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音频信号分析仪系统设计
音频信号分析仪系统设计
第1章系统方案论证与比较
1.1引言
创作理想的音频信号分析仪解决方案。
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。
1.2采样方法比较与选择
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AD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处理器的比较与选择
由于快速傅立叶变换FFT算法设计大量的浮点运算,由于一个浮点占用四个字节,所以要占用大量的内存,同时浮点运算时间很慢,所以采用普通的8位MCU一般难以在一定的时间内完成运算,所以综合内存的大小以及运算速度,我们采用Philips的32位的单片机LPC2148,它拥有32K的RAM,并且时钟频率高达60M,所以对于浮点运算不论是在速度上还是在内存上都能够很快的处理。
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,我们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的分析后即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周期性测量。
对于一般的音频信号,其时域变化是不规则的,所以没有周期性。
而对于单频信号或者由多个具有最小公倍数的频率组合的多频信号具有周期性。
这样我们可以在频域对信号的频谱进行定量分析,从而得出其周期性。
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(约5%),则可以认为是周期信号。
1.5系统总体设计
音频信号经过一个由运放和电阻组成的50Ohm阻抗匹配网络后,经由量程控制模块进行处理,若是一般的100mV-5V的电压,我们选择直通,也就是说信号没有衰减或者放大,但是若信号太小,12位的AD转换器在2.5V参考电压的条件下的最小分辨力为1mV左右,所以如果选择直通的话其离散化处理的误差将会很大,所以若是采集到信号后发现其值太小,在20mV-250mV之间的话,我们可以将其认定为小信号,从而选择信号经过20倍增益的放大器后再进行AD采样。
经过12位AD转换器ADS7819转换后的数字信号经由32位MCU进行FFT变换和处理,分析其频谱特性和各个频率点的功率值,然后将这些值送由Atmega16进行显示。
信号由32位MCU分析后判断其周期性,然后由Atmegal6进行测量,然后进行显示。
根据前面获得的通道增益,可以计算出信号的各频率分量的绝对值,也就推算出功率谱的分布,经单片机分析处理后送出显示。
同时前端电路中的波形变换单元,将信号整形为同频方波信号,提供给FPGA作为信号采集触发信号,保证周期信号采样的相位稳定。
方波也可作为周期信号测量周期时的同频率周期信号,提供给FPGA进行周期的测量。
利用FFT变换所得数据经过分析处理完成失真度分析,及周期信号判断功能。
使用检波单元及幅度测量功能完成交流毫伏表功能,使用A/D转换器实时采样送给液晶显示完成波形显示功能。
3系统分析计算3.1功率谱测量方法根据功率测量的定义有:
P=1TQT0UIdt
(1)对于确定的负载电阻R,有功率:
P=1TRQT0U2dt
(2)进一步对于周期信号,其功率为:
P=1TRQT0(u1+u2+u3+,)2dt(3)式中u1,u2,u3,为各频率分量的幅值。
因各频率分量为正弦波,各频率分量之间积的T时间内的积分为零,可进一步推得信号功率为:
P=1TRQT0(u21+u22+u23+,)dt(4)可见,通过FFT运算可以得到各频率分量的幅值的平方。
由此可得Pi=U2i/R(i=1,2,3,),其中R为输入阻抗(508)。
由此可得总功率值为EPi。
3.2周期性判断方法使用谱分析法,频谱分析后发现频谱中有且仅有f0和nf0(n=1,2,3,n)频谱量,则可认为是周期信号,周期为1/f0。
但由于频率分辨力的影响,会造成频谱泄漏对f0产生影响。
为提高周期测量的准确性,在判断信号为周期信号后,我们将波形变换电路里整形出来的与信号同频率的方波送入。
在FPGA中的测周期硬件完成对信号周期的测量。
由于信号为低频信号,此种方案可以保证高的测量精度。
1.6音频分析方法
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。
周期信号,也可以是白噪声、粉红噪声等随机信号。
1.7音频参数测量及分析
大部分音频参数音频分析可以分为时域分析、频域分析、时频分析等。
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。
