A.
+sync_base160_q25_roi320_q35: timestamp=0, frame_id=0.
+sync_base240_q20_roi320_q30: timestamp=0, frame_id=0.
+sync_base240_q25_roi320_q35: timestamp=0, frame_id=0.
+
+Preview: data\raw\lab027c_previews\lab027c_synchronous_roi_preview.mp4
+Формат: MP4/mp4v.
+Радиопротокол, CRC, FEC, фрагментация и служебный трафик пока не учитываются.
+Программа не выбирает лучший профиль и не объявляет режим безопасным автоматически.
+Следующий шаг: ручной выбор пользователем после просмотра preview-видео.

data/processed/lab027d/lab027d_profiles.csv

@@ -0,0 +1,5 @@
+profile_name,base_width,base_height,fps,base_quality,roi_width,roi_height,roi_quality,source_duration_s,selected_base_frames,selected_roi_frames,synchronized_composite_frames,total_base_bytes,total_roi_bytes,total_payload_bytes,mean_base_frame_bytes,mean_roi_frame_bytes,mean_composite_frame_bytes,p95_composite_frame_bytes,max_composite_frame_bytes,base_bitrate_kbps,roi_bitrate_kbps,total_payload_bitrate_kbps,channel_rate_fec_2_3_kbps,channel_rate_fec_1_2_kbps,timestamp_mismatch_count,frame_id_mismatch_count
+sync_2fps_base_q20_roi_q30,240,135,2.000000,20,320,180,30,20.766667,42,42,42,89696,173455,263151,2135.619,4129.881,6265.500,6780.400,6842,34.553836,66.820546,101.374382,167.267730,223.023640,0,0
+sync_3fps_base_q20_roi_q30,240,135,3.000000,20,320,180,30,20.766667,63,63,63,133076,249436,382512,2112.317,3959.302,6071.619,6640.800,6842,51.265233,96.090915,147.356148,243.137644,324.183525,0,0
+sync_3fps_base_q23_roi_q33,240,135,3.000000,23,320,180,33,20.766667,63,63,63,144649,264895,409544,2296.016,4204.683,6500.698,7125.400,7383,55.723531,102.046228,157.769759,260.320103,347.093470,0,0
+sync_3fps_base_q25_roi_q35,240,135,3.000000,25,320,180,35,20.766667,63,63,63,151516,274486,426002,2405.016,4356.921,6761.937,7421.700,7741,58.368925,105.740995,164.109920,270.781368,361.041823,0,0

data/processed/lab027d/lab027d_report.txt

@@ -0,0 +1,37 @@
+Lab027D. Синхронный BASE + ROI при 2 и 3 fps
+
+Цель: сравнить текущий синхронный профиль 2 fps с тремя профилями 3 fps при разных JPEG Quality.
+
+Результат ручной оценки Lab027C:
+- лучший из показанных вариантов — нижний левый;
+- синхронизация BASE и ROI устранила рассогласование;
+- 2 fps недостаточно;
+- BASE 160x90 слишком грубый;
+- BASE 240x135 Q20 немного недостаточен по качеству.
+
+Причина повышения FPS: ручная оценка показала, что синхронное обновление устраняет рассогласование, но частота 2 fps недостаточна для динамической сцены.
+
+Исходное видео: data\raw\lab026_rover_source.mp4
+Разрешение: 1280x720
+FPS: 30.000000
+Кадров: 623
+Длительность: 20.766667 с
+ROI: x=0.20...0.80, y=0.42...1.00; пиксели x=256...1024, y=302...720.
+
+Все профили синхронные: BASE и ROI формируются из одного source frame, получают единый timestamp и composite frame ID и публикуются атомарно.
+
+Фактические результаты:
+sync_2fps_base_q20_roi_q30: 2.000 fps; BASE=240x135, Q20, frames=42, bytes=89696, bitrate=34.553836 kbit/s; ROI=320x180, Q30, frames=42, bytes=173455, bitrate=66.820546 kbit/s; total_bytes=263151, payload=101.374382 kbit/s; channel FEC 2/3=167.267730 kbit/s; channel FEC 1/2=223.023640 kbit/s; sync_frames=42; timestamp_mismatch=0; frame_id_mismatch=0
+sync_3fps_base_q20_roi_q30: 3.000 fps; BASE=240x135, Q20, frames=63, bytes=133076, bitrate=51.265233 kbit/s; ROI=320x180, Q30, frames=63, bytes=249436, bitrate=96.090915 kbit/s; total_bytes=382512, payload=147.356148 kbit/s; channel FEC 2/3=243.137644 kbit/s; channel FEC 1/2=324.183525 kbit/s; sync_frames=63; timestamp_mismatch=0; frame_id_mismatch=0
+sync_3fps_base_q23_roi_q33: 3.000 fps; BASE=240x135, Q23, frames=63, bytes=144649, bitrate=55.723531 kbit/s; ROI=320x180, Q33, frames=63, bytes=264895, bitrate=102.046228 kbit/s; total_bytes=409544, payload=157.769759 kbit/s; channel FEC 2/3=260.320103 kbit/s; channel FEC 1/2=347.093470 kbit/s; sync_frames=63; timestamp_mismatch=0; frame_id_mismatch=0
+sync_3fps_base_q25_roi_q35: 3.000 fps; BASE=240x135, Q25, frames=63, bytes=151516, bitrate=58.368925 kbit/s; ROI=320x180, Q35, frames=63, bytes=274486, bitrate=105.740995 kbit/s; total_bytes=426002, payload=164.109920 kbit/s; channel FEC 2/3=270.781368 kbit/s; channel FEC 1/2=361.041823 kbit/s; sync_frames=63; timestamp_mismatch=0; frame_id_mismatch=0
+
+Оценки channel rate иллюстративны: к payload добавлено 10% служебных данных, затем применена оценка FEC 2/3 или FEC 1/2.
+Эти значения не являются окончательной архитектурой радиоканала.
+
+Preview: data\raw\lab027d_previews\lab027d_fps_quality_preview.mp4
+Формат: MP4/mp4v.
+
+Предупреждение: оценки пока не включают окончательную модуляцию, полосу сигнала, интерливинг, повторы и команды управления.
+Программа не выбирает лучший профиль автоматически.
+Следующий шаг: ручной выбор пользователя после просмотра preview-видео.

data/processed/lab027e/lab027e_profile.csv

@@ -0,0 +1,2 @@
+profile_name,playback_speed_factor,source_width,source_height,source_fps,source_frames,source_duration_s,output_width,output_height,output_fps,output_frames,output_duration_s,composite_fps,base_width,base_height,base_quality,roi_width,roi_height,roi_quality,selected_composite_frames,total_base_bytes,total_roi_bytes,total_payload_bytes,mean_base_frame_bytes,mean_roi_frame_bytes,mean_composite_frame_bytes,p95_composite_frame_bytes,max_composite_frame_bytes,base_bitrate_kbps,roi_bitrate_kbps,total_payload_bitrate_kbps,channel_rate_fec_2_3_kbps,channel_rate_fec_1_2_kbps,timestamp_mismatch_count,frame_id_mismatch_count
+sync_3fps_base240_q23_roi320_q33_speed_0_5x,0.500000,1280,720,30.000000,623,20.766667,1280,720,30.000000,1246,41.533333,3.000000,240,135,23,320,180,33,125,286715,524962,811677,2293.720,4199.696,6493.416,7125.400,7890,55.226003,101.116276,156.342279,257.964761,343.953014,0,0

data/processed/lab027e/lab027e_report.txt

@@ -0,0 +1,50 @@
+Lab027E. Операторское preview при playback 0.5x
+
+Результаты ручной оценки Lab027D:
+- 3 fps достаточно на исходном быстром видео;
+- Q20/Q30 приемлем;
+- Q23/Q33 приемлем;
+- разница Q23/Q33 и Q25/Q35 практически отсутствует.
+
+Предварительно выбран профиль Q23/Q33.
+От Q25/Q35 предварительно отказались, поскольку визуальный выигрыш почти отсутствует.
+Профиль не считается окончательно утверждённым до ручного просмотра этого preview.
+
+Исходная сцена замедлена для имитации более медленного движения ровера и оценки удобства управления.
+Коэффициент playback: 0.500x.
+Предупреждение: реальная скорость исходного автомобиля неизвестна.
+
+Исходное видео:
+- путь: data\raw\lab026_rover_source.mp4;
+- разрешение: 1280x720;
+- FPS: 30.000000;
+- кадров: 623;
+- длительность: 20.766667 с.
+
+Выходное preview:
+- разрешение: 1280x720;
+- FPS: 30.000000;
+- кадров: 1246;
+- длительность: 41.533333 с;
+- composite FPS: 3.000000.
+
+Профиль:
+- BASE 240x135 Q23;
+- ROI 320x180 Q33;
+- составных обновлений: 125.
+
+Фактические скорости:
+- BASE: 55.226003 kbit/s;
+- ROI: 101.116276 kbit/s;
+- total payload: 156.342279 kbit/s;
+- channel rate FEC 2/3: 257.964761 kbit/s;
+- channel rate FEC 1/2: 343.953014 kbit/s.
+
+Оценки канальной скорости иллюстративны и не являются окончательной архитектурой радиоканала.
+Mismatch-проверка:
+- timestamp mismatch: 0;
+- frame ID mismatch: 0.
+
+Preview: data\raw\lab027e_previews\lab027e_operator_view_0_5x.mp4
+Формат: MP4/mp4v.
+Следующий шаг: ручная оценка удобства управления пользователем.

data/processed/lab028/lab028_packet_payload_results.csv

@@ -0,0 +1,6 @@
+max_payload_bytes,composite_frames,mean_base_packets_per_frame,mean_roi_packets_per_frame,mean_total_packets_per_frame,max_total_packets_per_frame,packets_per_second,jpeg_payload_bytes,jpeg_payload_bitrate_kbps,header_bytes_per_second,header_bitrate_kbps,wire_bytes,wire_bitrate_kbps,service_data_percent,efficiency_percent,mean_wire_packet_bytes,p95_wire_packet_bytes,max_wire_packet_bytes
+64,63,36.428571,66.174603,102.603175,117,311.268058,409544,157.769759,9960.577849,79.684623,616392,237.454382,33.557866,66.442134,95.357673,96.000000,96
+128,63,18.428571,33.269841,51.698413,59,156.837881,409544,157.769759,5018.812199,40.150498,513768,197.920257,20.286199,79.713801,157.742708,160.000000,160
+256,63,9.428571,16.920635,26.349206,30,79.935795,409544,157.769759,2557.945425,20.463563,462664,178.233323,11.481334,88.518666,278.713253,288.000000,288
+512,63,5.000000,8.682540,13.682540,15,41.508828,409544,157.769759,1328.282504,10.626260,437128,168.396019,6.310280,93.689720,507.109049,544.000000,544
+1024,63,3.000000,4.587302,7.587302,8,23.017657,409544,157.769759,736.565008,5.892520,424840,163.662279,3.600414,96.399586,888.786611,1056.000000,1056

data/processed/lab028/lab028_report.txt

@@ -0,0 +1,52 @@
+Lab028. Пакетирование синхронного BASE + ROI
+
+Профиль и исходные данные
+- Видео: data\raw\lab026_rover_source.mp4
+- Источник: 1280x720, 30.000000 fps, 623 кадров, 20.766667 с.
+- ROI: x=0.20...0.80, y=0.42...1.00; пиксели x=256...1024, y=302...720.
+- Синхронные составные кадры: 63 при 3.000 fps.
+- BASE: 240x135, grayscale JPEG Q23; средний размер 2296.016 B, min/max 2122/2476 B.
+- ROI: 320x180, grayscale JPEG Q33; средний размер 4204.683 B, min/max 3457/4938 B.
+- BASE и ROI формируются из одного source frame и имеют общий composite_frame_id.
+
+Бинарный заголовок
+- struct format: !4sBBHIHHHHIII
+- Размер: 32 байта; network byte order; padding нет.
+- Layout: magic[4] @0, version:u8 @4, object_type:u8 @5, header_size:u16 @6, composite_frame_id:u32 @8, fragment_index:u16 @12, fragment_count:u16 @14, payload_length:u16 @16, flags:u16 @18, jpeg_size:u32 @20, object_crc32:u32 @24, packet_crc32:u32 @28.
+- object_type: 1=BASE, 2=ROI; flags зарезервирован и равен 0.
+
+CRC32
+- object_crc32 = zlib.crc32(полный JPEG) & 0xFFFFFFFF; значение помещается во все фрагменты объекта и проверяется после полной сборки.
+- packet_crc32: сначала поле packet_crc32 заголовка обнуляется, затем CRC считается как zlib.crc32(header_with_zero_crc + payload) & 0xFFFFFFFF.
+- Таким образом packet CRC защищает все поля заголовка и payload.
+
+Функциональные проверки
+- PASS header_serialization_round_trip: fixed 32-byte header round trip is exact
+- PASS ordered_lossless_transfer: BASE and ROI match original JPEG bytes
+- PASS random_packet_order: arbitrary packet order reconstructed correctly
+- PASS exact_duplicate_packets: 2 exact duplicates ignored
+- PASS packet_crc_corruption: payload bit flip rejected; composite not emitted
+- PASS missing_fragment: ROI fragment 10 reported missing
+- PASS object_crc_corruption: valid packet CRCs still failed full-object CRC
+- PASS adjacent_frame_isolation: two interleaved frame IDs remained independent
+- PASS base_without_roi_atomicity: complete BASE retained while composite stayed unpublished
+
+Результаты размеров packet payload
+payload | BASE pkt/frame | ROI pkt/frame | all pkt/frame | max pkt/frame | pkt/s | JPEG kbit/s | headers B/s | wire kbit/s | service % | efficiency % | packet mean/p95/max
+-------:|---------------:|--------------:|--------------:|--------------:|------:|------------:|------------:|------------:|----------:|-------------:|--------------------:
+64 | 36.429 | 66.175 | 102.603 | 117 | 311.268 | 157.770 | 9960.578 | 237.454 | 33.558 | 66.442 | 95.4/96.0/96
+128 | 18.429 | 33.270 | 51.698 | 59 | 156.838 | 157.770 | 5018.812 | 197.920 | 20.286 | 79.714 | 157.7/160.0/160
+256 | 9.429 | 16.921 | 26.349 | 30 | 79.936 | 157.770 | 2557.945 | 178.233 | 11.481 | 88.519 | 278.7/288.0/288
+512 | 5.000 | 8.683 | 13.683 | 15 | 41.509 | 157.770 | 1328.283 | 168.396 | 6.310 | 93.690 | 507.1/544.0/544
+1024 | 3.000 | 4.587 | 7.587 | 8 | 23.018 | 157.770 | 736.565 | 163.662 | 3.600 | 96.400 | 888.8/1056.0/1056
+
+JPEG payload bitrate одинаков для всех строк, потому что исходные JPEG не меняются при выборе размера фрагмента.
+Wire bitrate включает только JPEG payload и 32-байтные заголовки каждого пакета.
+Wire bitrate пока НЕ включает FEC, преамбулу, синхронизацию, модуляцию, интервалы, повторные передачи, команды управления и телеметрию.
+Лучший размер packet payload автоматически не выбирается: таблица показывает только транспортный компромисс.
+
+Артефакты
+- CSV: data\processed\lab028\lab028_packet_payload_results.csv
+- Overhead/efficiency: data\processed\lab028\lab028_overhead_efficiency.png
+- Packet count/wire bitrate: data\processed\lab028\lab028_packets_wire_bitrate.png
+- Промежуточные JPEG и пакеты сохранялись только в памяти; бинарные дампы не создавались.

