基于STM32F4和小波變換的智能環境輻射監測系統設計與實現

摘" 要：該文主要研究并實現一種基于STM32F4微控制器和小波變換的智能環境輻射監測系統。該系統以STM32F4作為核心微控制器，具備高性能、低功耗和高可靠性等優點，并配備其他低功耗傳感器以實現數據的實時采集。通過小波變換技術，對采集到的信號進行去噪和特征提取，能夠有效濾除噪聲并提取有用信息。處理后的數據實時顯示在串口屏上，同時利用無線通信模塊實現與ThingsCloud云平臺的遠程交互。

關鍵詞：物聯網；STM32F4；G-M計數管；輻射監測；MQTT協議；小波變換

中圖分類號：TP368" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）09-0046-04

Abstract： This paper mainly studies and implements an intelligent environmental radiation monitoring system based on STM32F4 microcontroller and wavelet transform. The system uses STM32F4 as the core microcontroller， which has the advantages of high performance， low power consumption and high reliability， and is equipped with other low-power sensors to achieve real-time data collection. Through wavelet transform technology， the collected signals are denoised and feature extracted， which can effectively filter out noise and extract useful information. The processed data is displayed on the serial port screen in real time， and remote interaction with the ThingsCloud platform is realized using a wireless communication module.

Keywords： Internet of Things; STM32F4; G-M counter; radiation monitoring; MQTT protocol; wavelet transform

隨著科技發展和生活水平提高，環境安全問題日益受到關注。輻射監測是環境保護的重要部分，對保障健康和生態平衡至關重要。傳統輻射監測系統常因數據處理慢、實時性差而難以滿足現代社會的高標準需求。

為了解決這些問題，本文提出了一種基于STM32F4微控制器和小波變換技術的智能環境輻射監測系統。STM32F4作為一種高性能的嵌入式微控制器，具有強大的計算能力和豐富的外設接口，能夠高效處理輻射數據。而小波變換技術則在信號處理領域廣泛應用，能夠有效地提取信號特征、去除噪聲，從而提高數據的準確性和可靠性。

1" 系統總體設計

本系統的總體結構框圖如圖1所示，該系統由STM32F4單片機系統模塊、輻射及環境監測模塊、無線通信模塊、供電模塊和用戶交互顯示模塊5大核心部分組成。STM32F4微控制器通過相應的通信協議與各個傳感器進行通信，并采用時間片輪轉調度算法對信號進行實時采集。在經過小波分析去噪處理后，系統將數據實時顯示在HMI串口屏的交互界面上。此外，STM32F4微控制器通過USART通信與ESP8266 Wi-Fi模塊連接，實現與ThingsCloud物聯網云平臺的數據傳輸。手機端應用則通過MQTT通信協議獲取實時數據，從而實現遠程交互功能。

2" 軟件及算法設計

2.1" 時間片輪轉調度算法

時間片輪轉調度算法[1]的基本原理是將CPU時間劃分為固定長度的時間片，并輪流分配給各個任務。在輻射監測系統中，多個模塊如數據采集、數據處理和用戶界面等需要同時運行，該算法確保各模塊在時間上的公平性，避免某模塊長時間占用CPU導致其他模塊響應延遲。

系統首先將不同任務根據優先級進行分組，并為每個任務分配一定的時間片。在每個時間片內，任務會執行預定的操作，如獲取傳感器數據、進行小波變換處理或更新用戶界面等。一旦一個時間片結束，調度器就會切換到下一個任務，確保系統能夠高效、穩定地運行。此外，時間片的長度也需要根據系統的實時性要求和任務的處理復雜度進行優化，以達到最佳的性能平衡，圖2為系統任務調度程序流程。

2.2" 小波變換去噪

由于環境噪聲和傳感器本身的限制，采集到的傳感器數據常常受到干擾，導致信號質量下降。本系統引入小波變換去噪技術[2]，以提高數據處理的精度和有效性。

在MATLAB軟件中，進行了單級離散一維小波變換去噪的仿真測試[3]。首先，使用“dwt”函數中的“db1”小波對原始信號進行分解，并重構信號的小波系數。然后，使用小波逆變換重構信號并計算相對誤差。此外，使用小波“db1”對信號進行小波分解，提取各尺度下的近似系數和細節系數，并重構各尺度下的小波系數，最終重構信號并計算誤差。隨著分解尺度的增加，近似分量中的噪聲逐漸減少，高頻信息被有效濾除，從而實現了信號去噪的效果，圖3為除噪前后信號對比示意圖。

