基于声卡和Matlab的信号采集与分析系统设计

利用声卡的AD/DA转换功能和Matlab强大的数据处理功能,本文设计了一个声音信号采集与分析系统,它能实时、高效地完成声音信号的采集、分析与处理工作.该系统不仅具有良好的实用性,还可为其他相关研究提供理论和应用基础.     

一种用于叶蝉鸣声信号的采集与分离方法研究

为了解决昆虫声学研究中无法同时对多只昆虫的声音进行采集分析的问题,运用信号采集和盲信号分离的方法,在Matlab环境下首次对蝉类混合鸣声信号进行了采集,并使用改进的FastICA方法对混合信号进行预处理,而后使用负熵最大的FastICA算法对预白化处理后的观测信号进行分离。结果表明,该方法可以有效地获取独立的鸣声信号,实现了叶蝉行为观察与信号分析的同步,解决了目前无法同时对多个昆虫鸣声进行采集和分离这一难题,为昆虫声学的进一步研究提出了一个新的思路。     

基于Matlab的音频文件数字滤波处理

声音信号是一维连续信号,而计算机只能处理离散信号.为了从离散信号还原连续信号,根据采样定理,可以确定采样频率的最小值.wav文件是一种数字声音文件格式,本文基于Matlab分析了wav声音文件频谱与声音的关系.通过一个数字滤波实例,处理一个带有盲音的wav文件,去除其中的噪声,并给出了不同采样频率对输出声音信号的影响.     

基于ARM的音频频谱显示器的设计

详细介绍了一种基于ARM的音频频谱显示系统的实现,整个音频显示系统包括音频信号采集、音频信号处理以及音频信号转换后的显示等功能。在设计中综合了声音采集、ARM技术及FFT算法,构建了一个实时采集的频谱显示系统,可以应用于各种需要对声音进行采集和分析的场合。其中,硬件系统主要包括声音信号的采集与处理、最小系统、电源和显示模块;而软件系统则是将ADC转换的数据通过FFT算法后显示在LCM12864显示器上。测试结果表明,该系统具有较好的实时性和准确性。     

基于GC4016的雷达中频信号数字下变频处理

雷达信号的获取对设计雷达信号模拟器具有很重要的意义,怎样实时获得雷达信号并进行下变频处理是进行雷达信号分析处理的一个基本问题,为了获得雷达零中频信号,通过GC4016将采集的雷达中频解调信号进行数字下变频处理,并给出了具体的采集和下变频处理方法;通过巧妙的编程思想解决了采集信号的实时同步性问题,雷达信号下变频处理后的实验结果可以在Matlab程序中显示,采集结果验证了该系统的实用性,为研制新型雷达信号模拟器提供了必要的依据.     

驻极体声传感器信号采集系统研究

介绍了驻极体式声传感器的基本性质和工作原理,采用目前国际上流行的超低功耗MSP430F149单片机作为微控制器,设计了一种超低功耗、便携式的驻极体式声传感器信号采集电路系统,对采集的声音信号进行了声音复现,并应用通信数据显示软件对声音复现波形进行了分析,复现的声音具有很好的保真性。该声音采集系统具有很好的可扩展性,对于不同变量,传感器信号的采集与处理具有一定的互换性和通用性。实验结果表明:系统休眠时平均功耗约为3.73 mW;写FLASH操作时功耗为137.25mW,满足了系统的低功耗要求。     

基于ARM的音频频谱显示器的设计

详细介绍了一种基于ARM的音频频谱显示系统的实现,整个音频显示系统包括音频信号采集,音频信号处理,音频信号转换后的显示等功能。在设计中综合了声音采集、ARM技术及FFT算法,构建了一个实时采集的频谱显示系统,可以应用于各种需要对声音进行采集并分析的场合。其中硬件系统主要包括声音信号的采集与处理、最小系统、电源和显示模块;而软件系统则是将ADC转换的数据通过FFT算法后显示在LCM12864显示器上。经测试该系统具有较好的实时性和准确性。     

瞬态脉冲信号测量与处理系统设计

针对高强度脉冲中子控制系统的测试,需要对通过LabVIEW控制的数字示波器所捕获到的大量相似瞬态脉冲信号进一步测量与处理,以便筛选出符合系统控制要求的瞬态脉冲信号。考虑到瞬态脉冲信号的控制与采集设计也是通过LabVIEW进行控制,然而单独采用Matlab对信号进行分析处理,难以同时满足对海量数据进行测量与处理的设计需求。由于LabVIEW具有自动多线程技术、图形化设计语言和丰富信号处理模块,并且Matlab软件在对信号进行小波降噪方面具有优势,利用LabVIEW软件与Matlab软件混合编程,实现集时域测量、频域测量和小波降噪处理于一体的海量信号分析处理系统。实测结果验证了该系统应用于处理海量脉冲数据并筛选出有用信号的正确性及可行性,同时也表明了该系统具有操作简单、响应速度快、测量精度高的优点,具有较高的实用价值。     

基于BrewMP的声音信号处理研究

BrewMP是主流移动设备的软件平台，研究在这一平台上的声音信号处理在科学研究中有着重大的实际意义，本文介绍了利用BrewMP的接口实现声音信号的采集与分析处理过程，并结合实际的应用程序对基于BrewMP的相关接口做具体的说明。     

基于LabVIEW的声卡数据采集及滤波处理设计

在LabVIEW的开发环境中,设计了基于PC机声卡的数据采集系统和滤波器,将计算机声卡作为数据采集部分的信号记录仪器,借助声卡中的A/D转换器,实现对声音信号的模数处理.同时,通过滤波器实现对采集的声音信号的滤渡处理.实际应用表明,这种设计成本低、性价比高、使用简单、易操作,完全能够满足数据采集和滤波的要求.     