docs/video_compression_research_lab026_lab027.md

@@ -0,0 +1,405 @@
+# Исследование сжатия видеопотока в Lab026–Lab027
+
+## 1. Назначение исследований
+
+Lab026, Lab026B и Lab027 исследуют способы уменьшения полезной нагрузки
+видеоканала для системы управления ровером через ретранслятор.
+
+На рассматриваемом этапе измеряется только полезная нагрузка,
+формируемая средствами покадрового кодирования изображения. Исследования
+не включают радиопередачу и не определяют профиль как автоматически
+безопасный для управления.
+
+Последовательность исследований:
+
+```text
+Lab026
+  |
+  +-- разрешение кадра
+  +-- частота кадров
+  +-- color / grayscale
+  +-- JPEG Quality
+  |
+  v
+Контрольный профиль: 320x180, grayscale, 2 fps, JPEG Q40
+  |
+  +--> Lab026B: 4-битная яркость и индексированный цвет
+  |
+  +--> Lab027: раздельная передача общего кадра BASE и области ROI
+```
+
+## 2. Исходное видео
+
+Во всех трёх лабораторных использован один файл:
+
+```text
+data/raw/lab026_rover_source.mp4
+```
+
+| Параметр | Значение |
+|---|---:|
+| Размер файла | 7 790 985 байт |
+| Разрешение | 1280x720 |
+| Частота кадров | 30.000000 кадр/с |
+| Число кадров | 623 |
+| Длительность | 20.766667 с |
+| Приблизительный файловый битрейт | 3001.343 кбит/с |
+
+## 3. Метод покадрового JPEG-сжатия
+
+Lab026 и JPEG-режимы последующих лабораторных используют независимое
+покадровое сжатие:
+
+```text
+исходный кадр
+    |
+    +--> изменение разрешения
+    |
+    +--> преобразование color / grayscale по параметрам профиля
+    |
+    +--> cv2.imencode(..., JPEG Quality)
+    |
+    +--> размер JPEG в байтах
+    |
+    +--> cv2.imdecode(...)
+    |
+    +--> расчёт PSNR
+```
+
+JPEG кодируется и декодируется в памяти. Отдельные JPEG-файлы на диск
+не сохраняются. Межкадровое предсказание не используется.
+
+Кадры для заданной частоты выбираются по временной шкале. В общем виде:
+
+```text
+frame_time = frame_index / source_fps
+
+кадр выбирается, если:
+frame_time + 1e-9 >= next_sample_time
+
+после выбора:
+next_sample_time += 1 / target_fps
+```
+
+## 4. Lab026: разрешение, FPS, grayscale и JPEG Quality
+
+### 4.1. Изменение FPS
+
+Условия серии: 640x360, grayscale, JPEG Q50.
+
+| Целевой FPS | Выбрано кадров | Payload, кбит/с | PSNR, дБ |
+|---:|---:|---:|---:|
+| 30 | 623 | 3936.913 | 37.350 |
+| 10 | 208 | 1402.877 | 36.370 |
+| 5 | 104 | 702.043 | 36.353 |
+| 2 | 42 | 284.084 | 36.320 |
+| 1 | 21 | 142.273 | 36.288 |
+| 0.5 | 11 | 73.821 | 36.372 |
+| 0.2 | 5 | 35.247 | 35.860 |
+
+### 4.2. Изменение разрешения
+
+Условия серии: 5 кадр/с, grayscale, JPEG Q50.
+
+| Разрешение | Выбрано кадров | Payload, кбит/с | PSNR, дБ |
+|---|---:|---:|---:|
+| 1280x720 | 104 | 2121.333 | 39.608 |
+| 960x540 | 104 | 1314.376 | 38.632 |
+| 640x360 | 104 | 702.043 | 36.353 |
+| 480x270 | 104 | 431.824 | 36.172 |
+| 320x180 | 104 | 227.294 | 35.069 |
+| 160x90 | 104 | 80.918 | 33.586 |
+
+### 4.3. Color, grayscale и JPEG Quality
+
+Условия серии: 640x360, 5 кадр/с.
+
+| Режим | JPEG Quality | Payload, кбит/с | PSNR, дБ |
+|---|---:|---:|---:|
+| color | 90 | 2113.639 | 39.694 |
+| color | 70 | 1117.677 | 36.029 |
+| color | 50 | 823.307 | 34.439 |
+| color | 30 | 605.629 | 32.766 |
+| color | 20 | 471.731 | 31.299 |
+| grayscale | 90 | 1809.440 | 42.575 |
+| grayscale | 70 | 957.219 | 38.032 |
+| grayscale | 50 | 702.043 | 36.353 |
+| grayscale | 30 | 511.658 | 34.702 |
+| grayscale | 20 | 392.150 | 33.304 |
+
+### 4.4. Контрольный профиль
+
+В качестве контрольного профиля принят:
+
+| Параметр | Значение |
+|---|---:|
+| Разрешение | 320x180 |
+| Цветовой режим | grayscale |
+| Частота | 2 кадр/с |
+| JPEG Quality | 40 |
+| Выбрано кадров | 42 |
+| Payload bitrate | 80.283660 кбит/с |
+| Средний PSNR | 34.362114 дБ |
+
+Этот профиль используется как baseline в Lab026B и как контрольная
+точка для Lab027.
+
+## 5. Lab026B: глубина 4 бита на пиксель
+
+### 5.1. Исследованные представления
+
+Под 4-битной яркостью понимается индекс `0...15`, то есть 16 уровней
+серого. Восстановленное значение формируется по тому же индексу в
+диапазоне `0...255`.
+
+Под 4-битным индексированным цветом понимается один индекс `0...15`
+на пиксель и палитра не более 16 RGB-цветов на кадр. Это не RGB444:
+RGB444 использует по 4 бита на каждый из трёх каналов, то есть 12 бит
+на пиксель.
+
+Исследованы пять режимов:
+
+| Режим | Представление |
+|---|---|
+| `gray8_jpeg` | Контрольный grayscale JPEG Q40 |
+| `gray4_jpeg` | 16 уровней серого, восстановление в `uint8`, JPEG Q40 |
+| `gray4_packed_zlib` | Два 4-битных индекса в байте, zlib level 9, заголовок 16 байт |
+| `color16_png` | До 16 цветов, без дизеринга, индексированный PNG |
+| `color16_packed_zlib` | 4-битные индексы, zlib level 9, заголовок 16 байт, палитра 48 байт |
+
+### 5.2. Результаты при 320x180 и 2 кадр/с
+
+| Режим | Payload, кбит/с | Средний PSNR, дБ |
+|---|---:|---:|
+| `gray8_jpeg` | 80.283660 | 34.362114 |
+| `gray4_jpeg` | 88.417849 | 32.588941 |
+| `gray4_packed_zlib` | 169.916148 | 34.397012 |
+| `color16_png` | 143.121669 | 25.384724 |
+| `color16_packed_zlib` | 140.568347 | 25.384724 |
+
+### 5.3. Зафиксированный отрицательный результат
+
+В Lab026B уменьшение глубины до 4 бит не позволило повысить разрешение
+кадра в пределах 100 кбит/с.
+
+До 100 кбит/с прошли только два профиля:
+
+| Профиль | Разрешение | Payload, кбит/с | Средний PSNR, дБ |
+|---|---|---:|---:|
+| `320x180_gray8_jpeg_2fps` | 320x180 | 80.283660 | 34.362114 |
+| `320x180_gray4_jpeg_2fps` | 320x180 | 88.417849 | 32.588941 |
+
+Профилей с разрешением больше 320x180 и payload не более
+80.283660 кбит/с не получено. Цветных `color16`-профилей до
+100 кбит/с также не получено.
+
+## 6. Lab027: многомасштабная передача BASE + ROI
+
+### 6.1. Принцип
+
+В Lab027 один профиль состоит из двух независимых JPEG-потоков:
+
+```text
+исходный полноразмерный кадр
+    |
+    +--> BASE
+    |      полный grayscale-кадр
+    |      собственные разрешение, FPS и JPEG Quality
+    |
+    +--> ROI
+           вырезка из исходного кадра
+           собственные разрешение, FPS и JPEG Quality
+
+приёмная реконструкция 640x360:
+
+декодированный BASE
+    |
+    +--> масштабирование до 640x360
+    |
+    +--> наложение последнего декодированного ROI
+           в геометрическое положение области интереса
+```
+
+BASE и ROI обновляются независимо по временной шкале. Между
+обновлениями удерживается последнее декодированное состояние каждого
+потока.
+
+### 6.2. Фиксированная ROI
+
+Нормализованные координаты:
+
+```text
+x_min = 0.20
+x_max = 0.80
+y_min = 0.42
+y_max = 1.00
+```
+
+Для исходного кадра 1280x720 используются координаты:
+
+```text
+x = 256...1024
+y = 302...720
+```
+
+Область занимает центральные 60% ширины и нижние 58% высоты кадра.
+ROI фиксирована и не использует автоматическое распознавание дороги,
+нейронные сети или детекторы объектов.
+
+### 6.3. Результаты ROI-профилей
+
+| Профиль | BASE | ROI | BASE, кбит/с | ROI, кбит/с | Total, кбит/с | Full PSNR, дБ | ROI PSNR, дБ |
+|---|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|
+| `base240_1fps_q25_roi320_2fps_q35` | 240x135, 1 FPS, Q25 | 320x180, 2 FPS, Q35 | 19.592167 | 73.683467 | 93.275634 | 19.657187 | 19.574377 |
+| `base240_0_5fps_q25_roi320_2fps_q35` | 240x135, 0.5 FPS, Q25 | 320x180, 2 FPS, Q35 | 10.150112 | 73.683467 | 83.833579 | 18.613817 | 19.574377 |
+| `base160_1fps_q25_roi320_2fps_q35` | 160x90, 1 FPS, Q25 | 320x180, 2 FPS, Q35 | 11.511525 | 73.683467 | 85.194992 | 19.701304 | 19.574377 |
+| `base240_1fps_q25_roi448_1fps_q30` | 240x135, 1 FPS, Q25 | 448x252, 1 FPS, Q30 | 19.592167 | 56.932392 | 76.524559 | 19.098790 | 17.871555 |
+| `base240_0_5fps_q25_roi448_1fps_q30` | 240x135, 0.5 FPS, Q25 | 448x252, 1 FPS, Q30 | 10.150112 | 56.932392 | 67.082504 | 18.113877 | 17.871555 |
+| `base320_1fps_q30_roi320_1fps_q35` | 320x180, 1 FPS, Q30 | 320x180, 1 FPS, Q35 | 33.862343 | 36.738491 | 70.600835 | 19.121457 | 17.888190 |
+| `base240_1fps_q20_roi320_1fps_q30` | 240x135, 1 FPS, Q20 | 320x180, 1 FPS, Q30 | 17.180610 | 33.306453 | 50.487063 | 19.107784 | 17.873870 |
+| `base160_0_5fps_q20_roi320_2fps_q30` | 160x90, 0.5 FPS, Q20 | 320x180, 2 FPS, Q30 | 5.323917 | 66.820546 | 72.144462 | 18.664976 | 19.549559 |
+
+Контрольный baseline при повторении в Lab027 составил
+80.270177 кбит/с. Контрольное значение из Lab026, используемое для
+сравнения, равно 80.283660 кбит/с.
+
+### 6.4. Основной режим
+
+В качестве основного режима в этом описании зафиксирован профиль:
+
+```text
+base160_1fps_q25_roi320_2fps_q35
+```
+
+| Компонент | Параметры |
+|---|---|
+| BASE | 160x90, 1 кадр/с, JPEG Q25 |
+| ROI | 320x180, 2 кадр/с, JPEG Q35 |
+| BASE bitrate | 11.511525 кбит/с |
+| ROI bitrate | 73.683467 кбит/с |
+| Total payload bitrate | 85.194992 кбит/с |
+| Mean reconstructed full PSNR | 19.701304 дБ |
+| Mean reconstructed ROI PSNR | 19.574377 дБ |
+
+### 6.5. Аварийный режим
+
+В качестве аварийного режима в этом описании зафиксирован профиль:
+
+```text
+base240_1fps_q20_roi320_1fps_q30
+```
+
+| Компонент | Параметры |
+|---|---|
+| BASE | 240x135, 1 кадр/с, JPEG Q20 |
+| ROI | 320x180, 1 кадр/с, JPEG Q30 |
+| BASE bitrate | 17.180610 кбит/с |
+| ROI bitrate | 33.306453 кбит/с |
+| Total payload bitrate | 50.487063 кбит/с |
+| Mean reconstructed full PSNR | 19.107784 дБ |
+| Mean reconstructed ROI PSNR | 17.873870 дБ |
+
+## 7. Расчёт payload bitrate
+
+Для одного JPEG-потока:
+
+```text
+total_payload_bytes = сумма размеров выбранных JPEG-кадров
+
+payload_bitrate_bps =
+    total_payload_bytes * 8 / source_duration_seconds
+
+payload_bitrate_kbps =
+    payload_bitrate_bps / 1000
+```
+
+Для Lab027:
+
+```text
+total_payload_bytes =
+    total_base_bytes + total_roi_bytes
+
+base_bitrate_kbps =
+    total_base_bytes * 8 / source_duration_seconds / 1000
+
+roi_bitrate_kbps =
+    total_roi_bytes * 8 / source_duration_seconds / 1000
+
+total_payload_bitrate_kbps =
+    base_bitrate_kbps + roi_bitrate_kbps
+```
+
+Lab026B использует тот же принцип подсчёта полезной нагрузки, но размер
+кадра определяется выбранным режимом: JPEG, индексированный PNG либо
+упакованные и сжатые zlib индексы вместе с предусмотренными заголовком
+и палитрой.
+
+## 8. Неучтённые накладные расходы радиоканала
+
+В приведённые значения payload bitrate пока не включены:
+
+- заголовки радиопакетов и служебные поля радиопротокола;
+- преамбула;
+- CRC;
+- FEC;
+- фрагментация кадров по радиопакетам;
+- межпакетные интервалы;
+- повторные передачи;
+- команды управления.
+
+Значения также не включают оценку задержки полного тракта. PSNR и
+статические сравнительные изображения не заменяют ручную оценку
+пригодности изображения. Фиксированная ROI не гарантирует попадания
+препятствия в область интереса.
+
+## 9. Итоговый рабочий видеорежим после Lab027C–Lab027E
+
+Динамические сравнения Lab027C и Lab027D подтвердили, что раздельное
+асинхронное обновление BASE и ROI заметно оператору. Синхронное
+формирование обеих частей из одного исходного кадра устранило их
+визуальное рассогласование. Частота 2 кадр/с оказалась недостаточной,
+а 3 кадр/с по результатам ручной оценки признаны приемлемыми.
+
+В качестве рабочего компромисса выбран следующий профиль:
+
+| Компонент | Рабочие параметры |
+|---|---|
+| BASE | 240x135, grayscale, JPEG Q23 |
+| ROI | 320x180, grayscale, JPEG Q33 |
+| Обновление | синхронное и атомарное |
+| Частота составного изображения | 3 кадр/с |
+| JPEG payload | 156.342279 кбит/с |
+| Оценка с 10% overhead и FEC 2/3 | 257.964761 кбит/с |
+| Оценка с 10% overhead и FEC 1/2 | 343.953014 кбит/с |
+
+Расчёт иллюстративных канальных скоростей:
+
+```text
+channel_rate_fec_2_3_kbps =
+    payload_kbps * 1.10 / (2 / 3)
+
+channel_rate_fec_1_2_kbps =
+    payload_kbps * 1.10 / (1 / 2)
+```
+
+JPEG Q20 для BASE и Q30 для ROI признаны приемлемыми. Профиль Q23/Q33
+выбран как рабочий компромисс качества и потока. Визуальная разница
+между Q23/Q33 и Q25/Q35 практически отсутствует, поэтому увеличение
+потока для Q25/Q35 не дало заметного преимущества при ручной оценке.
+
+При скорости ровера 25 км/ч линейная скорость равна примерно
+6.944 м/с. При трёх составных кадрах в секунду ровер проходит:
+
+```text
+6.944 м/с / 3 кадр/с = 2.315 м/кадр
+```
+
+То есть между соседними составными изображениями ровер перемещается
+примерно на 2.31 м. Эта оценка не включает задержку кодирования,
+радиоканала, ретранслятора, декодирования и реакции оператора.
+
+Lab027E дополнительно использовала playback 0.5x для локальной
+визуальной имитации более медленного движения сцены. Замедление
+применялось только при создании операторского preview и не является
+частью передаваемого радиоканального формата. Реальная скорость
+автомобиля в исходном видео неизвестна.

