基於嵌入式系統的單音頻檢測方法
2023-04-22 16:30:11 3
專利名稱：基於嵌入式系統的單音頻檢測方法
技術領域：
本發明涉及通信信號處理領域，主要是用於有線，無線通信中的一種基於嵌入式系統的 單音頻檢測方法。
背景技術：
在有線無線通信系統中，經常使用單音頻信號作為信令及控制信號，同時隨著數位訊號 處理技術和數位訊號處理器件的飛速發展，實際應用中越來越多的利用數位訊號處理技術來 處理以前利用模擬器件來解決的問題，本發明在檢測單音頻信號時有非常廣泛的應用。
常用的單音檢測方法有基於普通DFT算法的檢測和基於Goertzel算法的檢測方法兩種。 基於DFT算法由於計算量非常的大，對硬體資源提出了很高的要求，而且在計算時需要對數 據進行成塊的處理，所以造成很大的延時，不利於實時處理。而一般的應用Goertzel算法的 檢測方法對輸入信號的幅度比較敏感，信號幅度的變化對檢測的結果的正確率影響較大，極 大的限制了其應用場合。
雖然現有的音頻檢測算法都忽略了輸入信號的幅度變化，但實際應用中，由於傳輸過程 中的信號損耗及噪聲幹擾，導致最終的輸入信號的幅度在一個比較大的範圍內變化的。
發明內容
本發明解決了上面提到的缺陷，提供了一種基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，通過在 進行數位訊號處理之前檢測輸入信號的幅度，把輸入信號按幅度分類後再處理，實現對不同 信號的檢測的方法。
本發明解決其技術問題所採用的技術方案 一種基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其 特徵在於首先計算輸入信號的幅度，結合實際需要按照幅度將信號分成幾類，再計算出特定 頻率的單音信號的能量，最後根據前面信號分類的情況，分別和事前設定好的門限值進行比 較，得出判決的結果，即實現信號的檢測功能；其操作步驟如下
1) 、算法的預處理算法的預處理主要是指對解碼結果影響較大的Goertzel算法參數的 確定。
2) 、對輸入信號進行預處理輸入信號的預處理分為預濾波，採樣量化和動態存儲三個 部分。
3) 、對信號進行分類分類處理包括幅度的計算和分類處理兩個部分。
4) 、計算輸入信號的能量能量的計算包括參數的預計算，信號能量的計算兩個部分；5) 、判決門限的選擇；
6) 、信號能量有效性判決通過與預置的參數進行比較，得出輸入信號中是否存在特定 頻率的信號。
本發明的有益效果是利用輸入信號幅度的預分類，很好地解決了利用Goertzel算法的 局限性，使得本發明能夠對各種不同幅度的信號進行解碼；同時整體計算量較小，保證了在 應用時的實時性，還可以減小系統對數位訊號處理器性能的要求。
圖l是本發明的算法流程圖。
具體實施例方式
本發明一個優選實施例結合附圖詳述如下
參見圖1，本基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其特徵在於在進行信號處理之前， 對輸入信號按幅度進行分類，然後根據此分類分別對計算結果進行有效性判決，最後得出檢 測結果。
下面對上例每一步驟作詳細說明 第一步算法的預處理
算法的預處理主要是指Goertzel算法參數的確定。其中對解碼結果影響較大的參數為 對輸入信號的採樣率Fs和採樣的樣本點數N。
1.對輸入信號的採樣率Fs
A) 、 一般作為信令的音頻信號的頻率不會超過2000Hz;
B) 、依照奈奎斯特定律，對模擬信號的採樣率必須大於其最高頻率的2倍才能保證準確 性；當然，為了檢測的精度、提高系統的抗噪能力，採樣率是越高越好；
C) 、採樣率的確定還需要考慮嵌入式處理器的運算能力，即要滿足一般的處理器能夠在 規定的響應時間內處理完採樣的數據；
