Nghiên cứu bộ lọc thích nghi và ứng dụng trong khử nhiễu tín hiệu

1 MỞ ĐẦU Ngày nay, với phát triển vượt bậc khoa học kỹ thuật, hệ thống tương tự thay dần hệ thống số Các công nghệ ứng dụng rộng rãi cho xử lý tín hiệu Bài toán loại bỏ nhiễu tạp âm luôn vấn đề lớn hệ thống xử lý tín hiệu Để loại bỏ can nhiễu tạp âm thường sử dụng lọc Các lọc kinh điển thiết kế với mục đích chọn lọc tần số (bộ lọc thông thấp, lọc thông cao, lọc thông dải…) hay cực tiểu hóa bình phương trung bình tín hiệu sai lệch Tuy nhiên phương pháp yêu cầu cần phải biết trước đặc trưng thống kê nhiễu kỳ vọng, phương sai, hàm tương quan… giả định nhiễu tạp âm trình ngẫu nhiên dừng Nhưng thực tế, nhiễu tạp âm trình ngẫu nhiên không dừng tham số thay đổi theo thời gian việc thiết kế lọc theo phương pháp kinh điển khó đạt hiệu cao Để phù hợp với điều kiện thực tế người ta đề xuất phương pháp xử lý tín hiệu thích nghi Mục đích xử lý tín hiệu thích nghi đạt tín hiệu đầu tối ưu Việc nghiên cứu xử lý tín hiệu môi trường không dừng dựa thuật toán xử lý thích nghi có ý nghĩa thực tiễn lớn thiết kế hệ thống thông tin có độ xác cao Đề tài “Nghiên cứu lọc thích nghi ứng dụng khử nhiễu tín hiệu” sâu vào nghiên cứu thuật toán xử lý tín hiệu thích nghi LMS biến thể Từ thực mạch xử lý tín hiệu thích nghi loại bỏ can nhiễu Nội dung luận văn bao gồm ba chương: - Chương 1: Tổng quan cấu trúc lọc số - Chương 2: Các lọc thích nghi - Chương 3: Mô ứng dụng khử nhiễu thích nghi Trong trình làm luận văn, có nhiều cố gắng, song tránh khỏi sai sót, em mong nhận góp ý tận tình Hội đồng bảo vệ để em hoàn thiện luận văn Em xin chân thành cảm ơn thầy cô khoa, đặc biệt thầy Ngô Quốc Tạo tận tình hướng dẫn em hoàn thành luận văn Thái Nguyên, ngày tháng năm 2015 Giáo viên hướng dẫn Học viên thực PGS.TS Ngô Quốc Tạo Lê Thị Uyên Chương 1: TỔNG QUAN VỀ CẤU TRÚC BỘ LỌC SỐ [2],[3] 1.1 Khái niệm lọc số [2],[3] 1.1.1 Khái niệm lọc Lọc số trình quan trọng xử lý tín hiệu số, khả phi thường lọc số làm cho chúng trở nên phổ biến ngày Các lọc số gồm có hai công dụng chính: phân tích tín hiệu phục hồi tín hiệu Phân tích tín hiệu áp dụng tín hiệu mong muốn bị giao thoa với tín hiệu khác hay bị loại nhiễu tác động vào Còn phục hồi tín hiệu tín hiệu mà ta mong muốn hay cần để đánh giá, xét nghiệm bị sai lệch nhiều yếu tố môi truờng tác động vào; làm cho bị biến dạng gây ảnh hưởng đến kết đánh giá Có hai loại lọc lọc tương tự lọc số Hai loại lọc hoàn toàn khác mặt thiết kế vật lý cách thức hoạt động Bộ lọc tương tự (Analog filter) sử dụng mạch điện tử tương tự tạo từ thành phần như: điện trở, tụ điện khuếch tạo hiệu ứng lọc cần thiết tín hiệu tương tự điện áp, dòng điện,…Bộ lọc số (Digital filter) sử dụng xử lý số để thực tính toán tín hiệu số Bộ xử lý máy tính đa chẳng hạn máy tính chip DSP (Digital Signal Processing) chuyên ngành Các lọc tương tự có ưu điểm giá thành rẻ, tác động nhanh, dải động (Dynamic Range) biên độ tần số rộng nói chung