破损玻璃检测器 (GBD)的系统设计

硬件设计规范

在本节中我们将讨论高稳健性 GBD 解决方案的硬件设计规范。在深入讨论相关要求之前，需要说明的重要一点是，大多数 GBD 都采用电池供电，因此为了确保足够长的电池使用寿命，设计方案必须注重低功耗。板上所有硬件组件的选择都要围绕实现低功耗这一设计目标而展开。如图 3 所示，整条模拟信号链从扩音器开始，到 ADC 结束。扩音器的选择至关重要，其性能将关系到所有 GBD 算法的成败。扩音器还应能够捕获并保存撞击等关键音频分量以及其它高频分量，这些频率分量将在 GBD 算法中频繁使用。扩音器大多数时间需处于开启状态以捕获各种声音活动，因此必须确保低功耗，以降低整体系统的电流消耗。增益放大器通常是以高于单位增益的反相模式或非反相模式配置的运算放大器 (OA)。OA 旨在为扩音器捕获的声音(大小通常为数十毫伏)提供足够增益。OA 和扩音器一样，也要始终保持开启状态，而且必须具有较小的开启电流。AAF 也是 OA，在模拟域进行过滤，通常也是一个简单的一阶或二阶单位增益低通滤波器 (LPF)。整个设计中最重大的决策是如何选择信号处理器。如前所述，ASIC、MCU 或 DSP 可用于本应用。不过，每种选项都有其优势和不足，我们应根据最有益于本应用的相关因素进行选择。大多数破损玻璃检测器与烟雾检测器类似，都安装在家庭或办公环境中可确保安全的位置。不过，基于以下两种原因，它们都要采用电池供电：可安装在任何地方，而不必考虑电源插座问题，而且

在电源断电情况下仍能确保实现全部功能。

选择的处理器必须具备低功耗、可编程、简便易用、价格低廉等优异特性，而且在实时运行时可提供出色的处理能力。MCU 是所有可选方案中的最佳选择，可满足上述所有要求。此外，部分 MCU 还集成了模拟外设，这将进一步降低整体系统成本。

软件设计规范

扩音器的模拟信号由剪切频率为 20 kHz 的 AAF 过滤。为了对该信号进行数字化，采样率必须大于 40 kHz，也即 ADC 必须能够支持它。在实时运行状态下，所需的处理工作需在连续采样间隙完成。例如，如果最高 CPU 频率为 12 MHz，那么连续采样之间的 CPU 周期数仅为 300 次，这对信号处理而言是极为不足的。为了增加 CPU 周期，我们可选用支持更高 CPU 时钟的处理器;但是，这样做的代价是提高了功耗，进而缩短了电池使用寿命。因此，必须平衡算法复杂性和电池使用寿命。本节将探讨用于检测玻璃破损的实际算法。从图 1 和图 2 中可以看出，玻璃破损声音包含大量高频分量、跨零和峰值，以及低频撞击信号。重击或撞击发生在玻璃破损声音的起始阶段。必须注意的是，重击/撞击信号可能源于多种声音，比如木门或柜橱的关闭、物品掉落地上、快速击掌、锁门等。不过，这些声音都不存在一般玻璃破损信号中包含的高频分量。同样，咖啡磨豆机、音乐、电视上的摩托车比赛、酒杯落地破损等发出的声音尽管存在高频分量，但却没有重击/撞击分量。下述 GBD 算法将探究这两种分量及时独立出现在频谱两侧的事实。

算法

图 4 显示的是算法的高级软件流程图。该软件分为三大块，按时间发生顺序分别为活动检测、撞击检测和玻璃破损。扩音器和 OA1 每隔 2.5 毫秒开启一次，检查有无声音活动。如果没有显著的活动，它们就关闭，MCU 随即进入低功耗状态。如果出现显著活动，则软件启动撞击检测，其中 ADC 打开，并随后进行信号处理，检查撞击分量。只有在确实出现撞击事件，算法才启动实际的玻璃破损检测，否则算法将返回活动检测状态。如果成功检测到玻璃破损，则将激活板上 LED/蜂鸣器发出事件警报。GBD 随后将返回到活动检测状态。

图 4：高级软件流程活动检测仅通过比较 ADC 输入值与零点两侧的预设阈值来从噪声中区别出真正的破损信号。如前所述，撞击是接近 300 Hz 的低频分量。既然撞击分量仅出现在玻璃撞破损的初始阶段，那么只需过滤最初传送进来的少数几个信号样本即可。该过滤工作由剪切频率为 350 Hz 的数字低通滤波器 (LPF) 来完成。先将过滤后的样本累加、取平均值，然后再与预设的能量阈值进行比较。如果能量超过预设阈值，则启动撞击分量和玻璃破损检测算法。为了在不影响其工作效率的前提下缩小数字 LPF 的尺寸，针对初始样本的采样频率非常低，仅保持在 4 kHz。不过，该部分算法采用剪切频率为 2 kHz 的AAF(而非剪切频率为 20 kHz的常规 AAF)。 玻璃破损检测算法比撞击检测更复杂，分为两部分：信号分析 1 (SA1) 和信号分析 2 (SA2)。SA1 是处理的第一阶段，一旦检测到撞击就会对每个样本进行分析。