自適應環(huán)境噪聲的聲光控制LED照明燈

金永鎬,曲曉東

( 延邊大學工學院 電子信息通信學科，吉林 延吉 133002 )

摘要：提出了一種利用信號平均值的動態(tài)特性來判斷噪聲和信號的方法，該方法可較準確地判斷出前后一段時間信號特性的一致性和突發(fā)信號的特性.利用這種方法設計了能夠自適應環(huán)境噪聲的聲光控制LED照明燈，實驗表明，該燈具有高觸發(fā)靈敏度、低功耗、工作穩(wěn)定、成本低、電路簡單等優(yōu)點，可適用于工作在環(huán)境噪聲較大的場合，如裝有排風扇的衛(wèi)生間、走廊等場所.

關鍵詞：分段平均; 突發(fā)信號; 環(huán)境噪聲; LED照明燈

收稿日期：2015-05-13

作者簡介：金永鎬(1964—)，男，博士，教授，研究方向為智能開關技術及智能變換.

文章編號：1004-4353(2015)03-0229-04

中圖分類號：TP23

Sound-and-light controlled LED lamp of adaptive ambient noise

JIN Yonggao，QU Xiaodong

(DepartmentofElectronics&CommunicationEngineering,CollegeofEngineering，

YanbianUniversity，Yanji133002，China)

Abstract：Put forward a judgment method of noise and signal which based on the dynamic characteristics of signal average. This method can accurately judge the characteristics of the burst signal and the consensus of the characteristics of the signal in two consecutive periods of time. A sound-and-light controlled LED lamp which based on adaptive ambient noise is designed by this method. Experiments show that the LED lamp has the advantages of high trigger sensitivity,high operation stability,low cost,simple circuit structure and micro-power consumption,which can be widely used in the environment of high ambient noise such as corridors,public toilets and so on.

Key words： piecewise averaged; burst signal; ambient noise; LED lamp

目前，聲光控LED燈已被廣泛應用于學校的大廳、走廊、衛(wèi)生間以及居民樓的樓道等場所，但由于現(xiàn)有的聲光控LED照明燈大多是采用聲音信號與固定電壓門限值比較的聲控方式[1]，其對噪聲很敏感，抗干擾能力較差，因此當環(huán)境噪聲高于觸發(fā)門限值時易產生誤觸發(fā)，不僅造成電能浪費，還會縮短產品的使用壽命.為此，部分聲控燈廠商提高了聲控燈的抗噪聲性能，將聲音觸發(fā)門限提高，進而導致聲控燈反應不靈敏，造成使用上的不便[2].為了解決上述問題，本文利用具有低成本、微功耗特性的MK7A23單片機設計了能夠自適應環(huán)境噪聲的聲光控制LED照明燈.這種聲光控制LED照明燈，采用先對輸入聲音信號進行平均值處理，后根據輸入信號的平均值動態(tài)特性來區(qū)分噪聲和正常信號的方法，該方法可較準確地判斷出前后一段時間信號特性的一致性和突發(fā)信號的特性，因此具有很強的噪聲抑制能力.

1環(huán)境噪聲對聲控LED燈的影響分析

1.1　固定電壓與聲音信號比較模式分析

圖1為現(xiàn)有的聲光控LED燈在環(huán)境噪聲為非周期性噪聲時的誤動作分析圖.由圖1可知，當噪聲小于預設聲音觸發(fā)門限即比較電平時，LED燈能夠正常工作，但當噪聲高于比較電平時會產生誤動作.

圖1　非周期性噪聲時誤動作分析

圖2為現(xiàn)有的聲光控LED燈在環(huán)境噪聲為周期性噪聲時的誤動作分析圖.由圖2可知：當噪聲較小時，聲控LED燈對產生的低幅值長時間大能量聲音信號無反應，即發(fā)生漏檢情況；當噪聲較大時，聲控LED燈對產生的高幅值周期性噪聲有反應，即發(fā)生誤動作.

圖2　周期性噪聲時誤動作分析

1.2　利用信號平均值動態(tài)特性的檢測方法

為了能夠使用簡單的方法準確區(qū)分噪聲信號和正常信號，本文設計了一種利用信號平均值檢測信號的方法，如圖3所示.圖3中T0為對聲音信號的采樣時間.為了確保檢測的可靠性，信號的采樣時間T0必須大于環(huán)境中周期性噪聲信號的最大周期，T0越大則檢測精度越高；聲音信號的檢測時間必須大于2倍的T0，但為了避免檢測速度過慢，T0不宜過大.

圖3　平均值檢測方式

(1)

(2)

K0+K?K0.

(3)

K4?K0.