3" 主要硬件設計

3.1" 硬件總體結構設計

本系統硬件總體結構如圖4所示，供電系統設計采用12 V太陽能充電蓄電池，通過設計的降壓電路進行電壓調整后，均勻分配至系統各模塊，從而保障了供電的穩定性和可靠性。STM32F4微控制器[4]利用AD轉換功能及ONE-WIRE單總線通信協議，高效地采集空氣質量和溫濕度數據。針對G-M計數管驅動電路輸出的輻射信號，微控制器通過TIM5的輸入捕獲模式進行信號處理，經過小波變換進行去噪處理，實現下降沿計數，進而準確計算出單位時間內的輻射劑量。此外，STM32F4微控制器借助USART串口通信協議，實現與HMI串口屏及ESP8266 Wi-Fi模塊之間的數據傳輸和用戶交互。

3.2" 降壓模塊設計

針對本系統的供電需求，本文設計并構建了一款基于LM2596芯片的降壓模塊。該模塊具備將7～12 V的輸入電壓高效穩定地轉換為5 V和3.3 V輸出電壓的能力。在12 V輸入電壓條件下，模塊轉換為5 V輸出時的轉換效率可達到96%，而在相同輸入電壓下轉換為3.3 V輸出時，效率同樣維持在92%。這一性能指標確保了系統供電的穩定性與可靠性，為整個系統的正常運行提供保障。

3.3" G-M計數管驅動電路模塊設計

本系統采用了G-M計數管作為探測器[5-6]，型號為J305βγ，其坪區電壓范圍介于360～400 V之間，建議的最佳工作電壓為380 V，而最大極限電壓為550 V。在驅動電路的設計上，利用NE555定時器芯片構建了一個電路，用以生成諧振脈沖。這些脈沖經過二極管整流后，對電容器充電至電源電壓水平。隨后，通過三極管配合滑動變阻器進行調節和放大，從而實現G-M計數管所需的工作電壓，圖5為G-M計數管驅動電路。

3.4" 信號處理電路模塊設計

圖6為信號處理電路模塊設計電路圖。在G-M計數管未檢測到放射性粒子的情況下，三極管Q4處于截止模式，此時電阻R17作為上拉電阻，導致輸出端維持3.3 V的直流電平。一旦G-M計數管受到放射性粒子的作用，其內部電場促使粒子與惰性氣體分子相撞，引發電離作用，進而產生雪崩效應并形成電流脈沖。這一過程使得三極管Q4導通，輸出信號隨之降低，形成一個下降沿。通過對單位時間內下降沿數量的統計并進行相應的數據轉換，能夠獲取到輻射強度的相關信息。

3.5" Wi-Fi通信模塊設計

本系統采用了ESP8266 Wi-Fi模塊作為中介，以便與ThingsCloud物聯網云平臺建立通信連接。該模塊內嵌TCP/IP協議棧，能夠通過串行接口與外部設備進行聯接和交流。在與STM32F4系列微控制器通信時，選擇了串行通信協議。具體來說，ESP8266模塊利用USART（通用串行異步接收/發送）接口與STM32F4進行數據交互。在硬件連接方面，VCC引腳接入了5 V電源以供電，而串行通信則通過RXD和TXD引腳與STM32F103C8T6微控制器的PB11和PB10引腳對接。完成連接后，使用AT指令對通信參數進行了配置，設定波特率為115 200，數據位為8位，停止位為1位，且無校驗位，以此保障數據傳輸和接收的準確性。

4" 系統測試與展示

為了檢驗G-M計數管驅動電路模塊的性能并觀測輸出脈沖信號的波形特征，采用示波器來捕捉脈沖信號的下降沿。圖7為脈沖信號波形圖（未去噪）。通過分析輸出信號的特性，可以觀察到信號中夾雜著一定的噪聲。經過小波變換進行去噪處理后，能夠提取出更為清晰的脈沖信號，圖8為脈沖信號波形圖（已去噪）。

通過實際應用和測試，本系統系統充分利用了STM32F4的高性能計算能力和豐富外設接口，以及小波變換在信號處理中的優勢，有效解決了傳統輻射監測系統在數據處理速度和實時性方面的不足，在環境輻射監測方面表現出較高的準確性和可靠性，能夠實時、快速地處理輻射數據，為環境保護和人民健康提供了有力保障，圖9為Android APP以及系統實物。

參考文獻：

[1] 畢磊，李向楠.基于時間片輪轉調度法的有源電力濾波器多機并聯均流控制策略[J].電工技術，2018（11）：46-48.

[2] 肖家悅，傅海威，陳苗，等.分布式光纖溫度傳感信號小波去噪方法[J].西安石油大學學報（自然科學版），2024，39（3）：137-142.

[3] 楊元，郭慶.基于小波去噪和時頻分析的智能電表量測數據挖掘研究[J].電子設計工程，2024，32（7）：78-81，86.

[4] 鄧波.基于ARM單片機的核輻射探測裝置設計[J].船電技術，2017，37（11）：57-59.

[5] 陳瀟驍，祁振杰.基于蓋革計數器的粒子輻射探測實驗[J].電子測試，2021（13）：16-18，25.

[6] 吳曉燕，李合菊，趙守彬，等.基于單片機的數顯蓋革計數器的研究與實現[J].電子測試，2014（23）：3-5.