基于RTlinux的脑电波信号采集系统设计
佃锐辉王钦若
（广州大学城广东工业大学自动化学院广州 510006）摘要：近年来，利用脑电图技术研究、开发人脑功能的活动在国内外蓬勃兴起，但传统的脑电波记录仪无法满足需求。针对这种情况，本文介绍一个基于RTlinux脑电波信号采集系统的设计，系统可以同时采集16个通道的脑电信号，采集的数据通过USB口传给计算机。
关键词:RTlinux，脑电波，嵌入式
中图分类号：TP316.2 文件标识码：A
The brain wave Signal Acquisition System Design based on RTlinux Abstract: In recent years, Electroencephalograph (EEG) technology becomes increasing Widely used, but Traditional brain wave logger unable to meet demand. In this paper, we will introduce a brain wave signal acquisition system Based on RTlinux .This system consists of a 16-channel EEG acquisition module, and transmit digital data to PC over USB ports.
Key words:RTlinux ,EEG,Embedded system
1．引言
脑电波是最常用的脑病变的检测方法，传统的方法采用纸笔记录脑电波的变化，而形成脑电波图，但当记录笔发生故障的时候，记录则中断，而且很不方便。近年来，利用脑电图技术研究、开发人脑功能的活动在国内外蓬勃兴起，随着电子技术的发展，尤其嵌入式系统的发展，逐渐出现以计算机为中心的脑电波记录分析系统。这些系统比起传统的记录方法更先进，故障率也更低，使用方便。一般系统由两子系统组成，一部分是以计算机为基础的信号分析子系统，另外一部分就是脑电波信号采集子系统。如图1所示，本文主要介绍32位的ARM9 s3c2410处理器与RTlinux操作系统，通过USB接口传送到计算机的脑电波信号采集系统设计。
图1 脑电波仪器系统
2 系统硬件设计
2.1 A/D转换硬件
由于该系统要求在量程内高精度，也要求各个通道能同步采集，我们采用了ADI公司为EDG采集而设计的A/D转换芯片AD7716。每片AD7716有四个独立的采样保持通道，能保证4个通道同时采集，脑电波信号采集系统要求16通道的同步采集，因而，我们采用4片AD7716芯片级联，其级联与s3c2410的连接原理图如图2所示。
图 2 AD7716连接原理图
AD7716具有两种接口模式：一种是主机模式，AD7716在系统做主机，系统使引脚MODE 为高电平，使用从机模式。在这个模式里，主处理器能够控制来自信号处理模块的传送数据。把1个帧同步脉冲和串行时钟发送给AD7716，它就能启动传递。如果器件检测到CASIN上的1个高电平或下一个SCLK的上升沿，它就开始发送数据。当所有数据位被记录后，CASOUT引脚变高，并维持一个CLKIN周期，而DRDY也变高，DREDY引脚作为外部中断源。A1-A3引脚作为AD7716的地址用于区分采集的通道。
3 系统软件设计
系统软件包含了嵌入式操作系统与应用程序，考虑到信号采集的实时性要求，我们采用了linux的变种RTlinux，RTlinux是硬实时操作系统，能满足信号采集的实时性要求。
3.1 RTlinux的结构分析
RTLinux是对Linux进行实时化改造的产物RTLinux在Linux内核和硬件中断之间增加一个精巧的可抢先的实时内核,并把标准的Linux核心作为实时核心的一个进程,同用户的实时进程一起调度。这样做的好处是对Linux的改动量最小,充分利用了Linux平台丰富的软件资源。其原理结构如图3所示[1]
图3 RTlinux原理结构图
RTLinux的这种结构,一方面可以保证它的稳定性,另一方面由于它将实时任务的优先级设为高于标准的Linux任务,从而保证了系统的实时性。并且RTLinux的实时特性与硬件密切相关,只要硬件速度得到提升,它的实时特性将相应提升。这就能保证充分发挥微机平台硬件速度上的优势及硬件升级的便利性。到目前为止,RTLinux已成功应用于航天飞机的空间数据采集、科学仪器测控和复杂图像处理等领域[2-5]。
作为一个实时Linux操作系统,RTLinux实现了一个小的实时内核,完成底层任务创建、中断服务例程(ISR)的装入,并为底层任务、ISR和Linux进程之间进行通信排队的工作。原来的Linux内核作为一个可抢先的任务运行于这个实时内核之上,优先级最低,随时可以被高优先
级任务抢占。用户可自行编写调度程序,以模块的形式加载到内核运行的空间,作为实时任务的调度策略。用户实时任务的实现也是通过模块编程的方式来完成的[6]。
3.2 AD7116驱动程序开发
