发布时间 : 星期三 文章基于单片机的音频信号分析仪 毕业设计论文 - 图文更新完毕开始阅读6bec7e826529647d272852ea
引 言
音频是多媒体中的一种重要媒体。我们能够听见的音频信号的频率范围大约是20Hz-20kHz，其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内，而音乐和其他自然声响是全范围分布的。声音经过模拟设备记录或再生，成为模拟音频，再经数字化成为数字音频。这里所说的音频分析就是以数字音频信号为分析对象，以数字信号处理为分析手段，提取信号在时域、频域内一系列特性的过程。
音频分析的原理主要涉及数字信号处理的基本理论、音频分析的基本方法以及音频参数测量和分析内容，其中数字信号处理是音频分析的理论基础。
傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。傅立叶变换是进行频谱分析的基础，信号的频谱分析是指按信号的频率结构，求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律，建立以频率为横轴的各种“谱”，如幅度谱、相位谱。在以计算机为中心的测试系统中，模拟信号进入数字计算机前先经过A/D变换器，将连续时间信号变为离散时间信号，称为信号的采样。然后再经幅值量化变为离散的数字信号。这样，在频域上将会出现一系列新的问题，频谱会发生变化。由模拟信号变成数字信号后，其傅立叶变换也变成离散傅立叶变换，涉及到采样定理、频率混叠、截断和泄漏、加窗与窗函数等一系列问题。
一、音频分析方法
通常在对某音频设备音频测量分析时，该设备被看成是一个具有输入端口和输出端口的黑箱系统。将某种己知信号输入该系统，然后从输出端获取输出信号进行分析，从而了解该系统的一些特性，这就是音频分析的一般方法。输入音频设备的信号，称作激励信号。激励信号可以是正弦、方波等周期信号，也可以是白噪声、粉红噪声等随机信号，还可以是双音、多音、正弦突发等信号。最常用的检测分析方法有正弦信号检测、脉冲信号检测、最大长度序列信号检测等。 二、音频参数测量及分析
音频测量一般包括信号电压、频率、信噪比、谐波失真等基本参数。大部分音频参数都可以由这几种基本参数组合而成。音频分析可以分为时域分析、频域分析、时频分析等几类。由于信号的谐波失真对于音频测量比较重要，因此将其单独归类为失真分析。以下分别介绍各种音频参数测量和音频分析。
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音频测量中需要测量的基本参数主要有电压、频率、信噪比。电压测试可以分为均方根电压(RMS)、平均电压和峰值电压等几种。
频率是音频测量中最基本的参数之一。通常利用高频精密时钟作为基准来测量信号的频率。测量频率时，在一个限定的时间内的输入信号和基准时钟同时计数，然后将两者的计数值比较后乘以基准时钟的频率就得到信号频率。随着微处理芯片的运算速度的提高，信号的频率也可以利用快速傅立叶变换通过软件计算得到。
信噪比是音频设备的基本性能指标，是信号的有效电压与噪声电压的比值。在实际测量中，为方便起见，通常用带有噪声的信号总电压代替信号电压计算信噪比。
时域分析通常是将某种测试信号输入待测音频设备，观察设备输出信号的时域波形来评定设备的相关性能。最常用的时域分析测试信号有正弦信号、方波信号、阶跃信号及单音突变信号等。例如将正弦信号输入设备，观察输出信号时域波形失真就是一种时域分析方法。
频域分析是音频分析的重要内容，频域分析的主要依据是频率响应特性曲线图。频率响应曲线图反映了音频设备在整个音频范围内的频率响应的分布情况。一般来说曲线峰值处的频率成分，回放声压大、声压强；曲线谷底处频率成分声压小、声音弱。若波峰和波谷起伏太大，则会造成较严重的频率失真。
谐波失真的测量方法有两种，一种是以正弦信号输入待测设备，然后分析设备响应信号的频率成分，可以得到谐波失真。另一种更简单的测量方法是首先利用带阻滤波器滤除响应信号中的基频成分，然后直接测量剩余信号的电压，将其与原响应信号作比较，就可以得到谐波失真。显然第二种方法得到的谐波失真是THD+N，由于采用了信号的总电压值代替了基频分量电压值，因此得到的谐波失真比实际值偏小，且实际的谐波失真越大，误差越大。在实际的音频测量时，通常在一定的频率范围内选取若干个频率点，分别测量出各点的谐波失真，然后将各谐波失真数值以频率为横坐标连成一条曲线，称为谐波失真曲线。
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第一章 方案论证与比较
1.1处理器的比较与选择
在处理器的选择上通常可以采用8位，16位或者32位的MCU,但由于在处理信号的过程中，通常会遇到快速傅立叶FFT算法，所以会遇到大量的浮点运算，而且一个要占四个字节，故在处理过程中要占大量的内存，同时浮点运算速度比较慢，所以采用普通的MCU在一定时间难以完成，所以综合考虑运算速度和内存大小，我们选用plihips公司的32位MCU LPC2148，该芯片具有32k的RAM，并且时钟频率高达60MHZ,在速度和内存上都能满足浮点运算，并且控制方便，成本便宜，所以本系统采用32位LPC2148.