thực công việc lọc số Tuy nhiên ngày lọc số ngày chiếm ưu 1.1.2 Bộ lọc tần số * Hệ thống tuyến tính bất biến - lọc tần số Các hệ thống LTI (Linear Time Invariable) hay mạch lọc số biểu thị dạng nhân, cộng trễ đơn vị (Hình 1.1) liên kết với tạo thành sơ đồ dòng tín hiệu Sơ đồ dòng tín hiệu thực chức tính toán xác định, biểu thị phương trình sai phân hàm truyền hệ thống hay mạch lọc số Sơ đồ dòng tín hiệu lại có nhiều dạng cấu trúc khác nhau, nhiên ta tìm cấu trúc tối ưu hay gọi cấu trúc tắc Đó cấu trúc có nhân, cộng trễ đơn vị Thiết lập cấu trúc bước để thực thi phần cứng phần mềm cho mạch lọc số Hình 1.1: Sơ đồ dòng tín hiệu Theo tính chất tự nhiên tín hiệu không tuần hoàn có lượng hữu hạn có phổ bao gồm dải liên tục Hệ thống LTI thông qua hàm đáp ứng tần số làm suy giảm số thành phần tần số tín hiệu vào đồng thời khuếch đại thành phần tần số khác Hệ thống có tác dụng lọc tín hiệu đầu vào Hiệu lọc thành phần tần số khác thể rõ thông qua đồ thị H   Mặt khác, góc pha H   xác định độ lệch pha tín hiệu vào qua hệ thống hàm tần số Như vậy, tùy theo cách chọn hệ số thiết kế lọc tần số cho phép truyền tín hiệu với thành phần tần số nằm dải làm suy giảm tín hiệu có chứa thành phần tần số nằm dải khác Trong trường hợp tổng quát, hệ thống tuyến tính bất biến theo thời gian làm thay đổi phổ tín hiệu đầu vào X   tùy thuộc vào đáp ứng tần số H   phổ đầu Y   = H   X   Với tác dụng H   có vai trò hàm trọng số hàm dạng phổ thành phần tần số khác tín hiệu đầu vào Như vậy, ta quan tâm đến vai trò hệ thống tuyến tính bất biến theo thời gian hệ thống xem lọc tần số thuật ngữ “Hệ thống bất biến theo thời gian” thuật ngữ “bộ lọc” tương tự thông thường thay đổi cho Một hệ thống muốn thực mặt vật lý phải nhân ổn định Sơ đồ khối hệ thống mô tả Hình 1.2 x(n) Hệ thống tuyến tính bất biến y(n) nhân ổn định h(n) Hình 1.2: Sơ đồ khối hệ thống thực mặt vật lý Quan hệ đầu vào đầu hệ thống phải thỏa mãn điều kiện sau đây:  y n  h n * x n   h k  x n  k  (1.1) k 0 L  h  n     0,   (1.2)   h n   (1.3) n 0 Các quan hệ cho thấy chiều dài đáp ứng xung h(n) quan trọng, hệ số h(n) đặc trưng cho hệ thống Vì phân loại hệ thống thành hai loại lớn tùy theo chiều dài đáp ứng xung h(n) Hai loại sau: - Loại thứ nhất: Hệ thống đặc trưng đáp ứng xung có chiều dài hữu hạn Nó gọi hệ thống có đáp ứng xung chiều dài hữu hạn (FIR), tức h(n) khác không khoảng có chiều dài hữu hạn N (từ đến N - 1) - Loại thứ hai: Hệ thống đặc trưng đáp ứng xung có chiều dài vô hạn Nó gọi hệ thống có đáp ứng xung chiều dài vô hạn (IIR), tức h(n) khác không khoảng vô hạn (từ đến  ) Việc lựa chọn hệ thống FIR hay IIR thiết kế tùy thuộc vào yêu cầu toán đặc tính kỹ thuật đáp ứng tần số mong muốn Trên thực tế, lọc FIR sử dụng toán lọc mà đòi hỏi tuyến tính đặc tuyến pha dải thông lọc Nếu tuyến tính không cần thiết sử dụng lọc FIR hay IIR Tuy vậy, nguyên tắc chung, lọc IIR có thùy bên (búp phụ) dải chắn thấp so với lọc FIR với tham số Do