在RTLinux系统中，实时内核模块的实时任务以实时线程形式实现，户空间模块的非实时任务以用户进(线)程实现。实时线程之间的通信方式主要有4种：(1)RTFIFO，即实时命名管道；(2)公用变量；(3)共享内存；(4)信号灯和互斥锁。目前，由于RTFIFO简单易用、稳定性高、传输数据量大。已成为最常用的通信方式[7]。实时任务小同于Linux普通进程。它是以Linux的可装载的内核模块的形式存在的，需要运行实时任务的时候，将这个实时任务的内核模块插入到内核中去，实时任务和Linux一般进程之间的通信通过共享内存FIFO道来实现[8],本系统用RTFIFO实现用户进(线)程与实时线程之间的通信。
RTFIFO 是一种先进先出( First In First Out) 的队列,Linux 进程和RTLinux 线程可以对实时FIFO 进行读写操作。它是一种点对点的单向的通信通道, 本身具备完善的同步机
制, 无须自行增加同步机制, 所以使用起来非常简单。它的实现主要包括创建、读/ 写操作、释放三个步骤。在Linux 文件系统下, 实时FIFO 被视为字符设备,用户空间的linux 进程访问实时FIFO 时, 可以无任何限制地使用字符设备的读/ 写函数如open、write 、read 和close 等。RTLinux 提供的API 函数rtf _ create ( ) 和rtf_ dest roy () 来创建和撤销实时FIFO。为保证实时进程能及时的响应非实时进程发送来的控制字, 在实时进程中建立跟踪rtf1 变化的
程序。通过函数rtf _ create _ hander ( ) 来为实时FIFO 安装实时数据处理程序。rtf1 变化的程序。通过函数rtf _ create _ hander ( ) 来为实时FIFO 安装实时数据处理程序[9]。
RTLinux系统中，设备驱动程序利用实时文件操作结构rtl_file_operations与文件系统联系起来，为字符设备提供入口点，为用户进程提供接口函数.
Static struct rtl_file_operations ad7716_fops=
{
read: ad7716_read;
open:ad7716_read;
release:ad7716_close;
}
该驱动程序的驱动原理图如图4所示。
图4 驱动程序原理图 图5 USB通讯模块程序原理图
3.3 USB数据发送模块
S3c2410处理器的Linux内核就提供了一个名为usb-char的USB设备驱动程序，它所完成的恰好就是用USB模拟串口的功能。当需要与USB 主机通信时，Linux操作系统中的USB设备应用只是简单地打开一个与其usb-char设备节点的连接(连接类型为字符型，major number 为10, minor 为240)，然后就开始读写数据。在与USB 主机的连接建立之前，read()和write()操作均返回一个错误信息。一旦连接建立好，并且设备查询完成之后，USB接口就开始象一个点对点的串口一样与主机进行通信，USB通讯模块程序原理图如图5所示。
4.实验结论
PC端我们使用的数据处理软件为EEGPROTAVIEW。我们系统采用的处理的效果图如图6所示
图6，数据采集效果图
从图中我们可以知道，我们设计的脑电波数据采集系统基本达到了预先的设想，把微弱的脑电波信号通过16路同步采集并发送到上位机PC端，并可以应用了实际的系统中。
本文创新点：采用RTlinux实现16通道的同步实时采集，与采用USB通道实时传送给上位机PC端。
参考文献
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作者简介：佃锐辉（1982—），男（汉族），广东潮州人，广东工业大学自动化学院控制理论与控制工程硕士研究生2年级，主要研究方向是现代自动化装备与控制技术。
通信地址：广州大学城广东工业大学工学2号馆429。邮编：510006。
王钦若（1958—），男（汉族），海南人，广东工业大学自动化系教授，博士生导师，现为广东工业大学自动化学院院长，广东省自动化学会常务理事，主要研究方向是计算机应用技术，机电一体化。
Biography: Dian Ruihui (1983—), Male(Han), Guangdong Province, Guangdong University of Technology, Master, Control theory and control engineering, Modern automatic equipments and control technology.
Wang Qinruo (1958—), Male(Han), Hainan Province, Guangdong University of Technology, Professor, Automation, Computer application technology, Mechanical and electronic integration.
