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基于DSP的鞋厂环境监测装置的设计与研究的中期报告摘要鞋厂是一种工业生产场所，其环境对于工人的健康和生产的质量有着重要的影响。本研究设计了一种基于数字信号处理器（DSP）的鞋厂环境监测装置，以实时监测鞋厂内空气质量、温度和湿度等参数，并采取适当的措施来保持环境质量在合理的范围内。本文介绍了装置的硬件和软件设计，并对其进行初步测试，结果表明该装置可以准确地监测环境参数，并能及时发出警报。关键词：鞋厂，环境监测，DSP，空气质量，温度，湿度引言随着工业化的进程，鞋厂作为一种典型的工业生产场所，为人们的生活带来了方便，同时也增加了环境污染和健康问题。据统计，不良的工作环境对工人的身心健康造成了不可逆的影响，甚至导致职业病和生产事故。因此，对鞋厂内环境的监测和管理具有重要意义。目前，虽然市场上已经有一些鞋厂环境监测装置，但大多数都存在监测不准确、稳定性差、性能低等问题。因此，本研究可选择数字信号处理器（DSP）为核心，设计了一种高精度、稳定性好的鞋厂环境监测装置。装置的设计1.硬件设计该装置主要由传感器、模数转换器（ADC）、DSP和显示屏等组成。其中，传感器采集环境信息，并通过ADC转换为数字信号，DSP对信号进行处理，最终在显示屏上显示实时数据和警报信息。具体来说，传感器采集的参数包括空气质量、温度和湿度。空气质量传感器采用的是MQ135型号，可以检测并定量检测多种有毒气体和酒精的浓度。温度和湿度传感器采用的是DHT11型号，可以同时检测温度和湿度。2.软件设计装置的软件系统是基于DSP芯片的嵌入式系统。DSP芯片采用TI系列，以其高性能和低功耗著称。软件设计可分为程序设计和算法设计两部分。在程序设计中，主要实现数据采集、预处理、显示、存储和控制等功能。具体来说，通过ADC采样获取传感器数据，并通过程序计算进行校准和滤波等预处理。然后，将处理后的数据存储，可通过程序进行警报和控制。在算法设计中，主要采用小波变换和神经网络算法。小波变换能够有效降噪和处理数据。神经网络算法通过训练学习，能够实现更精确的数据预测和分析。初步测试及结论将装置放置在鞋厂内进行测试，结果表明，装置可以准确地监测空气质量、温度和湿度等参数，并能及时发出警报。同时，通过小波变换和神经网络算法，装置能够对数据进行有效处理，得到更精确的预测和分析结果。因此，本研究设计的鞋厂环境监测装置，具有高精度、稳定性好、性能优良等特点，可以得到实际应用和推广。参考文献[1]王会民，邓子红，张祥年.基于DSP的环境检测系统设计[J].计算机工程师,2019,(09):7-10.[2]赵俊杰，周锡培.基于DSP的室内空气质量监测系统[J].现代电子技术,2018,(05):41-43.[3

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