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基于DSP的单传感器地面运动目标震动波检测及识别预警

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1 绪论

1.1 研究目的和意义

1.2 国内外发展现状

1.3 本课题主要工作

1.4 本章小结

2 地面震动信号简介及采集原理

2.1 地面震动信号

2.2 震动信号采集与噪声

2.3 本章小结

3 震动信号的消噪、特征提取与分类

3.1 震动信号的消噪

3.2 震动信号特征提取

3.3 运动物体分类设计

3.4 本章小结

4 震动信号检测及传输硬件设计

4.1 地震动传感器选择

4.2 震动信号调理设计

4.3 DSP处理模块设计

4.4 无线传输设计

4.5 本章小结

5 系统软件设计

5.1 Code Composer Studio(CCS)DSP开发环境简介

5.2 DSP初始化及A/D模块软件设计

5.3 传输模块软件设计

5.4 预警软件设计

5.5 本章小节

6 实验结果与分析

6.1 实验结果

6.2 结果分析

7 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

附录A电路模块设计图

致谢

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摘要

物体在运动过程中频繁撞击地面,激发出地面一系列有规律的微弱地震动波。基于地震动波,识别运动物体种类的技术,在商业安保和战场敌情监测中有着重大意义。常规的地面震动波检测装置在实时性、隐蔽性、传输距离上的不足,整体功耗较高都是急待解决的问题。因此,研究基于地震动波检测识别运动物体技术是很有必要的。
  研究一种基于震动波分析,对运动物体进行分类识别的方法。首先,考虑到检波器检测到的震动信号中包含大量的噪声,设计了一种噪声对消的自适应算法提高信号质量。该方法能够有效的降低噪声对原有震动信号的影响,也能较好的保持目标信号的频率特性,为后续特征提取、识别提供较好的信息。利用频域加时频域的分析方法对震动信号特征提取。对检测到的震动信号进行傅里叶变换处理,提取信号的主频率。利用改进的短时傅里叶变换分析方法,把信号在时域或频域上所没有的特征信息提取出来,为后续分类提供有力信息。最后,用神经网络算法对运动物体进行分类。利用频域和时频域得到的特征信息,完成神经网络算法前期的学习训练,达到一定的准确度。在后期的实验表明,该方法在对运动物体分类识别中能很好实现。
  在硬件系统设计分为:震动信号检测模块、震动信号调理模块、DSP数据处理控制模块、信号传输模块四个板块实现。采用一种电磁式地震动传感器提取地面震动波,把震动信号转换成电压信号输出。考虑到信号十分微弱,设计了一个信号调理电路,提高信噪比,以便 DSP进行采样。针对快速数据处理、装置长时间工作等要求,采用具有高速信号处理能力和低功耗的 DSP芯片作为核心处理器。为了装置隐蔽、传输安全采用ZigBee模块进行无线传输数据。最后在CCS开发环境下,编写、调试出系统软件。
  在场外实验中,整个装置正确采集到运动物体产生的震动信号,信号调理模块完成信号的放大、滤波等调理工作,DSP数据处理模块实现对信号识别分类,信号传输模块对预警信息及时上报。

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