基于声源定位的止鼾系统的设计与实现

发布时间：2017-10-06 05:38

  本文关键词：基于声源定位的止鼾系统的设计与实现

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【摘要】：声源定位技术是现代科技领域重要的研究内容。它在军事、无线通信、人机交互等系统中有着举足轻重的地位。该技术是通过麦克风阵列拾取信号,并对拾取信号的数据信息进行预处理、端点检测、滤除噪声等一系列操作后,根据声源定位算法来获得信号的位置估计。本文研究的是基于声源定位技术的止鼾系统。由于人们对健康的重视程度日益增加,提出了一种安全无痛苦的止鼾方法。通过声源定位技术确定鼾声信号位置,根据信号方位用单片机控制电路,将对应位置气泵充气,使止鼾枕产生斜坡促使人翻身,从而达到止鼾的目的。本文首先介绍了声源定位技术的相关背景及语音信号基础理论,这些是对后续鼾声信号进行分析的重要前提。然后介绍了子空间类相关定位算法,包括经典MUSIC(Multiple Signal Classification)算法,以及在此算法基础上发展而来的适用于宽带信号定位的ISM(Incoherent Signal-subspace Method)算法和改进的ISM算法。由于鼾声信号是一种宽带语音信号,通过ISM算法和两种改进后的ISM算法位置估计效果的对比实验证明:不仅改进的ISM算法计算量小,节省系统开销。同时实验数据验证了本文提出的MISM算法可以更准确的对宽带语音信号进行位置估计。最后,介绍了硬件相关基础理论及对止鼾的具体实现方法,通过软件与硬件的相互配合形成完整的止鼾系统。
【关键词】：声源定位 止鼾系统 宽带语音信号 子空间法模式识别
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.3;R766
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题研究的背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究状况10-14
• 1.2.1 麦克风阵列10-11
• 1.2.2 声源定位技术11-14
• 1.2.3 止鼾方法14
• 1.3 论文的工作安排14-16
• 第2章 声源定位技术的语音理论基础16-28
• 2.1 鼾声信号的时频特性16-18
• 2.2 鼾声信号的预处理18-23
• 2.2.1 鼾声信号的取样和量化18
• 2.2.2 加窗与分帧18-20
• 2.2.3 鼾声信号的端点检测20-22
• 2.2.4 小波降噪22-23
• 2.3 阵列信号处理模型23-27
• 2.3.1 宽带信号处理模型24-25
• 2.3.2 麦克风阵列拓扑结构25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 基于子空间的宽带声源定位算法28-52
• 3.1 声源定位系统28-29
• 3.2 子空间类声源定位算法29-45
• 3.2.1 鼾声信号的近场数字模型29-32
• 3.2.2 子空间相关基础理论32-33
• 3.2.3 经典的MUSIC算法33-37
• 3.2.4 优化的MUSIC算法37-38
• 3.2.5 ISM算法38-40
• 3.2.6 改进的ISM算法（NISM）40-43
• 3.2.7 基于优化MUSIC的改进ISM算法（MISM）43-45
• 3.3 宽带声源定位实验45-51
• 3.3.1 实验环境45-46
• 3.3.2 实验过程及结果分析46-51
• 3.4 本章小结51-52
• 第4章 止鼾系统的设计与实现52-63
• 4.1 止鼾系统的工作原理52-54
• 4.2 软件系统54-58
• 4.2.1 鼾声识别概述55
• 4.2.2 子空间类模式识别55-58
• 4.3 硬件系统58-62
• 4.3.1 鼾声信号的采集与检测58-59
• 4.3.2 A/D转换59-60
• 4.3.3 硬件电路的总体设计60-62
• 4.4 本章小结62-63
• 结论63-65
• 参考文献65-71
• 致谢71

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本文编号：981034