nguyên nhân này, méo pha chấp nhận không quan trọng lọc IIR thường chọn việc thiết kế lọc dạng thường đòi hỏi số lượng tham số hơn, nhớ cần sử dụng độ phức tạp tính toán thấp Việc thiết kế lọc số FIR IIR thường có độ mềm dẻo cao khả thực phần mềm Tuy vậy, điểm quan trọng cần lưu ý thiết kế phải chọn lọc phù hợp với ứng dụng thỏa mãn yêu cầu việc thiết kế Chúng ta biết để thực lọc số dễ dàng hơn, với giá thành rẻ số phần tử lọc phải Và để giảm thời gian tính toán trình lọc lọc tốt lọc có bậc nhỏ Theo tiêu chí nhiệm vụ trình thiết kế lọc phải xác định hệ số ak  bk  đặc tính đáp ứng tần số đưa (1.10) để đạt giá trị gần so với tham số yêu cầu Bậc H   sử dụng để xấp xỉ hóa tham số phần phụ thuộc vào tiêu chuẩn sử dụng việc chọn lựa hệ số ak  bk  số lượng (M, N) hệ số Lọc tuyến tính bất biến thời gian (LTI) đặc trưng đáp ứng xung h(n) Đáp ứng tín hiệu vào x(n) tổng chập h(n) với x(n) Tuy nhiên nhiều ta liên hệ trực tiếp tín hiệu vào phương trình hiệu Xét phương trình hiệu hay cấu trúc mạch lọc người ta chia làm hai loại lớn lọc phi đệ quy FIR lọc đệ quy IIR Trong chương xét cấu trúc hai loại mạch lọc [4],[5] 1.2 Cấu trúc lọc IIR Bộ lọc số IIR có đáp ứng xung dài vô hạn mô tả phương trình sai phân sau: yn  M N m o k 1  bm xn  m    a k y n  k  (1.4) Đối với lọc LTI nhân M  N, N bậc mạch lọc số 1.2.1 Cấu trúc dạng trực tiếp lọc IIR Lấy biến đổi z phương trình sai phân (1.5) sau lập tỉ số Y(z)/X(z) ta thu hàm truyền mạch lọc này: M H(z)  b m z m (1.5) m 0 N 1 a k z k k 1 Nếu đặt H(z) = H1(z).H2(z) (1.6) M Trong đó: H1(z) = b m m o z m (1.7) H2(z) = (1.8) N   ak z k k 1 Thì thu cấu trúc trực tiếp lọc IIR Đó cấu trúc gồm đủ cộng, nhân trể đơn vị phương trình sai phân b0 x[n] y[n] z 1 z 1 b1  a1 z 1 b2  a2 z 1 z 1 bM 1  aN 1 z 1 z 1 bM  aN z 1 Hình 1.3 Sơ đồ mô tả cấu trúc trực tiếp mạch lọc IIR bậc N Bây thực thi hàm truyền H2(z) trước, sau đến H1(z) có nghĩa thực hàm truyền H(z) dạng sau: H(z) = H2(z).H1(z) (1.9) Thì ta thu cấu trúc dạng trực tiếp b0 x [n ]  a1 z 1 b1  a2 z 1 b2  a N 1  aN y [n ] z 1 b N 1 z 1b N Hình 1.4: Sơ đồ cấu trúc dạng trực tiếp II mạch lọc IIR bậc N Sau thu cấu trúc dạng trực tiếp 2, ta thực phép chuyển vị cho H1(z) thực trước đến H2(z), có nghĩa ta thực thi hàm truyền H(z) dạng: H(z) = H1(z).H2(z) (1.10) Như thu cấu trúc dạng trực tiếp b0 x[n] y[n] b1 z 1 1 b2 z  a1  a2 z 1 bN 1 bN z 1  a N 1  aN Hình 1.5 Sơ đồ cấu trúc dạng trực tiếp I mạch lọc IIR bậc N 1.2.2 Cấu trúc dạng nối tiếp lọc IIR Trong nhiều ứng dụng thực tế, hàm truyền mạch lọc bậc N thường khai triển thành tích hàm truyền bậc hai Do thực thi dạng khai triển này, thu cấu trúc dạng nối tiếp hệ thống bậc hai Thật vậy, hàm truyền H(z) từ (1.9) khai triển dạng sau: M b H(z)  m z m m 0 N 1 a k z k L L 1 b z 1  b z 1 = b0  1i 1 2i 1  b0  H i ( z ) i1 1 a1i z  a2i z i 1 (1.11) k 1 N  1 Trong L =   Vậy N lẻ hệ thống bậc hai   có hệ thống bậc ghép nối tiếp, 10 Hi(z) =  b1i z 1  b2 i z 1  a1i z 