本项目为企业项目，企业项目经费为15万。
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数字信号处理论文 题目：脑电波及其采集方法 学院：信息科学与技术学院 专业：电子信息科学与技术 姓名：彭娟 学号：0329 2014年11月4日
脑电波及其采集方法 彭娟 成都理工大学，成都，610059 摘要：脑电图（electroencephalogram, EEG）是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动，它包含了大量的生理与病理信息，是神经系统机能检查方法之一。脑电图反映了大脑组织的电活动及大脑的各种功能状态，其基本特征包括振幅、周期、相位等。工频干扰是脑电信号的主要干扰，传统的50hz工频干扰虽然有一定的作用，但存在耗费高和通用性差等缺点，50hz 陷波器可以解决这个问题。 关键词：脑电波；脑电信号分类；50Hz陷波器 中图分类号： Brain waves and its acquisition method Peng Juan Chengdu university of technology,Chengdu,610059 Abstract: EEG (electroencephalogram, EEG) was recorded by electrode group of spontaneity, rhythmic electrical activity of brain cells, it contains a large number of physiological and pathological information, is one of the nervous system function test method. Electroencephalogram (eeg) to reflect the electrical activity of brain tissue and the functions of brain state, its basic features include amplitude, phase and cycle, etc. Power frequency interference is the main point of brain electric signal interference, traditional 50 hz power frequency interference, although have certain effect, but the high cost and poor generality, 50 hz trap can solve this problem. Key words: Brain waves. Eeg classification; 50 hz trap 脑电波介绍 脑电图（electroencephalogram, EEG）是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动，它包含了大量的生理与病理信息，是神经系统机能检查方法之一。脑电图反映了大脑组织的电活动及大脑的各种功能状态，其基本特征包括振幅、周期、相位等。通过在头皮安放电极，经导线连接到脑电图机进行放大，可以把脑细胞活动产生的电位差所形成的波形描记下来，而成为脑电图。 量子医学观点 量子医学认为，世界万物都是由原子组成，各种生命形态的完成都离不开能量传递和电子的交换，当人体的某个部位出现异常时，其发出的波形和正常组织也有所区别。脑电图机正是利用放大的原理，搜集这些细胞发出的波形，然后进行分析，得出检测结论的。 脑电图分类及各种特征 脑电图的波形很不规则，其频率变化范围每秒约在1～30次之间，通常将此频率变化分为4个波段：①α波：频率8～13Hz，波幅10～100μV。大脑各区均有，但以枕部最明显。α节律是成人和较大儿童清醒闭目时主要的正常脑电活动，小儿的α波及节律随年龄增长而逐渐明显。 ②β波：频率14～30Hz，波幅约5～30/μV以额、颞和中央区较明显。在精神活动，情绪兴奋时增多。约有6%的正常人即使在精神安定和闭目时所记录的脑电图仍以β节律为主，称之为β型脑电图。 ③θ波：频率4～7Hz，波幅20～40μV。
音频信号采样及处理系统方案设计 姓名：杨宁 学号： 专业：电子信息工程 学院：电子工程学院 指导老师：那彦
目录 第1章理论依据2 1.1音频信号的介绍2 1.2采样频率2 1.1 TMS320VC5402介绍2 1.2 TLC320AD50介绍 6 第2章系统方案设计8 2.1 DSP核心模块的设计8 2.2 A/D转换模块9 第3章硬件设计10 3.1 DSP芯片10 3.2 电源设计10 3.3复位电路设计11 3.4 时钟电路设计12 3.5 程序存储器扩展设计12 3.6数据存储器扩展设计13 3.7 JTAG接口设计13 3.8 A/D接口电路设计14 第4章软件设计15 第5章总结17 参考文献18 致谢19 附录20
摘要 在研究数字信号处理的基础上，提出了一个基于DSP TMS320VC5402和A/D转换芯片TLC320AD50的音频信号采集系统的设计。给出了该系统的总体设计方案，具体硬件电路,包括系统电源设计、复位电路设计、时钟电路设计、存储器设计、A/D接口电路设计、JTAG接口设计、DSP及A/D芯片的连接等，以及软件流程图。 关键词：音频信号数据采集DSP TLC320AD50 ABSTRACT On the basis of studying digital signal processing, The design of A audio signal acquisition system based on DSP TMS320VC5402 and A/D conversion chip TLC320AD50 is proposed. Overall design scheme of the system is given, and the specific hardware circuit, including the system power supply design, design of reset circuit, clock circuit design, design of memory, A/D interface circuit, JTAG interface, DSP and the connection of A/D chip, and software flow chart. Key words: audio signal data collection DSP TLC320AD50
