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随着视频监控技术的发展和人们对智能监控要求的提高，传统监控系统在很多场合己无法满足要求。论文研究了一种基于嵌入式平台的声光一体化监控系统，将声源定位技术应用到其中，相较于传统的视频监控系统更加智能，具有一定的实际应用价值。主要研究内容如下：
（1）提出了将非同步采集方式应用到声源定位技术中。利用非同步采集设备的采样特性，减少了声源定位的实现成本，使采集通道易于扩展。并对非同步采集方式应用在声源定位中由于通道间延时采样造成的误差问题进行研究分析，分别提出了基于MVDR算法和TDOA算法的两种修正方法。
（2）在基于MVDR算法修正中，将组建的非同步采集系统与同步采集系统在相同条件下采集的声音数据波形进行对比，找到波峰之间相差的时延点数。根据时延点数进行平移变换和插值处理，将处理后的数据带入算法表达式中计算结果。实验表明在特定的声场环境下，该方法能够有效地改善声源方位估计误差。
（3）在基于TDOA算法修正中，先通过采集的声音数据利用GCC算法获取采集通道之间的相对时延，再通过软件补偿的方式修正采集时延误差，最后由声源与阵元之间的几何关系估算出声源位置。实验结果验证了该方法能够较为准确的估算出卢源方位。
（4）设计了一种基于嵌入式平台的声光一体化采集平台，分别实现声音信号和视频图像的采集。硬件设计采用模块分层思想，将整个硬件系统拆分成核心板和底板两部分。软件设计使用多线程编程方法，实现信号连续采集和实时显示。
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