D) 、綜合考慮下，選擇Fs-10KHz，這個值經檢驗能夠很好的滿足各種考慮。 2.採樣的樣本點數N
A) 、 Fs/N為解碼器的解析度，在實際的應用過程中，需要根據設計的要求確定N的值；
B) 、 N的值也直接影響系統的響應時間，故其取值不能太大；
C) 、綜合考慮下，取N=200，能夠滿足一般的應用要求。如果要求的解析度很高時，需 要同時提高採樣率Fs。第二步輸入信號的預處理
輸入信號的預處理分為預濾波，採樣量化和動態存儲三個部分。
1. 預濾波
A) 、預濾波主要是針對在ADC (模數轉換器)採樣的時候，有一些直流和雜波幹擾；
B) 、通常採用硬體的方法來進行預濾波，即在ADC的輸入口處接一個電容；
C) 、由於有了上面的預濾波過程，直接對輸入信號進行其他的處理，不再疊加數字濾波器。
2. 採樣量化
A) 、啟動嵌入式系統的ADC，並設置對信號的採樣速率為Fs=10KHz;
B) 、將採樣得到離散信號值直接存儲到數組T[N]中，將已存儲的採樣值個數紀錄在j中；
C) 、樣本點數N的大小影響檢測性能，要按照實際應用的需要來確定，現設置^200;
D) 、應用時，對ADC的性能要求不是很高， 一般的12位ADC即可滿足要求。
3. 動態存儲
A) 、可以對採樣數據邊採樣，邊計算是本發明的特點，這個特性可以大量的減小系統的 響應時間；
B) 、獲得一個採樣數據T[i]後，可以馬上對其進行下一步的運算，而不用等待所有的N 個數據全部採集完後才運算；
C) 、當運算完N-1個數據後，需要計算一次能量；
D) 、對信號的採樣連續進行，即當T[N]中的數據被填滿後，馬上開始對T[O]的填寫，不 再佔用其他的存儲空間，並且能保證採樣的連續性。
第三步對信號進行分類 分類處理包括幅度的計算和分類處理兩個部分。
1. 幅度的計算
A) 、計算T[N]中採集到的序列的N個數據的總幅度S;
B) 、對T[N]中的數據不用轉化成模數轉化器(ADC)量化得到的實際值，而利用其比例 關係直接計算。
C) 、為了後期處理的方便，可以對總幅度S再除以一個適當的常數，還可以防止數據由 於存儲器的存儲範圍有限而溢出。
2. 分類處理
將總幅度S的值和預置的數據進行比較，得到輸入信號幅度的範圍，即對信號分類；A) 、 S從最大的預置數據開始，和預置數據按從大到小的順序來安排比較的次序；
B) 、預置數據存儲在一個數組A[i]中；
C) 、分類個數i的大小，要根據實際應用的需要來確定；
D) 、記錄對信號幅度範圍的分類信息，即i的實際值，這個值需要反饋到以後的運算中。
E) 、在工程應用中，不可能對信號燈的幅度無限小的分類，故需要根據具體的指標來確 定分類的數量。在一般的應用中，將其分成10 20個小段，能滿足要求。
第四歩計算輸入信號的能量
輸入信號能量的計算包括參數的預計算，信號能量的計算兩個部分。
1. 算法參數的預計算
A) 、設置被檢測的頻率為Fk;
B) 、計算coeff:2cos (2兀Fk/Fs);
C) 、在實際的應用中被檢測頻率Fk是不同的，可以將coeff的值也存儲在數組中。
2. 信號能量的計算
A) 、設置中間參量y(OO， y(_2)=0;
B) 、利用公式y(n)=coeff * y(n-1)-y(n-2)+T(n)循環計算y (ri)的值；
C) 、計算y(n)的值時，其循環次數為N次；
D) 、在循環的過程中，循環的將y(n-l)的值疊代給y(n)， y (n-2)的值疊代給y (n-l)， 即每循環一次，更新一次y(n)的值；
E) 、最後保留的值是y(N-l)和y(N-2);
F) 、利用公式
I卩=/ (w—1)+/ (w - 2) -②^ * ;K^—1) * ><w—2)計算信號
的能量；