《matlab与信号系统》实验报告 学院： 学号： 姓名： 考核实验——语音信号采集与处理初步 一、课题要求 1．语音信号的采集 2．语音信号的频谱分析 3．设计数字滤波器和画出频率响应 4．用滤波器对信号进行滤波 5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱 6．回放和存储语音信号 （第5、第6步我放到一起做了） 二、语音信号的采集 本段音频文件为胡夏演唱的“那些年”的前奏（采用Audition音频软件进行剪切，时长17秒）。运行matlab软件，在当前目录中打开原音频文件所在的位置，采用wavread函数对其进行采样，并用sound函数可进行试听，程序运行之后记下采样频率和采样点。 利用函数wavread对语音信号的采集的程序如下： clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 程序运行之后，在工作区间中可以看到采样频率fs=44100Hz，采样点bits=16
三、语音信号的频谱分析 先画出语音信号的时域波形，然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。语音信号的FFT频谱分析的完整程序如下： clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 n = length (y) ; %求出语音信号的长度 Y=fft(y,n); %傅里叶变换 subplot(2,1,1); plot(y); title('原始信号波形'); subplot(2,1,2); plot(abs(Y)); title('原始信号频谱'); 程序结果如下图： 四、设计数字滤波器和画出频率响应 根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标： 1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz，As=100dB，Ap=1dB； 2）高通滤波器性能指标，fc=4800 Hz，fp=5000 Hz As=100dB，Ap=1dB。
基于脑电波的 便携式睡眠质量监测系统 金旭扬 导师：华东理工大学信息学院万永菁 上海中学信息学科组吴奕明
摘要 睡眠是人体重要的生理活动，睡眠质量近年来受到高度关注；本文从脑电波角度探寻睡眠监测的有效易行方法，从软硬件角度设计了便携式睡眠质量监测系统。研究分析便携式脑电采集设备采集的数据和CAP睡眠脑电数据库，用功率谱分析和BP神经网络探究了睡眠分期的有效算法。实验进行了初步的睡眠分期与质量评估，证明了便携式睡眠质量监测系统的准确性及利用脑电数据进行睡眠分期的有效性。本课题研究，提出了利用单导连脑电信号进行睡眠分期的可行性，为之后研究便携式、市场化的睡眠监测设备以及其他应用提供了重要的实验参考依据。 关键词：脑电；脑机接口；睡眠监测；睡眠分期；BP神经网络 一、引言 1.1 睡眠质量研究背景及意义 睡眠是一种重要的生理现象。从生到死，人类始终是在觉醒和睡眠中度过。人类通过高质量的睡眠，可以消除疲劳，更好地恢复精神和体力，使人在睡眠之后保持良好的觉醒状态，提高工作、学习效率。 人类用于睡眠的时间占人一生中的三分之一。然而迄今我们对这一重要的生理现象的认识还微乎其微，对睡眠进行科学的研究只有短短的几十年历史。1937年，Lomis、Harvey和Hobart注意到，睡眠不是处于一种稳定状态，而是要发生一系列非常有规律的周期性变化。[1] 1986年，Rechtschaffen等人重新肯定了Dement和Kleitman的分期标准，并根据十年来的经验作了一些必要的修改和补充，使之更趋完善。[2] 2007年，美国睡眠医学会基于上述标准进行改进，发布了新的睡眠分期专业标准，其中规定了各个指标具体的采集标准及判定方法。[3] 1.2 脑电信号分析方法综述 随着电子技术的发展，数字处理技术逐步应用到EEG的分析中来。经典的EEG分析方法有：以分析EEG波形的几何性质，如幅度、均值、峭度等为主的时域分析方法和以分析EEG 各频率功率、相干等为主的领域方法。早在70年代初，W.C.Yeo和J.P.Smith[4]就应用Walsh谱分析离线地研究了一个处于睡眠状态的男性的三段脑电图。https://www.doczj.com/doc/1813517876.html,rsen等[5]应用Walsh顺序的Walsh函数对EEG进行展开，并定义了双值自相关函数，尔后讨论了可以按双值自相关函数来显示各种睡眠EEG的特征。 1982年，美国物理学家Hopfield提出了HNN模型，从而有力地推动了应用神经网络方法解释许多复杂生命过程的进展。自八十年代末以来，人工神经网络的应用已涉及到了脑电分析的各个方面，其中包括自发脑电的睡眠分级及睡眠EEG分析。S.Roberts和L.Tarassenko[6,7]把人工神经网络应用于睡眠EEG的自动分析。他们采用无监督学习网络对大量没有经过人工判别的数据进行自组织分类，少量的经过人工判别的标准样本则用来自组织分类结果做解释和量化，从而在网络中形成了8个聚类区。根据EEG在8个聚类区之间随时间运动的轨迹可以对一夜的睡眠状况有定性的了解。[8] 1.3 脑电监测设备介绍 目前，脑电监测设备大致有二：
第26卷第6期2013年6月 传感技术学报 CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS Vol.26 No.6Jun.2013 项目来源:贵州大学研究生创新基金项目(理工2012013)收稿日期:2013-03-19 修改日期:2013-05-06 The Design of Weak Signal Detection System in Strong Magnetic Field * LIU Wenjing ,WANG Minhui *,WANG Yalin ,HU Lanzi (Electrical Engineering College of Guizhou University ,Guiyang 550025,China ) Abstract :In order to measure the electric current of busbar ,a measuring device is designed to provide a reference for busbar configuration.This device is based on INA114which is an operational amplifier circuit with high precision and processor S3C2440of ARM.Weak voltage signal and temperature signal can be detected under the strong magnetic field by the detecting system.The characteristic feature and the