ứng dụng lọc thích nghi trong triệt nhiễu và triệt tiếng vọng
BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD : ThS. Ngô Quốc Cường ứng dụng lọc thích nghi trong triệt nhiễu và triệt tiếng vọng Nội dung 1. Đặt vấn đề. 2. Hướng giải quyết vấn đề. 3. Nội dung nghiên cứu. 4. Kết luận, hướng phát triển. Đặt vấn đề Làm sao để loại bỏ hoàn toàn tiếng vọng và nhiễu? Là một câu hỏi, một bài toán lớn đặt ra cần thiết phải giải quyết trong các hệ thống viễn thông, các ứng dụng thực tế hiện nay. Vấn đề kiểm soát nhiễu, triệt tiếng vọng, giảm ảnh hưởng của nhiễu, cung cấp một môi trường truyền tốt, là vấn đề trọng tâm của nhiều nghiên cứu trong những thập niên qua. Hướng giải quyết Trong nhiều năm qua các thuật toán thích nghi đã được đầu tư nghiên cứu, phát triển để làm sao loại bỏ nhiễu hiệu quả nhất. Chính vì để chứng minh khả năng hoạt động hiệu quả của các bộ lọc thích nghi sử dụng thuật toán LMS, RLS và có thể áp dụng bộ lọc này trong thực tế cuộc sống, nhóm thực hiện đã chọn nghiên cứu đề tài : “ Ứng dụng lọc thích nghi trong triệt nhiễu và triệt tiếng vọng.” Nội dung nghiên cứu a. Tìm hiểu thuật toán thích nghi. b. Ứng dụng lọc thích nghi trong triệt nhiễu và triệt tiếng vọng. c. Thực hiện triệt nhiễu, triệt tiếng vọng trên KIT DSP TMS320C6713 Thuật toán thích nghi MSE: Mean-Squared Error (n) d(n) y(n)e = − 2 2 2 (n) [e (n)] [d (n) 2 y(n)d(n) y (n)]E E ξ = = − + Thuật toán thích nghi LMS: Least-Mean-Squared 1 0 ( ) w( ). ( ) w ( ). ( ) N T i y n n x n i n x n − = = − = ∑ (n) d(n) y(n)e = − w( 1) w( ) 2 . ( ). ( )n n e n x n µ + = + Thuật toán thích nghi Thuật toán thích nghi RLS:Recursive Least-Squares K(n): vector độ lợi P(n): ma trận tương quan nghịch đảo λ: forgetting factor 1 1 . ( 1). ( ) ( ) 1 . ( ). ( 1). ( ) H P n u n k n u n P n u n λ λ − − − = + − ( ) w( 1). ( )y n n u n = − ( ) ( ) ( )e n d n y n = − w( ) w( 1) ( ). ( ) H n n k n e n = − + 1 1 ( ) . ( 1) . ( ). ( ). ( 1) H P n P n k n u n P n λ λ − − = − − − Thuật toán thích nghi [...]... trên kit TMS320C6713 Hệ thống triệt nhiễu thích nghi dùng thuật toán LMS Hệ thống triệt nhiễu thích nghi dùng thuật toán RLS Hệ thống triệt tiếng vọng dùng thuật toán LMS Hệ thống triệt tiếng vọng dùng thuật toán RLS Thực thi trên kit TMS320C6713 Hệ thống triệt nhiễu thích nghi dùng thuật toán LMS Thực thi trên kit TMS320C6713 Hệ thống triệt nhiễu thích nghi dùng thuật toán RLS Thực thi... toán thích nghi Bảng so sánh các phép toán thực hiện của thuật toán LMS va RLS Thuật toán Số phép nhân Số phép cộng trừ Số phép chia LMS 2L+2 2L 0 RLS 3L2 +4L 2L2 +2L 1 Ứng dụng lọc thích nghi Triệt nhiễu thích nghi (ANC) Triệt tiếng vọng (AEC) Active Noise Canceller ANC: Active Noise Canceller e(n) = d(n) − y(n) = s(n) + n1 (n) − y(n) = s (n) + n1 (n) − wT (n) n 2 (n) Active Noise Canceller Triệt. .. qua thông số MSE và ERLE Thực hiện các thuật toán thích nghi trên Kit DSP TMS320C6713 đạt được một số kết quả nhất định Hướng phát triển Tiếp tục tìm hiểu, nghi n cứu chuyên sâu hơn, tối ưu hoá thuật toán để xây dựng, hoàn thiện mô hình khử nhiễu, triệt echo quả hơn Định hướng phát triển có thể xây dựng triển khai các hệ thống lớn có tính ứng dụng trong thực tế, ví dụ như lọc nhiễu tín hiệu điện... hướng phát triển có thể xây dựng triển khai các hệ thống lớn có tính ứng dụng trong thực tế, ví dụ như lọc nhiễu tín hiệu điện tim, hệ thống triệt nhiễu trong xe hơi, tai nghe triệt nhiễu tích cực, các thiết bị thu tín hiệu trong y tế, triệt echo trong các hội nghi trực tiếp,… ... TMS320C6713 Hệ thống triệt tiếng vọng dùng thuật toán LMS Thực thi trên kit TMS320C6713 Hệ thống triệt tiếng vọng dùng thuật toán RLS Kết luận Thuật toán LMS: Đơn giản, dễ thực hiện, tính toán không phức tạp Tốc độ hội tụ chậm Thuật toán RLS: Tăng số lượng các phép toán, tính toán phức tạp Tốc độ hội tụ nhanh, độ tin cậy cao Dựa vào kết quả mô phỏng đánh giá, kiểm chứng lại được ưu điểm... y(n) = s (n) + n1 (n) − wT (n) n 2 (n) Active Noise Canceller Triệt nhiễu thích nghi dùng thuật toán LMS Triet nhieu tich cuc su dung thuat toan LMS 2 Tin hieu ngo vao s(n) Tin hieu + nhieu d(n) Tin hieu ngo ra e(n) 1.5 1 Bien do 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 9900 9920 9940 9960 Iterations 9980 10000 Active Noise Canceller Triệt nhiễu thích nghi dùng thuật toán RLS T riet n hieu tich cuc su dung thu to at... Triet tieng vong su dung thuat toan R LS 15 Desired Output Error 10 Signal Value 5 0 -5 -10 -15 0 100 200 300 Iterations 400 500 Acoustic Echo Canceller Để đánh giá hiệu quả của hệ thống triệt tiếng vọng ta sử dụng thông số ERLE (Echo Return Loss Enhancement) Pd (n) E [d 2 (n)] ERLE = 10log10 ( ) = 10log10 ( ) 2 Pe (n) E[e (n)] Pd(n): Công suất tín hiệu gửi đi Pe(n): Công suất tín hiệu sai số còn . hiểu thuật toán thích nghi. b. Ứng dụng lọc thích nghi trong triệt nhiễu và triệt tiếng vọng. c. Thực hiện triệt nhiễu, triệt tiếng vọng trên KIT DSP TMS320C6713 Thuật toán thích nghi MSE: Mean-Squared. LMS, RLS và có thể áp dụng bộ lọc này trong thực tế cuộc sống, nhóm thực hiện đã chọn nghi n cứu đề tài : “ Ứng dụng lọc thích nghi trong triệt nhiễu và triệt tiếng vọng. ” Nội dung nghi n cứu a CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHI P GVHD : ThS. Ngô Quốc Cường ứng dụng lọc thích nghi trong triệt nhiễu và triệt tiếng vọng Nội dung 1. Đặt vấn đề. 2. Hướng giải quyết vấn đề. 3. Nội dung nghi n cứu. 4.