今天来聊一聊根据声波测距离的实验,听起来比较迷,但这是目前无线感知领域比较火的一个方向,即通过声波去获取更多的数据,并用于实际生活。
直接补补课,我们平时听到的声音就是20HZ-20000HZ的声波,因此使用计算机去模拟发出一个一定频率的波形,波遇到物理后会反射回来,通过发送波与接受波的时差t,我们可以简单这么去想,声波的速度v=343m/s,那么就可以得到距离R=v*t/2,当然,实际上并没有这么简单。
接下里简单讲讲代码及原理:
这里是一个使用matlab播放FMCW波,并使用麦克风录音的代码:
% 播放声音
A=10;%振幅
f_0=18000;%声音频率
B=2300; %带宽
T=0.02; %周期
fs=48000; %采样频率
N=4800; % 采样点数
t=(0:N-1)/fs; %播放时长
% tt=t.*t;
temp=mod(t,T);
tt=temp.*temp;
% y=A*cos(2*pi*(f_0*t)); %单频信号
y=A*cos(2*pi*(f_0*mod(t,T)+B*tt/(2*T))); %单频信号
% figure(2)
% subplot(1,2,1);
plot(t,y);
xlabel('时间');
ylabel('振幅');
title('原始声波图像');
sound(y,fs); %通过声卡放音
%录音
recordFs=48000; %麦克风采用率
deviceId=3; %设备号是3
nChannels=1; %单通道是1
nBits = 8; %采样位数
myVoice = audiorecorder(recordFs,nBits,nChannels);
% Define callbacks to show when
% recording starts and completes.
myVoice.StartFcn = 'disp(''Start speaking.'')';
myVoice.StopFcn = 'disp(''End of recording.'')';
time=0.1;
N2=time*recordFs; % 采样点数
record(myVoice, time);
获取到波后,进行的分析如下:
这里是一个对接受到的信号进行fft的过程
% %% 接受信号
%预处理
%Store data in double-precision array.
myRecording = getaudiodata(myVoice);
lFreq=f_0;
hFreq=lFreq+B;
% band pass,过滤波
[b,a] = butter(3,[lFreq hFreq]/(fs/2),'bandpass');
myRecording = filter(b,a,myRecording);
%reshape
myRecording=reshape(myRecording,1,N2);
myRecording=myRecording*1000;
t1=(0:N2-1)/recordFs;
figure(2)
subplot(1,2,1);
plot(t1,myRecording)
%fft
start_p=1;
end_p=4800;
number=end_p-start_p+1;
Y = fft(myRecording(start_p:end_p));
P2 = abs(Y/number);
P1 = P2(1:number/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = 48000*(0:(number/2))/number;
subplot(1,2,2);
plot(f,P1)
title('Single-Sfided Amplitude Spectrum of X(t)')
xlabel('f (Hz)')
ylabel('|P1(f)|')
% 求出最大的频率
[row,cow] = size(P1); % 读取行r、列c
sendMaxFFT=-10000;
maxIndex=-1;
for i = 1:cow
if sendMaxFFT < P1(1,i)
sendMaxFFT = P1(1,i);
maxIndex=i;
end
P1(1,i);
end
sendMaxFFT=f(1,maxIndex)
最后要做的就是将发送波的t-f的关系与接收波的t-f进行cross-correlation得出Lap,根据公式R=c*Lap/2*Fs,Fs是采样率,就可以得到距离了。(此部分正在进行实验)
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推荐阅读最新更新时间:2024-11-11 19:11
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