第2章各单元电路设计
2.1前级阻抗匹配和放大电路设计
信号输入后通过R5,R6两个100Ohm的电阻和一个高精度仪表运放AD620实现跟随作用,由于理想运放的输入阻抗为无穷大,所以输入阻抗即为:
R5R6=50Ohm,阻抗匹配后的通过继电器控制是对信号直接送给AD转换还是放大20倍后再进行AD转换。
在这道题目里,需要检测各频率分量及其功率,并且要测量正弦信号的失真度,这就要求在对小信号进行放大时,要尽可能少的引入信号的放大失真。
正弦信号的理论计算失真度为零,对引入的信号失真非常灵敏,所以对信号的放大,运放的选择是个重点。
我们选择的运放是TI公司的低噪声、低失真的仪表放大器INA217,其失真度在频率为1KHz,增益为20dB(100倍放大)时仅为0.004%,其内部原理图如图所示。
其中放大器A1的输出电压计算公式为OUT1=1+(R1RG)*VIN+同理OUT2=1+(R2RG)*VIN--R3、R4、5、R6及A3构成减法器,最后得到输出公式VOUT=(VIN2-VIN1)*[1+(R1+R2)RG]R1=R2=5K,取RG=526,从而放大倍数为20。
2.2AD转换及控制模块电路设计
采用12位AD转换器ADS7819进行转换,将转换的数据送32位控制器进行处理
2.3功率谱测量
功率谱测量主要通过对音频信号进行离散化处理,通过FFT运算,求出信号各个离散频率点的功率值,然后得到离散化的功率谱。
由于题目要求频率分辨力为100Hz和20Hz两个档,这说明在进行FFT运算前必须通过调整采样频率(fK)和采样的点数(N),使其基波频率f为100Hz和20Hz。
根据频率分辨率与采样频率和采样点数的关系:
f=fkN;可以得知,fk=N*f;又根据采样定理,采样频率fk必须不小于信号频率fm的2倍,即:
fk>=2fm;题目要求的最大频率为10KHz,所以采样频率必须大于20KHz,考虑到FFT运算在2的次数的点数时的效率较高,所以我们在20Hz档时选择40.96KHz采样率,采集2048个点,而在100档时我们选择51.2KHz采样率,采集512个点。
通过FFT分析出不同的频率点对应的功率后,就可以画出其功率谱,并可以在频域计算其总功率。
(1)频率(周期)检测
对周期信号来说,可以用时域波形分析来确定信号的周期,也就是计算相邻两个信号波峰的时间差或过零点的时间差。
采用过零点(ti)的时间差T(周期)。
频率即为f=1/T,由于能够求得多个T值,故采用他们的平均值作为周期的估计值。
(2)峰值检测在一个周期内,求出信号最大值ymax与最小值ymin的差得一半记为A,同样得到多个A值,但第一个A值对应的ymax和ymin不是在一个周期内搜索得到的,故以除第一个以外的A值的平均作为幅值的估计值。
(3)相位检测采用过零法,即通过判断与同频零相位信号过零点时刻,计算其时间差,然后换成相应的相位差。
2π(1-ti/T),同样以的平均值作为相位的估计值。
(4)数字信号统计量估计
(1)峰值P的估计在样本数据x中找出最大值与最小值,其差为双峰值,双峰值的一半即为峰值。
(2)均值估计Ni=0yiN1E(y),N为样本容量。
(3)均方值估计Ni=0yi22N1E(y)(4)方差估计Ni=0yi2(-E())N1D(y)y
(5)频谱分析原理时域分析只能反映信号的幅值随时间的变化情况,除但频率分量的简单波形外,很难明确提示信号的频率组成和各频率分量大小,而频谱分析能很好的解决此问题。
(1)DFT与FFT对于给定的时域信号y,可以通过Fourier变换得到频域信息Y。
Y可按下式计算式中,N为样本容量,Δt=1/Fs为采样间隔。
采样信号的频谱是一个连续的频谱,不可能计算出所有的点的值,故采用离散Fourier变换(DFT),即式中,Δf=Fs/N。
但上式的计算效率很低,因为有大量的指数(等价于三角函数)运算,故实际中多采用快速Fourier变换(FFT)。
其原理即是将重复的三角函数算计的中间结果保存起来,以减少重复三角函数计算带来的时间浪费。
由于三角函数计算的重复量相当大,故FFT能极大地提高运算效率。
第3章软件设计
主控制芯片为LPC2148,测量周期为Atmega16实现,由于处理器速度较快,所以采用c。
1-3
(1)模块划分:
模块化就是把程序划分成独立命名且可独立访问的模块,每个模块完成一个子功能,把这些模块集成起来构成一个整体,可以完成制定的功能,满足用户需求。
二、实验内容设计一个音频频谱分析仪,功能包括:
(1)音频信号输入,从声卡输入、从WAV文件输入、从标准信号发生器输入;
(2)信号波形分析,包括幅值、频率、周期、相位的估计,以及统计量峰值、均值。
均方值和方差的计算。
(3)信号频谱分析,频率、周期的估计,图形显示幅值谱、相位谱、时频谱、虚频谱和功率谱的曲线。
系统划分为了便于今后系统开发和系统运行,系统的划分应遵循如下几点原则:
①子系统要具有相对独立性子系统的划分必须使得子系统内部功能、信息等各方面的凝聚性较好。