protocol/video_packet.py

@@ -0,0 +1,416 @@
+"""
+Transport packets for synchronous BASE + ROI JPEG composite frames.
+
+The wire header has a fixed 32-byte, padding-free network-byte-order layout::
+
+    !4sBBHIHHHHIII
+
+    Offset  Size  Field
+       0      4   magic (b"SRV1")
+       4      1   version
+       5      1   object_type (1=BASE, 2=ROI)
+       6      2   header_size
+       8      4   composite_frame_id
+      12      2   fragment_index
+      14      2   fragment_count
+      16      2   payload_length
+      18      2   flags (reserved, must be zero)
+      20      4   jpeg_size
+      24      4   object_crc32
+      28      4   packet_crc32
+
+packet_crc32 is calculated over the complete header with packet_crc32 set to
+zero, followed by the packet payload. object_crc32 is calculated over the
+complete JPEG before fragmentation and checked after reassembly.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from dataclasses import dataclass, field
+from enum import IntEnum
+import struct
+import zlib
+
+
+MAGIC = b"SRV1"
+VERSION = 1
+HEADER_FORMAT = "!4sBBHIHHHHIII"
+HEADER_SIZE = struct.calcsize(HEADER_FORMAT)
+MAX_PAYLOAD_LENGTH = 0xFFFF
+MAX_FRAGMENT_COUNT = 0xFFFF
+MAX_JPEG_SIZE = 0xFFFFFFFF
+
+
+class ObjectType(IntEnum):
+    """JPEG object carried by a packet."""
+
+    BASE = 1
+    ROI = 2
+
+
+class VideoPacketError(ValueError):
+    """Base class for video transport validation errors."""
+
+
+class PacketCRCError(VideoPacketError):
+    """The packet header or payload failed its CRC32 check."""
+
+
+class ObjectCRCError(VideoPacketError):
+    """A completely reassembled JPEG failed its CRC32 check."""
+
+
+class ObjectConsistencyError(VideoPacketError):
+    """Fragments for one object contain inconsistent metadata or data."""
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class VideoPacket:
+    """Decoded and CRC-checked transport packet."""
+
+    composite_frame_id: int
+    object_type: ObjectType
+    fragment_index: int
+    fragment_count: int
+    jpeg_size: int
+    object_crc32: int
+    payload: bytes
+    packet_crc32: int = 0
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class CompositeFrame:
+    """Atomically reassembled BASE and ROI JPEGs for one source update."""
+
+    composite_frame_id: int
+    base_jpeg: bytes
+    roi_jpeg: bytes
+
+
+def crc32(data: bytes) -> int:
+    """Return an unsigned IEEE CRC32."""
+
+    return zlib.crc32(data) & 0xFFFFFFFF
+
+
+def _validate_packet_fields(packet: VideoPacket) -> None:
+    if not 0 <= packet.composite_frame_id <= 0xFFFFFFFF:
+        raise VideoPacketError("composite_frame_id is outside uint32")
+    if packet.object_type not in (ObjectType.BASE, ObjectType.ROI):
+        raise VideoPacketError("unsupported object_type")
+    if not 1 <= packet.fragment_count <= MAX_FRAGMENT_COUNT:
+        raise VideoPacketError("fragment_count is outside uint16")
+    if not 0 <= packet.fragment_index < packet.fragment_count:
+        raise VideoPacketError("fragment_index is outside fragment_count")
+    if not 1 <= len(packet.payload) <= MAX_PAYLOAD_LENGTH:
+        raise VideoPacketError("payload length is outside uint16")
+    if not 1 <= packet.jpeg_size <= MAX_JPEG_SIZE:
+        raise VideoPacketError("jpeg_size is outside uint32")
+    if len(packet.payload) > packet.jpeg_size:
+        raise VideoPacketError("payload is larger than the JPEG object")
+    if not 0 <= packet.object_crc32 <= 0xFFFFFFFF:
+        raise VideoPacketError("object_crc32 is outside uint32")
+
+
+def _pack_header(packet: VideoPacket, packet_crc32: int) -> bytes:
+    return struct.pack(
+        HEADER_FORMAT,
+        MAGIC,
+        VERSION,
+        int(packet.object_type),
+        HEADER_SIZE,
+        packet.composite_frame_id,
+        packet.fragment_index,
+        packet.fragment_count,
+        len(packet.payload),
+        0,
+        packet.jpeg_size,
+        packet.object_crc32,
+        packet_crc32,
+    )
+
+
+def encode_packet(packet: VideoPacket) -> bytes:
+    """Serialize a packet and calculate its packet CRC32."""
+
+    if not isinstance(packet, VideoPacket):
+        raise TypeError("packet must be VideoPacket")
+    _validate_packet_fields(packet)
+    header_with_zero_crc = _pack_header(packet, 0)
+    packet_crc32 = crc32(header_with_zero_crc + packet.payload)
+    return _pack_header(packet, packet_crc32) + packet.payload
+
+
+def decode_packet(wire_packet: bytes) -> VideoPacket:
+    """Deserialize a packet and validate its fixed header and packet CRC32."""
+
+    if not isinstance(wire_packet, (bytes, bytearray)):
+        raise TypeError("wire_packet must be bytes or bytearray")
+    wire_packet = bytes(wire_packet)
+    if len(wire_packet) < HEADER_SIZE + 1:
+        raise VideoPacketError("packet is shorter than header plus payload")
+
+    (
+        magic,
+        version,
+        object_type_value,
+        header_size,
+        composite_frame_id,
+        fragment_index,
+        fragment_count,
+        payload_length,
+        flags,
+        jpeg_size,
+        object_crc32,
+        received_packet_crc32,
+    ) = struct.unpack(HEADER_FORMAT, wire_packet[:HEADER_SIZE])
+
+    if magic != MAGIC:
+        raise VideoPacketError("invalid packet magic")
+    if version != VERSION:
+        raise VideoPacketError("unsupported packet version")
+    if header_size != HEADER_SIZE:
+        raise VideoPacketError("invalid fixed header size")
+    if flags != 0:
+        raise VideoPacketError("reserved flags must be zero")
+    try:
+        object_type = ObjectType(object_type_value)
+    except ValueError as error:
+        raise VideoPacketError("unsupported object_type") from error
+
+    if len(wire_packet) != HEADER_SIZE + payload_length:
+        raise VideoPacketError("packet length does not match payload_length")
+
+    packet = VideoPacket(
+        composite_frame_id=composite_frame_id,
+        object_type=object_type,
+        fragment_index=fragment_index,
+        fragment_count=fragment_count,
+        jpeg_size=jpeg_size,
+        object_crc32=object_crc32,
+        payload=wire_packet[HEADER_SIZE:],
+        packet_crc32=received_packet_crc32,
+    )
+    _validate_packet_fields(packet)
+    calculated_packet_crc32 = crc32(
+        _pack_header(packet, 0) + packet.payload
+    )
+    if calculated_packet_crc32 != received_packet_crc32:
+        raise PacketCRCError(
+            "packet CRC mismatch: "
+            f"received 0x{received_packet_crc32:08X}, "
+            f"calculated 0x{calculated_packet_crc32:08X}"
+        )
+    return packet
+
+
+def packetize_jpeg(
+    jpeg: bytes,
+    composite_frame_id: int,
+    object_type: ObjectType,
+    max_payload_length: int,
+) -> list[bytes]:
+    """Split one non-empty JPEG object into serialized packets."""
+
+    if not isinstance(jpeg, (bytes, bytearray)):
+        raise TypeError("jpeg must be bytes or bytearray")
+    jpeg = bytes(jpeg)
+    if not jpeg:
+        raise ValueError("JPEG object must not be empty")
+    if len(jpeg) > MAX_JPEG_SIZE:
+        raise ValueError("JPEG object is larger than uint32")
+    if not 1 <= max_payload_length <= MAX_PAYLOAD_LENGTH:
+        raise ValueError("max_payload_length is outside uint16")
+    if not 0 <= composite_frame_id <= 0xFFFFFFFF:
+        raise ValueError("composite_frame_id is outside uint32")
+    try:
+        object_type = ObjectType(object_type)
+    except ValueError as error:
+        raise ValueError("unsupported object_type") from error
+
+    fragment_count = (
+        len(jpeg) + max_payload_length - 1
+    ) // max_payload_length
+    if fragment_count > MAX_FRAGMENT_COUNT:
+        raise ValueError("JPEG needs more than 65535 fragments")
+
+    object_crc32 = crc32(jpeg)
+    packets = []
+    for fragment_index in range(fragment_count):
+        start = fragment_index * max_payload_length
+        payload = jpeg[start:start + max_payload_length]
+        packets.append(
+            encode_packet(
+                VideoPacket(
+                    composite_frame_id=composite_frame_id,
+                    object_type=object_type,
+                    fragment_index=fragment_index,
+                    fragment_count=fragment_count,
+                    jpeg_size=len(jpeg),
+                    object_crc32=object_crc32,
+                    payload=payload,
+                )
+            )
+        )
+    return packets
+
+
+@dataclass
+class _ObjectAssembly:
+    composite_frame_id: int
+    object_type: ObjectType
+    fragment_count: int
+    jpeg_size: int
+    object_crc32: int
+    fragments: dict[int, bytes] = field(default_factory=dict)
+
+    @classmethod
+    def from_packet(cls, packet: VideoPacket) -> "_ObjectAssembly":
+        return cls(
+            composite_frame_id=packet.composite_frame_id,
+            object_type=packet.object_type,
+            fragment_count=packet.fragment_count,
+            jpeg_size=packet.jpeg_size,
+            object_crc32=packet.object_crc32,
+        )
+
+    def add(self, packet: VideoPacket) -> bool:
+        metadata = (
+            packet.composite_frame_id,
+            packet.object_type,
+            packet.fragment_count,
+            packet.jpeg_size,
+            packet.object_crc32,
+        )
+        expected = (
+            self.composite_frame_id,
+            self.object_type,
+            self.fragment_count,
+            self.jpeg_size,
+            self.object_crc32,
+        )
+        if metadata != expected:
+            raise ObjectConsistencyError(
+                "fragment metadata conflicts with object assembly"
+            )
+
+        existing = self.fragments.get(packet.fragment_index)
+        if existing is not None:
+            if existing != packet.payload:
+                raise ObjectConsistencyError(
+                    "different payload for an existing fragment index"
+                )
+            return False
+        self.fragments[packet.fragment_index] = packet.payload
+        return True
+
+    def missing_fragments(self) -> tuple[int, ...]:
+        return tuple(
+            index
+            for index in range(self.fragment_count)
+            if index not in self.fragments
+        )
+
+    def assemble_if_complete(self) -> bytes | None:
+        if self.missing_fragments():
+            return None
+        jpeg = b"".join(
+            self.fragments[index]
+            for index in range(self.fragment_count)
+        )
+        if len(jpeg) != self.jpeg_size:
+            raise ObjectConsistencyError(
+                "reassembled JPEG length does not match jpeg_size"
+            )
+        calculated_object_crc32 = crc32(jpeg)
+        if calculated_object_crc32 != self.object_crc32:
+            raise ObjectCRCError(
+                "object CRC mismatch: "
+                f"received 0x{self.object_crc32:08X}, "
+                f"calculated 0x{calculated_object_crc32:08X}"
+            )
+        return jpeg
+
+
+class CompositeReassembler:
+    """Reassemble interleaved BASE/ROI packets and publish atomic frames."""
+
+    def __init__(self) -> None:
+        self._objects: dict[
+            tuple[int, ObjectType], _ObjectAssembly
+        ] = {}
+        self._completed: dict[
+            int, dict[ObjectType, bytes]
+        ] = {}
+        self._finalized_frame_ids: set[int] = set()
+        self.duplicate_packets = 0
+
+    def ingest(self, wire_packet: bytes) -> CompositeFrame | None:
+        """Accept one packet and return a frame only when BASE and ROI exist."""
+
+        packet = decode_packet(wire_packet)
+        if packet.composite_frame_id in self._finalized_frame_ids:
+            self.duplicate_packets += 1
+            return None
+
+        key = (packet.composite_frame_id, packet.object_type)
+        assembly = self._objects.get(key)
+        if assembly is None:
+            assembly = _ObjectAssembly.from_packet(packet)
+            self._objects[key] = assembly
+
+        if not assembly.add(packet):
+            self.duplicate_packets += 1
+            return None
+
+        jpeg = assembly.assemble_if_complete()
+        if jpeg is None:
+            return None
+
+        frame_parts = self._completed.setdefault(
+            packet.composite_frame_id, {}
+        )
+        frame_parts[packet.object_type] = jpeg
+        if not all(
+            object_type in frame_parts
+            for object_type in (ObjectType.BASE, ObjectType.ROI)
+        ):
+            return None
+
+        frame = CompositeFrame(
+            composite_frame_id=packet.composite_frame_id,
+            base_jpeg=frame_parts[ObjectType.BASE],
+            roi_jpeg=frame_parts[ObjectType.ROI],
+        )
+        self._finalized_frame_ids.add(packet.composite_frame_id)
+        self._completed.pop(packet.composite_frame_id, None)
+        for object_type in (ObjectType.BASE, ObjectType.ROI):
+            self._objects.pop(
+                (packet.composite_frame_id, object_type), None
+            )
+        return frame
+
+    def missing_fragments(
+        self,
+        composite_frame_id: int,
+        object_type: ObjectType,
+    ) -> tuple[int, ...] | None:
+        """Return missing indexes, or None if this object has not started."""
+
+        assembly = self._objects.get(
+            (composite_frame_id, ObjectType(object_type))
+        )
+        if assembly is None:
+            return None
+        return assembly.missing_fragments()
+
+    def object_is_complete(
+        self,
+        composite_frame_id: int,
+        object_type: ObjectType,
+    ) -> bool:
+        """Report whether one CRC-validated object awaits its counterpart."""
+
+        return ObjectType(object_type) in self._completed.get(
+            composite_frame_id, {}
+        )