G) 、為了使用時的方便和防止在利用嵌入式處理器時產生溢出，將此能量值除1000,再 用Power來表示；
H) 、信號的能量是每在採樣點個數達到N個時計算一次的，在檢測的過程中，需要不斷 的計算該能量值；
I) 、每次計算完一次信號的能量之後，需要重新設置中間參量y(-1)=0, y(-2)=0。 第五步判決門限的選擇
判決門限的選擇決定了解碼器解碼結果的正確性，對其選擇時應注意
A)、判決門限一般是先通過系統仿真得出一個大概的範圍，然後再在嵌入式系統上測試，形成一個符合系統指標的值；
B) 、因為輸入信號的能量是隨著其幅度而變化的，故對應每一個信號幅度，要設置不同 的門限值；
C) 、為方便下一步的處理，門限需要和信號幅度的分類一一對應存儲在數組中；
D) 、門限有時也可以補償分類帶來的誤差，可以根據系統在測試時的指標數據進行調整， 特別是在對信號幅度分類的分界處，需要適當的調大該門限值。
第六步信號能量有效性判決
計算出信號的能量以後，需要將此值和預置的參數進行比較，得出輸入信號中是否存在 特定頻率的信號，具體為
A) 、將分別和輸入信號幅度的分類相對應的閥值存儲在S[i]中；
B) 、通過前面對信號分類的運算傳遞迴來的參數，選擇其對應的閥值S[i];
C) 、將前面計算出來的Power值和對應的S[i]進行比較，當Power大於S[i]時，則表明 輸入信號中存在被檢測的頻率；
D) 、當Power小於S[i]時，表明輸入信號中不存在該頻率；
E) 、當連續兩次檢測到該頻率的存在時，則輸出最終的檢測結果輸入信號中存在該頻
率；
F) 、當連續兩次檢測不到被要求檢測的頻率時，則輸出最終結果輸入信號中不存在該 頻率。
實驗結果
本系統利用計算機進行了仿真實驗，並且將本系統移植到嵌入式系統中供實際應用。其 仿真條件是信源每隔100mS發出持續時間為60mS的含有1960Hz的音頻信號，仿真持續時 間為1000S，採樣頻率為10Ksps，音頻信號的幅度是從10mV 600mV隨機變化的，在此發出的 信號中還混有不同程度(最低至-9dB)的噪音，另外由於信號在傳輸過程中會產生一些畸變， 因此仿真中信源發出的信號包含了±0.5% ±3%的頻率偏差；其檢測結果統計設置為在50mS 內，系統輸出確的結果，則表示本次檢測是成功的。同時我們用基於FFT算法的檢測方法在 同樣條件下做了同樣的仿真實驗。
另外應用本發明方法做成的嵌入式系統已經在列車無線電臺上試用了，其試用環境和要 求的檢測指標和上面計算機仿真的數據是基本一致的。
結果發現在滿足士O. 5%的頻率偏差的情況下，利用基於FFT算法的檢測方法在50mS內輸 出正確的檢測結果次數為0;而採用本發明方法時，在信噪比大於9dB的情況下，任由其他條件的變化，其檢測正確率為100%，在頻偏為0%，保證檢測正確率為100%的情況下，其輸 入信號的信噪比最小至4. 24dB。
利用本方法做成的嵌入式系統試用結果表明所構成的系統能夠在標準工業環境下正常 的工作，能夠對通信中所用的各個音頻進行有效的檢測。其工作指標達到《中華人民共和國 鐵路行業標準》和《鐵路無線列調通信系統設備入網技術檢驗規程(試行)》中規定的指標， 採用該系統的電臺符合入網標準。
結果表明，採用本檢測方法能夠有效的對各種幅度不同的輸入信號進行檢測，其計算量 比較小，對數位訊號處理器的性能要求不高，能夠滿足比較小的響應時間要求，另外還有比 較好的靈敏度和抗噪聲性能。
權利要求