基于Visual C++的声音信号采集与分析处理

运用声音检测法对产品质量进行检测是科学研究中一项非常有意义的工作,本文介绍了利用Visual C＋＋实现声音信号的采集与分析处理过程,并结合实例程序进行分析说明.     

基于支持向量机的心音信号自动识别

心音信号识别对心血管疾病的诊断具有重要意义,为了提高心音信号的识别性能,提出一种基于支持向量机的心音信号自动识别方法。首先采用小波分析对心音信号进行降噪预处理,然后提取心音信号的Mel频率倒谱系数作为心音信号特征,最后采用支持向量机建立心音信号分类器,对采集心音信号数据的识别性能进行验证。实验结果表明,本文方法的心音信号平均识别率高达93%以上,可以准确识别正常和各种异常的心音信号。      

基于传声器阵列的声源定位算法与误差分析

基于传声器阵列和互相关算法的时间延迟技术对声源进行定位,互相关算法对宽频带信号（扫频信号）定位比较准确,对窄带信号（风琴信号）定位不显著,分析了影响声源定位精度的因素,并改进声源定位系统.通过实验验证了影响风琴信号声源定位的因素,实现了风琴信号的声源定位,并在NI CompactRIO系统上开发了一个实时声源定位系统.     

基于TMS320DM642麦克风阵列声源定位系统

麦克风声源定位是利用麦克风阵列拾取语音信号,并用数字信号处理技术对其进行分析和处理的声源定位技术.在麦克风阵列声源定位中,语音信号端点的拾取是重要的环节.语音端点检测是对接收到的信号利用端点检测算法分析,以确认麦克风阵列中语音信号到达的端点;并利用麦克风阵列中各麦克风接收到的语音信号的端点的先后,计算出麦克风阵列接收的...     

基于PC机声卡的虚拟声信号处理系统

提出利用美国NI公司的LabVIEW软件和计算机声卡采集声场信号并对其进行处理的方案.比较了计算机声卡和数据采集卡(DAQ)之间的优缺点,发现PC机配置的声卡即可构成实时、高信噪比的声场数据采集系统.该应用可以推广到语音识别、环境噪声监测等多种领域,同时该方案对其他低频信号分析具有指导意义.     

近场声源定位算法研究

麦克风阵列声源定位可为在复杂环境下的说话人的空间位置估计提供有效的解决方案。而传统的应用于雷达,声呐系统领域的阵列信号处理理论已趋于完美,很多应用于阵列信号处理的算法加以修改就可以用来进行麦克风阵列的声源定位。以阵列信号处理中的经典算法MUSIC（Multiple Signal Classification）算法为原型,同时根据语音信号在应用中的特点,介绍了一种基于近场的信号模型,并以此为依据对算法进行改进,使声源定位更加精确。对此算法进行了仿真实验,仿真结果表明,此算法具有良好的定位性能,并随着信号信噪比的上升,性能有所提高。     

噪声环境下基于能量检测的生态声音识别

无效声音段的存在导致噪声环境下声音识别方法的识别率迅速降低。为此,提出一种基于能量检测的抗噪声音识别方法。用能量检测方法检测背景噪声环境下的有用声音信号,对检测到的信号提取Mel频率倒谱系数特征,使用支持向量机对提取的特征向量训练分类模型,对含有噪声的生态环境声音进行识别。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪能力,其在信噪比40 dB以下的识别率比添加能量检测前提高约25%。     

优化正交匹配追踪和短时谱估计用于声音识别

声音事件识别时受到各种环境声的影响,采用优化正交匹配跟踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）和短时谱估计对声音信号进行二次重构,能有效提高识别性能。采用粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化OMP稀疏分解作首次重构,保留声音信号的主体;采用短时谱估计对首次重构后的残余信号作声音增强处理,完成二次重构,去除非平稳噪声和提高重构声音信号的精度;对重构信号提取梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）特征、优化OMP时-频特征和基频（Pitch）特征,组成复合抗噪特征集OOMP;使用深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）对OOMP特征进行学习,并对40种声音事件在不同环境不同信噪比下进行识别。实验结果表明,该方法在不同信噪比的各种环境声中平均识别率为70.44%,且在?5?dB的情况下仍然可以达到49.90%的识别率,从而说明所提方法能有效地识别各种环境下的声音事件。     

基于小波的心音信号分析及其特征提取

心音信号是人体最重要的生理信号之一,它包含了人体心脏和血管中丰富的原始信息.心脏杂音和心音改变的出现,往往是心脏病的最早特征.由于心音信号是一种典型的非平稳信号,所以传统的频域分析已经不能满足研究的需要.文章将时域、时频和功率谱能量等特性分析相结合,研究心音信号的分析方法,提取各种特征以区分不同的心音.理论分析和仿真实...     

基于声场辐射的铝板冲击载荷信号反演

在结构健康监测中获取结构响应是非常重要的。基于由载荷引发的结构损伤问题,通过对铝板上的冲击载荷产生的声场进行研究来获取结构响应。通过声模态叠加法模拟出声场模型,运用近场声全息技术反演声场,分析声场信息;然后通过设计反演算法来实现对载荷冲击信号的反演,为结构损伤的分析评估提供一个参考因素;最后,选定激励信号对载荷冲击信号进行模拟,结合声场的正向重建和逆向重建过程,得到反演信号,并与原信号进行对比,验证了该方案的可行性。