在实际中我们都希望每个子系统或模块相对独立,尽量减少各种不必要的数据调用和控制联系,并将联系比较密切、功能近似的模块相对集中,这样对于以后的搜索、查询、调试、调用都比较方便。
②要使子系统之间数据的依赖性尽量小子系统之间的联系要尽量减少,接口要简单、明确。
一个内部联系强的子系统对外部的联系必然很少,所以划分时应将联系较多者列入子系统内部。
相对集中的部分均已划入各个子系统的内部,剩余的一些分散、跨度比较大的联系,就成为这些子系统之间的联系和接口。
这样划分的子系统,将来调试、维护和运行都是非常方便的。
③子系统划分的结果应使数据冗余较小如果我们忽视这个问题,则可能会使相关的功能数据分布到各个不同的子系统中,大量的原始数据需要调用,大量的中间结果需要保存和传递,大量计算工作将要重复进行。
从而使得程序结构紊乱,数据冗余,不但给软件编制工作带来很大的困难,而且系统的工作效率也大大降低了。
④子系统的设置应考虑今后管理发展的需要子系统的设置光靠上述系统分析的结果是不够的,因为现存的系统由于这样或那样的原因,很可能没有考虑到一些高层次管理决策的要求。
⑤子系统的划分应便于系统分阶段实现信息系统的开发是一项较大的工程,它的实现一般都要分期分步进行,所以子系统的划分应能适应这种分期分步的实施。
另外,子系统的划分还必须兼顾组织机构的要求(但又不能完全依赖于组织,因为目前情况下我国在进行体制改革,组织结构相对来说是不稳定的),以便系统实现后能够符合现有的情况和人们的习惯,更好地运行。
⑥子系统的划分应考虑到各类资源的充分利用各类资源的合理利用也是系统划分时应该注意到的。
一个适当的系统划分应该既考虑有利于各种设备资源在开发过程中的搭配使用,又考虑到各类信息资源的合理分布和充分使用,以减少系统对网络资源的过分依赖,减少输入、输出、通信等设备压力。
(2)系统划分方法的分类。
有关系统划分的方法目前主要有6类(详见表3.1所示)。
按功能划分是目前最常用的一种划分方法。
例如,如果我们在18.2.3小节分析功能业务一览表时,完全是按规范化进行的,则这个划分就是按功能划分的;按业务处理顺序划分的依据就是18.5节中关于业务流程分析的结果,这种划分方式在一些时间和处理过程顺序特别强的系统中常常采用;按数据拟合程度来划分是指按数据而不是按该子系统内部尽量集中来划分子系统,这种划分方式的子系统内部聚合力强,外部通信压力小,例如,我们在2.5节中所划分的子系统就是按这种方式进行的;按业务处理过程划分子系统,严格地说这不是一种很好的方式,但在某些系统开发资源限制较大的场合,特别是要分段实现开发工作时,不得已而被采用;最后两种划分指的是按业务处理的时间关系或业务展开的环境条件来对系统进行划分,严格地说这也是不太合理的划分方法,但在某些特定的场合也有这种划分的情况。
在实际对系统进行设计时仍应以具体系统分析的结果而定,不能笼统、绝对地去评价好坏。
(3)常用的系统划分方法
实际在开发一个系统时,常用的系统划分方法是一种以功能/数据分析结果为主,兼顾组织实际情况的划分方法。
即以2.2.3和2.5.4小节分析结果为基础,然后再根据组织的其它情况(如办公室、厂区的物理环境、开发工作的分段实施情况、设备和人力资源的限制等等),综合考虑并修订2.2.3和2.5.4小节所分析的结果。
修订一般都在2.2.3和2.5.4小节的基础上进行,例如在图18.5基础上对业务功能一览表中的树状结构局部地进行调整,在图2.17基础上对U/C矩阵整理后的图表重新进行划分等等。
值得注意的是这种修订尽量不要破坏原分析的结构,否则会引出其它方法的各种问题。
例如在原业务功能一览表的调整中,尽量不要改变其基本功能和结构,只是根据实际情况局部地调整树校结构。
又如,在原U/C矩阵整理的基础上,尽量不要改变其行与列的位置(当然这也不是绝对的),而只通过改变子系统小方框的方法来修订系统划分的结构。
第4章系统测试
4.1总功率测量(室温条件下)
输入信号
频率
幅度
测量时域总功率(w)
测量频域总功率(w)
理论值
估算误差
正弦波
100Hz
1Vpp
0.127
0.13
0.125
1.2%
1KH
1Vpp
0.126
0.13
0.125
1.3%
音频信号
20Hz-10KHz
20mVpp-5Vpp
0.78
0.76
X
《5%
1.8
1.78
X
《5%
结果分析:
由于实验室提供的能够模仿音频信号的且能方便测量的信号只有正弦信号,所以我们用一款比较差点的信号发生器产生信号,然后进行测量,发现误差不达,在+-5%以内。
我们以音频信号进行测量,由于其实际值无法测量,所以我们只能根据时域和频域以及估计其误差,都在5%以内。
4.2单个频率分量测量(室温条件下)
测量结果:
输入信号
幅度
频率
最大功率频点
最大功率频点功率
次大功率频点
次大功率频点功率
正弦波
100mVpp
500Hz
500Hz
1.20mw
520Hz
0.04mW
正弦波
1Vpp
5KHz