tests/lab025_pluto_wfm_demodulation.py

@@ -0,0 +1,875 @@
+"""
+Lab025. Приём и программная WFM-демодуляция FM-радиостанции.
+
+Схема подключения:
+    антенна 40–860 МГц -> RX1
+
+Используется только приёмный канал RX1. Передатчики TX1 и TX2
+не используются. Необработанные IQ-сэмплы на диск не сохраняются.
+"""
+
+from pathlib import Path
+
+import adi
+import matplotlib
+import numpy as np
+from scipy import signal
+from scipy.io import wavfile
+
+
+# Для лабораторной графики сохраняется в файлы без блокирующих окон.
+matplotlib.use("Agg")
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------
+# Параметры приёмника Pluto+
+# ---------------------------------------------------------------------
+
+PLUTO_URI = "ip:192.168.2.1"
+
+STATION_FREQUENCY_HZ = 100_100_000
+LO_OFFSET_HZ = 250_000
+
+RX_LO_FREQUENCY_HZ = (
+    STATION_FREQUENCY_HZ + LO_OFFSET_HZ
+)
+
+SAMPLE_RATE_HZ = 2_400_000
+RX_BANDWIDTH_HZ = 1_500_000
+
+RX_BUFFER_SIZE = 65_536
+DISCARD_BUFFER_COUNT = 3
+CAPTURE_BUFFER_COUNT = 128
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------
+# Параметры обработки сигнала
+# ---------------------------------------------------------------------
+
+CHANNEL_DECIMATION = 10
+CHANNEL_SAMPLE_RATE_HZ = 240_000
+
+AUDIO_CUTOFF_HZ = 15_000
+AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ = 48_000
+
+DEEMPHASIS_TIME_CONSTANT_SECONDS = 50e-6
+
+AUDIO_TRANSIENT_DURATION_SECONDS = 0.05
+AUDIO_REFERENCE_PERCENTILE = 99.5
+AUDIO_TARGET_LEVEL = 0.85
+MINIMUM_AUDIO_REFERENCE_PEAK = 1e-12
+
+RF_WELCH_MAXIMUM_SAMPLE_COUNT = 1_048_576
+RF_WELCH_SEGMENT_LENGTH = 8_192
+RF_WELCH_OVERLAP_LENGTH = 4_096
+
+AUDIO_WELCH_SEGMENT_LENGTH = 8_192
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------
+# Выходные файлы
+# ---------------------------------------------------------------------
+
+OUTPUT_DIRECTORY = Path("data/processed/lab025")
+
+WAV_FILE_PATH = (
+    OUTPUT_DIRECTORY / "lab025_wfm_audio_100_1mhz.wav"
+)
+RF_SPECTRUM_FILE_PATH = (
+    OUTPUT_DIRECTORY / "lab025_rf_spectrum.png"
+)
+AUDIO_WAVEFORM_FILE_PATH = (
+    OUTPUT_DIRECTORY / "lab025_audio_waveform.png"
+)
+AUDIO_SPECTRUM_FILE_PATH = (
+    OUTPUT_DIRECTORY / "lab025_audio_spectrum.png"
+)
+REPORT_FILE_PATH = OUTPUT_DIRECTORY / "lab025_report.txt"
+
+
+def configure_receiver() -> adi.Pluto:
+    """
+    Подключается к Pluto+ и настраивает только приёмный канал RX1.
+
+    Частота гетеродина смещена на 250 кГц выше частоты станции.
+    Благодаря этому полезный сигнал не совпадает с аппаратным DC-пиком
+    в центре комплексной полосы приёмника.
+    """
+
+    print("Подключение к Pluto+...")
+
+    sdr = adi.Pluto(uri=PLUTO_URI)
+
+    # Используем только первый приёмный канал RX1.
+    sdr.rx_enabled_channels = [0]
+
+    sdr.sample_rate = SAMPLE_RATE_HZ
+    sdr.rx_lo = RX_LO_FREQUENCY_HZ
+    sdr.rx_rf_bandwidth = RX_BANDWIDTH_HZ
+
+    # Медленная АРУ подходит для приёма вещательной FM-станции.
+    sdr.gain_control_mode_chan0 = "slow_attack"
+    sdr.rx_buffer_size = RX_BUFFER_SIZE
+
+    return sdr
+
+
+def receive_samples(sdr: adi.Pluto) -> np.ndarray:
+    """
+    Получает последовательность комплексных IQ-буферов.
+
+    Первые буферы отбрасываются, поскольку после настройки приёмника
+    в них могут присутствовать переходные процессы АРУ и фильтров.
+    Рабочие буферы объединяются только в оперативной памяти.
+    """
+
+    print()
+    print(
+        "Отбрасывание переходных буферов: "
+        f"{DISCARD_BUFFER_COUNT}..."
+    )
+
+    for _ in range(DISCARD_BUFFER_COUNT):
+        _ = sdr.rx()
+
+    print("Получение рабочих IQ-буферов...")
+
+    received_buffers: list[np.ndarray] = []
+
+    for buffer_number in range(1, CAPTURE_BUFFER_COUNT + 1):
+        received_buffer = np.asarray(
+            sdr.rx(),
+            dtype=np.complex64,
+        )
+
+        if received_buffer.size == 0:
+            raise RuntimeError(
+                "Pluto+ вернул пустой рабочий IQ-буфер."
+            )
+
+        received_buffers.append(received_buffer)
+
+        if (
+            buffer_number % 16 == 0
+            or buffer_number == CAPTURE_BUFFER_COUNT
+        ):
+            print(
+                f"  Принято {buffer_number:3d}/"
+                f"{CAPTURE_BUFFER_COUNT} буферов"
+            )
+
+    if not received_buffers:
+        raise RuntimeError("Pluto+ не вернул IQ-сэмплы.")
+
+    combined_samples = np.concatenate(received_buffers)
+
+    if combined_samples.size == 0:
+        raise RuntimeError("После объединения получен пустой IQ-массив.")
+
+    if not np.all(np.isfinite(combined_samples)):
+        raise RuntimeError("В IQ-сэмплах обнаружены NaN или Inf.")
+
+    return np.asarray(combined_samples, dtype=np.complex64)
+
+
+def shift_station_to_baseband(
+    samples: np.ndarray,
+    sample_rate_hz: float,
+    frequency_shift_hz: float,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Переносит выбранную станцию в центр цифровой полосы.
+
+    При положительном смещении комплексный генератор переносит сигнал,
+    расположенный на отрицательной относительной частоте, к 0 Гц.
+    """
+
+    if samples.size == 0:
+        raise RuntimeError(
+            "Невозможно выполнить цифровой перенос пустого IQ-массива."
+        )
+
+    sample_indices = np.arange(
+        len(samples),
+        dtype=np.float64,
+    )
+
+    digital_oscillator = np.exp(
+        1j
+        * 2.0
+        * np.pi
+        * frequency_shift_hz
+        * sample_indices
+        / sample_rate_hz
+    ).astype(np.complex64)
+
+    centered_samples = samples * digital_oscillator
+
+    if not np.all(np.isfinite(centered_samples)):
+        raise RuntimeError(
+            "После цифрового переноса обнаружены NaN или Inf."
+        )
+
+    return np.asarray(centered_samples, dtype=np.complex64)
+
+
+def extract_wfm_channel(
+    centered_samples: np.ndarray,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Фильтрует WFM-канал и понижает частоту до 240 кГц.
+
+    Полигармоническая передискретизация одновременно выполняет
+    низкочастотную фильтрацию и децимацию в десять раз.
+    """
+
+    calculated_sample_rate_hz = (
+        SAMPLE_RATE_HZ / CHANNEL_DECIMATION
+    )
+
+    if not np.isclose(
+        calculated_sample_rate_hz,
+        CHANNEL_SAMPLE_RATE_HZ,
+    ):
+        raise RuntimeError(
+            "Частота канального сигнала после децимации "
+            "не равна 240 кГц."
+        )
+
+    channel_samples = signal.resample_poly(
+        centered_samples,
+        up=1,
+        down=CHANNEL_DECIMATION,
+        window=("kaiser", 8.0),
+    )
+
+    if channel_samples.size == 0:
+        raise RuntimeError("После выделения WFM-канала массив пуст.")
+
+    if not np.all(np.isfinite(channel_samples)):
+        raise RuntimeError(
+            "После выделения WFM-канала обнаружены NaN или Inf."
+        )
+
+    return np.asarray(channel_samples, dtype=np.complex64)
+
+
+def demodulate_fm(
+    channel_samples: np.ndarray,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Выполняет частотную демодуляцию по фазовой разности отсчётов.
+
+    Результат представляет монофонический композитный FM-сигнал
+    до звуковой фильтрации и коррекции предыскажений.
+    """
+
+    if channel_samples.size < 2:
+        raise RuntimeError(
+            "Недостаточно канальных отсчётов для FM-демодуляции."
+        )
+
+    phase_difference = np.angle(
+        channel_samples[1:]
+        * np.conj(channel_samples[:-1])
+    ).astype(np.float64)
+
+    demodulated = phase_difference - np.mean(phase_difference)
+
+    if demodulated.size == 0:
+        raise RuntimeError("FM-дискриминатор вернул пустой массив.")
+
+    if not np.all(np.isfinite(demodulated)):
+        raise RuntimeError(
+            "После FM-демодуляции обнаружены NaN или Inf."
+        )
+
+    return demodulated
+
+
+def lowpass_audio(
+    demodulated_samples: np.ndarray,
+    sample_rate_hz: float,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Выделяет монофонический звук L+R в полосе до 15 кГц.
+
+    Фильтр подавляет стереопилот 19 кГц, стереоразностную часть,
+    RDS и внеполосный высокочастотный шум.
+    """
+
+    audio_sos = signal.butter(
+        6,
+        AUDIO_CUTOFF_HZ,
+        btype="lowpass",
+        fs=sample_rate_hz,
+        output="sos",
+    )
+
+    filtered_audio = signal.sosfiltfilt(
+        audio_sos,
+        demodulated_samples,
+    )
+
+    if filtered_audio.size == 0:
+        raise RuntimeError("Звуковой фильтр вернул пустой массив.")
+
+    if not np.all(np.isfinite(filtered_audio)):
+        raise RuntimeError(
+            "После звукового фильтра обнаружены NaN или Inf."
+        )
+
+    return np.asarray(filtered_audio, dtype=np.float64)
+
+
+def apply_deemphasis(
+    audio_samples: np.ndarray,
+    sample_rate_hz: float,
+    time_constant_seconds: float,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Выполняет европейскую FM-коррекцию предыскажений 50 мкс.
+
+    Используется устойчивый однополюсный рекурсивный фильтр,
+    реализованный функцией scipy.signal.lfilter.
+    """
+
+    alpha = np.exp(
+        -1.0
+        / (
+            sample_rate_hz
+            * time_constant_seconds
+        )
+    )
+
+    deemphasized = signal.lfilter(
+        [1.0 - alpha],
+        [1.0, -alpha],
+        audio_samples,
+    )
+
+    deemphasized = deemphasized - np.mean(deemphasized)
+
+    if deemphasized.size == 0:
+        raise RuntimeError("De-emphasis вернул пустой массив.")
+
+    if not np.all(np.isfinite(deemphasized)):
+        raise RuntimeError(
+            "После de-emphasis обнаружены NaN или Inf."
+        )
+
+    return np.asarray(deemphasized, dtype=np.float64)
+
+
+def resample_audio_to_output_rate(
+    audio_samples: np.ndarray,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Преобразует звуковой сигнал с 240 кГц в выходные 48 кГц.
+    """
+
+    output_decimation = 5
+    calculated_output_rate_hz = (
+        CHANNEL_SAMPLE_RATE_HZ / output_decimation
+    )
+
+    if not np.isclose(
+        calculated_output_rate_hz,
+        AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ,
+    ):
+        raise RuntimeError(
+            "Рассчитанная частота WAV не равна 48 кГц."
+        )
+
+    output_audio = signal.resample_poly(
+        audio_samples,
+        up=1,
+        down=output_decimation,
+    )
+
+    if output_audio.size == 0:
+        raise RuntimeError(
+            "После преобразования в 48 кГц получен пустой массив."
+        )
+
+    if not np.all(np.isfinite(output_audio)):
+        raise RuntimeError(
+            "После преобразования звука обнаружены NaN или Inf."
+        )
+
+    return np.asarray(output_audio, dtype=np.float64)
+
+
+def convert_audio_to_pcm16(
+    audio_samples: np.ndarray,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Удаляет переходный участок, нормализует звук и создаёт PCM16.
+
+    Опорный уровень определяется по 99,5-му процентилю модуля,
+    поэтому единичный выброс не делает весь WAV слишком тихим.
+    """
+
+    if audio_samples.size == 0:
+        raise RuntimeError("Невозможно нормализовать пустой звук.")
+
+    centered_audio = audio_samples - np.mean(audio_samples)
+
+    transient_sample_count = int(
+        round(
+            AUDIO_TRANSIENT_DURATION_SECONDS
+            * AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ
+        )
+    )
+
+    if centered_audio.size <= transient_sample_count:
+        raise RuntimeError(
+            "Звуковой массив короче переходного участка 0,05 с."
+        )
+
+    centered_audio = centered_audio[transient_sample_count:]
+
+    reference_peak = float(
+        np.percentile(
+            np.abs(centered_audio),
+            AUDIO_REFERENCE_PERCENTILE,
+        )
+    )
+
+    if (
+        not np.isfinite(reference_peak)
+        or reference_peak <= MINIMUM_AUDIO_REFERENCE_PEAK
+    ):
+        raise RuntimeError(
+            "Сигнал слишком мал для безопасной нормализации PCM16."
+        )
+
+    normalized_audio = (
+        centered_audio
+        / reference_peak
+        * AUDIO_TARGET_LEVEL
+    )
+
+    normalized_audio = np.clip(
+        normalized_audio,
+        -1.0,
+        1.0,
+    )
+
+    pcm16_audio = np.round(
+        normalized_audio * np.iinfo(np.int16).max
+    ).astype(np.int16)
+
+    if pcm16_audio.size == 0:
+        raise RuntimeError("После преобразования PCM16 массив пуст.")
+
+    return pcm16_audio
+
+