1.一種基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其特徵在於在進行信號處理之前，對輸入信號按幅度進行分類，然後根據此分類分別對計算結果進行有效性判決，最後得出檢測結果；其操作步驟如下1)、算法的預處理算法的預處理主要是指對解碼結果影響較大的Goertzel算法參數的確定。2)、對輸入信號進行預處理輸入信號的預處理分為預濾波，採樣量化和動態存儲三個部分。3)、對信號進行分類分類處理包括幅度的計算和分類處理兩個部分。4)、計算輸入信號的能量能量的計算包括參數的預計算，信號能量的計算兩個部分；5)、判決門限的選擇；6)、信號能量有效性判決通過與預置的參數進行比較，得出輸入信號中是否存在特定頻率的信號。
2. 如權利要求1所述的基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其特徵在於所述步驟l的算法 預處理的具體步驟為1)對輸入信號的採樣率Fs的確定A) 、 一般作為信令的音頻信號的頻率不會超過2000Hz;B) 、依照奈奎斯特定律，對模擬信號的採樣率必須大於其最高頻率的2倍才能保證準確 性；當然，為了檢測的精度、提高系統的抗噪能力，採樣率是越高越好；C) 、採樣率的確定還需要考慮嵌入式處理器的運算能力，即要滿足一般的處理器能夠在 規定的響應時間內處理完採樣的數據；D) 、綜合考慮下，選擇Fs40KHz，這個值經檢驗能夠很好的滿足各種考慮。 2)採樣的樣本點數N的確定A) 、 Fs/N為解碼器的解析度，在實際的應用過程中，需要根據設計的要求確定N的值；B) 、 N的值也直接影響系統的響應時間，故其取值不能太大；C) 、綜合考慮下，取N=200，能夠滿足一般的應用要求；如果要求的解析度很高時，需 要同時提高採樣率Fs。
3. 如權利要求1所述的基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其特徵在於所述步驟2對輸入 信號進行預處理的具體步驟為1)預濾波A)、預濾波主要是針對在模數轉換器ADC採樣的時候，有一些直流和雜波幹擾；B) 、通常採用硬體的方法來進行預濾波，即在ADC的輸入口處接一個電容；C) 、由於有了上面的預濾波過程，在直接對輸入信號進行其他的處理，不再疊加數字濾 波器；2) 採樣量化A) 、啟動嵌入式系統的ADC，並設置對信號的採樣速率為Fs=10KHz;B) 、將採樣得到離散信號值直接存儲到數組T[N]中，將己存儲的採樣值個數紀錄在j中；C) 、樣本點數N的大小影響檢測性能，要按照實際應用的需要來確定，現設置^200;D) 、應用時，對ADC的性能要求不是很高， 一般的12位ADC即可滿足要求。3) 動態存儲A) 、可以對採樣數據邊採樣邊計算，這樣可以大量的減小系統的響應時間；B) 、獲得一個採樣數據T[i]後，可以馬上對其進行下一步的運算，而不用等待所有的N 個數據全部採集完後才運算；C) 、當運算完N-l個數據後，需要計算一次能量；D) 、對信號的採樣連續進行，即當T[N]中的數據被填滿後，馬上開始對T[O]的填寫，不 再佔用其他的存儲空間，並且能保證採樣的連續性。
4.如權利要求1所述的基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其特徵在於所述步驟3對信號 進行分類的具體步驟為1) 幅度的計算A) 、計算T[N]中採集到的序列的N個數據的總幅度S;B) 、對T[N]中的數據不用轉化成模數轉化器ADC量化得到的實際值，而利用其比例關係 直接計算；C) 、為了後期處理的方便，對總幅度S再除以一個有效的常數，還可防止數據由於存儲 器的存儲範圍有限而溢出；2) 分類處理將總幅度S的值和預置的數據進行比較，得到輸入信號幅度的範圍，即對信號分類；A) 、總幅度S從最大的預置數據開始，和預置數據按從大到小的順序來安排比較的次序;B) 、預置數據存儲在一個數組A[i]中；C) 、分類個數i的大小，要根據實際應用的需要來確定D) 、記錄對信號幅度範圍的分類信息，即i的實際值，這個值需要反饋到以後的運算中；E) 、在工程應用中，不可能對信號燈的幅度無限小的分類，故需要根據具體的指標來確定分類的數量；在一般的應用中，將其分成10 20個小段，能滿足要求。
