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基于DSP及車輛噪聲信號(hào)的車輛碰撞聲檢測(cè)裝置

作者: 時(shí)間:2010-11-12 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏


2 軟件和算法設(shè)計(jì)
我們?cè)O(shè)計(jì)的系統(tǒng)軟件是一個(gè)運(yùn)行于之上的程序,控制系統(tǒng)各模塊工作,并完成算法計(jì)算。使用TI公司的CCS集成開(kāi)發(fā)環(huán)境,用C語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言進(jìn)行編程。
該軟件首先進(jìn)行初始化,對(duì)VC5509和AIC23的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行配置。對(duì)VC5509芯片的鎖相環(huán)配置時(shí),將系統(tǒng)時(shí)鐘設(shè)置為144kHz。對(duì)McBSP進(jìn)行配置時(shí),打開(kāi)VC5509的McBSP0并啟動(dòng)其進(jìn)行輸入輸出操作。配置DMA0通道,使其工作于兼容模式并在中斷時(shí)停止數(shù)據(jù)的傳輸。配置AIC23的工作模式為模式并使用IIC方式傳輸數(shù)據(jù)。啟動(dòng)AIC23對(duì)聲進(jìn)行32k采樣速率的采樣。
初始化結(jié)束后進(jìn)行采樣,經(jīng)過(guò)采樣,一旦發(fā)現(xiàn)采集到的滿足分幀條件,即采集到的聲長(zhǎng)度足夠1秒時(shí),就執(zhí)行自動(dòng)聲算法。
自動(dòng)聲檢測(cè)算法讀出數(shù)據(jù)并進(jìn)行判斷,如果檢測(cè)到的是非事件,則繼續(xù)執(zhí)行采樣檢測(cè)以等待處理下一秒數(shù)據(jù),這時(shí)軟件在執(zhí)行空循環(huán);當(dāng)自動(dòng)聲檢測(cè)算法檢測(cè)到的是事件,就向通訊模塊傳遞信息,在GPS模塊確認(rèn)速度和位置信息之后就通過(guò)報(bào)警模塊報(bào)警。此軟件的流程如圖3所示。

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/151358.htm


軟件流程圖中自動(dòng)聲檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)是核心部分,下面做重點(diǎn)介紹。由于不同聲波信號(hào)的幅頻特性和相頻特性不同,不同聲波信號(hào)在各個(gè)頻率段的幅值也存在一定的差異。因此,可利用各個(gè)頻率成分的能量變化來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。
自動(dòng)聲檢測(cè)算法包括聲音信號(hào)采集和分幀、特征提取、特征降維、特征分類四部分,

其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

(1)采集和分幀。將采集到的信號(hào)按每2s分為一幀,幀與幀之間有1s的交疊。對(duì)32k采樣率的芯片來(lái)說(shuō),即每一次只對(duì)2s的片段65536個(gè)點(diǎn)進(jìn)行處理,在訓(xùn)練階段兩個(gè)片段之間有1/2重復(fù)。這樣得到一組數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)。

(2)特征提取。對(duì)每一幀信號(hào)數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)實(shí)施DWT變換以得到頻域信息,然后根據(jù)得到的頻域信息統(tǒng)計(jì)能量的分布,以此作為識(shí)別交通事故的特征。本算法采用DB1小波,對(duì)每一幀信號(hào),先進(jìn)行一層分解,然后高頻系數(shù)進(jìn)行兩層完整的分解,低頻系數(shù)進(jìn)行10層單向分解得到18組數(shù)據(jù)。計(jì)算得到特征分量F=[E1,E2…E18],En的計(jì)算公式如下:,其中N為Cn的長(zhǎng)度。
(3)特征降維。對(duì)特征提取后的信號(hào)量實(shí)現(xiàn)降維。在提取出的特征分量F的基礎(chǔ)上,本算法采用主成分分析(PCA)的異常點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)交通事故聲。原特征F變換后得到公式為,其中H為PCA方法得到的投影矩陣。
(4)特征分類。收集正常運(yùn)行和交通事故時(shí)的周圍聲音信號(hào)樣本,并訓(xùn)練構(gòu)造分類器,實(shí)現(xiàn)對(duì)行駛過(guò)程中的聲音分類。分類器擬輸出兩類分類結(jié)果:一類為正常運(yùn)行聲音,另一類為重大交通事故的碰撞聲音。判別條件為:



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