+def calculate_rf_spectrum(
+    samples: np.ndarray,
+) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
+    """
+    Рассчитывает ограниченный спектр исходного IQ методом Уэлча.
+
+    Для графика используется не более 1 048 576 отсчётов, поэтому
+    полная восьмимиллионная запись не передаётся в одну большую FFT.
+    """
+
+    analysis_sample_count = min(
+        len(samples),
+        RF_WELCH_MAXIMUM_SAMPLE_COUNT,
+    )
+
+    analysis_samples = samples[:analysis_sample_count]
+
+    relative_frequencies_hz, power_density = signal.welch(
+        analysis_samples,
+        fs=SAMPLE_RATE_HZ,
+        window="hann",
+        nperseg=RF_WELCH_SEGMENT_LENGTH,
+        noverlap=RF_WELCH_OVERLAP_LENGTH,
+        detrend=False,
+        return_onesided=False,
+        scaling="density",
+    )
+
+    relative_frequencies_hz = np.fft.fftshift(
+        relative_frequencies_hz
+    )
+    power_density = np.fft.fftshift(power_density)
+
+    minimum_positive_value = np.finfo(np.float64).tiny
+    power_db = 10.0 * np.log10(
+        power_density + minimum_positive_value
+    )
+    power_db -= np.max(power_db)
+
+    return relative_frequencies_hz, power_db
+
+
+def create_rf_spectrum_graph(samples: np.ndarray) -> None:
+    """
+    Сохраняет спектр до цифрового переноса станции в центр.
+    """
+
+    frequencies_hz, power_db = calculate_rf_spectrum(samples)
+
+    figure, axes = plt.subplots(figsize=(13, 7))
+
+    axes.plot(
+        frequencies_hz / 1e3,
+        power_db,
+        linewidth=0.8,
+    )
+
+    expected_station_offset_hz = -LO_OFFSET_HZ
+
+    axes.axvline(
+        expected_station_offset_hz / 1e3,
+        color="tab:red",
+        linestyle="--",
+        linewidth=1.4,
+        label=(
+            "Ожидаемая станция 100,100 МГц "
+            "(-250 кГц)"
+        ),
+    )
+
+    axes.set_title(
+        "Lab025. Спектр принятого IQ до цифрового переноса\n"
+        "RX LO = 100,350 МГц; станция = 100,100 МГц"
+    )
+    axes.set_xlabel("Относительная частота относительно RX LO, кГц")
+    axes.set_ylabel("Относительная мощность, дБ")
+    axes.set_ylim(-90, 5)
+    axes.grid(True)
+    axes.legend()
+
+    figure.tight_layout()
+    figure.savefig(RF_SPECTRUM_FILE_PATH, dpi=160)
+    plt.close(figure)
+
+
+def create_audio_waveform_graph(pcm16_audio: np.ndarray) -> None:
+    """
+    Сохраняет первые 0,1 секунды нормированного звука.
+    """
+
+    displayed_sample_count = min(
+        len(pcm16_audio),
+        int(round(0.1 * AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ)),
+    )
+
+    displayed_audio = (
+        pcm16_audio[:displayed_sample_count].astype(np.float64)
+        / np.iinfo(np.int16).max
+    )
+    time_seconds = (
+        np.arange(displayed_sample_count, dtype=np.float64)
+        / AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ
+    )
+
+    figure, axes = plt.subplots(figsize=(12, 5))
+    axes.plot(time_seconds, displayed_audio, linewidth=0.8)
+    axes.set_title("Lab025. Первые 0,1 секунды демодулированного звука")
+    axes.set_xlabel("Время, с")
+    axes.set_ylabel("Нормированная амплитуда")
+    axes.set_ylim(-1.05, 1.05)
+    axes.grid(True)
+
+    figure.tight_layout()
+    figure.savefig(AUDIO_WAVEFORM_FILE_PATH, dpi=160)
+    plt.close(figure)
+
+
+def create_audio_spectrum_graph(pcm16_audio: np.ndarray) -> None:
+    """
+    Рассчитывает методом Уэлча и сохраняет односторонний спектр WAV.
+    """
+
+    normalized_audio = (
+        pcm16_audio.astype(np.float64)
+        / np.iinfo(np.int16).max
+    )
+
+    segment_length = min(
+        AUDIO_WELCH_SEGMENT_LENGTH,
+        len(normalized_audio),
+    )
+
+    frequencies_hz, power_density = signal.welch(
+        normalized_audio,
+        fs=AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ,
+        window="hann",
+        nperseg=segment_length,
+        noverlap=segment_length // 2,
+        detrend="constant",
+        return_onesided=True,
+        scaling="density",
+    )
+
+    minimum_positive_value = np.finfo(np.float64).tiny
+    power_db = 10.0 * np.log10(
+        power_density + minimum_positive_value
+    )
+    power_db -= np.max(power_db)
+
+    figure, axes = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+    axes.plot(frequencies_hz / 1e3, power_db, linewidth=0.9)
+    axes.set_xlim(0, 20)
+    axes.set_ylim(-100, 5)
+    axes.set_title("Lab025. Спектр демодулированного монофонического звука")
+    axes.set_xlabel("Частота, кГц")
+    axes.set_ylabel("Относительная спектральная плотность, дБ")
+    axes.grid(True)
+
+    figure.tight_layout()
+    figure.savefig(AUDIO_SPECTRUM_FILE_PATH, dpi=160)
+    plt.close(figure)
+
+
+def calculate_audio_statistics(
+    pcm16_audio: np.ndarray,
+) -> tuple[float, float, float]:
+    """
+    Возвращает нормированные RMS, пик и процент предельных отсчётов.
+    """
+
+    normalized_audio = (
+        pcm16_audio.astype(np.float64)
+        / np.iinfo(np.int16).max
+    )
+
+    rms_value = float(
+        np.sqrt(np.mean(normalized_audio ** 2))
+    )
+    peak_value = float(np.max(np.abs(normalized_audio)))
+
+    clipped_sample_count = int(
+        np.count_nonzero(
+            (pcm16_audio == np.iinfo(np.int16).min)
+            | (pcm16_audio == np.iinfo(np.int16).max)
+        )
+    )
+    clipping_percentage = (
+        100.0
+        * clipped_sample_count
+        / len(pcm16_audio)
+    )
+
+    return rms_value, peak_value, clipping_percentage
+
+
+def save_report(
+    iq_sample_count: int,
+    iq_duration_seconds: float,
+    pcm16_audio: np.ndarray,
+    audio_rms: float,
+    audio_peak: float,
+    clipping_percentage: float,
+) -> None:
+    """
+    Создаёт текстовый отчёт с параметрами приёма и WAV-файла.
+    """
+
+    wav_duration_seconds = (
+        len(pcm16_audio) / AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ
+    )
+
+    report_lines = [
+        "Lab025. Приём и программная WFM-демодуляция",
+        "",
+        f"URI Pluto+: {PLUTO_URI}",
+        f"Частота станции: {STATION_FREQUENCY_HZ} Гц",
+        f"RX LO: {RX_LO_FREQUENCY_HZ} Гц",
+        f"Цифровое смещение: +{LO_OFFSET_HZ} Гц",
+        f"Частота дискретизации RX: {SAMPLE_RATE_HZ} Гц",
+        f"Полоса RX: {RX_BANDWIDTH_HZ} Гц",
+        f"Количество рабочих буферов: {CAPTURE_BUFFER_COUNT}",
+        f"Количество IQ-сэмплов: {iq_sample_count}",
+        f"Длительность IQ-записи: {iq_duration_seconds:.6f} с",
+        (
+            "Частота канального сигнала после децимации: "
+            f"{CHANNEL_SAMPLE_RATE_HZ} Гц"
+        ),
+        f"Длительность итогового WAV: {wav_duration_seconds:.6f} с",
+        f"Частота WAV: {AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ} Гц",
+        "Тип PCM: signed PCM16, mono",
+        f"RMS итогового аудио: {audio_rms:.6f}",
+        f"Пиковая амплитуда: {audio_peak:.6f}",
+        f"Отсчёты на границе PCM16: {clipping_percentage:.6f} %",
+        "",
+        "Выходные файлы:",
+        f"WAV: {WAV_FILE_PATH}",
+        f"Радиоспектр: {RF_SPECTRUM_FILE_PATH}",
+        f"Звуковая волна: {AUDIO_WAVEFORM_FILE_PATH}",
+        f"Спектр звука: {AUDIO_SPECTRUM_FILE_PATH}",
+        f"Отчёт: {REPORT_FILE_PATH}",
+        "",
+        "Использован только приёмный канал RX1.",
+        "Передатчики TX1 и TX2 не использовались.",
+        "Необработанные IQ-сэмплы на диск не сохранялись.",
+    ]
+
+    REPORT_FILE_PATH.write_text(
+        "\n".join(report_lines),
+        encoding="utf-8",
+    )
+
+
+def main() -> None:
+    """
+    Выполняет полный цикл приёма, WFM-демодуляции и сохранения WAV.
+    """
+
+    OUTPUT_DIRECTORY.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    sdr = None
+
+    try:
+        sdr = configure_receiver()
+
+        print()
+        print("Параметры RX:")
+        print(f"  URI:                    {PLUTO_URI}")
+        print(
+            f"  Станция:                "
+            f"{STATION_FREQUENCY_HZ / 1e6:.3f} МГц"
+        )
+        print(
+            f"  RX LO:                  "
+            f"{sdr.rx_lo / 1e6:.3f} МГц"
+        )
+        print(
+            f"  Частота дискретизации:  "
+            f"{sdr.sample_rate / 1e6:.3f} Мвыб/с"
+        )
+        print(
+            f"  Полоса RX:              "
+            f"{sdr.rx_rf_bandwidth / 1e6:.3f} МГц"
+        )
+        print(
+            f"  Режим усиления:         "
+            f"{sdr.gain_control_mode_chan0}"
+        )
+        print(f"  Размер буфера:          {sdr.rx_buffer_size}")
+        print("  Активный канал:         RX1")
+
+        samples = receive_samples(sdr)
+
+        iq_sample_count = len(samples)
+        iq_duration_seconds = iq_sample_count / SAMPLE_RATE_HZ
+
+        print()
+        print(f"Количество IQ-сэмплов: {iq_sample_count}")
+        print(f"Длительность записи:   {iq_duration_seconds:.3f} с")
+
+        # Удаляем остаточную комплексную постоянную составляющую.
+        samples = samples - np.mean(samples)
+
+        print()
+        print("Цифровой перенос станции в центр полосы...")
+        centered_samples = shift_station_to_baseband(
+            samples=samples,
+            sample_rate_hz=SAMPLE_RATE_HZ,
+            frequency_shift_hz=LO_OFFSET_HZ,
+        )
+
+        print("Фильтрация WFM-канала и децимация до 240 кГц...")
+        channel_samples = extract_wfm_channel(centered_samples)
+
+        print("FM-демодуляция...")
+        demodulated_samples = demodulate_fm(channel_samples)
+
+        print("Звуковой low-pass фильтр 0–15 кГц...")
+        filtered_audio = lowpass_audio(
+            demodulated_samples=demodulated_samples,
+            sample_rate_hz=CHANNEL_SAMPLE_RATE_HZ,
+        )
+
+        print("De-emphasis 50 мкс...")
+        deemphasized_audio = apply_deemphasis(
+            audio_samples=filtered_audio,
+            sample_rate_hz=CHANNEL_SAMPLE_RATE_HZ,
+            time_constant_seconds=(
+                DEEMPHASIS_TIME_CONSTANT_SECONDS
+            ),
+        )
+
+        print("Преобразование звука в 48 кГц...")
+        output_audio = resample_audio_to_output_rate(
+            deemphasized_audio
+        )
+        pcm16_audio = convert_audio_to_pcm16(output_audio)
+
+        audio_rms, audio_peak, clipping_percentage = (
+            calculate_audio_statistics(pcm16_audio)
+        )
+
+        print("Сохранение WAV...")
+        wavfile.write(
+            WAV_FILE_PATH,
+            AUDIO_SAMPLE_RATE_HZ,
+            pcm16_audio,
+        )
+
+        if not WAV_FILE_PATH.is_file():
+            raise RuntimeError("Выходной WAV-файл не создан.")
+
+        print("Сохранение графиков...")
+        create_rf_spectrum_graph(samples)
+        create_audio_waveform_graph(pcm16_audio)
+        create_audio_spectrum_graph(pcm16_audio)
+
+        print("Создание текстового отчёта...")
+        save_report(
+            iq_sample_count=iq_sample_count,
+            iq_duration_seconds=iq_duration_seconds,
+            pcm16_audio=pcm16_audio,
+            audio_rms=audio_rms,
+            audio_peak=audio_peak,
+            clipping_percentage=clipping_percentage,
+        )
+
+        print()
+        print("Созданы файлы:")
+        print(f"  WAV:             {WAV_FILE_PATH}")
+        print(f"  Радиоспектр:     {RF_SPECTRUM_FILE_PATH}")
+        print(f"  Звуковая волна:  {AUDIO_WAVEFORM_FILE_PATH}")
+        print(f"  Спектр звука:    {AUDIO_SPECTRUM_FILE_PATH}")
+        print(f"  Отчёт:           {REPORT_FILE_PATH}")
+        print()
+        print(f"RMS аудио:              {audio_rms:.6f}")
+        print(f"Пиковая амплитуда:      {audio_peak:.6f}")
+        print(
+            f"Отсчёты на границе PCM: "
+            f"{clipping_percentage:.6f} %"
+        )
+        print()
+        print("Lab025 выполнена успешно.")
+        print()
+        print("Для прослушивания откройте:")
+        print(WAV_FILE_PATH)
+
+    finally:
+        if sdr is not None:
+            destroy_buffer = getattr(
+                sdr,
+                "rx_destroy_buffer",
+                None,
+            )
+
+            if callable(destroy_buffer):
+                try:
+                    destroy_buffer()
+                except Exception as cleanup_error:
+                    print(
+                        "Предупреждение: не удалось освободить "
+                        f"RX-буфер: {cleanup_error}"
+                    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