5KHz
120mw
5.02KHz
3.56mw
音频信号
X
20Hz-10K
880Hz
23mw
600Hz
4.3mw
结果分析:
我们首先以理论上单一频率的正弦波为输入信号,在理想状况下,其频谱只在正弦波频率上有值,而由于有干扰,所以在其他频点也有很小的功率。
音频信号由于有多个频点,所以没有一定的规律性。
由于音频信号波动较大,没有一定的规律,且实验室没有专门配置测量仪器,所以我们只好以正弦波和三角波作为信号进行定量分析测量,以及对音频信号进行定性的分析和测量。
我们发现其数字和用电脑模拟的结果符合得很近。
(1)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。
方波分析具有良好的突变性及周期性,通过观察设备对方波信号的输出信号波形能够很好的检测设备的各项性能,因此方波信号成为最常用的时域分析信号。
阶跃信号分析比较简单,主要用来检测音频设备对于信号突变的响应灵敏度。
阶跃信号分析的参数通常两个,就是阶跃响应信号的上升时间和脉冲宽度。
上升时间越小,设备对于信号突变的响应越灵敏,瞬态特性越好;脉宽越小,设备的阻尼特性越好,系统越稳定。
正弦信号在某个时刻峰值突然升高,形成突变,就是单音突变信号。
由于单音突变信号的能量集中在一个很窄的频率范围,因此常用单音突变信号检测音频设备在某个特定频率的响应情况。
单音突变信号的主要用途是快速判定某些音频设备,例如扬声器的阻尼特性等。
(2)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。
前面提到的正弦检测、脉冲检测及最大长度序列信号检测都能够得到设备的频率响应。
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。
(3)时频特性:
描述了音频设备在时间轴上随着时间的变化其频域特性的变化情况。
时频特性不仅在频率的变化过程中描述了音频设备的响应状态,而且还在时间的变化过程中描述了音频设备的响应状态,也就是从三维的角度全面地描述了音频设备的响应特性。
对于放音设备而言,主观听感的评述,如低音是否干净,背景是否清晰,层次是否分明,音场的深浅等均与音频设备的时频特性均有密切关系。
音频设备的时频特性是客观评价音频设备性能优劣的一个很重要的方面。
(4)音频设备的失真
包括谐波失真、互调失真、相位失真及瞬态失真等几类。
音频测量中最重要的是谐波失真,谐波失真,简单地说就是声音信号经音频设备重放后多出来的额外的谐波成分。
从听众的角度看,不同的发声物体所发出的声音是由不同的基波和谐波构成的,听众可以根据声音的特性分辨出发声的物体。
如果功率放大器将某种乐器所发出的乐音(乐音由基波和谐波组成)放大,经扬声器放音后,对基波和各次谐波的波形形状、幅值和相位均能无失真的重现出来,则可以认为是高质量的放音;否则,扬声器所放出的声音听起来烦躁、别扭,则谐波失真已经达到无法忍受,甚至使人无法分辨发声乐器的种类。
因此,谐波失真是音频设备的重要性能指标。
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。
第5章结论
由于系统架构设计合理,功能电路实现较好,系统性能优良、稳定,较好地达到了题目要求的各项指标。
上述过程设计的信号分析系统具有数据采集、波形显示与保存滤波、加窗、参数测量、数据分析、存储以及数据文件再调用分析等功能基本上满足了音频信号分析。
通过不断的尝试及计算,得到上述实验结果,可以看到设置不同的采样频率和采样点数将分析出不同的结果,其无论在时域分析或频域分析上都有影响,如对频率、相位的判断等。
但本音频频谱分析仪还是很好的显示了我们需要得到的数据。
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附录:
附1:
元器件明细表:
1、LPC21482、ATMEGA163、AD6204、ADS78195、液晶320*240
附2:
仪器设备清单1、低频信号发生器2、数字万用表3、失真度测量仪4、数字示波器5、稳压电源
附3:
程序清单:
*
FFT转换函数,dataR:
实部,datai:
虚部,
*
voidFFT(float*dataR,float*dataI,intn)
{
inti,L,j,k,b,p,xx,qq;
intx[11]={0};float
TR,TI,temp;
floatQQ;
位倒置
for(i=0;i {xx=0;for(j=0;j x[j]=0; for(j=0;j {x[j]=(icount[j])&0x01;} for(j=0;j {xx=xx+x[j]*count[n-j-1];}dataI[xx]=dataR[i]; } for(i=0;i {dataR[i]=da
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