交通伤害已日益成为威胁人类生命安全的一种世界性公害。随着汽车数量的急剧增加、交通密度的大幅提,交通紧张拥挤问题越来越严重,交通事故也呈逐年上升趋势。交通事故很多时候可以通过及时报警得到有效救助,开发高实时性的车辆碰撞检测装置来及时完成事故发生后的报警对降低事故死亡率、伤残率有重要作用。现阶段,交通事故检测装置主要有基于速度信号、视频信号等一些检测方法,但这些方法都存在着各自的问题,例如实时性差、准确率低等,使得交通事故发生后难以得到及时有效的救助。由于交通事故发生时会产生很大的碰撞声,而碰撞声和其它声音的频谱不一样,通过采集并分析车辆周围的声信号来检测车辆事故,可以实时获得事故现场信息并报警,因此在实时性上比传统的各种方法好,而且在事故的识别成功率上也可相对提高。本文基于以上原因,完成了以下研究工作:(1)分析并研究了声信号模式识别系统的基本构成,对基于声信号的车辆碰撞检测原理做了深入分析,并研究了各种信号预处理、特征提取和分类器的设计方法。(2)提出了一种基于小波的碰撞声信号特征提取方法和分类方法。该方法对声信号做7层小波分解得到18个频率特征,而且利用碰撞声信号自相关系数较低的特点和能量特点提取辅助特征。在分类器的设计部分,利用LDA,SVM以及OC-SVM进行了分类尝试和比较,得出了最优的分类形式。实验证明,该方法具有对碰撞声信号良好的分类效果。(3)设计了一种基于声信号的车载碰撞检测系统的硬件装置,并进行了软件设计。该系统的硬件部分DSP采用了TI公司TMS3205509做为中央处理单元和TLV320AIC23B做声音采集模块芯片,并可以和GPS和GPRS模块相通讯来实现报警。在硬件设计的基础上完成了系统的软件设计,实现了上述设计的各种算法。(4)最后通过实验测试了该系统。在Matlab下对算法进行了仿真试验和在实际情况下对系统进行了测试。实验结果表明,本文设计的算法其检测结果实时给出且准确率高,可有效分出碰撞信号和非碰撞信号。在实际系统测试中,本车辆碰撞检测装置表现出来的性能运行稳定,符合实用性的要求,因而该装置具有良好的应用前景。