tests/lab027_roi_temporal_preview.py

@@ -0,0 +1,925 @@
+"""
+Lab027. Динамическое превью временного обновления BASE и ROI.
+
+Скрипт не повторяет расчёт benchmark Lab027 и не изменяет его
+результаты. Он создаёт одно игнорируемое Git preview-видео с четырьмя
+фиксированными профилями. Для каждого профиля независимо удерживаются
+последние декодированные JPEG-состояния BASE и ROI.
+
+Отдельные JPEG-файлы не сохраняются: кодирование и декодирование
+выполняются только в памяти средствами OpenCV.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from dataclasses import dataclass
+from pathlib import Path
+
+import cv2
+import numpy as np
+
+
+SOURCE_VIDEO_PATH = Path("data/raw/lab026_rover_source.mp4")
+
+PREVIEW_DIRECTORY = Path("data/raw/lab027_previews")
+MP4_PREVIEW_PATH = (
+    PREVIEW_DIRECTORY / "lab027_roi_temporal_preview.mp4"
+)
+AVI_PREVIEW_PATH = (
+    PREVIEW_DIRECTORY / "lab027_roi_temporal_preview.avi"
+)
+
+OUTPUT_FPS = 30.0
+PANEL_WIDTH = 640
+PANEL_HEIGHT = 360
+OUTPUT_WIDTH = PANEL_WIDTH * 2
+OUTPUT_HEIGHT = PANEL_HEIGHT * 2
+
+ROI_X_MIN = 0.20
+ROI_X_MAX = 0.80
+ROI_Y_MIN = 0.42
+ROI_Y_MAX = 1.00
+
+FRAME_TIME_EPSILON_SECONDS = 1e-9
+NEW_UPDATE_LABEL_SECONDS = 0.15
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class PreviewProfile:
+    """
+    Описывает один из четырёх фиксированных preview-профилей.
+    """
+
+    name: str
+    base_width: int
+    base_height: int
+    base_fps: float
+    base_quality: int
+    roi_enabled: bool
+    roi_width: int
+    roi_height: int
+    roi_fps: float
+    roi_quality: int
+    measured_payload_kbps: float
+
+
+@dataclass
+class ProfileState:
+    """
+    Хранит независимое временное состояние BASE и ROI профиля.
+    """
+
+    latest_base: np.ndarray | None = None
+    latest_roi: np.ndarray | None = None
+    next_base_time: float = 0.0
+    next_roi_time: float = 0.0
+    last_base_update_time: float = 0.0
+    last_roi_update_time: float = 0.0
+    base_update_count: int = 0
+    roi_update_count: int = 0
+
+
+def read_video_metadata(
+    source_path: Path,
+) -> tuple[int, int, float, int, float]:
+    """
+    Читает и проверяет параметры исходного видео.
+    """
+
+    if not source_path.exists():
+        raise RuntimeError(
+            f"Исходный видеофайл отсутствует: {source_path}"
+        )
+
+    capture = cv2.VideoCapture(str(source_path))
+
+    if not capture.isOpened():
+        raise RuntimeError(
+            f"OpenCV не смог открыть видео: {source_path}"
+        )
+
+    try:
+        width = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
+        height = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
+        fps = float(capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
+        frame_count = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
+    finally:
+        capture.release()
+
+    if width <= 0 or height <= 0:
+        raise RuntimeError(
+            "OpenCV вернул некорректное разрешение видео."
+        )
+
+    if fps <= 0.0:
+        raise RuntimeError("FPS исходного видео равен нулю.")
+
+    if frame_count <= 0:
+        raise RuntimeError("Число кадров исходного видео равно нулю.")
+
+    duration_seconds = frame_count / fps
+
+    return width, height, fps, frame_count, duration_seconds
+
+
+def build_profiles() -> list[PreviewProfile]:
+    """
+    Создаёт ровно четыре согласованных preview-профиля.
+    """
+
+    profiles = [
+        PreviewProfile(
+            name="baseline",
+            base_width=320,
+            base_height=180,
+            base_fps=2.0,
+            base_quality=40,
+            roi_enabled=False,
+            roi_width=0,
+            roi_height=0,
+            roi_fps=0.0,
+            roi_quality=0,
+            measured_payload_kbps=80.27,
+        ),
+        PreviewProfile(
+            name="ROI normal",
+            base_width=240,
+            base_height=135,
+            base_fps=1.0,
+            base_quality=25,
+            roi_enabled=True,
+            roi_width=320,
+            roi_height=180,
+            roi_fps=2.0,
+            roi_quality=35,
+            measured_payload_kbps=93.28,
+        ),
+        PreviewProfile(
+            name="ROI economy",
+            base_width=160,
+            base_height=90,
+            base_fps=1.0,
+            base_quality=25,
+            roi_enabled=True,
+            roi_width=320,
+            roi_height=180,
+            roi_fps=2.0,
+            roi_quality=35,
+            measured_payload_kbps=85.19,
+        ),
+        PreviewProfile(
+            name="ROI degraded channel",
+            base_width=240,
+            base_height=135,
+            base_fps=1.0,
+            base_quality=20,
+            roi_enabled=True,
+            roi_width=320,
+            roi_height=180,
+            roi_fps=1.0,
+            roi_quality=30,
+            measured_payload_kbps=50.49,
+        ),
+    ]
+
+    if len(profiles) != 4:
+        raise RuntimeError(
+            "Preview Lab027 должно содержать ровно четыре профиля."
+        )
+
+    return profiles
+
+
+def normalized_roi_to_pixels(
+    width: int,
+    height: int,
+) -> tuple[int, int, int, int]:
+    """
+    Переводит фиксированные нормализованные координаты ROI в пиксели.
+
+    Результат задаёт полуоткрытый прямоугольник:
+    x_min, y_min, x_max, y_max.
+    """
+
+    if width <= 0 or height <= 0:
+        raise ValueError("Размер кадра должен быть положительным.")
+
+    x_min = int(round(width * ROI_X_MIN))
+    x_max = int(round(width * ROI_X_MAX))
+    y_min = int(round(height * ROI_Y_MIN))
+    y_max = int(round(height * ROI_Y_MAX))
+
+    x_min = min(max(x_min, 0), width - 1)
+    x_max = min(max(x_max, x_min + 1), width)
+    y_min = min(max(y_min, 0), height - 1)
+    y_max = min(max(y_max, y_min + 1), height)
+
+    return x_min, y_min, x_max, y_max
+
+
+def should_update(
+    current_time: float,
+    next_update_time: float,
+    epsilon_seconds: float = FRAME_TIME_EPSILON_SECONDS,
+) -> bool:
+    """
+    Проверяет наступление времени очередного обновления потока.
+    """
+
+    return (
+        current_time + epsilon_seconds
+        >= next_update_time
+    )
+
+
+def encode_decode_grayscale_jpeg(
+    gray_frame: np.ndarray,
+    jpeg_quality: int,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Кодирует grayscale JPEG в памяти и декодирует его обратно.
+    """
+
+    if gray_frame.ndim != 2:
+        raise RuntimeError(
+            "JPEG preview должен получать grayscale-кадр."
+        )
+
+    encoding_ok, encoded = cv2.imencode(
+        ".jpg",
+        gray_frame,
+        [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, jpeg_quality],
+    )
+
+    if not encoding_ok or encoded is None or encoded.size == 0:
+        raise RuntimeError("OpenCV не смог закодировать JPEG.")
+
+    decoded = cv2.imdecode(
+        encoded,
+        cv2.IMREAD_GRAYSCALE,
+    )
+
+    if decoded is None or decoded.shape != gray_frame.shape:
+        raise RuntimeError(
+            "Декодированный JPEG имеет некорректный размер."
+        )
+
+    return decoded
+
+
+def encode_decode_base(
+    source_frame: np.ndarray,
+    profile: PreviewProfile,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Формирует очередное декодированное состояние BASE.
+    """
+
+    source_gray = cv2.cvtColor(
+        source_frame,
+        cv2.COLOR_BGR2GRAY,
+    )
+    resized_base = cv2.resize(
+        source_gray,
+        (profile.base_width, profile.base_height),
+        interpolation=cv2.INTER_AREA,
+    )
+
+    return encode_decode_grayscale_jpeg(
+        resized_base,
+        profile.base_quality,
+    )
+
+
+def encode_decode_roi(
+    source_frame: np.ndarray,
+    source_roi: tuple[int, int, int, int],
+    profile: PreviewProfile,
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Вырезает ROI исходного BGR-кадра и формирует JPEG-состояние.
+    """
+
+    if not profile.roi_enabled:
+        raise RuntimeError(
+            "Нельзя кодировать ROI для отключённого ROI-профиля."
+        )
+
+    x_min, y_min, x_max, y_max = source_roi
+    roi_bgr = source_frame[y_min:y_max, x_min:x_max]
+
+    if roi_bgr.size == 0:
+        raise RuntimeError("Вырезана пустая область ROI.")
+
+    roi_gray = cv2.cvtColor(
+        roi_bgr,
+        cv2.COLOR_BGR2GRAY,
+    )
+    resized_roi = cv2.resize(
+        roi_gray,
+        (profile.roi_width, profile.roi_height),
+        interpolation=cv2.INTER_AREA,
+    )
+
+    return encode_decode_grayscale_jpeg(
+        resized_roi,
+        profile.roi_quality,
+    )
+
+
+def reconstruct_panel(
+    profile: PreviewProfile,
+    state: ProfileState,
+    panel_roi: tuple[int, int, int, int],
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Восстанавливает одну grayscale-панель размером 640x360.
+    """
+
+    if state.latest_base is None:
+        raise RuntimeError("BASE-состояние ещё не создано.")
+
+    reconstructed = cv2.resize(
+        state.latest_base,
+        (PANEL_WIDTH, PANEL_HEIGHT),
+        interpolation=cv2.INTER_LINEAR,
+    )
+
+    if profile.roi_enabled:
+        if state.latest_roi is None:
+            raise RuntimeError("ROI-состояние ещё не создано.")
+
+        x_min, y_min, x_max, y_max = panel_roi
+        resized_roi = cv2.resize(
+            state.latest_roi,
+            (x_max - x_min, y_max - y_min),
+            interpolation=cv2.INTER_LINEAR,
+        )
+        reconstructed[y_min:y_max, x_min:x_max] = resized_roi
+
+    return reconstructed
+
+
+def draw_text_line(
+    image: np.ndarray,
+    text: str,
+    y_position: int,
+    text_color: tuple[int, int, int] = (255, 255, 255),
+) -> None:
+    """
+    Рисует одну ASCII-строку служебной информации OpenCV.
+    """
+
+    cv2.putText(
+        image,
+        text,
+        (10, y_position),
+        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
+        0.46,
+        text_color,
+        1,
+        cv2.LINE_AA,
+    )
+
+
+def draw_panel_information(
+    reconstructed_gray: np.ndarray,
+    profile: PreviewProfile,
+    state: ProfileState,
+    current_time: float,
+    panel_roi: tuple[int, int, int, int],
+) -> np.ndarray:
+    """
+    Добавляет рамку ROI, параметры и индикаторы обновления панели.
+    """
+
+    panel = cv2.cvtColor(
+        reconstructed_gray,
+        cv2.COLOR_GRAY2BGR,
+    )
+
+    if profile.roi_enabled:
+        cv2.rectangle(
+            panel,
+            (panel_roi[0], panel_roi[1]),
+            (panel_roi[2] - 1, panel_roi[3] - 1),
+            (0, 255, 255),
+            2,
+        )
+
+    overlay = panel.copy()
+    cv2.rectangle(
+        overlay,
+        (0, 0),
+        (PANEL_WIDTH - 1, 142),
+        (0, 0, 0),
+        thickness=-1,
+    )
+    cv2.addWeighted(
+        overlay,
+        0.72,
+        panel,
+        0.28,
+        0.0,
+        panel,
+    )
+
+    base_age = max(
+        0.0,
+        current_time - state.last_base_update_time,
+    )
+    roi_age = max(
+        0.0,
+        current_time - state.last_roi_update_time,
+    )
+    base_is_new = (
+        base_age <= NEW_UPDATE_LABEL_SECONDS
+    )
+    roi_is_new = (
+        profile.roi_enabled
+        and roi_age <= NEW_UPDATE_LABEL_SECONDS
+    )
+
+    draw_text_line(panel, profile.name, 20)
+    draw_text_line(
+        panel,
+        (
+            f"BASE: {profile.base_width}x{profile.base_height}, "
+            f"{profile.base_fps:g} fps, Q{profile.base_quality}"
+        ),
+        41,
+    )
+
+    if profile.roi_enabled:
+        roi_text = (
+            f"ROI: {profile.roi_width}x{profile.roi_height}, "
+            f"{profile.roi_fps:g} fps, Q{profile.roi_quality}"
+        )
+        roi_age_text = f"{roi_age:.3f} s"
+    else:
+        roi_text = "ROI: disabled"
+        roi_age_text = "disabled"
+
+    draw_text_line(panel, roi_text, 62)
+    draw_text_line(
+        panel,
+        (
+            f"payload={profile.measured_payload_kbps:.2f} kbps, "
+            f"source time={current_time:.3f} s"
+        ),
+        83,
+    )
+    draw_text_line(
+        panel,
+        (
+            f"since BASE={base_age:.3f} s, "
+            f"since ROI={roi_age_text}"
+        ),
+        104,
+    )
+
+    update_labels: list[str] = []
+
+    if base_is_new:
+        update_labels.append("NEW BASE")
+
+    if roi_is_new:
+        update_labels.append("NEW ROI")
+
+    if update_labels:
+        draw_text_line(
+            panel,
+            " | ".join(update_labels),
+            130,
+            text_color=(0, 255, 0),
+        )
+
+    return panel
+
+
+def compose_grid(panels: list[np.ndarray]) -> np.ndarray:
+    """
+    Объединяет четыре панели в сетку 2x2 размером 1280x720.
+    """
+
+    if len(panels) != 4:
+        raise RuntimeError(
+            "Для сетки preview требуется ровно четыре панели."
+        )
+
+    for panel in panels:
+        if panel.shape != (PANEL_HEIGHT, PANEL_WIDTH, 3):
+            raise RuntimeError(
+                f"Некорректный размер панели: {panel.shape}"
+            )
+
+    top_row = np.hstack((panels[0], panels[1]))
+    bottom_row = np.hstack((panels[2], panels[3]))
+    grid = np.vstack((top_row, bottom_row))
+
+    if grid.shape != (OUTPUT_HEIGHT, OUTPUT_WIDTH, 3):
+        raise RuntimeError(
+            f"Некорректный размер сетки: {grid.shape}"
+        )
+
+    return grid
+
+
+def open_preview_writer() -> tuple[cv2.VideoWriter, Path, bool]:
+    """
+    Открывает MP4 writer либо разрешённый fallback AVI/MJPG.
+    """
+
+    mp4_writer = cv2.VideoWriter(
+        str(MP4_PREVIEW_PATH),
+        cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"),
+        OUTPUT_FPS,
+        (OUTPUT_WIDTH, OUTPUT_HEIGHT),
+        True,
+    )
+
+    if mp4_writer.isOpened():
+        return mp4_writer, MP4_PREVIEW_PATH, False
+
+    mp4_writer.release()
+
+    if MP4_PREVIEW_PATH.exists():
+        MP4_PREVIEW_PATH.unlink()
+
+    avi_writer = cv2.VideoWriter(
+        str(AVI_PREVIEW_PATH),
+        cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"),
+        OUTPUT_FPS,
+        (OUTPUT_WIDTH, OUTPUT_HEIGHT),
+        True,
+    )
+
+    if not avi_writer.isOpened():
+        avi_writer.release()
+
+        if AVI_PREVIEW_PATH.exists():
+            AVI_PREVIEW_PATH.unlink()
+
+        raise RuntimeError(
+            "OpenCV не смог открыть ни MP4, ни AVI writer."
+        )
+
+    return avi_writer, AVI_PREVIEW_PATH, True
+
+
+def create_preview(
+    source_path: Path,
+    profiles: list[PreviewProfile],
+    source_width: int,
+    source_height: int,
+    source_fps: float,
+    expected_frame_count: int,
+) -> tuple[Path, bool, int, list[ProfileState]]:
+    """
+    Создаёт preview-видео с одним выходным кадром на исходный кадр.
+    """
+
+    if len(profiles) != 4:
+        raise RuntimeError(
+            "Ожидалось ровно четыре preview-профиля."
+        )
+
+    PREVIEW_DIRECTORY.mkdir(
+        parents=True,
+        exist_ok=True,
+    )
+
+    capture = cv2.VideoCapture(str(source_path))
+
+    if not capture.isOpened():
+        raise RuntimeError(
+            f"OpenCV не смог открыть видео: {source_path}"
+        )
+
+    writer, preview_path, fallback_used = open_preview_writer()
+    source_roi = normalized_roi_to_pixels(
+        source_width,
+        source_height,
+    )
+    panel_roi = normalized_roi_to_pixels(
+        PANEL_WIDTH,
+        PANEL_HEIGHT,
+    )
+    states = [
+        ProfileState()
+        for _ in profiles
+    ]
+    frame_index = 0
+
+    try:
+        while True:
+            frame_read, source_frame = capture.read()
+
+            if not frame_read:
+                break
+
+            if source_frame is None:
+                raise RuntimeError(
+                    f"Получен пустой кадр {frame_index}."
+                )
+
+            if (
+                source_frame.shape[1] != source_width
+                or source_frame.shape[0] != source_height
+            ):
+                raise RuntimeError(
+                    "Размер кадра отличается от метаданных."
+                )
+
+            current_time = frame_index / source_fps
+            panels: list[np.ndarray] = []
+
+            for profile, state in zip(profiles, states):
+                if should_update(
+                    current_time,
+                    state.next_base_time,
+                ):
+                    state.latest_base = encode_decode_base(
+                        source_frame,
+                        profile,
+                    )
+                    state.last_base_update_time = current_time
+                    state.next_base_time += 1.0 / profile.base_fps
+                    state.base_update_count += 1
+
+                if (
+                    profile.roi_enabled
+                    and should_update(
+                        current_time,
+                        state.next_roi_time,
+                    )
+                ):
+                    state.latest_roi = encode_decode_roi(
+                        source_frame,
+                        source_roi,
+                        profile,
+                    )
+                    state.last_roi_update_time = current_time
+                    state.next_roi_time += 1.0 / profile.roi_fps
+                    state.roi_update_count += 1
+
+                reconstructed = reconstruct_panel(
+                    profile,
+                    state,
+                    panel_roi,
+                )
+                panels.append(
+                    draw_panel_information(
+                        reconstructed,
+                        profile,
+                        state,
+                        current_time,
+                        panel_roi,
+                    )
+                )
+
+            writer.write(compose_grid(panels))
+            frame_index += 1
+
+            if (
+                frame_index % 100 == 0
+                or frame_index == expected_frame_count
+            ):
+                print(
+                    f"  Written frames: "
+                    f"{frame_index}/{expected_frame_count}"
+                )
+    except Exception:
+        capture.release()
+        writer.release()
+
+        if preview_path.exists():
+            preview_path.unlink()
+
+        raise
+    finally:
+        capture.release()
+        writer.release()
+
+    if frame_index != expected_frame_count:
+        if preview_path.exists():
+            preview_path.unlink()
+
+        raise RuntimeError(
+            "Число записанных кадров не совпало с исходным: "
+            f"{frame_index} != {expected_frame_count}."
+        )
+
+    return (
+        preview_path,
+        fallback_used,
+        frame_index,
+        states,
+    )
+
+
+def read_frame_at(
+    capture: cv2.VideoCapture,
+    frame_index: int,
+) -> tuple[bool, tuple[int, ...] | None]:
+    """
+    Читает один кадр preview по индексу для итоговой проверки.
+    """
+
+    capture.set(
+        cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,
+        frame_index,
+    )
+    frame_read, frame = capture.read()
+
+    if not frame_read or frame is None:
+        return False, None
+
+    return True, frame.shape
+
+
+def verify_preview(
+    preview_path: Path,
+    source_frame_count: int,
+    source_duration_seconds: float,
+) -> tuple[
+    int,
+    int,
+    float,
+    int,
+    float,
+    tuple[bool, tuple[int, ...] | None],
+    tuple[bool, tuple[int, ...] | None],
+    tuple[bool, tuple[int, ...] | None],
+]:
+    """
+    Проверяет контейнер, геометрию, FPS, длительность и три кадра.
+    """
+
+    if not preview_path.exists():
+        raise RuntimeError(
+            f"Preview отсутствует: {preview_path}"
+        )
+
+    if preview_path.stat().st_size <= 0:
+        raise RuntimeError("Preview имеет нулевой размер.")
+
+    capture = cv2.VideoCapture(str(preview_path))
+
+    if not capture.isOpened():
+        raise RuntimeError(
+            f"OpenCV не смог открыть preview: {preview_path}"
+        )
+
+    try:
+        width = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
+        height = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
+        fps = float(capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
+        frame_count = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
+
+        if fps <= 0.0:
+            raise RuntimeError("FPS preview равен нулю.")
+
+        duration_seconds = frame_count / fps
+        first_frame = read_frame_at(capture, 0)
+        middle_frame = read_frame_at(
+            capture,
+            frame_count // 2,
+        )
+        last_frame = read_frame_at(
+            capture,
+            frame_count - 1,
+        )
+    finally:
+        capture.release()
+
+    if width != OUTPUT_WIDTH or height != OUTPUT_HEIGHT:
+        raise RuntimeError(
+            f"Некорректное разрешение preview: {width}x{height}."
+        )
+
+    if frame_count != source_frame_count:
+        raise RuntimeError(
+            "Число кадров preview не совпало с исходным."
+        )
+
+    allowed_duration_difference = (
+        1.0 / fps + FRAME_TIME_EPSILON_SECONDS
+    )
+
+    if (
+        abs(duration_seconds - source_duration_seconds)
+        > allowed_duration_difference
+    ):
+        raise RuntimeError(
+            "Длительность preview отличается более чем на один кадр."
+        )
+
+    for label, frame_result in [
+        ("первый", first_frame),
+        ("средний", middle_frame),
+        ("последний", last_frame),
+    ]:
+        if not frame_result[0]:
+            raise RuntimeError(
+                f"Не удалось прочитать {label} кадр preview."
+            )
+
+    return (
+        width,
+        height,
+        fps,
+        frame_count,
+        duration_seconds,
+        first_frame,
+        middle_frame,
+        last_frame,
+    )
+
+
+def main() -> None:
+    """
+    Создаёт и проверяет динамическое preview Lab027.
+    """
+
+    print("Reading source video metadata...")
+    (
+        source_width,
+        source_height,
+        source_fps,
+        source_frame_count,
+        source_duration_seconds,
+    ) = read_video_metadata(SOURCE_VIDEO_PATH)
+
+    print(f"  Source: {SOURCE_VIDEO_PATH}")
+    print(f"  Resolution: {source_width}x{source_height}")
+    print(f"  FPS: {source_fps:.6f}")
+    print(f"  Frames: {source_frame_count}")
+    print(f"  Duration: {source_duration_seconds:.6f} s")
+
+    profiles = build_profiles()
+    print("Creating dynamic preview...")
+    (
+        preview_path,
+        fallback_used,
+        written_frame_count,
+        states,
+    ) = create_preview(
+        source_path=SOURCE_VIDEO_PATH,
+        profiles=profiles,
+        source_width=source_width,
+        source_height=source_height,
+        source_fps=source_fps,
+        expected_frame_count=source_frame_count,
+    )
+
+    print("Verifying preview...")
+    (
+        preview_width,
+        preview_height,
+        preview_fps,
+        preview_frame_count,
+        preview_duration_seconds,
+        first_frame,
+        middle_frame,
+        last_frame,
+    ) = verify_preview(
+        preview_path,
+        source_frame_count,
+        source_duration_seconds,
+    )
+
+    print("")
+    print(f"Preview path: {preview_path}")
+    print(f"Fallback used: {fallback_used}")
+    print(f"File size: {preview_path.stat().st_size} bytes")
+    print(
+        f"Preview resolution: "
+        f"{preview_width}x{preview_height}"
+    )
+    print(f"Preview FPS: {preview_fps:.6f}")
+    print(f"Written frames: {written_frame_count}")
+    print(f"Verified frames: {preview_frame_count}")
+    print(
+        f"Preview duration: "
+        f"{preview_duration_seconds:.6f} s"
+    )
+    print(f"First frame: {first_frame}")
+    print(f"Middle frame: {middle_frame}")
+    print(f"Last frame: {last_frame}")
+    print("")
+    print("Profile update counts:")
+
+    for profile, state in zip(profiles, states):
+        print(
+            f"  {profile.name}: "
+            f"BASE={state.base_update_count}, "
+            f"ROI={state.roi_update_count}"
+        )
+
+    print("")
+    print("Lab027 temporal preview completed successfully.")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