adverse effects of the strong magnetic field are introduced ,and the characteristics of hardware ,software ,Anti?interference measures are also analyzed.We use the way of power spectral estimation to confirm the signal information of the frequency ,which is proved validity by LabVIEW simulation result.According to the signal frequency ,a low pass filter is designed in the hardware.Finally ,the test data proves that the accuracy of the system can be within 5%.In strong magnetic field the device can collect data once per second and track the change of the current in time. Key words :weak signal detection ;strong magnetic field ;busbar current ;detection circuit ;power spectral estimation ;anti?interference measure EEACC :6140 doi :10.3969/j.issn.1004-1699.2013.06.022强磁场下微弱信号检测系统设计 * 刘文静,王民慧*,汪亚霖,胡兰子 (贵州大学电气工程学院,贵阳550025) 摘 要:为获知母线电流的分布情况,给母线配置提供参考,设计了一个以高精度运放INA114和RAM 处理器S3C2440为基 础的检测装置,使其在强磁场环境下能完成微小电压和温度信号的测量三阐述了强磁场环境的特点和影响,重点分析了系统的硬件构成,软件设计和系统所采取的抗干扰措施三其中,硬件设计采用了功率谱估计的方法确定信号频段,通过Labview 的仿真实验验证了该方法的可行性,并以该频段信息为参考依据设计了低通滤波器三最后,通过试验数据证明了该系统的可靠性,其测量误差小于5%,且在强磁场环境下能实现每秒采集一次数据,实时跟踪电流变化的功能三 关键词:微弱信号检测;强磁场环境;母线电流;检测电路;功率谱估计;抗干扰措施 中图分类号:TP274 文献标识码:A 文章编号:1004-1699(2013)06-0865-06 众所周知,铝电解槽的电场二磁场和流场的稳定直接决定了电解槽的运行情况[1],而运行稳定的电解槽又有利于降低运行电压,达到节能减排的要求三但是,如果母线配置存在缺陷将会导致阴极电流的分布不均,从而无法降低运行电压三刘升[2]在对 300kA 系列电解槽的母线优化改造的研究中,主要以母线电流分布作为参考依据来发现缺陷,通过修正母线电阻来达到从新分配电流的目的三改造后,修正了母线电流的分布偏差,且吨铝省电超过200kWh ,达到了节能的效果三该研究表明,对母线电流 分布的在线监控,可以分析母线配置是否存在缺陷,从而指导电解槽的运行和维护三周萍[3]通过对不同进电方式的电解槽进行了研究,并得出结论:电解槽的进电方式直接影响了槽内熔体的运动三贺志辉[4]对不同进线点的母线配置和母线补偿技术进行了研究,研究表明:进线点数较多以及适当使用母线补偿技术可以有效的降低影响电解生产的垂直磁场强度三对于铝电解工业,电解槽内产生的磁场是直接影响磁流体运动的主要原因之一,磁场不稳定会引起磁流体的强烈扰动[5],从而威胁安全生产三
语音信号处理系统设计 摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，
利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是： 2.1．采集语音信号。 2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。 2.6．对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7．设计图形用户界面（包含以上功能）。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等，以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法。 Ⅱ.语音信号的频域分析 信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更
河南科技大学 课程设计说明书课程名称微机应用技术课程设计 题目语音信号采集与处理课程设计 学院医学技术与工程学院 班级生物医学工程1201班 学生姓名 指导教师杨晓利 日期 2014年3月29日
课程设计任务书 （指导教师填写） 课程设计名称微机应用技术课程设计 学生姓名 专业班级生物医学工程1201班 设计题目语音信号采集与处理课程设计 课程设计目的 1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法； 2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法； 3．掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。 设计内容、技术条件和要求 1．语音信号的采集 用windows自带的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在2秒左右。然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，理解采样频率、采样位数等概念。 wavread函数调用格式： y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。 [y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。 y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。2．语音信号的频谱分析 首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。 时间进度安排 第1周：查阅资料； 第2周：实现设计内容 第3周：整理资料，撰写课程设计任务书 1
