基于STM32和LoRa技术的噪声采集分析系统

吴礼福，吴佳伟，田朋溢

（1.南京信息工程大学 电子与信息工程学院，江苏 南京 210044；2.江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，江苏 南京 210044；3.中国铁道科学研究院集团有限公司 机车车辆研究所，北京 100081）

0 引言

随着经济和社会的不断发展，诸如交通、建筑、机械以及人类活动产生的噪声不仅影响人们的正常工作和休息，甚至会对人们的身心健康产生危害[1]，因此，为了科学地保护在噪声环境下工作和生活的人们，对环境噪声的监测越来越重要。

噪声监测可以使用手持式声级计[2]，但手持声级计需要人工操作、记录和保存数据，当需要频繁或连续地记录一个地点的噪声情况时，无疑会增加很多人力成本。因此，一款可以无人值守的噪声采集分析设备就拥有很高的使用价值。现有的无人值守噪声采集分析设备多是为严苛的户外环境而设计[3]，需要太阳能供电等外围设备的支持，导致设备体积较大、不够便携。此外，诸如噪声地图绘制等应用需要同时测量多点数据进行检验校正，如果采用有线连接的测试设备，当监测点数量较多时，安装布线的经济成本和时间成本将急剧上升。因此，设计一套分布式便携无线噪声采集分析系统具有迫切的现实需求和广泛的应用前景[4]。

本文设计了一款体积小、续航时间较长、能够稳定存储和传输数据的分布式噪声采集分析系统，且为了设备的使用方便，该设备实时的监测数据以无线的传输方式进行通信，从而便于多台设备分布式监测环境中的噪声情况。

1 系统总体设计

本文设计的分布式无线噪声采集分析系统结构如图1所示。

图1 系统结构示意图

系统包括用于采集噪声、分析噪声状况并上传噪声数据的采集分析设备以及运行于PC机上用于存储和监测的软件系统。分布在监测场地的多个采集分析设备同时采集不同地点的噪声数据，并实时完成声学指标分析，再将分析的数据上传至用于存储的网关和数据库。而个体用户可以通过随身携带的电脑或者手机及时访问网关数据库获取实时噪声情况。因此，这套分布式无线噪声采集分析系统可以方便且有效地运行于学校、工厂、机场等很多场合[5]。

2 采集分析设备

图2是分布式噪声采集分析设备的实物图，其主要硬件组成如图3所示，主要包括信号输入与模数转换（Analog to Digital Converter，ADC）模块、信号处理模块、指令和数据传输模块。设备对声信号进行采集和模数转换，并将数据传递给微处理器控制单元（Micro Controller Unit，MCU），利用MCU的运算能力对时域信号进行分析，并利用丰富的片上外设对数据进行存储和传输。指令和数据的传输采用LoRa（Long Range Radio）技术，这种低功耗的无线传输方式在传输距离上能得到一定的保障。同时，设备自带锂电池供电，工作时间长、续航能力强。

图2 分布式噪声采集分析设备实物图

图3 硬件结构图

2.1 信号输入与模数转换模块

传声器是将声信号转换为电信号的传感器，目前运用最广、性能较好的传声器为电容式传声器。其中，驻极体电容传声器一侧极板使用驻极体材料制成，在传声器内部形成了工作需要的内部电场，无需外部再提供一组48~52 V的极化电压，因此结构简单、体积更小，符合设计需求。本文采用的传声器型号为北京声科测声学技术有限公司的SKC MP21，该传声器是1 2英寸（12.7 mm）预极化自由场测量传声器，无需极化电压，其标称输出灵敏度为50 mV/Pa，动态范围为17~136 dB，符合设计需求。

ADC需要将传声器输出的模拟信号转换为数字信号，而ADC的转换速度、精度等参数关系到整个设备的精度。根据工作原理的不同，ADC的种类大致可以分为积分型、逐次逼近型、并行比较型和Σ-Δ调制型[6]。其中，Σ-Δ调制型的优点在于以适中的价格可以获得令人满意的精度和转换速度，被广泛应用于音频信号的测量和处理中。本文采用Σ-Δ调制型ADC的型号为德州仪器公司的ADS1271，图4是ADS1271模数转换电路原理图，这是一款24位宽频带模数转换器，拥有51 kHz的带宽，可以覆盖人的可听域，满足噪声采集和分析的需求。

图4 模数转换电路

2.2 信号处理模块

ADC转换后的数字信号需传递给信号处理模块做声学分析，本设计使用的信号处理模块核心芯片为意法半导体公司的STM32F103[7]，该芯片的内核为ARM 32位的CortexTM-M3 CPU。

实际工程中通常采用倍频程或1 3倍频程分析声信号的能量在各个频带的分布情况[8]。倍频程分析是根据人耳对声音频率反应的客观规律将人的可听频率域分为若干个连续的频带，并按照声音的强度对每一段进行分析。当频带的上限频率f2与下限频率f1的比值为2，即为一倍频程，如1 000~2 000 Hz，而当比值为213时即为1 3倍频程。定义倍频程的中心频率f0为：