tests/lab028_video_packetization.py

@@ -0,0 +1,869 @@
+"""
+Lab028. Packetization of synchronous BASE + ROI JPEG video objects.
+
+The laboratory forms the selected Lab027E profile directly from the source
+video, keeps every JPEG and packet in memory, verifies the transport layer,
+and writes only aggregate CSV/report/plot artifacts.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import csv
+from dataclasses import dataclass
+from pathlib import Path
+import random
+from typing import Callable
+
+import cv2
+import matplotlib
+import numpy as np
+
+matplotlib.use("Agg")
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+from protocol.video_packet import (
+    CompositeFrame,
+    CompositeReassembler,
+    HEADER_FORMAT,
+    HEADER_SIZE,
+    ObjectCRCError,
+    ObjectType,
+    PacketCRCError,
+    VideoPacket,
+    decode_packet,
+    encode_packet,
+    packetize_jpeg,
+)
+
+
+SOURCE_VIDEO_PATH = Path("data/raw/lab026_rover_source.mp4")
+OUTPUT_DIRECTORY = Path("data/processed/lab028")
+CSV_PATH = OUTPUT_DIRECTORY / "lab028_packet_payload_results.csv"
+REPORT_PATH = OUTPUT_DIRECTORY / "lab028_report.txt"
+OVERHEAD_PLOT_PATH = (
+    OUTPUT_DIRECTORY / "lab028_overhead_efficiency.png"
+)
+TRAFFIC_PLOT_PATH = (
+    OUTPUT_DIRECTORY / "lab028_packets_wire_bitrate.png"
+)
+
+COMPOSITE_FPS = 3.0
+BASE_WIDTH = 240
+BASE_HEIGHT = 135
+BASE_QUALITY = 23
+ROI_WIDTH = 320
+ROI_HEIGHT = 180
+ROI_QUALITY = 33
+ROI_X_MIN = 0.20
+ROI_X_MAX = 0.80
+ROI_Y_MIN = 0.42
+ROI_Y_MAX = 1.00
+PAYLOAD_LENGTHS = (64, 128, 256, 512, 1024)
+FRAME_TIME_EPSILON_SECONDS = 1e-9
+
+CSV_FIELDS = [
+    "max_payload_bytes",
+    "composite_frames",
+    "mean_base_packets_per_frame",
+    "mean_roi_packets_per_frame",
+    "mean_total_packets_per_frame",
+    "max_total_packets_per_frame",
+    "packets_per_second",
+    "jpeg_payload_bytes",
+    "jpeg_payload_bitrate_kbps",
+    "header_bytes_per_second",
+    "header_bitrate_kbps",
+    "wire_bytes",
+    "wire_bitrate_kbps",
+    "service_data_percent",
+    "efficiency_percent",
+    "mean_wire_packet_bytes",
+    "p95_wire_packet_bytes",
+    "max_wire_packet_bytes",
+]
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class VideoMetadata:
+    width: int
+    height: int
+    fps: float
+    frame_count: int
+    duration_seconds: float
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class EncodedComposite:
+    composite_frame_id: int
+    source_frame_index: int
+    base_jpeg: bytes
+    roi_jpeg: bytes
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class PayloadMetrics:
+    max_payload_bytes: int
+    composite_frames: int
+    mean_base_packets_per_frame: float
+    mean_roi_packets_per_frame: float
+    mean_total_packets_per_frame: float
+    max_total_packets_per_frame: int
+    packets_per_second: float
+    jpeg_payload_bytes: int
+    jpeg_payload_bitrate_kbps: float
+    header_bytes_per_second: float
+    header_bitrate_kbps: float
+    wire_bytes: int
+    wire_bitrate_kbps: float
+    service_data_percent: float
+    efficiency_percent: float
+    mean_wire_packet_bytes: float
+    p95_wire_packet_bytes: float
+    max_wire_packet_bytes: int
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class TestResult:
+    name: str
+    passed: bool
+    detail: str
+
+
+def normalized_roi_to_pixels(
+    width: int,
+    height: int,
+) -> tuple[int, int, int, int]:
+    """Use the normalized ROI coordinates from Lab027 through Lab027E."""
+
+    coordinates = (
+        int(round(width * ROI_X_MIN)),
+        int(round(height * ROI_Y_MIN)),
+        int(round(width * ROI_X_MAX)),
+        int(round(height * ROI_Y_MAX)),
+    )
+    x_min, y_min, x_max, y_max = coordinates
+    if not (
+        0 <= x_min < x_max <= width
+        and 0 <= y_min < y_max <= height
+    ):
+        raise RuntimeError("calculated ROI is outside the source frame")
+    return coordinates
+
+
+def encode_grayscale_jpeg(image: np.ndarray, quality: int) -> bytes:
+    """Encode one grayscale image to an in-memory JPEG."""
+
+    encoded, buffer = cv2.imencode(
+        ".jpg",
+        image,
+        [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), int(quality)],
+    )
+    if not encoded:
+        raise RuntimeError("OpenCV could not encode JPEG")
+    jpeg = buffer.tobytes()
+    if not jpeg:
+        raise RuntimeError("OpenCV produced an empty JPEG")
+    return jpeg
+
+
+def encode_composite(
+    source_frame: np.ndarray,
+    source_roi: tuple[int, int, int, int],
+    composite_frame_id: int,
+    source_frame_index: int,
+) -> EncodedComposite:
+    """Form synchronous BASE and ROI JPEGs from exactly one source frame."""
+
+    grayscale = cv2.cvtColor(source_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    base = cv2.resize(
+        grayscale,
+        (BASE_WIDTH, BASE_HEIGHT),
+        interpolation=cv2.INTER_AREA,
+    )
+    x_min, y_min, x_max, y_max = source_roi
+    roi = grayscale[y_min:y_max, x_min:x_max]
+    if roi.size == 0:
+        raise RuntimeError("source ROI is empty")
+    roi = cv2.resize(
+        roi,
+        (ROI_WIDTH, ROI_HEIGHT),
+        interpolation=cv2.INTER_AREA,
+    )
+    return EncodedComposite(
+        composite_frame_id=composite_frame_id,
+        source_frame_index=source_frame_index,
+        base_jpeg=encode_grayscale_jpeg(base, BASE_QUALITY),
+        roi_jpeg=encode_grayscale_jpeg(roi, ROI_QUALITY),
+    )
+
+
+def load_video_profile(
+    source_path: Path,
+) -> tuple[VideoMetadata, list[EncodedComposite]]:
+    """Read the video sequentially and select synchronous updates at 3 fps."""
+
+    if not source_path.exists():
+        raise FileNotFoundError(f"source video is missing: {source_path}")
+    capture = cv2.VideoCapture(str(source_path))
+    if not capture.isOpened():
+        raise RuntimeError(f"OpenCV could not open {source_path}")
+
+    width = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
+    height = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
+    fps = float(capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
+    declared_frame_count = int(
+        capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
+    )
+    if width <= 0 or height <= 0 or fps <= 0.0:
+        capture.release()
+        raise RuntimeError("invalid source video metadata")
+
+    source_roi = normalized_roi_to_pixels(width, height)
+    selected: list[EncodedComposite] = []
+    source_frame_index = 0
+    next_composite_time = 0.0
+    try:
+        while True:
+            frame_read, source_frame = capture.read()
+            if not frame_read or source_frame is None:
+                break
+            source_time = source_frame_index / fps
+            if (
+                source_time + FRAME_TIME_EPSILON_SECONDS
+                >= next_composite_time
+            ):
+                selected.append(
+                    encode_composite(
+                        source_frame,
+                        source_roi,
+                        len(selected),
+                        source_frame_index,
+                    )
+                )
+                next_composite_time += 1.0 / COMPOSITE_FPS
+            source_frame_index += 1
+    finally:
+        capture.release()
+
+    if source_frame_index <= 0 or not selected:
+        raise RuntimeError("source video did not yield frames")
+    if (
+        declared_frame_count > 0
+        and source_frame_index != declared_frame_count
+    ):
+        raise RuntimeError(
+            "decoded frame count differs from video metadata: "
+            f"{source_frame_index} != {declared_frame_count}"
+        )
+    metadata = VideoMetadata(
+        width=width,
+        height=height,
+        fps=fps,
+        frame_count=source_frame_index,
+        duration_seconds=source_frame_index / fps,
+    )
+    return metadata, selected
+
+
+def packets_for_composite(
+    composite: EncodedComposite,
+    max_payload_bytes: int,
+) -> tuple[list[bytes], list[bytes]]:
+    """Packetize BASE and ROI separately with one composite frame ID."""
+
+    base_packets = packetize_jpeg(
+        composite.base_jpeg,
+        composite.composite_frame_id,
+        ObjectType.BASE,
+        max_payload_bytes,
+    )
+    roi_packets = packetize_jpeg(
+        composite.roi_jpeg,
+        composite.composite_frame_id,
+        ObjectType.ROI,
+        max_payload_bytes,
+    )
+    return base_packets, roi_packets
+
+
+def calculate_payload_metrics(
+    composites: list[EncodedComposite],
+    duration_seconds: float,
+    max_payload_bytes: int,
+) -> PayloadMetrics:
+    """Calculate actual packet and bitrate statistics for one payload limit."""
+
+    base_counts: list[int] = []
+    roi_counts: list[int] = []
+    total_counts: list[int] = []
+    wire_packet_sizes: list[int] = []
+    for composite in composites:
+        base_packets, roi_packets = packets_for_composite(
+            composite, max_payload_bytes
+        )
+        base_counts.append(len(base_packets))
+        roi_counts.append(len(roi_packets))
+        total_counts.append(len(base_packets) + len(roi_packets))
+        wire_packet_sizes.extend(
+            len(packet) for packet in base_packets + roi_packets
+        )
+
+    jpeg_payload_bytes = sum(
+        len(composite.base_jpeg) + len(composite.roi_jpeg)
+        for composite in composites
+    )
+    packet_count = len(wire_packet_sizes)
+    header_bytes = packet_count * HEADER_SIZE
+    wire_bytes = jpeg_payload_bytes + header_bytes
+    return PayloadMetrics(
+        max_payload_bytes=max_payload_bytes,
+        composite_frames=len(composites),
+        mean_base_packets_per_frame=float(np.mean(base_counts)),
+        mean_roi_packets_per_frame=float(np.mean(roi_counts)),
+        mean_total_packets_per_frame=float(np.mean(total_counts)),
+        max_total_packets_per_frame=max(total_counts),
+        packets_per_second=packet_count / duration_seconds,
+        jpeg_payload_bytes=jpeg_payload_bytes,
+        jpeg_payload_bitrate_kbps=(
+            jpeg_payload_bytes * 8.0 / duration_seconds / 1000.0
+        ),
+        header_bytes_per_second=header_bytes / duration_seconds,
+        header_bitrate_kbps=(
+            header_bytes * 8.0 / duration_seconds / 1000.0
+        ),
+        wire_bytes=wire_bytes,
+        wire_bitrate_kbps=(
+            wire_bytes * 8.0 / duration_seconds / 1000.0
+        ),
+        service_data_percent=header_bytes / wire_bytes * 100.0,
+        efficiency_percent=jpeg_payload_bytes / wire_bytes * 100.0,
+        mean_wire_packet_bytes=float(np.mean(wire_packet_sizes)),
+        p95_wire_packet_bytes=float(
+            np.percentile(wire_packet_sizes, 95)
+        ),
+        max_wire_packet_bytes=max(wire_packet_sizes),
+    )
+
+
+def feed_packets(
+    packets: list[bytes],
+    reassembler: CompositeReassembler | None = None,
+) -> tuple[list[CompositeFrame], CompositeReassembler]:
+    """Feed packets and collect every atomically published frame."""
+
+    receiver = reassembler or CompositeReassembler()
+    completed = []
+    for packet in packets:
+        frame = receiver.ingest(packet)
+        if frame is not None:
+            completed.append(frame)
+    return completed, receiver
+
+
+def assert_frame_matches(
+    frame: CompositeFrame,
+    expected: EncodedComposite,
+) -> None:
+    if frame.composite_frame_id != expected.composite_frame_id:
+        raise AssertionError("composite frame ID differs")
+    if frame.base_jpeg != expected.base_jpeg:
+        raise AssertionError("BASE JPEG differs byte-for-byte")
+    if frame.roi_jpeg != expected.roi_jpeg:
+        raise AssertionError("ROI JPEG differs byte-for-byte")
+
+
+def run_functional_tests(
+    composites: list[EncodedComposite],
+) -> list[TestResult]:
+    """Run header and all mandatory Lab028 transport checks."""
+
+    if len(composites) < 2:
+        raise RuntimeError("functional checks need two video frames")
+    first = composites[0]
+    second = composites[1]
+    base_packets, roi_packets = packets_for_composite(first, 256)
+    all_packets = base_packets + roi_packets
+    tests: list[tuple[str, Callable[[], str]]] = []
+
+    def header_round_trip() -> str:
+        parsed = decode_packet(all_packets[0])
+        rebuilt = encode_packet(
+            VideoPacket(
+                composite_frame_id=parsed.composite_frame_id,
+                object_type=parsed.object_type,
+                fragment_index=parsed.fragment_index,
+                fragment_count=parsed.fragment_count,
+                jpeg_size=parsed.jpeg_size,
+                object_crc32=parsed.object_crc32,
+                payload=parsed.payload,
+            )
+        )
+        if rebuilt != all_packets[0]:
+            raise AssertionError("serialized bytes changed after round trip")
+        return f"fixed {HEADER_SIZE}-byte header round trip is exact"
+
+    def ordered_lossless() -> str:
+        frames, _ = feed_packets(all_packets)
+        if len(frames) != 1:
+            raise AssertionError("ordered transfer did not emit one frame")
+        assert_frame_matches(frames[0], first)
+        return "BASE and ROI match original JPEG bytes"
+
+    def shuffled_packets() -> str:
+        shuffled = list(all_packets)
+        random.Random(28001).shuffle(shuffled)
+        frames, _ = feed_packets(shuffled)
+        if len(frames) != 1:
+            raise AssertionError("shuffled transfer did not emit one frame")
+        assert_frame_matches(frames[0], first)
+        return "arbitrary packet order reconstructed correctly"
+
+    def duplicate_packets() -> str:
+        duplicated = list(all_packets)
+        duplicated.extend(
+            [all_packets[0], all_packets[len(base_packets)]]
+        )
+        random.Random(28002).shuffle(duplicated)
+        frames, receiver = feed_packets(duplicated)
+        if len(frames) != 1:
+            raise AssertionError("duplicates changed publication count")
+        assert_frame_matches(frames[0], first)
+        if receiver.duplicate_packets < 2:
+            raise AssertionError("exact duplicates were not counted")
+        return f"{receiver.duplicate_packets} exact duplicates ignored"
+
+    def packet_crc_corruption() -> str:
+        corrupted = bytearray(all_packets[0])
+        corrupted[-1] ^= 0x01
+        receiver = CompositeReassembler()
+        try:
+            receiver.ingest(bytes(corrupted))
+        except PacketCRCError:
+            pass
+        else:
+            raise AssertionError("corrupted packet passed packet CRC")
+        frames, _ = feed_packets(all_packets[1:], receiver)
+        if frames:
+            raise AssertionError("frame emitted despite rejected packet")
+        return "payload bit flip rejected; composite not emitted"
+
+    def missing_fragment() -> str:
+        missing_packet = roi_packets[len(roi_packets) // 2]
+        missing_index = decode_packet(missing_packet).fragment_index
+        remaining = [
+            packet
+            for packet in all_packets
+            if packet is not missing_packet
+        ]
+        frames, receiver = feed_packets(remaining)
+        if frames:
+            raise AssertionError("frame emitted with a missing fragment")
+        missing = receiver.missing_fragments(
+            first.composite_frame_id, ObjectType.ROI
+        )
