資料介紹
描述
在信號(hào)處理等方面有一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn),我想我可以嘗試使用麥克風(fēng)進(jìn)行聲學(xué)定位。
設(shè)置很簡(jiǎn)單,我們一直使用它來(lái)確定聲音通過(guò)我們耳朵的位置。當(dāng)然,不同之處在于,這是通過(guò)使用來(lái)自 ebay 的“廉價(jià)”現(xiàn)成組件來(lái)完成的,所以這在理論上一切都很好,但它真的有效嗎?開(kāi)門見(jiàn)山,這是肯定的。
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前端
前端由兩個(gè)基于 max9812 芯片的麥克風(fēng)模塊組成,可提供 20dB 的固定增益。理想情況下,如果增益以某種方式可編程會(huì)更好,因?yàn)槲以诎l(fā)射臺(tái)上使用 12 位 ADC(模數(shù)轉(zhuǎn)換器)。信號(hào)被饋送到基于運(yùn)算放大器的二階低通濾波器中。這是使用 ADC 時(shí)所需的抗混疊低通濾波器。當(dāng)然,我有便宜的陶瓷電容器,額定值為其價(jià)值的 +/- 20%,所以嗯。我使用了四個(gè) 1uF 去耦電容器并偏置在 1.65V 以輸入到 ADC。
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我的前端最大的問(wèn)題是來(lái)自伺服電機(jī)的噪音,包括電氣和機(jī)械噪音。為了解決這個(gè)問(wèn)題,我把地線和電源分開(kāi)了(伺服在任何情況下都使用 5V)。我還在面包板上加載了接地和 3.3V 之間的十幾個(gè)電容器。順便說(shuō)一句,我使用了第二個(gè)運(yùn)算放大器,通過(guò)將運(yùn)算放大器驅(qū)動(dòng)到軌,將 3.3V 伺服信號(hào)轉(zhuǎn)換為 5V。
蒂瓦克
TivaC 是 Texas Instruments 的啟動(dòng)板,運(yùn)行具有 80Mhz 32 位 Cortex-M4 內(nèi)核的 TM4C123GH6PM 處理器。
TM4C123GH6PM 實(shí)際上只有 2 個(gè)物理 ADC,但您可以將輸入信號(hào)多路復(fù)用到每個(gè) ADC,因此在這種情況下,它們每個(gè)處理 8 個(gè)輸入。我以最大速度(每個(gè)每秒 1 兆樣本)運(yùn)行兩者,將它們加在一起,進(jìn)行 8 次硬件平均,然后進(jìn)行微型 DMA 以進(jìn)入數(shù)字濾波階段。?
數(shù)字濾波器在循環(huán)緩沖器上運(yùn)行并使用 63 個(gè)抽頭。該濾波器旨在濾除 4kHz 以上的噪聲。?
它從那里直接進(jìn)入 USB 緩沖區(qū),一旦收到來(lái)自 PC 的請(qǐng)求就被發(fā)送出去。
我使用的 USB 協(xié)議非常非常簡(jiǎn)單。PC 向 Tiva 發(fā)送一個(gè) 6 字節(jié)的數(shù)據(jù)包,其中包含舵機(jī)位置和它需要的字節(jié)數(shù)。Tiva 響應(yīng)一個(gè) 16 位 ADC 值的數(shù)據(jù)包(實(shí)際上是一個(gè) 8192 字節(jié)的數(shù)據(jù)包,大約每秒 30 次)。?
TivaC 還配置為從 uart 輸出調(diào)試信息。事實(shí)證明,這對(duì)于根除緩沖區(qū)溢出具有無(wú)可估量的價(jià)值。
它還將 PWM 信號(hào)驅(qū)動(dòng)到伺服系統(tǒng)。
我提供了一份驅(qū)動(dòng) TivaC 的主要代碼副本,以便您了解它是如何完成的。
上位機(jī)軟件
我使用的 USB 驅(qū)動(dòng)程序是帶有 TI 通用批量設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序的 WinUSB。
實(shí)際的 PC 軟件被編寫為本地 C++ DLL(連接到設(shè)備并進(jìn)行時(shí)域相關(guān))和基于 C# 的用戶界面 exe。C# exe 使用“interop”連接到本機(jī) DLL。當(dāng)然,PC 運(yùn)行的是 Windows 10,不確定這是否意味著 Windows IOT,但我想在 IoT 的廣義定義中,也許可以這樣稱呼它。
時(shí)域中的互相關(guān)非常簡(jiǎn)單。它只是兩個(gè)麥克風(fēng)信號(hào)的運(yùn)行總和的數(shù)量,它們彼此相乘,每個(gè)信號(hào)都有不同的時(shí)間延遲。產(chǎn)生最高總和的時(shí)間延遲是峰值,從中可以確定兩個(gè)信號(hào)之間的相位延遲。
correlation (time, n) = correlation (time - 1, n) * decay + microphone_left(time) * microphone_right(time-n) 其中 n 是相位延遲
接近 16kHz 的高采樣率允許大約 2 度的分辨率。?
我正在使用馬爾可夫概率鏈來(lái)結(jié)合聲源可能沒(méi)有移動(dòng)的信念。這似乎工作得很好。顯然,多個(gè)麥克風(fēng)(因此有 8 個(gè)通道)會(huì)更好。
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