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基于声传播的智能定位系统_F题.pdf

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简介:
本论文探讨了基于声波传播原理设计的一种新型智能定位系统,该系统通过分析声音信号的传输特性实现高精度定位,在复杂环境中具有广泛应用潜力。文档深入研究了算法优化及实际应用案例。 【基于声传播的智能定位系统】是2023年全国大学生电子设计竞赛本科组的一道试题,旨在考察参赛者运用声学原理、模式识别及机器学习算法来设计并实现一个智能定位系统的技能。该系统的主要任务通过检测声波在亚克力材质平面板内的传播特性,对敲击产生的声音源或放置的物件进行精确定位。 **基本要求:** 1. 系统需配备自制信号发生器,能生成频率范围为15kHz至20kHz、步进为1kHz的扫频信号。电声部件将这些信号转化为声波注入平面板内,并由不同位置上的声电转换装置接收,通过预留测试端口使用示波器观察其接收信号。 2. 将300mm边长区域M划分为6×6个大方格,在指定的大方格内敲击一次后,系统应在5秒之内完成探测并显示对应的方格编号。 **发挥部分:** 1. 在基本划分基础上进一步将该区域细分为12×12个小方格。放置磁铁圆片后,一键启动系统能在15秒内定位并显示其所在小方格的坐标。 2. 任意位置放置一个直径为12mm、厚度为2mm的圆形磁铁(上下各放五枚),通过平面板相互吸引固定,在最短时间为该磁铁圆片进行精确定位,精度需达到10毫米以内,并显示其直角坐标值。 3. 其他创新功能设计与实现。 **系统说明:** - 平面板材质为亚克力,尺寸在450mm±10mm范围内,厚度8mm±1mm。表面允许画格但不可进行其他加工。 - 电声部件及支撑件安装于指定的60mm×60mm区域内。 - 敲击平面板工具需小巧以便准确判断敲击位置。 **评分标准:** 设计报告涵盖方案论证、理论分析、电路与程序设计、测试方案和结果以及文档结构规范性,总分为20分;基本要求中信号发生器功能实现10分,探测定位40分。发挥部分包括更精细的定位和其他创新共计50分。 参赛队伍需综合运用声学知识、电子工程技术和计算机科学技能构建一个精确定位系统,在设计过程中考虑声波传播特性(如衰减、反射和折射)并结合模式识别及机器学习技术提高精度与效率,同时确保硬件稳定性和软件高效运行。在测试阶段除了验证功能实现外还需对结果进行分析以展示系统的性能和可靠性。

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    本论文探讨了基于声波传播原理设计的一种新型智能定位系统,该系统通过分析声音信号的传输特性实现高精度定位,在复杂环境中具有广泛应用潜力。文档深入研究了算法优化及实际应用案例。 【基于声传播的智能定位系统】是2023年全国大学生电子设计竞赛本科组的一道试题,旨在考察参赛者运用声学原理、模式识别及机器学习算法来设计并实现一个智能定位系统的技能。该系统的主要任务通过检测声波在亚克力材质平面板内的传播特性,对敲击产生的声音源或放置的物件进行精确定位。 **基本要求:** 1. 系统需配备自制信号发生器,能生成频率范围为15kHz至20kHz、步进为1kHz的扫频信号。电声部件将这些信号转化为声波注入平面板内,并由不同位置上的声电转换装置接收,通过预留测试端口使用示波器观察其接收信号。 2. 将300mm边长区域M划分为6×6个大方格,在指定的大方格内敲击一次后,系统应在5秒之内完成探测并显示对应的方格编号。 **发挥部分:** 1. 在基本划分基础上进一步将该区域细分为12×12个小方格。放置磁铁圆片后,一键启动系统能在15秒内定位并显示其所在小方格的坐标。 2. 任意位置放置一个直径为12mm、厚度为2mm的圆形磁铁(上下各放五枚),通过平面板相互吸引固定,在最短时间为该磁铁圆片进行精确定位,精度需达到10毫米以内,并显示其直角坐标值。 3. 其他创新功能设计与实现。 **系统说明:** - 平面板材质为亚克力,尺寸在450mm±10mm范围内,厚度8mm±1mm。表面允许画格但不可进行其他加工。 - 电声部件及支撑件安装于指定的60mm×60mm区域内。 - 敲击平面板工具需小巧以便准确判断敲击位置。 **评分标准:** 设计报告涵盖方案论证、理论分析、电路与程序设计、测试方案和结果以及文档结构规范性,总分为20分;基本要求中信号发生器功能实现10分,探测定位40分。发挥部分包括更精细的定位和其他创新共计50分。 参赛队伍需综合运用声学知识、电子工程技术和计算机科学技能构建一个精确定位系统,在设计过程中考虑声波传播特性(如衰减、反射和折射)并结合模式识别及机器学习技术提高精度与效率,同时确保硬件稳定性和软件高效运行。在测试阶段除了验证功能实现外还需对结果进行分析以展示系统的性能和可靠性。
  • 2023年电赛F础部分,含算法)
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    本项目为2023年电子设计竞赛F题的基础部分,专注于开发一种利用声波传播特性的智能室内定位系统。该系统通过先进的信号处理和定位算法实现精确的位置追踪与识别功能。
  • 竞赛资料源码(,2023电赛F).zip