LDO 低输出噪声的分析与优化设计 1 LDO 的典型结构 LDO 的典型结构如下图所示,虚线框内为LDO 芯片内部电路,它是一个闭环系统,由误差放大器(Error amplifier)、调整管(Pass device)、反馈电阻网络(Feedback resistor network)组成,其闭环增益是: OUT REF V Acloseloop V = (1) 此外,带隙基准电压源 ( Bandgap reference)为误差放大器提供参考电压。 LDO 的工作原理是：反馈电阻网络对输出电压进行分压后得到反馈电压,该电压输入到误差放大器的同相输入端。误差放大器放大参考电压和反馈电压之间的差值, 其输出直接驱动调整管,通过控制调整管的导通状态来得到稳定的输出电压。例如,当反馈电压小于基准电压时,误差放大器输出电压下降,控制调整管产生更大的电流使得输出电压上升。当误差放大器增益足够大时,输出电压可以表示为： R1(1+)R2 OUT REF V V = (2) 所谓基准电压源就是能提供高精度和高稳定度基准量的电源，这种基准源与电源、工艺参数和温度的关系很小，其原理是利用PN 结电压的负温度系数和不同电流密度下两个PN 结电压差的正温度系数电压相互补偿，而使输出电压达到很低的温度漂移。传统基准电压源是基 于晶体管或齐纳稳压管的原理而制成的，其αT =10-3/℃~10-4/℃，无法满足现代电子测量之 需要。20世纪70年代初，维德拉(Widlar)首先提出能带间隙基准电压源的概念，简称带隙(Bandgap)电压。所谓能带间隙是指硅半导体材料在0K 温度下的带隙电压，其数值约为 1.205V ，用U go 表示。带隙基准电压源的基本原理是利用电阻压降的正温漂去补偿晶体管发射结正向压降的负温漂，从而实现了零温漂。由于未采用工作在反向击穿状态下的稳压管，因而噪声电压极低。带隙基准电压源的简化电路如下图所示。
振动信号的采集与预处理 几乎所有的物理现象都可看作是信号，但这里我们特指动态振动信号。 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多，因此，在采集振动信号时应注意以下几点： 1. 振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等； 2. 变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3. 所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 对信号预处理具有特定要求是振动信号本身的特性所致。信号预处理的功能在一定程度上说是影响后续信号分析的重要因素。预处理方法的选择也要注意以下条件： 1. 在涉及相位计算或显示时尽量不采用抗混滤波； 2. 在计算频谱时采用低通抗混滤波； 3. 在处理瞬态过程中1X矢量、2X矢量的快速处理时采用矢量滤波。 上述第3条是保障瞬态过程符合采样定理的基本条件。在瞬态振动信号采集时，机组转速变化率较高，若依靠采集动态信号（一般需要若干周期）通过后处理获得1X和2X矢量数据，除了效率低下以外，计算机（服务器）资源利用率也不高，且无法做到高分辨分析数据。机组瞬态特征（以波德图、极坐标图和三维频谱图等型式表示）是固有的，当组成这些图谱的数据间隔过大（分辨率过低）时，除许多微小的变化无法表达出来，也会得出误差很大的分析结论，影响故障诊断的准确度。一般来说，三维频谱图要求数据的组数（△rpm分辨率）较少，太多了反而影响对图形的正确识别；但对前面两种分析图谱，则要求较高的分辨率。目前公认的方式是每采集10组静态数据采集1组动态数据，可很好地解决不同图谱对数据分辨率的要求差异。 影响振动信号采集精度的因素包括采集方式、采样频率、量化精度三个因素，采样方式不同，采集信号的精度不同，其中以同步整周期采集为最佳方式；采样频率受制于信号最高频率；量化精度取决于A/D转换的位数，一般采用12位，部分系统采用16位甚至24位。 振动信号的采样过程，严格来说应包含几个方面： 1. 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 2. A/D转换
工程设计论文 题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名： 班级： 学号： 指导老师：
一.选题背景 1、实践意义： 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,
是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能
数字信号处理 课程设计 题目：基于MATLAB的语音信号的采集与处理学院：皖西学院 专业：通信工程 班级：通信1001班 学号：2010013461 2010013494 姓名：刘敏纵大庆指导教师：何富贵
摘要: 本次课程设计题目为<<基于MATLAB的语音信号的采集与处理>>。首先我们利用计算机上的录音软件获得语音信号，然后利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号！
1.背景 2. 设计目的 (2) 3. 设计原理 (2) 4. 设计过程 .......................................... ,,, 3 5. 实验代码及结果 (4) 5.1 语音信号的采集 (4) 5.2 语音信号加噪与频谱分析 ..................................... ,,,, 7 5.3 巴特沃斯滤波器的设计 .. (9) 5.4 比较滤波前后语音信号波形及频谱 (10) 6. 收获与体会 (12) 参考文献 (13)
1. 引言 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、 变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器，是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精 度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应(FIR, Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应(IIR，Infin ite Impulse Resp on se) 滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在 z= R处收敛，极点全部在z = 0处(因果系统)，因而只能用较高的阶数达到高的选 择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是 不同频率分量的信号经过FIR滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。FIR数字滤波器是有限单位脉冲响应有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许 设计多通带(或多阻带)滤波器等优点收到人们的青睐[1]。 IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由 延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的 模拟滤波器的成果，如巴特沃斯滤波器等。