(4)

由式(4)可知，雖然低聲說話時產生的聲音信號平均值(K1~K4)的幅值較小，但其累計量較大，使得差值ΔU仍然遠大于K0.

圖4為有腳步聲和低聲說話聲時的檢測模式圖.由圖4可知，這種方式對噪聲有很強的抑制能力，同時能檢測出腳步聲，特別是能檢測出幅值很低但持續(xù)時間較長的聲音信號，因此說明本文設計的聲控燈具有很好的靈敏度.

圖4　有腳步聲和低聲說話聲時的檢測模式

圖5　平均值的包絡特性檢測模式

2整體電路設計

2.1　整體電路框圖

聲光控制LED照明燈的整體電路框圖如圖6所示.圖6中麥克風信號經過放大后進行絕對值處理，把交流聲音信號轉換為單極性脈動直流信號后用積分器處理.積分器在單片機控制下工作，當聲音信號滿足點亮聲控燈的條件時，判斷環(huán)境亮度條件，如果兩者都符合條件則控制開關電源點亮聲控燈.整體電路是由一片低功耗運放TL062完成信號放大和絕對值處理功能，如圖7所示.

圖6　整體電路框圖

2.2　信號放大及絕對值處理電路的實驗分析

在圖7中：由U1A、U1B、D1、D2、R1~R4等組成絕對值處理電路，該電路可同時完成對麥克風信號的絕對值處理和放大；R7、R8對電源電壓UCC分壓并提供運放的“中點”電壓UREF=UCCR7/(R7+R8).當麥克風輸入信號為負時，D1截止，D2導通，U1B的5腳、6腳電壓值近似相同，因此U1A的反饋電阻由R4和(R1+R2)并聯(lián)組成.設R1~R4=R，則并聯(lián)后的反饋電阻RF=2R/3，B點的輸出電壓由式(5)決定:

(5)

由U1B組成的放大器的同相端有信號輸入，輸出電壓由式(6)決定:

(6)

當麥克風輸入信號為正時，D1導通，D2截止，U1B的5腳、6腳電壓為UREF，U1A的反饋電阻只有R1，A點的輸出電壓由式(7)決定:

(7)

由U1B組成的放大器的反相端有信號輸入，輸出電壓由式(8)決定:

(8)

由此可知，不管輸入電壓是正是負，輸出電壓的表達式是一樣的，以中點電壓UREF為基準電壓總是增加，且電路對輸入信號有放大的作用.如果在公式(5)—(8)中取R=470kΩ,R6=5kΩ，則放大倍數(shù)為94.

圖7　整體電路

2.3　對信號的濾波處理

為了不丟失高頻信號的變化量，本文設計的聲控燈采取了對信號絕對值處理及放大電路的輸出信號先進行濾波處理以獲得信號的包絡后再使用單片機自帶的ADC進行采樣的方法.本文使用的MK7A23單片機內部具有準14位的ADC，其采樣時間約為260μs時，頻率為3.8kHz，若提高采樣頻率則精度變低.如圖7所示，信號放大及絕對值處理電路的輸出信號經過R9、C2低通濾波后提供給單片機的ADC進行采樣.圖8為使用信號發(fā)生器輸入正弦波信號后所得的各點的工作波形，圖9為輸入實際聲音信號后各點的工作波形.對比圖9和圖8可知，輸入為真實信號時，D點對應的波形為C點波形的包絡.

圖8　輸入正弦波時A、B、C、E點的工作波形

圖9　輸入音頻信號時A、B、C、E點的工作波形

3結束語

本文設計的聲光控制LED燈采用將聲音信號進行平均值處理后提取其包絡部分交由單片機采樣的方法，解決了因低功耗單片機采樣頻率不高所引起的失真.實驗證明，采用平均值總量差值法和包絡檢測方法并用的方法，可使聲控制LED燈具備自適應環(huán)境噪聲的能力，且具有低功耗、高靈敏度、線路簡單、成本低等特點，因而本文方法所設計的LED聲控燈，可廣泛地使用在環(huán)境噪聲較大的各種場合，且可有效避免現(xiàn)有聲控燈因環(huán)境噪聲誤觸發(fā)而引起的電能浪費.本文在設計過程中，僅考慮了聲光控制LED燈因環(huán)境噪聲誤觸發(fā)引起的電能損耗，對降低待機功耗方面還有所不足，有待于今后進一步地研究.

參考文獻：

[1]金永鎬,金杰.微功耗高靈敏度聲光控制型LED照明燈的設計[J].電子科技,2012,25(3):66-68.

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[3]金永鎬，金銀實.基于NCP1200的高功率因數(shù)恒流型LED驅動電源的設計[J].延邊大學學報(自然科學版)，2013，39(1):59-62.

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