1  a 2i z 1 (1.12a) hàm truyền mạch lọc bậc hai thứ i x[n] 1 y[n] 1 z a11 b11 a21 z1 b 21 a12 z b12 1 a22 z b22 Hình 1.6: Sơ đồ cấu trúc nối tiếp mạch lọc IIR bậc 1.2.3 Cấu trúc dạng song song lọc IIR Nếu phân tích hàm truyền H(z) mạch lọc IIR bậc N (1.2) thành tổng hàm truyền bậc hai sau: M b H(z)  m z m m0 N   ak z k b0i  b1i z 1 = C0 +  = C0 + 1  a 2i z 1 i 1  a1i z L L  H ( z) i (1.12 b) i 1 k 1 N  1 Trong L =   , thu cấu trúc gồm hệ thống bậc   hai ghép song song với hình 1.8 Nếu N lẻ hệ thống bậc hai có hệ thống bậc ghép song song Mạch lọc bậc hai thứ i có hàm truyền dạng: b0i  b1i z 1 Hi(z)=  a1i z 1  a 2i z 1 (1.13) 43 Trong a >0  % Khi a=0 ta thấy (2.39) trở thành phương trình (2.38) Để làm rõ lợi ích thuật toán LMS ta thực mô khử nhiễu sử dụng NLMS Sơ đồ hệ thống hình 2.20: Hình 2.23: Sơ đồ khối mô thuật toán LMS Từ sơ đồ ta thấy nhiễu tín hiệu sai lệch sử dụng để điều chỉnh đáp ứng lọc thích nghi Tín hiệu nhiễu tạo từ tạo sóng sin, tín hiệu chuẩn xem tín hiệu có lẫn nhiễu Trong sơ đồ ta giả định tín hiệu nhiễu độc lập Nghĩa x(n)  s(n)  i(n) với x(n), s (n), i (n) tín hiệu có lẫn nhiễu, tín hiệu nhiễu, nhiễu Thuật toán NLMS tóm tắt sau: Input: - Vector trọng số: w(n) - Vector tín hiệu đầu vào: x(n) - Vector tín hiệu mong muốn: d(n) Output: - Vector tín hiệu lọc: y(n) = wT(n)x(n) 44 - Sai số ước lượng: e(n) = d(n) - y(n) - Cập nhật vector hệ số lọc: w(n+1) = w(n) + % x T  n  x  n   e n x n Chương xây dựng lý thuyết chặt chẽ để hiểu lọc thích nghi cách rõ ràng, hoạt động, trình cập nhật hệ số theo thuật toán định trước Các thuật toán như: LMS, NLMS xây dựng cho ứng dụng cập nhật hệ số cách hiệu thông minh Đây thuyết sở để chương sau xây dựng lọc thích nghi cho khử nhiễu tín hiệu với thuật toán cụ thể chọn cho việc cập nhật hệ số 45 Chương 3: MÔ PHỎNG ỨNG DỤNG KHỬ NHIỄU THÍCH NGHI 3.1 Giới thiệu Chương tiếp cận ý tưởng để thiết kế lọc thích nghi cho ứng dụng khử nhiễu, dựa lý thuyết giới thiệu chương trước Các xử lý thích nghi thiết kế để thực gần ước lượng Chúng làm việc với vòng hồi tiếp kín, đáp ứng tần số xử lý khống chế thuật toán hồi tiếp Điều cho phép chúng bù lại méo dạng biến đổi theo thời gian đạt khả vận hành gần với hàm ước lượng tối ưu Các lọc thích nghi dùng lọc lập trình có đáp ứng tần số, hàm truyền bị biến đổi, thích nghi hóa mà không làm suy giảm thành phần mong muốn tín hiệu, làm suy giảm tín hiệu can nhiễu, tức làm giảm thiểu méo dạng có tín hiệu vào Cách thức biến đổi đáp ứng xung lọc thích nghi thuật toán lọc thích nghi Như vậy, lọc thích nghi lọc biến đổi theo thời gian mà đáp ứng xung thời điểm tùy thuộc vào tín hiệu vào, tín hiệu mong muốn vào thuật toán lọc thích nghi Bản chất biến đổi theo thời gian lọc thích nghi dẫn đến khái niệm hội tụ Trong môi trường dừng, tiêu hội tụ số lượng mẫu liệu cần để đáp ứng xung lọc thích nghi đạt đến đáp ứng xung lọc tối ưu Còn môi trường không dừng, tiêu hội tụ số đo mức độ tương tương đáp ứng