基于低成本单芯片微处理器的高稳健性破损玻璃检测器解决方案

　　引言

　　破损玻璃检测器 (GBD) 主要用来检测家庭住宅或商业楼宇门窗玻璃的破损情况。GBD 也可归类为一种监控设备，用以提高家庭或商业环境的安全性，避免非法进入。GBD 既可独立工作，也可与其它防盗设备协同工作，形成一套完整的安全系统。GBD 的基本工作原理就是捕获各种声音，并对其进行分析，然后报告玻璃是否破碎。基于这种工作模式，GBD的性能很大程度上取决于声源音质，这对设计人员提出了诸多挑战。此外，GBD 必须排除各种非真正玻璃破碎发出的声音，这种可能触发虚假玻璃破碎警报的声音事件就是误报警。本文将介绍一种采用低成本微处理器 (MCU) 的高效、稳健可靠的 GBD 设计方案。

　　MCU 属于低端处理器，广泛用于简单的数字实时时钟或复杂的智能计量装置等各种应用。MCU 之所以能够广泛应用，主要是因为其相对于大多数其他类型的数字处理器而言具有低成本、低功耗、简便易用等优异特性。在简单应用中，由于要求不多，因此低成本和低功耗很容易实现。然而，随着 MCU 不断应用于复杂的应用，要想保持低成本和低功耗就要面临更大的挑战。因此，工程师目前的任务就是以尽可能低的成本实现最佳性能。为了实现这一目标，我们必须解决诸如片上内存较低、外设集有限、运行速度较低、引脚数量较少等 MCU架构限制问题。同时，工程师必须优化利用 MCU 的一切可用资源，才能使其在像破损玻璃检测器 (GBD) 这种相当复杂的应用中充分发挥作用。

　　设计考虑

　　稳健的 GBD 算法应该能够很容易地将真正的玻璃破碎声与其它声音区别开来。所有 GBD 算法都会捕获声音，并对其时间和频率构成进行分析，然后做出决策。玻璃破损声会因玻璃类型、厚度、声学环境、距离，以及撞击玻璃所用器具的不同而有所变化。虽然所有 GBD 算法的本质很类似，但在具体情况下会略有差别。不过，很难让一种算法适用于所有情况。而对算法的微调通常要在家庭或企业的最后安装阶段中进行。

　　有效的玻璃破损信号可在时域或频域内加以分析。图 1 和图 2 分别显示了时域和频域内典型的玻璃破损信号。玻璃破损声的音频频谱正好介于 20Hz 至 20 kHz 之间。时域波形与实际听到的声音相关，而频域波形则给出了完整的信号频谱。上述两种图形为设计高效的玻璃破损检测算法提供了重要信息。时域图显示波形密集，且在短时间间隔内存在大量活动，这不仅说明信号包含了大量高频分量，同时也意味着波形的跨零和峰值数较多。尽管这些信息很有用，但这些特点看起来却酷似白噪声。设计人员接下来所面临的挑战就是如何对其加以区分。