目前openharmony6.1上video codec没有适配好的情况下，hdc shell能连接时，没有合适的投屏工具用来展示设备界面（以前4.1及5.0的投屏工个在openharmony6.1e用不了）。基于此，写了个简单的投屏工具（见附件），欢迎取用。

想象一个场景：多台鸿蒙手机/平板分布在监测区域内，同时采集同一无人机的信号，通过分布式软总线交换数据，利用到达时间差算法进行定位——这在传统单设备方案中几乎不可能实现。但考虑到鸿蒙设备的普及度和分布式能力的潜力，这已经是低成本、易部署的可行方案。更重要的是，同型号不同个体之间也存在微小差异——电机轴承的细微磨损、螺旋桨的不平衡，都会在频谱上留下痕迹，这就是“声纹识别”的基础。实测显示，在搭载NPU

无人机“听声辨位”实战：电磁与声学信号分析及鸿蒙系统实现

目前openharmony6.1上video codec没有适配好的情况下，hdc shell能连接时，没有合适的投屏工具用来展示设备界面（以前4.1及5.0的投屏工具在openharmony6.1用不了）。 基于此，写了个简单的投屏工具（见附件），欢迎取用。

无人机“听声辨位”实战：电磁与声学信号分析及鸿蒙系统实现 前言夜深人静，一架不明无人机悄然飞过——它的遥控信号在2.4 GHz频段上跳变，旋翼发出微弱的低频嗡鸣。如何让一个系统“听”懂无人机？答案藏在两类物理信号中：电磁信号（无人机与遥控器的通信）和声学信号（旋翼转动产生的声波）。本文将聚焦这两类信号的数据特点与识别算法，并结合鸿蒙系统的分布式能力，探讨如何在实际设备上落地实现。声明：本文不涉及任