xung lọc thích nghi với đáp ứng xung lọc tối ưu biến thiên theo thời gian Tóm lại, lọc thích nghi IIR FIR, FIR sử dụng nhiều thân loại lọc ổn định Như vậy, độ ổn định toàn bộ lọc thích nghi tùy thuộc vào thiết kế vòng hồi tiếp, tức thuật toán để hiệu chỉnh hệ số lọc 46 Bộ lọc thích nghi lọc động với bước lặp lặp lại làm thay đổi đặc trưng để tạo đầu tối ưu mong muốn Một thuật toán lọc thích nghi làm thay đổi thông số sau bước lặp để giảm thiểu khác biệt tín hiệu đầu mong muốn d(n) với tín hiệu đầu thực tế y(n) Bộ lọc thích nghi làm điều thông qua hàm đánh giá Sử dụng lọc thích nghi để khử nhiễu, trình khử nhiễu điều khiển thuật toán xử lý thích nghi tạo lọc có hiệu tốt so với việc khử nhiễu trực tiếp từ tín hiệu thu Một hệ thống khử nhiễu thích nghi minh họa sau: Nguồn tin x(n) + + + d(n) = x(n) + V2(n) v2(n) Nhiễu v1(n) + e(n) Bộ lọc thích nghi - + Hình 3.1: Mô hình khử nhiễu thích nghi Trong sơ đồ này, tín hiệu vào d(n) tín hiệu mang thông tin x(n) bị tác động tín hiệu nhiễu v2(n) Để khử nhiễu này, sử dụng lọc thích nghi với tín hiệu vào lọc nhiễu v1(n) tương quan với tín hiệu nhiễu v2(n) không tương quan với tín hiệu x(n) Bộ lọc tạo tín hiệu ước đoán y(n) để nhận tín hiệu x(n) tín hiệu ước đoán tín hiệu mang thông tin x(n) Trong hình trên, tín hiệu d(n) dùng làm tín hiệu mong muốn lọc thích nghi tín hiệu hệ thống e(n) sử dụng làm tín hiệu lỗi thuật toán lọc thích nghi để hiệu chỉnh hệ số lọc Kết thuật toán lọc thích nghi hội tụ, thu tín hiệu sai số e(n) xấp xỉ với tín hiệu mang thông tin x(n) Như phương pháp lọc thích 47 nghi tốt phương pháp lọc thông thường chúng trừ bỏ nhiễu thay lọc nhiễu khỏi tín hiệu thu Cấu sử dụng lọc thích nghi cấu trúc FIR ngang mô tả Hình 3.2 x(n) z-1 x h0 x(n-1) z-1 z-1 h1 x(n-N+2) hN-2 x(n-N+1) z-1 hN-1 x x x  y(n) _ Thuật toán thích nghi e(n) + d(n) + Hình 3.2: Cấu trúc lọc FIR thích nghi dạng ngang Trong đó: - N chiều dài lọc - x(n): tín hiệu đầu vào - hk đáp ứng lọc (k=0, 1, …, N-1) - d(n): tín hiệu mong muốn - e(n) = d(n) - y(n): tín hiệu sai số - y(n): tín hiệu lọc Phương trình sai phân lọc sau: N 1 y n =  hk x  n  k  k 0 (2.6) 48 3.2 Xây dựng chương trình minh họa 3.2.1 Giới thiệu toán Trong phần xây dựng chương trình mô trình lọc liệu để khử bỏ nhiễu việc sử dụng lọc thích nghi với thuật toán LMS Thuật toán LMS thuật toán lọc thích nghi tuyến tính, bao gồm hai trình sau: - Quá trình lọc: Quá trình bao gồm việc tính toán đầu lọc dãy theo tín hiệu vào băng lọc đánh giá sai lệch đầu tín hiệu chuẩn - Quá trình xử lý thích nghi: Đây trình điều khiển tự động trọng số lọc tương ứng với sai số đánh giá Như thuật toán LMS kết hợp đồng thời hai trình minh hoạ hình 3.3 u ( n) e( n)  d ( n) Hình 3.3: Sơ đồ biểu diễn thuật toán LMS Thuật toán LMS xây dựng sau: * Đầu vào: - Véctơ trọng số: w(n) - Véctơ tín hiệu đầu vào: x(n) 49 - Véctơ tín hiệu mong muốn: d(n) * Đầu ra: - Véctơ tín hiệu lọc: y(n) = wT(n)x(n) - Sai số ước lượng: