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隨著視頻監控技術的發展和人們對智能監控要求的提高，傳統監控系統在很多場合己無法滿足要求。論文研究了一種基于嵌入式平臺的聲光一體化監控系統，將聲源定位技術應用到其中，相較于傳統的視頻監控系統更加智能，具有一定的實際應用價值。主要研究內容如下：
（1）提出了將非同步采集方式應用到聲源定位技術中。利用非同步采集設備的采樣特性，減少了聲源定位的實現成本，使采集通道易于擴展。并對非同步采集方式應用在聲源定位中由于通道間延時采樣造成的誤差問題進行研究分析，分別提出了基于MVDR算法和TDOA算法的兩種修正方法。
（2）在基于MVDR算法修正中，將組建的非同步采集系統與同步采集系統在相同條件下采集的聲音數據波形進行對比，找到波峰之間相差的時延點數。根據時延點數進行平移變換和插值處理，將處理后的數據帶入算法表達式中計算結果。實驗表明在特定的聲場環境下，該方法能夠有效地改善聲源方位估計誤差。
（3）在基于TDOA算法修正中，先通過采集的聲音數據利用GCC算法獲取采集通道之間的相對時延，再通過軟件補償的方式修正采集時延誤差，最后由聲源與陣元之間的幾何關系估算出聲源位置。實驗結果驗證了該方法能夠較為準確的估算出盧源方位。
（4）設計了一種基于嵌入式平臺的聲光一體化采集平臺，分別實現聲音信號和視頻圖像的采集。硬件設計采用模塊分層思想，將整個硬件系統拆分成核心板和底板兩部分。軟件設計使用多線程編程方法，實現信號連續采集和實時顯示。
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