通常有两种方法实现噪声的倍频程分析，分别是滤波器组法和快速傅里叶变换法（Fast Fourier Transform，FFT）[9]，考虑到单片机的计算能力，本文采用后者。频域FFT法是根据帕塞瓦尔定理实现倍频程分析，计算傅里叶变换模的平方在一个周期内的平均，从而可以在频域计算时域离散信号的能量，即：

考虑到奈奎斯特采样定律，为完整地分析20 Hz~20 kHz频率范围的声信号信息，在噪声分析时采用48 kHz的采样频率，FFT分析的频率范围最大不超过采样频率的1 2，同时其分辨率与原始时间序列的采样数N和信号采样频率fs有关，分辨率β为：

以fs=48 kHz，长度N为4 096点FFT为例，分辨率β为48 000 4 096≈11.72，因此倍频程最低频带22.4~44.7 Hz内 的谱线数k为：

因此，只用2根谱线不足以算出最低频带内所有信号的总能量，为了提高最低频带内的谱线数到合理的数量，可以采用降采样的方式[10]。

如表1所示，1 3倍频程的频带划分大致可以分为三段，即25~200 Hz，250~2 000 Hz，2 500~20 000 Hz。根据奈奎斯特采样定律，25~200 Hz的频带只要使用大于400 Hz的采样频率就能从该频带捕获所有信息，因此可以对这个频带采用1∶100的比例抽样，将采样频率降低至0.48 kHz。同理，对250~2 000 Hz频带，将采样频率降低至4.8 kHz，对2 500~20 000 Hz频带则依然采用48 kHz的采样频率。

表1 1 3倍频程频带标称中心频率 Hz

2.3 指令和数据传输模块

得到声信号的分析数据后，MCU通过LoRa技术将处理好的数据传递给同样连接了LoRa模块并作为数据接收节点和网关的PC机[11]。图5是系统网关与多个数据采集节点之间通信的网络结构图。

图5 网络结构图

LoRa是一种基于线性扩频技术的远距离无线传输技术[12]，最早由美国Semtech公司推出并积极推广。LoRa无线技术有组网灵活、传输距离远、功耗低、易于部署等优点[13]，通过网关可无线控制分布的各个数据采集节点，从而实现一对多的定向传输，传输数据通常为控制指令和运算后的数据。

本文选用中国亿佰特公司的E22-400M22S无线模块，其是基于Semtech公司生产的LoRa射频芯片SX1268为核心研发的。图6为LoRa模块与MCU的电路原理图。

3 监控软件

监控软件运行于PC机上，对LoRa模块接收到的数据进行显示和处理。软件功能是将多个分布式噪声采集分析设备采集并处理完的数据分别按照采集的设备编号进行显示和存储，并能够根据用户需求导出相应的测试报告。

软件使用Visual C#语言，在Visual Studio 2015开发环境中编写完成，基于.NET框架类库（.NET Framework），它继承保留了C/C++的强大功能，同时又以.NET框架类库作为基础，拥有开发快速、功能易扩展的特性。

3.1 软件功能

软件界面如图7所示。软件界面红色边框编号1区域显示系统中所有已布置设备的编号和所在位置、可以选择的计权类型以及接收到的数据大小；蓝色边框编号2区域包含异常记录、加载设备信息、删除设备信息以及连接设备、读取数据、保存数据的开关按钮；软件界面黄色边框编号3区域包括通信参数、测试参数、添加设备、校准设备和导出报告等功能按钮；绿色边框编号4区域可以查看1 3倍频程和总声压级数据，可以选择添加的任意设备来检测该测点的实时噪声数据。

图7 软件界面

图8中通信参数为无线传输系统参数，图9中测试参数为测点的基本信息，图10中添加设备为增加测点并添加设备信息，图11的导出报告中可选择需要导出的时间段。

图8 通信参数

图9 测试参数

图10 添加设备

图11 导出报告

3.2 软件操作流程

图12是使用声压级为94 dB，频率为1 000 Hz的标准声源时的测试结果，其操作流程是：首先设置通信参数，通过串口建立连接在PC机的LoRa模块与软件之间的通信连接；然后设置测试参数，记录本次监测采集的数据信息，便于完善生成报告时的报告信息，再逐个添加设备，将分布放置的监测采集设备的设备编号和通信地址分别填入，再依次校准设备，校准可采用声压级94 dB或114 dB，频率1 000 Hz的标准声源。完成设备的相关信息的设置和校准后，依次打开图7蓝色边框编号2区域中的加载设备信息，打开连接，读取数据，保存数据。

图12 使用声源校准器时软件界面

利用本系统在南京信息工程大学的教学楼明德楼、图书馆、食堂等10个监控点布置了设备，图13是在图书馆环境下，系统采集到的环境噪声数值并显示到软件界面，可以看到，环境总声压级为37.3 dB。

图13 图书馆监测点的实时软件界面

4 结论

本文设计了一套分布式噪声采集分析系统，采集分析设备体积小、便携且容易安装和使用，能够在学校、工厂、机场等多种场合监测噪声情况，可以实时将采集到的噪声做倍频程分析并上传到数据接收节点用于保存和记录。该设计由于无需人员值守，对于分析固定地点长时间的噪声分布状况有很好的实用价值。