5. 如權利要求1所述的基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其特徵在於所述步驟4計算輸 入信號能量的具體步驟為1) 參數的預計算A) 、設置被檢測的頻率為Fk;B) 、計算formula see original document page 4C) 、在實際的應用中被檢測頻率Fk是不同的，可以將coeff的值也存儲在數組中；2) 信號能量的計算A) 、設置中間參量y(-1)=0, y(-2)=0;B) 、利用公式formula see original document page 4循環計算y(n)的值;C) 、計算y(n)的值時，其循環次數為N次；D) 、在循環的過程中，循環的將y(n-l)的值疊代給y(n), y (n_2)的值疊代給y (n-1)， 即每循環一次，更新一次y(n)的值；E) 、最後保留的值是y(N-1)和y(N-2);F) 、利用公式formula see original document page 4計算信號的能量G) 、為了使用時的方便和防止在利用嵌入式處理器時產生溢出，將此能量值除1000，再 用Power來表示；H) 、信號的能量是每在採樣點個數達到N個時計算一次的，在檢測的過程中，需要不斷 的計算該能量值；I) 、每次計算完一次信號的能量之後，需要重新設置中間參量y(-1)=0, y(-2)=0。
6. 如權利要求1所述的基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其特徵在於所述步驟5判決門 限的選擇方法為A) 、判決門限是先通過系統仿真得出一個大概的範圍，然後再在嵌入式系統上測試，形 成一個符合系統指標的值；B) 、因為輸入信號的能量是隨著其幅度而變化的，故對應每一個信號幅度，要設置不同 的門限值；C) 、為方便下一步的處理，門限需要和信號幅度的分類一一對應存儲在數組中；D) 、門限有時也可以補償分類帶來的誤差，可根據系統在測試時的指標數據進行調整，特別是在對信號幅度分類的分界處，需要有效調大該門限值。
7.如權利要求1所述的基於嵌入式系統的單音頻檢測方法，其特徵在於所述步驟6對信號 能量有效性的判決的具體步驟為A) 、將分別和輸入信號幅度的分類相對應的閥值存儲在S[i]中；B) 、通過前面對信號分類的運算傳遞迴來的參數，選擇其對應的閥值S[i];C) 、將前面計算出來的Power值和對應的S[i]進行比較，當Power大於S[i]時，則表明 輸入信號中存在被檢測的頻率D) 、當Power小於S[i]時，表明輸入信號中不存在該頻率；E) 、當連續兩次檢測到該頻率的存在時，則輸出最終的檢測結果輸入信號中存在該頻率；F) 、當連續兩次檢測不到被要求檢測的頻率時，則輸出最終結果輸入信號中不存在該 頻率。
全文摘要
本發明涉及一種基於嵌入式系統的單音頻檢測方法。本方法首先對輸入信號按幅度進行分類，然後據此分類分別對嵌入式系統的CPU的計算結果進行有效性判決，最後得出檢測結果。本發明的有益效果是利用輸入信號幅度的預分類，很好地解決了利用Goertzel算法的局限性，使得本發明能夠對各種不同幅度的信號進行解碼；同時整體計算量較小，保證了在應用時的實時性，還可以減小系統對數位訊號處理器性能的要求。
文檔編號G10L11/00GK101587707SQ200910053890
公開日2009年11月25日 申請日期2009年6月26日 優先權日2009年6月26日
發明者萬旺根, 餘小清, 張開翼 申請人:上海大學