e(n) = d(n) - y(n) - Cập nhật véctơ hệ số lọc: w(n+1) = w(n) +  e(n)x(n) * Lưu đồ thuật toán mô sau: Bắt đầu Lấy tín hiệu đầu vào x(n) Lấy tín hiệu nhiễu r(n) từ x(n) Tạo tín mong muốn e(n) = d(n)-y(n)<  Đ Giữ nguyên hệ số lọc S Cập nhật lại trọng số lọc theo thuật toán LMS Hình 3.4: Sơ đồ thuật toán Kết thúc 50 3.2.2 Chương trình mô Trong phần giới thiệu giao diện cách sử dụng chương trình Giao diện chương trình gồm phần: Phần phần bao gồm nút chức việc thực thi lọc Nút Loc thực trình lọc nhiễu hình thành trọng số lọc Phần hai phần hiển thị kết Tín hiệu đầu vào: Ban đầu tạo tín hiệu đầu vào bao gồm 700 tín hiệu lấy ngẫu nhiên Để tạo tín hiệu ngẫu nhiên ta dùng công cụ có sẵn Matlab: x= randn(1,700); Hình 3.5: Giao diện chương trình tạo tín hiệu đầu vào Tín hiệu nhiễu (noise): Tương tự vậy, tín hiệu nhiễu bao gồm 700 giá trị ngẫu nhiên: n= 0.1*randn(1,700); Hình 3.6: Giao diện chương trình tạo tín hiệu nhiễu 51 Hình 3.7: Giao diện chương trình tạo tín hiệu đầu vào nhiễu Hình 3.8: Kết thực trình lọc 52 Trong sơ đồ trên, ta thấy tín hiệu tín hiệu mong muốn sau khoảng 200 lần lặp sai số bắt đầu hội tụ không, lúc tín hiệu mong muốn tín hiệu có đồ thị gần sát Ở đồ thị thứ hai cho thấy thay đổi trọng số trước lúc lọc (Estimated) sau lúc lặp (Actual) Như lọc số thích nghi hoạt động dựa thuật toán LMS lọc nhiễu tín hiệu 53 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Các khảo sát luận văn cho thấy tầm quan trọng lọc số, ưu điểm lọc số so với lọc tương tự Có nhiều loại lọc, chủ yếu dựa hai loại cấu trúc kiểu FIR IIR Đặc biệt, luận văn tìm hiểu rõ lọc số kiểu thích nghi, kiểu lọc thông minh hoạt động hiệu nó; dựa thuật toán LMS, RLS, NLMS, v.v…Và ổn định chúng thiết kế theo kiểu cấu trúc FIR Hai thuật toán dùng chủ yếu lọc thích nghi LMS RLS; loại RLS có sở toán học chặt chẽ, yêu cầu phải tính toán nhiều độ xác cao nên phức tạp tốn thời gian hơn; nên áp dụng kiểu LMS đơn giản hơn, phần thực nghiệm luận văn tập trung cho kiểu LMS Các kết thực nghiệm thể rõ tính lọc thích nghi khả ứng dụng khử nhiễu Luận văn trình bày cách hệ thống lý thuyết lọc số, lọc thích nghi, thuật toán lọc thích nghi ứng dụng thuật toán lọc thích nghi để xây dựng chương trình minh họa phần mềm Matlab Do thời gian có hạn, trình độ thân hạn chế, cố gắng cẩn thận luận văn không tránh khỏi thiếu sót; em mong thầy, cô hướng dẫn thêm để luận văn em hoàn chỉnh Hướng phát triển - Tiếp tục nghiên cứu đề tài mở rộng cho nhiều kiểu cấu trúc khác để so sánh kết hoạt động chúng - Nghiên cứu ứng dụng lọc số vào thực tế 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo tiếng Việt: [1]Ngô Quốc Tạo, Bài giảng môn Xử lý ảnh, dành cho lớp Cao học Công nghệ Thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin - Đại học Thái Nguyên 2003 [2]Nguyễn Hữu Hùng - Lọc số kiểu thích nghi DSP - Luận văn Thạc sỹ kỹ thuật - Tiến sỹ Ngô Văn Sỹ, hướng dẫn [3]Nguyễn Quốc Trung - Xử lý tín hiệu lọc số - Tập hai – Nhà xuất Khoa