交流 Experience Exchange D I G I T C W经验 272DIGITCW2019.04基于脑电波的注意力训练研究 张 政，张 瑞，聂民坤，班 岚 （北京科技大学天津学院，天津 301830） 摘要：注意力不集中将会直接降低学生的学习效率，以致其无法获得理想的学习成绩。以往教学过程中，教师了解学生注意情况仅通过表情、学习姿势等信号。随着穿戴设备的快速发展，人们为了更好的监测脑电信号，开始使用脑电生物反馈技术，并综合使用多种注意力训练方法，使学生集中注意力学习。本文分析了脑电波的特征，针对性的指出了脑电波注意力训练系统的设计方法，以期有效为提高学生的注意力提供更多的参考依据。 关键词：脑电波；注意力；训练 doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.04.226 中图分类号：TN911.7；R338 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）04-0272-01 1 脑电波的特征 人的大脑由多种神经元组成，这些神经元之间产生的信号便是脑电波，且神经元之间的联系可以促使人类产生思维活动。大脑神经元在接受来自其他神经元信号到一定阈值时，脑电波便会产生。在检测脑电波信号时，人们主要在头皮上放置电极，完成电波信号的采集，之后在利用专业的设备做好脑电波信号的收集与处理工作。大脑产生的生物电信号便属于脑电波，且人体不同的思维活动会产生不同类型的脑电波信号，频率各不相同。同时，不同情绪与心理状态下的人，其脑电波也不相同，并随情绪改变。其中Delta波在人感到困乏时比较活跃，这也是青少年脑波的主要成分；Alpha波在人处于安静思考状态时比较明显，主要反映人不受外界刺激时的脑波状态；Beta波在人情绪激动以及精神亢奋的状态下比较明显；Gamma波反映了人的深层次思考，比如印象以及记忆等。 2 脑电信号采集方法 生理传感器可以采集脑电信号，之后经过降噪等处理后可以得到分析处理的信号。在收集脑电信号方面，当前使用最为广泛的则是系统标准电极放置法，其需要在人脑特定的位置放置电极。单极导联法与双极导联法均属于脑电图机的导联方式，其中单极导联法主要在人的头皮位置放置活动的电极，在耳垂上放置无关电极。双极导联法主要在头皮上放置两个活动的电极，期间不使用无关电极，从而可以采集两个电极信号之间的差值，减少干扰因素的影响。 3 脑电波注意力训练系统的设计 3.1 系统框架 脑电波注意力系统具备较多的信息量，包括信息获取、信息传输以及信息储存等过程，在设计系统时应构建动态变化且可扩展、可伸缩的逻辑架构。感知层、传输层、数据层以及应用层等均属于脑电波注意力系统的组成部分，学生佩戴的脑电传感设备以及体温传感设备等均属于感知层，可以获得有效信息。学校内部的蓝牙以及无线网均属于网络层，可以用于服务器中传输信息。数据库管理系统以及支撑平台等均属于数据层，可以有效储存与处理相关信息，以供用户进行调用与查阅。应用层可以开发多种应用系统，在可视化数据信息的同时为用户展示生理信息的反馈界面。用户登录模块、蓝牙通信模块、脑电注意力数据处理模块以及脑电集中放松度绘制等均属于本系统的主要功能。在进行脑电反馈注意力训练过程中包括两方面的主要信息，一是记录的历史数据，并将其存储于数据库中，在分析数据时无需使用任何连接设备。二是注意力训练系统，包括手机与桌面应用程序。 3.2 开发环境 一是软件环境，本系统利用C语言进行开发，并通过Socket 网络编程将数据存储于相关的数据库服务器中，通过蓝牙设备连接脑电设备与计算机。C语言属于更为简洁的语言程序，可以有效实现应用程序的开发工作，属于可以应用于桌面应用程序中的高级编程语言，且其可以被移植预其他版本的操作平台上，本次系统设计中使用的C语言开发系统具备一定的实用性，且可以使用Net平台的各个代码库。SQLSERVER数据库具备强大的应用功能，具备一定的易用性与保密性，被广泛应用中各行各业中，随着版本的不断更新，其安全与防渗透性能会愈加完善。输入用户指令后，系统会开始正常收集管理相关数据信息，开始相关工作，且其在客户端、数据存储以及数据传输期间提供了可靠保障。 3.3 硬件环境 系统设计主要采用BrainLink设备，其被放置于人脑的头皮上，对人体不存在较大影响。采集信号过程中，人体脑前额应与采集脑电的支臂进行接触，工作人员将参考电极夹于耳垂处，从而有效采集相关的脑电信号。不同于其他采集设备，BrainLink 设备只需要手机APP或者一台电脑便可以完成信号的收集，操作简单，且可以测量多种脑电波数据信息。同时，设备中的ThinkGear芯片可以完成心跳、呼吸以及肌肉等各种噪声的有效过滤，并完成多方的比较研究。Brainlink设备属于可穿戴产品，只需要一个节点便可以通过接口获得外界输出的参数信息与脑波信号，不需要使用额外的导电膏等材料。数据分析时应采用eSense}算法，并将信息的处理结果反馈至使用者，其中Attention eSense代表着测试者的注意力集中程度与做事情的感兴趣程度；Medition eSense代表了测试者的思维放松程度。本次系统设计中主要研究集中度参数，其范围在0至100内，当0至20时，则代表佩戴者注意力不集中，处于心烦的状态；当数值为20至40时，佩戴者的注意力轻度不集中，存在少许分心；当数值在40至60时，佩戴者处于一般集中状态；当数值在60至80时，佩戴者注意力很集中；当数值在80至100时，佩戴者注意力保持高度集中状态。 4 结束语 随着新课改的实行，对学生的综合素质水平提出了更高的要求，以往教育中教师仅通过学生的面部表情估计其学习情况，无法实时了解学生的注意力情况，降低了教学效果。随着教育信息技术的快速发展，穿戴设备也取得了较大进步，可以促进学生高效学习，使其更快适应这个快速发展的社会。本文针对此，对当前的脑电波注意力训练系统进行了深度分析，确保教师可以通过学生的注意力情况采取针对性的训练措施，有效提升其学习成绩。参考文献 [1] 李雪飞，许朝进. 脑电生物反馈对正常小学生注意力的影响[J].软件导刊（教 育技术），2015（04）. [2] 龚志武，吴迪，陈阳键，苏宏，黄淑敏，陈木朝，吴杰锋，焦建利.新媒体 联盟2015地平线报告高等教育版[J].NMC地平线项目，现代远程教育研究，2015（02）. [3] 王慧娟，袁全波，艾菁.一种基于BCI技术的智能设备控制方法[J].北华航 天工业学院学报，2015（01）.
