基于MSP430的玻璃破碎检测安防方案

中心议题：
     *  基于MSP430的玻璃破碎检测安防方案
     *  玻璃破碎声音的判定原理

玻璃破碎检测器主要用来检测家庭住宅或商业楼宇门窗玻璃的破碎情况，玻璃破碎检测器也可归类为一种安防监控设备，用以提高家庭或商业环境的安全性，避免非法进入。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，玻璃破碎检测器的性能很大程度上取决于声源音质，必须排除各种非真正玻璃破碎发出的声音，避免误报警，这对设计人员提出了诸多挑战。下面介绍的是基于MSP430的玻璃破碎检测安防方案。

玻璃破碎检查方框图（上图）由一个感应玻璃破碎时发出的高频率声波的声学设备（麦克风）和两个用来放大检测到的频率并启用 MSP430 中的 ADC 来对信号进行采样的运算放大器组成。外部放大器可直接从 MSP430 端口引脚获得电源，当 MSP430 处于待机状态时，这将导致放大器的电流消耗降为零，从而显著延长电池工作时间。独立式和无线连接实施要求延长电池寿命，而具有低电流消耗的 MSP430 微处理器则是这些应用的理想选择。

玻璃破碎的检测算法

玻璃破碎检测算法需要将真正的玻璃破碎声与其它声音区别开来，通过捕获声音，并对其时间和频率构成进行分析，然后做出判断。玻璃破碎声会因玻璃类型、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。虽然所有玻璃破碎检测算法的本质很类似，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。

有效的玻璃破碎信号可在时域或频域内加以分析。图 2 和图 3 分别显示了时域和频域内典型的玻璃破碎信号。玻璃破碎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碎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。
在频域方面，我们也面临着类似的挑战。玻璃破碎信号分量好像是以相对平均的能量分布于整个频谱，这与典型的白噪声类似。不过，我们也发现，在 200 ~ 300 Hz 的低频区域有一个不小的峰值，这给我们做出区分判断提供很有用的信息。这一峰值是玻璃破碎过程中击打物撞击玻璃所最初产生的声音频率分量。撞击表现为后续高频玻璃破碎声中的低频信号。这种“撞击”或者“重击”也可以理解为器具碰撞玻璃时所发出的声音。这种信号在时域波形中很难分辨出来，但我们确实清楚这种声音是在玻璃破碎过程中先于其他声音而发生的。据此，我们可以确定地列出玻璃破碎信号的部分有关因素：包括大量高频分量，即包含大量跨零和峰值。包含击打物碰撞玻璃所产生的 200 ~ 300 Hz 低频分量，出现在玻璃破碎声音的起始阶段。