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基于DSPIC30F6014A單片機的音頻信號分析儀的設計

   2011年02月18日 08:58  
  目前,大多數音頻信號處理儀不但體積大而且價格貴,在一些特殊方面難以普及使用,而嵌入式系統分析儀具有小巧可靠的特點,所以開發基于特殊功能單片機的音頻分析儀器是語音識別的基礎,具有很好的現實意義。信號分析原理是將信號從時間域轉換成頻率域,使原始信號中不明顯特性變得明顯,便于分析處理。對于音頻信號來說,其主要特征參數為幅度譜、功率譜。該音頻信號分析儀的工作過程為:對音頻信號限幅放大、模數轉換、快速傅里葉變換(FFT,時域到頻域的轉換)、特征值提取;從到音頻信號的幅度譜,進而得到音頻信號的功率譜。
  
  1硬件設計
  
  “智能家居”(SmartHome)也稱智能住宅。家居網絡智能控制系統就是利用*的計算機技術、通訊技術和嵌入式技術,將家中的各種設備通過家庭網絡連接成系統。整個智能家居系統的構成如圖1所示。在該系統中,對于某些家用電器設備的監測與控制需要進行音頻信號的分析。
  
  本設計選用Microchip公司的
  
  (1)經過采樣、A/D轉換完成后,清除A/D使能標志,得到離散化的數字信號。
  
  (2)調用周期判定函數,實現對信號周期性的分析。
  
  (3)調用FFT變換函數,對離散信號的快速傅里葉變換,實現時域到頻域的變換。
  
  (4)顯示輸入信號的頻譜。
  
  (5)計算信號的功率譜及計算zui大功率。
  
  (6)顯示信號的功率譜及zui大功率。
  
  2.1A/D采樣
  
  理論分析:因12位的A/D模塊,故量化單位為1/212,因頻率分辨率△f=100Hz、FFT的子樣本點數N=512,故采樣頻率fs=51200Hz(fs≤N△f)、采樣周期Ts=1/51200s(采樣周期一采樣時間+轉換時間)。因振蕩頻率為7.37MHz,故指令周期TCY=(1/7.37)×4=O.5μs。
  
  實際控制:轉換時間為14個TAD(為正確A/D轉換,TAD=333.33ns)。所以,配置A/D自動采樣時間為6個TAD,A/D轉換時鐘為16TCY,則A/D轉換總時間為0.092ms,采樣頻率為10.87kHz。
  
  A/D模塊工作在系統時鐘源、自動轉換模式,每完成一次轉換進入一次中斷。在程序中應該定義一個采樣點數的結構體,用于存放A/D采集到的數據,每個結構體內包括一個實部和一個虛部。在中斷服務子程序中,由A/D模塊采集到的數字量存儲到結構體的實部,共進行采樣點數次轉換,中斷服務子程序的流程如圖4所示。
  
  2.2周期判定
  
  音頻信號的頻率分量不但多,而且不具周期性。測量周期可以在時域也可以在頻域,但是由于頻域測量周期性時要求某些頻率點具有由規律的零點或接近零點出現,所以對于較為復雜的、頻率分量較多且功率分布較均勻且低的信號就無法正確地分析其周期性。因此,對于信號的周期性判定,應該在對信號進行FFT變換之前,直接調用周期判斷函數。周期性判定子程序流程圖如圖5所示。
  
  2.3FFT變換
  
  由于直接傅里葉變換的計算量與子樣本點數N的平方成正比,在N較大時,計算量太大,不適合在資源有限的嵌入式系統中實現。所以zui常用基2FFT算法,其主要思想是將N點直接傅里葉變換分解成多個較短的直接傅里葉變換,再利用旋轉因子的周期性、對稱性,在很大程度上節省了系統資源。
  
  MPLABC30C編譯器內部提供了幾乎全部的數字信號處理軟件工具,通過DSPIC30F系列微處理器,只需調用Microchip公司提供的庫函數,即可方便的實現數字信號處理。對于基2FFT變換來說,其軟件流程圖如圖6所示。
  
  2.4特征值提取
  
  對頻域分析起決定作用的量包括采樣頻率、采樣點數。通過FFT變換,得到離散化的幅度譜X(k),先將離散化的幅度值平方,再除于子樣本點數N,就可得到該頻率點對應的功率值(功率=X(k)*X(k)/N)。
  
  3結語
  
  系統的主要性能指標為:輸入阻抗50Ω;輸入信號電壓范圍(峰-峰值)100mV~5V;輸入信號包含的頻率成分范圍為200Hz~10kHz;頻率分辨力為100Hz(可正確測量被測信號中,頻差不小于100Hz的頻率分量的功率值);輸入信號的總功率和各頻率分量的功率,檢測出的各頻率分量的功率之和不小于總功率值的95%;各頻率分量功率測量的相對誤差的值小于10%,總功率測量的相對誤差的值小于5%;以5s周期刷新分析數據,信號各頻率分量應按功率大小依次存儲并可回放顯示,同時實時顯示信號總功率和至少前兩個頻率分量的頻率值和功率值,并設暫停鍵保持顯示的數據。基于DSP單片機技術的音頻信號分析具有性能穩定、電路簡單、速度快、成本低、體積小的特點,適用于需要音頻信號分析的嵌入式系統中,可以在更多領域進一步推廣和應用,如環境監測、語音識別、智能系統的控制等。

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