音频信号采样与处理系统方案设计 目录 第1章理论依据2 1.1音频信号的介绍2 1.2采样频率2 1.1 TMS320VC5402介绍2 1.2 TLC320AD50介绍 6 第2章系统方案设计8 2.1 DSP核心模块的设计8 2.2 A/D转换模块9 第3章硬件设计10 3.1 DSP芯片10 3.2 电源设计10 3.3复位电路设计11 3.4 时钟电路设计12 3.5 程序存储器扩展设计12 3.6数据存储器扩展设计13
3.7 JTAG接口设计13 3.8 A/D接口电路设计14 第4章软件设计15 第5章总结17 参考文献18 致谢19 附录20 摘要 在研究数字信号处理的基础上，提出了一个基于DSP TMS320VC5402和A/D转换芯片TLC320AD50的音频信号采集系统的设计。给出了该系统的总体设计方案，具体硬件电路,包括系统电源设计、复位电路设计、时钟电路设计、存储器设计、A/D接口电路设计、JTAG接口设计、DSP与A/D芯片的连接等，以及软件流程图。 关键词：音频信号数据采集DSP TLC320AD50 ABSTRACT On the basis of studying digital signal processing, The design of A audio signal acquisition system based on DSP TMS320VC5402 and A/D conversion chip TLC320AD50 is proposed. Overall design scheme of the system is given, and the specific hardware circuit, including the system power supply design, design of reset circuit, clock circuit design, design of memory, A/D interface circuit, JTAG interface, DSP and the connection of A/D chip, and software flow chart. Key words: audio signal data collection DSP TLC320AD50
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/1813517876.html, 基于锁定放大器的微弱信号检测系统设计 作者：蒋碧波杨振国杨越 来源：《科技经济市场》2017年第04期 摘要：文章设计了一种基于锁定放大器的微弱信号检测系统，该系统以相敏检波器和单片机为核心，结合加法器、纯电阻分压网络、微弱信号检测电路和显示电路组成。测试表明，该系统可以有效地用于噪声淹没的微弱信号检测。 关键词：微弱信号；强噪声；相敏检波 0.概述 微弱信号检测技术综合利用电子、信息学、计算机技术和物理学方法，研究导致噪声的原因和规律，以及被测信号的相关性，将被噪声淹没的微弱有用信号检测出来。相较于生物芯片扫描法中扫描时间与检测灵敏度难以兼顾的缺点和微弱振动信号的谐波小波频域提取法的局限性来说，以锁定放大器为核心的微弱信号检测系统更有潜力。 用调制器将直流或渐变信号进行交流放大，可以避免噪声的不利影响；利用相敏检测器检测频率和相位，利用窄带低通滤波器来抑制高频噪声，大大提高了稳定性，这些优点使得该项技术具有更加广阔的应用前景。 1.锁定放大器的原理 锁定放大器由信号通道、参考通道、相敏检波器以及输出电路组成。其基本思想是将与被测信号相同频率和相位关系的参考信号作为基准信号，使得只有与被测信号本身以及与参考信号同频和同相的噪声分量有响应，其他频率的噪声被抑制，从而能提取出有用信号。若增加辅助前置放大器，锁相放大器增益可达220dB，能检测极微弱交流输入信号。锁定放大器输出为直流电压信号，且正比于输入信号幅度及被测信号与参考信号相位差。与一般的带通放大器不同，锁相放大器具有极强的抗噪声能力。 系统的核心相敏检波器（PSD）的本质功能是对两个信号之间的相位进行检波，只有当同频同相信号输入时，为全波整流且输出最大。 2.系统总体设计 本系统总体框图如图1所示，系统由接收信号预处理通道、参考信号预处理通道、相关器及输出电路组成，其中核心部件相关器，它包括开关乘法器和RC低通滤波器；其中加法器由同相放大电路构成，实现噪声与待测信号相加，使得信号淹没在噪声环境中，然后经过衰减器衰减约100倍，模拟接收方收到的信号，并送入以相敏检波器为核心的微弱信号检测电路。参