1.2.采样方法比较与选择
方案一、用DDS芯片配合FIFO对信号进行采集，通过DDS集成芯片产生一个频率稳定度和精度相当高的信号作为FIFO的时钟，然后由FIFO对A/D转换的结果进行采集和存储，最后送MCU处理。
方案二、直接由32位MCU的定时中断进行信号的采集，然后对信号分析。 由于32位MCU -LPC2148是60M的单指令周期处理器，所以其定时精确度为16.7ns,已经远远可以实现我们的40.96KHz的采样率，而且控制方便成本便宜，所以我们选择由MCU直接采样。
1.3．FFT计算方法选择
方案一、采用VHDL硬件实施。 方案二、采用c语言编写FFT程序。
FFT的VHDL程序编写难度大，短时间内不易实现，并且C语言语言简洁紧凑，语法限制不太严格，程序设计自由度大，且具有好的移植性，所以我们只需把普通的C语言FFT算法版本稍加修改就能用在本方案中，所以应该我们选用方案
1.4周期性判别与测量方法比较与选择
对于普通的音频信号，频率分量一般较多，它不具有周期性。测量周期可以在时域测量也可以在频域测量，但是由于频域测量周期性要求某些频率点具有由
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规律的零点或接近零点出现，所以对于较为复杂的，频率分量较多且功率分布较均匀且低信号就无法正确的分析其周期性。
而在时域分析信号，可以先对信号进行处理，然后假定具有周期性，然后测出频率，把采样的信号进行周期均值法和定点分析法分析后可以判别出其周期性。
综上，我们选择信号在时域进行周期性分析和测量。对于一般的音频信号，其时域变化是不规则的，所以无周期性。而对于单频信号或多个具有最小公倍数的频率组合的多频信号具有周期性。我们可在频域对信号频谱进行定量分析，从而得出周期性。而我们通过先假设信号是周期的，然后算出频率值，然后在用此频率对信号进行采样，采取连续两个周期的信号，对其值进行逐次比较和平均比较，若相差太远，则认为不是周期信号，若相差不远，则可以认为是周期信号。
1.5 信号功率的计算方法比较与选择
方案一、通过测真有效值的方法实现，应用普通的真有效值检测芯片就可以方便的检测出信号在一定时间的总功率，但对单个频率处的功率测量无能为力。 方案二、在用FFT得到信号的频谱后可以很方便的得出信号各频率分量的功率及信号的总功率。
本设计我们可以通过FFT得到信号的频谱，所以选择方案二。
1.6低通滤波器的比较与选择
方案一、通过巴特沃斯滤波器滤除高频率的信号，巴特沃斯滤波器其采用的是巴特沃斯传递函数，在通频带内外都有平稳的幅频特性，但有较长的过渡带，在过渡带上很容易造成失真，
方案二、过切比雪夫滤波器滤除信号中的高频率信号，采用的是切比雪夫传递函数，切比雪夫滤波器的过渡带很窄，但内部的幅频特性却很不稳定。
方案三、通过贝赛尔低通滤波器来滤除信号中的高频率信号，贝赛尔滤波器是具有最大平坦的群延迟（线性相位响应）的线性过滤器。模拟贝赛尔滤波器描绘为几乎横跨整个通频带的恒定的群延迟，在通频带上保持了被过滤的信号波形，有向其截止频率以下的所有频率提供等量延时的特性。 基于设计要求的滤波要求，最合适的是方案三。
综合以上环节各个方案的论证，我们能得到最适合本次设计的模块。
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