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    该压缩包包含针对2023年电子设计竞赛F题的智能定位系统竞赛资料及源代码,利用声音传播技术实现精准定位功能。 教育部认可的大学生竞赛备赛资料包括代码、源码及竞赛总结等内容。所有提供的源码均经过严格测试,可以直接运行,用户可以放心下载使用。 这些资源适用于以下比赛: - 全国电子设计大赛 - 全国大学生智能汽车竞赛 - 蓝桥杯 - 集成电路创新创业大赛 - 光电设计竞赛 - 挑战杯 - 大创项目(国家级、省级) - 互联网+ - “三创赛” - 计算机设计竞赛 - 创新创业大赛 - ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC) - 全国大学生数学建模竞赛 - 全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛 - 全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛 - 全国大学生工程训练综合能力竞赛 - 全国大学生机器人大赛-RoboMaster - RoboCon(国际机器人设计大赛) - “西门子杯”中国智能制造挑战赛 - 中国高校计算机设计大赛 - 世界技能大赛 - 中国高校计算机大赛大数据挑战赛 - 团体程序设计天梯赛 - 移动应用创新赛 - 网络技术挑战赛 - 全国大学生信息安全竞赛 - “中国软件杯”大学生软件设计大赛 - 全国大学生光电设计竞赛(全国大学生物理实验竞赛) - 中国机器人及人工智能大赛 - “大唐杯”全国大学生移动通信5G技术大赛 - 华为ICT大赛 - 全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛 - 中国高校智能机器人创意大赛 如果有任何使用中的问题,欢迎随时沟通。
  • 跟踪-E(1).pdf
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    本PDF文档详细介绍了声源定位与跟踪系统的原理、设计及实现方法。文中深入探讨了如何通过音频信号处理技术来精准捕捉并追踪移动声源,适用于智能监控和机器人导航等领域。 您提供的文档名称“E题-声源定位跟踪系统(1).pdf”并没有包含任何需要去除的联系信息或链接。因此,无需进行改动。 如果希望我根据该文件内容提供摘要或者重写部分内容,请上传具体文本或提供更多细节。
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    本资料包聚焦于利用人工智能技术进行声源定位的研究与应用。内容涵盖算法设计、模型训练及实际案例分析,旨在提供深入理解和实践指导。适合研究者和技术爱好者探索智能音频处理领域。 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是现代科技领域的热门研究方向之一,涵盖了许多子领域,如机器学习、深度学习、自然语言处理等。在本压缩包中重点介绍的是声源定位技术,在语音识别、机器人导航、智能安防等领域有着广泛应用。 声源定位是指通过特定的算法和技术确定声音发生位置的过程。AI系统通常使用麦克风阵列来捕捉不同位置的声音信号并进行分析,基于MATLAB实现意味着可以利用其强大的信号处理和数学运算能力高效地处理声学数据。 在这个项目中提供的代码可以直接运行,这意味着用户无需深入了解底层细节即可快速理解和操作声源定位的算法。这对于初学者来说是一个很好的起点,他们可以通过这个demo快速上手,并在此基础上进行迭代改进,加深对声源定位的理解。 标签中的语音识别进一步揭示了此项目与处理语音信号的关系,在实际应用中声源定位常常与语音识别结合使用,例如在智能家居系统中设备需要先确定声音来源才能准确执行用户的指令。这可以提高识别的精确度并减少背景噪音的影响。 文件名为第09章 声源定位可能表明这是一个系列教程的一部分,第9章专门讲解声源定位。此类结构化学习资源有助于系统性掌握相关知识,通常会逐步引导学习者从基础知识到复杂应用一步步深入理解。 在MATLAB代码中可能包含以下几个关键部分: 1. 数据采集:通过麦克风阵列捕获多通道音频信号。 2. 预处理:对原始信号进行滤波、降噪以利于后续分析。 3. 特征提取:计算如到达时间差(Time Difference of Arrival, TDOA)或强度差异等特征参数。 4. 定位算法:使用最小二乘法、贝叶斯估计或者极化图方法来确定声源位置。 5. 后处理:可能包括结果校正、优化和可视化。 通过这个压缩包,学习者不仅可以了解声源定位的基本原理还能直接操作实践从而提升自己的编程能力和AI技术应用水平。无论是科研还是工程应用这样的实践性资源都极具价值。
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    本研究探讨了基于MATLAB平台的矢量传感器声源定位技术,通过仿真分析优化声源定位算法,提高在复杂环境下的定位精度。 矢量传感器对声源定位的MATLAB仿真程序以及二元阵列线列阵对声源定位程序。
  • MATLAB实现
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    本项目采用MATBFILAB软件开发了一个高效的声源定位系统,通过算法处理声音信号以精确定位声源位置,适用于多种音频应用场景。 无需改动,可直接运行每步都有注释,方便理解可根据实际调整麦克风数量部分代码如下: ```matlab clc; clear; figure(1); sound_position = [5, 6]; % 声源的实际位置 axis([0, 10, 0, 10]); % 设置X轴和Y轴的范围 grid on; % 显示网格线 mic1_positon = [-10, 0]; mic2_positon = [0, 0]; mic3_positon = [10, 0]; wave = audioread(sample.wav); wave = wave(:, 1); % 只取数组的第一列 scale = 0.8 / max(wave); wave = scale * wave; Trials = 10; % 测试点的数量 ```
  • MSP430金属检测设计
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    本项目设计了一种基于MSP430微控制器的智能金属检测定位系统。该系统能够高效、准确地识别和定位金属物体,并具备低功耗特性,适用于工业及安全领域。 现有的金属探测器大多为手持式设备,操作复杂且精度较低,在使用过程中存在一定的安全隐患。本系统设计了一种基于智能自主小车的解决方案,能够对特定区域进行全面的金属检测,并在发现目标时发出警报并显示坐标信息。 该设计方案以MSP430F5438A微控制器为核心,结合了金属探测电路、信号调理电路、速度测量电路和声光报警电路等外围设备。这些组件共同工作实现了对未知区域进行全自主且高精度的金属检测功能。