一S种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF解码器方案.doc

一种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF解码器方案 (陕西 西安 710072) 李锋垚 摘要：本文提出了一种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF信号检测算法，并介绍了在TMS320C5402和TLV320AIC10上采用此算法的DTMF信号解码器方案设计。仿真结果和实际工程实验均表明该算法比传统的DTMF信号解码方法具有更强的抗干扰能力；该方案具有一定的实用和参考价值。 关键词：改进的ADALINE神经网络 LMS算法 DTMF解码 Abstract: In this paper a novel DTMF decoding algorithm based on Modified ADALINE Neural Network is introduced, with the DTMF decoder solution implemented on TMS320C5402 DSP and TLV320AIC10 AIC presented. The simulation results and engineering experiments show that the algorithm performs better anti-interference capability than the conventional methods, and can be used for application reference. Key Word: Modified ADALINE Neural Network LMS algorithm DTMF decoding 一、引言 DTMF（双音多频）信号是电话网中常用的信令，无论是家用电话、移动电话还是程控交换机上，多采用DTMF信号发送接收号码。DTMF技术还可以用于电力线载波通信等场合。可见，DTMF拨号和解码在通信系统及其它方面有着广泛的应用。DTMF信号的解码目前常用的方法有两种：一种方法是采用滤波器组来分离8个DTMF信号。滤波器组的实现既可以用模拟滤波器，也可以用数字滤波器，这种方法在时域中进行分离。第二种方法是采用DFT或者Goertzel算法来检测8个信号的强弱，这种方法在频域中进行分离。然而，上述两种传统的DTMF信号检测方法都存在一定的缺陷，即在强信道噪声干扰下常常不能正确工作。本文提出了一种新的基于改进的ADALINE(Adaptive Linear Neuron)神经网络的DTMF信号检测算法，其结构简单计算量适中，并且能够在强背景噪声干扰下正常检测，实验显示它比传统方法有更强的抗干扰能力。文章首先介绍了基于改进的ADALINE神经网络的DTMF信号检测算法，然后给出了此方法的仿真结果，最后给出了采用TMS320C5402 DSP和TLV320AIC10 AIC实现DTMF信号检测器的工程应用方案设计。 二、DTMF信号 DTMF信号是将拨号盘上的0~9、A~D及*/E、#/F共16个字符，用音频范围的8个频率来表示的一种编码方式。8个频率分为高频群和低频群两组，分别作为列频和行频。每个字符的信号由来自列频和行频的两个频率的正弦信号叠加而成。频率组合方式如图1所示。 Frequency 1209Hz 1336Hz 1477Hz 1633Hz 697Hz 1 2 3 A 770Hz 4 5 6 B 852Hz 7 8 9 C 941Hz */E 0 #/F D 根据ITU-R Q.23建议[1]，DTMF信号的技术指标是：传送/接收率为每秒约10个号码，或每个号码120ms。每个号码传送过程中，信号存在时间至少65ms，且不多于75ms，120ms的其余时间是静音。在每个频率点上允许有不超过 1.8%的频率误差。任何超过给定频率 3.5%的信号，均被认为是无效的，拒绝承认接收。另外，在最坏的检测条件下，信噪比不得低于15dB。 三、基于改进的ADALINE神经网络的DTMF检测算法 神经网络是信号处理发展的一个新方向，它可以在先验知识未知的情况下，通过对输入信号的自学习，实时调整网络的权系数和偏置值，使网络得到最佳的期望输出。神经网络具有内在的自适应性和非线性，能够得到鲁棒性和抗干扰能力更强的系统[3]。 ADALINE神经网络是Widrow和Hoff提出的[2,3]，它的一般结构如图2所示，采用LMS算法。输入信号x(n)及其延迟序列是网络的输入，网络输出a(n)与某个目标输出t(n)的差得到误差信号e(n)，然后网络按照LMS算法调整权系数和偏置值，并按此方式循环处理。 图2 ADALINE神经网络非常适合于信号的检测与提取或噪声消除，此时它的一般结构如图3所示[1]。在一定的噪声参考输入下，网络能够自适应