+        if missing is None or missing_index not in missing:
+            raise AssertionError("missing fragment was not reported")
+        return f"ROI fragment {missing_index} reported missing"
+
+    def object_crc_corruption() -> str:
+        target_position = len(base_packets)
+        parsed = decode_packet(all_packets[target_position])
+        changed_payload = bytearray(parsed.payload)
+        changed_payload[0] ^= 0x01
+        altered = encode_packet(
+            VideoPacket(
+                composite_frame_id=parsed.composite_frame_id,
+                object_type=parsed.object_type,
+                fragment_index=parsed.fragment_index,
+                fragment_count=parsed.fragment_count,
+                jpeg_size=parsed.jpeg_size,
+                object_crc32=parsed.object_crc32,
+                payload=bytes(changed_payload),
+            )
+        )
+        formally_valid = list(all_packets)
+        formally_valid[target_position] = altered
+        receiver = CompositeReassembler()
+        emitted = []
+        object_error_seen = False
+        for packet in formally_valid:
+            try:
+                frame = receiver.ingest(packet)
+            except ObjectCRCError:
+                object_error_seen = True
+                continue
+            if frame is not None:
+                emitted.append(frame)
+        if not object_error_seen:
+            raise AssertionError("object CRC did not detect changed JPEG")
+        if emitted:
+            raise AssertionError("frame emitted after object CRC failure")
+        return "valid packet CRCs still failed full-object CRC"
+
+    def adjacent_frames_do_not_mix() -> str:
+        first_packets = sum(packets_for_composite(first, 256), [])
+        second_packets = sum(packets_for_composite(second, 256), [])
+        interleaved = first_packets + second_packets
+        random.Random(28003).shuffle(interleaved)
+        frames, _ = feed_packets(interleaved)
+        by_id = {frame.composite_frame_id: frame for frame in frames}
+        if set(by_id) != {
+            first.composite_frame_id,
+            second.composite_frame_id,
+        }:
+            raise AssertionError("adjacent frames were lost or mixed")
+        assert_frame_matches(by_id[first.composite_frame_id], first)
+        assert_frame_matches(by_id[second.composite_frame_id], second)
+        return "two interleaved frame IDs remained independent"
+
+    def base_only_is_not_atomic() -> str:
+        frames, receiver = feed_packets(base_packets)
+        if frames:
+            raise AssertionError("BASE-only input emitted a composite")
+        if not receiver.object_is_complete(
+            first.composite_frame_id, ObjectType.BASE
+        ):
+            raise AssertionError("complete BASE object was not retained")
+        return "complete BASE retained while composite stayed unpublished"
+
+    tests.extend(
+        [
+            ("header_serialization_round_trip", header_round_trip),
+            ("ordered_lossless_transfer", ordered_lossless),
+            ("random_packet_order", shuffled_packets),
+            ("exact_duplicate_packets", duplicate_packets),
+            ("packet_crc_corruption", packet_crc_corruption),
+            ("missing_fragment", missing_fragment),
+            ("object_crc_corruption", object_crc_corruption),
+            ("adjacent_frame_isolation", adjacent_frames_do_not_mix),
+            ("base_without_roi_atomicity", base_only_is_not_atomic),
+        ]
+    )
+
+    results = []
+    for name, test in tests:
+        try:
+            detail = test()
+        except Exception as error:
+            results.append(TestResult(name, False, str(error)))
+        else:
+            results.append(TestResult(name, True, detail))
+    failed = [result for result in results if not result.passed]
+    if failed:
+        details = "; ".join(
+            f"{result.name}: {result.detail}" for result in failed
+        )
+        raise RuntimeError(f"functional transport tests failed: {details}")
+    return results
+
+
+def save_csv(metrics: list[PayloadMetrics]) -> None:
+    OUTPUT_DIRECTORY.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    with CSV_PATH.open("w", encoding="utf-8", newline="") as csv_file:
+        writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=CSV_FIELDS)
+        writer.writeheader()
+        for item in metrics:
+            row = {}
+            for field_name in CSV_FIELDS:
+                value = getattr(item, field_name)
+                row[field_name] = (
+                    f"{value:.6f}"
+                    if isinstance(value, float)
+                    else value
+                )
+            writer.writerow(row)
+
+
+def save_plots(metrics: list[PayloadMetrics]) -> None:
+    payloads = [item.max_payload_bytes for item in metrics]
+
+    figure, axis = plt.subplots(figsize=(9, 5.5))
+    axis.plot(
+        payloads,
+        [item.service_data_percent for item in metrics],
+        marker="o",
+        linewidth=2,
+        label="Service data (header / wire)",
+    )
+    axis.plot(
+        payloads,
+        [item.efficiency_percent for item in metrics],
+        marker="s",
+        linewidth=2,
+        label="Efficiency (JPEG / wire)",
+    )
+    axis.set_xscale("log", base=2)
+    axis.set_xticks(payloads)
+    axis.set_xticklabels([str(value) for value in payloads])
+    axis.set_xlabel("Maximum packet payload, bytes")
+    axis.set_ylabel("Share, %")
+    axis.set_title("Lab028 packet overhead and efficiency")
+    axis.grid(True, alpha=0.3)
+    axis.legend()
+    figure.tight_layout()
+    figure.savefig(OVERHEAD_PLOT_PATH, dpi=160)
+    plt.close(figure)
+
+    figure, packet_axis = plt.subplots(figsize=(9, 5.5))
+    bitrate_axis = packet_axis.twinx()
+    packet_line = packet_axis.plot(
+        payloads,
+        [item.packets_per_second for item in metrics],
+        color="tab:blue",
+        marker="o",
+        linewidth=2,
+        label="Packets/s",
+    )
+    bitrate_lines = bitrate_axis.plot(
+        payloads,
+        [item.wire_bitrate_kbps for item in metrics],
+        color="tab:red",
+        marker="s",
+        linewidth=2,
+        label="Wire bitrate",
+    )
+    bitrate_axis.plot(
+        payloads,
+        [item.jpeg_payload_bitrate_kbps for item in metrics],
+        color="tab:green",
+        linestyle="--",
+        linewidth=2,
+        label="JPEG payload bitrate",
+    )
+    packet_axis.set_xscale("log", base=2)
+    packet_axis.set_xticks(payloads)
+    packet_axis.set_xticklabels([str(value) for value in payloads])
+    packet_axis.set_xlabel("Maximum packet payload, bytes")
+    packet_axis.set_ylabel("Packets per second", color="tab:blue")
+    bitrate_axis.set_ylabel("Bitrate, kbit/s", color="tab:red")
+    packet_axis.set_title("Lab028 packet rate and wire bitrate")
+    packet_axis.grid(True, alpha=0.3)
+    lines = packet_line + bitrate_lines + bitrate_axis.lines[1:]
+    packet_axis.legend(
+        lines,
+        [line.get_label() for line in lines],
+        loc="best",
+    )
+    figure.tight_layout()
+    figure.savefig(TRAFFIC_PLOT_PATH, dpi=160)
+    plt.close(figure)
+
+
+def metrics_table(metrics: list[PayloadMetrics]) -> list[str]:
+    lines = [
+        (
+            "payload | BASE pkt/frame | ROI pkt/frame | all pkt/frame | "
+            "max pkt/frame | pkt/s | JPEG kbit/s | headers B/s | "
+            "wire kbit/s | service % | efficiency % | packet mean/p95/max"
+        ),
+        (
+            "-------:|---------------:|--------------:|--------------:|"
+            "--------------:|------:|------------:|------------:|"
+            "------------:|----------:|-------------:|--------------------:"
+        ),
+    ]
+    for item in metrics:
+        lines.append(
+            f"{item.max_payload_bytes} | "
+            f"{item.mean_base_packets_per_frame:.3f} | "
+            f"{item.mean_roi_packets_per_frame:.3f} | "
+            f"{item.mean_total_packets_per_frame:.3f} | "
+            f"{item.max_total_packets_per_frame} | "
+            f"{item.packets_per_second:.3f} | "
+            f"{item.jpeg_payload_bitrate_kbps:.3f} | "
+            f"{item.header_bytes_per_second:.3f} | "
+            f"{item.wire_bitrate_kbps:.3f} | "
+            f"{item.service_data_percent:.3f} | "
+            f"{item.efficiency_percent:.3f} | "
+            f"{item.mean_wire_packet_bytes:.1f}/"
+            f"{item.p95_wire_packet_bytes:.1f}/"
+            f"{item.max_wire_packet_bytes}"
+        )
+    return lines
+
+
+def write_report(
+    metadata: VideoMetadata,
+    composites: list[EncodedComposite],
+    metrics: list[PayloadMetrics],
+    test_results: list[TestResult],
+) -> None:
+    source_roi = normalized_roi_to_pixels(
+        metadata.width, metadata.height
+    )
+    base_sizes = [len(item.base_jpeg) for item in composites]
+    roi_sizes = [len(item.roi_jpeg) for item in composites]
+    lines = [
+        "Lab028. Пакетирование синхронного BASE + ROI",
+        "",
+        "Профиль и исходные данные",
+        f"- Видео: {SOURCE_VIDEO_PATH}",
+        (
+            f"- Источник: {metadata.width}x{metadata.height}, "
+            f"{metadata.fps:.6f} fps, {metadata.frame_count} кадров, "
+            f"{metadata.duration_seconds:.6f} с."
+        ),
+        (
+            f"- ROI: x={ROI_X_MIN:.2f}...{ROI_X_MAX:.2f}, "
+            f"y={ROI_Y_MIN:.2f}...{ROI_Y_MAX:.2f}; "
+            f"пиксели x={source_roi[0]}...{source_roi[2]}, "
+            f"y={source_roi[1]}...{source_roi[3]}."
+        ),
+        (
+            f"- Синхронные составные кадры: {len(composites)} "
+            f"при {COMPOSITE_FPS:.3f} fps."
+        ),
+        (
+            f"- BASE: {BASE_WIDTH}x{BASE_HEIGHT}, grayscale JPEG Q"
+            f"{BASE_QUALITY}; средний размер {np.mean(base_sizes):.3f} B, "
+            f"min/max {min(base_sizes)}/{max(base_sizes)} B."
+        ),
+        (
+            f"- ROI: {ROI_WIDTH}x{ROI_HEIGHT}, grayscale JPEG Q"
+            f"{ROI_QUALITY}; средний размер {np.mean(roi_sizes):.3f} B, "
+            f"min/max {min(roi_sizes)}/{max(roi_sizes)} B."
+        ),
+        (
+            "- BASE и ROI формируются из одного source frame и имеют "
+            "общий composite_frame_id."
+        ),
+        "",
+        "Бинарный заголовок",
+        f"- struct format: {HEADER_FORMAT}",
+        f"- Размер: {HEADER_SIZE} байта; network byte order; padding нет.",
+        (
+            "- Layout: magic[4] @0, version:u8 @4, object_type:u8 @5, "
+            "header_size:u16 @6, composite_frame_id:u32 @8, "
+            "fragment_index:u16 @12, fragment_count:u16 @14, "
+            "payload_length:u16 @16, flags:u16 @18, jpeg_size:u32 @20, "
+            "object_crc32:u32 @24, packet_crc32:u32 @28."
+        ),
+        "- object_type: 1=BASE, 2=ROI; flags зарезервирован и равен 0.",
+        "",
+        "CRC32",
+        (
+            "- object_crc32 = zlib.crc32(полный JPEG) & 0xFFFFFFFF; "
+            "значение помещается во все фрагменты объекта и проверяется "
+            "после полной сборки."
+        ),
+        (
+            "- packet_crc32: сначала поле packet_crc32 заголовка "
+            "обнуляется, затем CRC считается как "
+            "zlib.crc32(header_with_zero_crc + payload) & 0xFFFFFFFF."
+        ),
+        "- Таким образом packet CRC защищает все поля заголовка и payload.",
+        "",
+        "Функциональные проверки",
+    ]
+    lines.extend(
+        f"- {'PASS' if item.passed else 'FAIL'} {item.name}: {item.detail}"
+        for item in test_results
+    )
+    lines.extend(
+        [
+            "",
+            "Результаты размеров packet payload",
+            *metrics_table(metrics),
+            "",
+            (
+                "JPEG payload bitrate одинаков для всех строк, потому что "
+                "исходные JPEG не меняются при выборе размера фрагмента."
+            ),
+            (
+                "Wire bitrate включает только JPEG payload и 32-байтные "
+                "заголовки каждого пакета."
+            ),
+            (
+                "Wire bitrate пока НЕ включает FEC, преамбулу, "
+                "синхронизацию, модуляцию, интервалы, повторные передачи, "
+                "команды управления и телеметрию."
+            ),
+            (
+                "Лучший размер packet payload автоматически не выбирается: "
+                "таблица показывает только транспортный компромисс."
+            ),
+            "",
+            "Артефакты",
+            f"- CSV: {CSV_PATH}",
+            f"- Overhead/efficiency: {OVERHEAD_PLOT_PATH}",
+            f"- Packet count/wire bitrate: {TRAFFIC_PLOT_PATH}",
+            (
+                "- Промежуточные JPEG и пакеты сохранялись только в памяти; "
+                "бинарные дампы не создавались."
+            ),
+            "",
+        ]
+    )
+    REPORT_PATH.write_text("\n".join(lines), encoding="utf-8")
+
+
+def validate_outputs(metrics: list[PayloadMetrics]) -> None:
+    if len(metrics) != len(PAYLOAD_LENGTHS):
+        raise RuntimeError("not all payload sizes were measured")
+    if [item.max_payload_bytes for item in metrics] != list(
+        PAYLOAD_LENGTHS
+    ):
+        raise RuntimeError("payload result order differs")
+    if any(
+        abs(
+            item.service_data_percent
+            + item.efficiency_percent
+            - 100.0
+        ) > 1e-9
+        for item in metrics
+    ):
+        raise RuntimeError("overhead and efficiency do not sum to 100%")
+    for path in (
+        CSV_PATH,
+        REPORT_PATH,
+        OVERHEAD_PLOT_PATH,
+        TRAFFIC_PLOT_PATH,
+    ):
+        if not path.exists() or path.stat().st_size <= 0:
+            raise RuntimeError(f"missing or empty output: {path}")
+
+
+def main() -> None:
+    print("Lab028: loading and JPEG-encoding the Lab027E profile...")
+    metadata, composites = load_video_profile(SOURCE_VIDEO_PATH)
+    print(
+        f"  source={metadata.width}x{metadata.height}, "
+        f"{metadata.fps:.3f} fps, frames={metadata.frame_count}"
+    )
+    print(f"  synchronous composite frames={len(composites)}")
+
+    print("Running functional transport checks...")
+    test_results = run_functional_tests(composites)
+    for result in test_results:
+        print(f"  PASS {result.name}: {result.detail}")
+
+    print("Measuring packet payload sizes...")
+    metrics = [
+        calculate_payload_metrics(
+            composites,
+            metadata.duration_seconds,
+            payload_length,
+        )
+        for payload_length in PAYLOAD_LENGTHS
+    ]
+    for item in metrics:
+        print(
+            f"  payload={item.max_payload_bytes:4d} B: "
+            f"{item.packets_per_second:.3f} packet/s, "
+            f"wire={item.wire_bitrate_kbps:.3f} kbit/s, "
+            f"service={item.service_data_percent:.3f}%"
+        )
+
+    OUTPUT_DIRECTORY.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    save_csv(metrics)
+    save_plots(metrics)
+    write_report(metadata, composites, metrics, test_results)
+    validate_outputs(metrics)
+    print(f"CSV: {CSV_PATH}")
+    print(f"Report: {REPORT_PATH}")
+    print(f"Plots: {OVERHEAD_PLOT_PATH}, {TRAFFIC_PLOT_PATH}")
+    print("Lab028 completed successfully.")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()