1 系统分析与选择
1．1 信号处理原理分析
在对音频信号进行分析的过程中，本文采用了快速傅立叶变换FFT算法，即首先对音频信号进行离散化处理，然后进行FFT运算，求出信号各个离散频率点的功率数值，并得到离散化的功率谱，最后在频域计算被测音频信号的总功率。
1．2 系统的选择
在处理器的选择上，通常可以选择8位、16位或者是32位的MCU。但是，由于在处理信号的过程中，通常会用到快速傅立叶变换FFF算法，所以需要进行大量的浮点运算，而且一个浮点要占用四个字节，故在处理过程要占用大量的内存，同时浮点运算时间也很慢，所以采用普通的8位MCU和16位MCU一般难以在一定的时间内完成运算。综合考虑系统内存的大小以及运算速度，本系统选用Philips公司的32位单片机LPC2148。该芯片具有32 KB的RAM，而时钟频率高达60 MHz，所以，对于浮点运算，不论是在速度上，还是在内存上都能够很快的处理。在信号采样方式上，由于本系统所选用的32位MCU芯片LPC2148是60 MHz的单指令周期处理器，定时精度为16．7 ns，可以实现40．96 kHz的采样率，而且控制方便，成本便宜，所以，本设计由MCU进行直接采样，而不采用DDS芯片配合FIFO对信号进行采集。
1 系统分析与选择
1．1 信号处理原理分析
在对音频信号进行分析的过程中，本文采用了快速傅立叶变换FFT算法，即首先对音频信号进行离散化处理，然后进行FFT运算，求出信号各个离散频率点的功率数值，并得到离散化的功率谱，最后在频域计算被测音频信号的总功率。
1．2 系统的选择
在处理器的选择上，通常可以选择8位、16位或者是32位的MCU。但是，由于在处理信号的过程中，通常会用到快速傅立叶变换FFF算法，所以需要进行大量的浮点运算，而且一个浮点要占用四个字节，故在处理过程要占用大量的内存，同时浮点运算时间也很慢，所以采用普通的8位MCU和16位MCU一般难以在一定的时间内完成运算。综合考虑系统内存的大小以及运算速度，本系统选用Philips公司的32位单片机LPC2148。该芯片具有32 KB的RAM，而时钟频率高达60 MHz，所以，对于浮点运算，不论是在速度上，还是在内存上都能够很快的处理。在信号采样方式上，由于本系统所选用的32位MCU芯片LPC2148是60 MHz的单指令周期处理器，定时精度为16．7 ns，可以实现40．96 kHz的采样率，而且控制方便，成本便宜，所以，本设计由MCU进行直接采样，而不采用DDS芯片配合FIFO对信号进行采集。
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