học kỹ thuật Hà Nội – Năm 1999 [4]Tống Văn On – Lý thuyết tập xử lý tín hiệu số - Nhà xuất Lao động, xã hội – 2006 [5]Dương Tử Cường , Xử lý tín hiệu số, NXB Quân đội nhân dân, Hà Nội 2003 [6]TS Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Giáo trình xử lý ảnh, NXB Khoa học Kỹ thuật Hà Nội 2008 [7]Lê Quyết Thắng, Phan Tuấn Tài, Dương Văn Hiếu, Giáo trình Lý thuyết thông tin, Đại học Cần Thơ 2010 Tài liệu tham khảo tiếng Anh [8]Monson H.Hayes, Wiley - Statistical Digital Signal Processing and Modeling - 1996 [9]Rulph Chassaing - Digital Signal Processing with C and the TMS320C30 - John Wiley & Sons, Inc - 1997 [10]Rulph Chassaing - DSP Applications Using C and the TMS320C6x DSK - John Wiley & Sons, Inc - 2002 [11]Aizezi Abuding Vishnuvardhan Yalamanchili - Department of Signal and Systems - Chalmers University of Technology Gothenborg Sweden 2004 55 [12]B.Farhang-Boroujeny (1998), Adaptive Filter, Theory and Applications, John Wiley & Son [13]S.S Blackman, R.F Popoli (1999), Design and analysis of modern tracking systems, Artech House, Norwood Trang web http://www.academia.edu/10367195/Denoising_ECG http://vi.scribd.com/doc/228388459/Chapter3-LMS#scribd http://nguyenhuutienbk.blogspot.com/2011/11/huong-dan-laptrinh-guis-matlab.html http://voer.edu.vn/c/tao-giao-dien-trongmatlab/c949c256/ffb0da69 http://matlabthayhai.info/tag/lap-trinh-gui-trong-matlab/ 56 MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1.1 Khái niệm lọc số [2],[3] 1.1.1 Khái niệm lọc 1.1.2 Bộ lọc tần số 1.2 Cấu trúc lọc IIR[4],[5] 1.2.1 Cấu trúc dạng trực tiếp lọc IIR 1.2.2 Cấu trúc dạng nối tiếp lọc IIR 1.2.3 Cấu trúc dạng song song lọc IIR 10 1.3 Cấu trúc lọc FIR [2],[3],[4]&[5] 11 1.3.1 Cấu trúc dạng trực tiếp 11 1.3.2 Cấu trúc nối tiếp 12 1.3.3 Cấu trúc mạch lọc FIR pha tuyến tính 12 1.4 Cấu trúc mắt cáo 13 Chương 2: CÁC BỘ LỌC THÍCH NGHI 16 2.1 Giới thiệu lọc thích nghi 16 2.1.1 Một số khái niệm 16 2.1.2 Các kiểu lọc khử nhiễu thích nghi 22 2.1.2.1 Bộ lọc FIR thích nghi 22 2.1.2.2 Bộ lọc IIR thích nghi 24 2.1.3 Cấu trúc lọc số thích nghi 25 2.1.4 Ứng dụng lọc thích nghi………………………………….26 2.1.4.1.Nhận dạng hệ thống 27 2.1.4.2 Khử nhiễu 28 2.1.4.3 San thích nghi 29 2.1.4.4 Khử tiếng vang 30 2.2 Thuật toán lọc thích nghi LMS biến thể 33 2.2.1 Thuật toán LMS 34 2.2.2 Thuật toán LMS chuẩn hoá - NLMS 40 Chương 3: MÔ PHỎNG ỨNG DỤNG KHỬ NHIỄU THÍCH NGHI 45 3.1 Giới thiệu 45 3.2 Xây dựng chương trình minh họa 48 57 3.2.1 Giới thiệu toán 48 3.2.2 Chương trình mô 50 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 [...]