采用MSP430的嵌入式DTMF拨号解码器方案设计
本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/171368.htm
软件上使用查表方式模拟产生两个不同频率的正弦波。首先确定一个合适的采样间隔,对每个频率的正弦波进行采样并规格化成0~7(3位数据),制成相应的正弦表。正弦表的制定要保证合成信号的频率误差在±1.5%以内,同时使采样点数尽量少。为使波形失真度小,正弦表记录的总信号时间对应原始信号的整数个周期,并且采样起点选在正波形的峰值上。本设计采样间隔选定为122us,保证频率误差均在±1%以内,各个频率信号的采样点数及频率误差见图3所示。
DTMF解码
采用软件方式进行DTMF解码,首先要将模拟信号转换成数字信号,然后再送入CPU处理。利用MSP430F133内置的12位ADC加上简单的接口就可以实现模数转换,ADC接口电路如图5所示。其中应选1%精度的金属膜电阻。ADC参考电压选内部2.5V:
![](http://m.amcfsurvey.com/editerupload/fetch/20130926/171368_2_2.jpg)
DTMF解码可以通过计算所接收到的信号在8个既定频率点的频谱值来确定是否为有效的DTMF信号及接收到的是哪个号码。另外,需要通过一系列的有效性检验以防止误判。
FFT可用来计算N点频率处的频谱值,但不适合于此处应用。因为它计算了许多不需要的值,计算量太大;而且为保证频率分辨率,FFT的点数较大。另外,它不能按逐个样点的方式处理,不利于实时实现。
由于只需要知道8个特定点的频谱值,采用一种称为Goertzel算法的DFT算法可以有效地提高计算效率。它相当于一个含两个极点的IIR滤波器,8个频点对应各自相匹配的滤波器,其传递函数为
![](http://m.amcfsurvey.com/editerupload/fetch/20130926/171368_2_3.jpg)
然而Goertzel算法还是有一个缺点,那就是它计算的是频率处的频谱值,而精确的频率值
通常只能对应某个近似的整数k,为了达到要求的分辨率,就需要较大的样点数N。改进的方法是:修改传递函数,不计算角频率
处的频谱值,而计算精确角频率
处的频谱值。这样分辨率能达到数据自然加窗(矩形窗)的分辨率。它的传递函数为
![](http://m.amcfsurvey.com/editerupload/fetch/20130926/171368_2_8.jpg)
改进的Goertzel算法运算步骤如下:
1. 对每个采样点递归计算(n=0,1,…,N)
其初始条件是
2. 当N个样点采集并计算完成后,计算8个频谱值:
在选定采样频率为6Khz基础上,选取N=86个样点即可达到所需的频率分辨率。这对应约15ms信号,可以保证一位号码能接收到两个完整的DTMF信号周期。
当8个频谱值计算出来后,还要进行DTMF有效性检验,以判定是否为有效的DTMF信号。有效性检验包括以下几项内容:(1)高、低频段的最大幅值都必须大于某个门限值,而且二者之和也要大于某个门限值。(2)高、低频段的最大幅值与各自频段其它三个幅值相比,其差值必须大于某个门限值。(3)逆向绞度检验即低频段最大幅值不得超过高频段最大幅值8dB,标准绞度检验即高频段最大幅值不得超过低频段最大幅值4dB。(4)高、低频段最大幅值之和与其它6个幅值之和之比,必须大于某个门限值。
若上述检验通过,判定当前周期DTMF信号有效,根据频率组合可确定是对应哪个号码。但要确认接收到一个有效的号码,还要满足两个条件,一是要有两个以上连续周期的有效且相同的DTMF信号,以保证信号持续时间,二是前面有足够的静音时间,以避免重复识别。
DTMF解码程序流程图如图6所示。
![](http://m.amcfsurvey.com/editerupload/fetch/20130926/171368_2_12.jpg)
解码时每次迭代需要八次乘法,由于F133没有硬件乘法器,要用移位加做乘法,因此优化乘法运算将大大提高计算效率。优化从几个方面考虑:尽量使用寄存器寻址方式,充分利用150ns指令;另外每个频点的乘数是固定已知的,因此移位加可以不用逐位循环并判断的方式,而用按位完全展开的方式以省去判断动作;此外,在前端增加简单的增益控制可以保证后续运算不发生溢出,省去溢出处理。经过上述优化,实现了DTMF的实时解码。
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