... của bộ lọc số thích nghi Mỗi bộ lọc thích nghi bao gồm một hoặc nhiều tín hiệu đầu vào và một tín hiệu đáp ứng mong muốn (có thể được truy cập vào bộ lọc thích nghi hoặc không) Cấu trúc chung của các bộ lọc thích nghi bao gồm ba Module như mô tả trong Hình 2.7 Tín hiệu vào Tín hiệu ra Cấu trúc lọc Thuật toán thích nghi Đánh giá hiệu suất Hình 2.7: Cấu trúc cơ bản của bộ lọc thích nghi - Cấu trúc lọc: ... thuật toán thích nghi phụ thuộc vào cấu trúc lọc và tiêu chí về hiệu suất Để thiết kế một bộ lọc thích nghi ta cần xác định rõ các yếu tố: - Các tín hiệu cần được xử lý bởi bộ lọc - Cấu trúc bộ lọc số sử dụng cho bộ lọc thích nghi - Thuật toán thích nghi được áp dụng cho bộ lọc - Ứng dụng thực tế sẽ sử dụng bộ lọc thích nghi Thiết kế của bất kỳ bộ lọc thích nghi nào cũng phụ thuộc rất nhiều vào các thông... một ứng dụng cụ thể Chúng ta có thể chia bộ lọc thích nghi thành hai loại là tuyến tính và phi tuyến [4] Ở đây chúng ta chỉ quan tâm đến loại bộ lọc thích nghi tuyến tính Bộ lọc thích nghi tuyến tính cũng có thể chia thành hai loại chính: Bộ lọc thích nghi có đáp ứng xung hữu hạn (AFIR) hay còn gọi là bộ lọc FIR thích nghi và bộ lọc thích nghi có đáp ứng xung vô hạn (AIIR) hay còn gọi là bộ lọc IIR thích. .. Thuật toán thích nghi e(n) + d(n) Hình 2.6: Cấu trúc của bộ lọc IIR thích nghi Trong thực tế các bộ lọc FIR thích nghi được sử dụng nhiều trong các ứng dụng thông thường còn bộ lọc IIR thích nghi chỉ được sử dụng trong những trường hợp đặc biệt bởi một số lý do sau: - Bộ lọc IIR thích nghi khó ổn định - Việc điều chỉnh các hệ số của bộ lọc IIR thích nghi khó hơn - Hàm sai số của bộ lọc IIR thích nghi thường... FIR và IIR Từ những cấu trúc của các bộ lọc số cơ bản, ta ứng dụng các thuật toán thích nghi cải biến bộ lọc để cho ra một bộ lọc thích nghi hoàn chỉnh với những tính năng rất thực tế và hiệu quả; làm nền tảng để tìm hiểu các bộ lọc thích nghi Chúng ta cùng qua chương 2 để tìm hiểu kỹ hơn về vấn đề này 16 Chương 2: CÁC BỘ LỌC THÍCH NGHI 2.1 Giới thiệu lọc thích nghi Trong các bộ lọc số quy ước (FIR và. .. ta có thể thiết kế được một bộ lọc thích nghi tốt cho một ứng dụng cụ thể Từ hình 2.7 có thể thấy rằng hoạt động của bộ lọc thích nghi gồm hai quá trình cơ bản: quá trình lọc và quá trình thích nghi Trong quá trình lọc, tín hiệu đầu ra được sinh ra từ tín hiệu đầu vào bằng cách sử dụng một bộ lọc Quá trình thích nghi sử dụng một thuật toán để điều chỉnh các hệ số của bộ lọc theo sự thay đổi của môi... hệ số trong bộ lọc để bù lại các thay đổi trong tín hiệu vào, tín hiệu ra, hoặc trong thông số của hệ thống Đó chính là bộ lọc thích nghi Các bộ lọc thích nghi (Adaptive Filter) được sử dụng tốt nhất trong các loại bộ lọc, ở các tín hiệu có điều kiện hay các thông số hệ thống thay đổi rất chậm và bộ lọc đã được điều chỉnh để bù cho sự thay đổi này Thuật toán LMS là một thuật toán dò tìm được sử dụng. .. lại chính là tham số của bộ lọc Bộ lọc thích nghi đã xây dựng một mô hình toán học và được sử dụng cho mục đích xây dựng nhận dạng hệ thống 28 Hình 2.9:Nhận dạng hệ thống trong GSM 2.1.4.2 Khử nhiễu Loại bỏ nhiễu là một trong những ứng dụng quan trọng của xử lý tín hiệu thích nghi Loại bỏ nhiễu thích nghi là một phương pháp khử nhiễu bằng cách trừ đi thành phần nhiễu trong tín hiệu thu được kết hợp với... trúc bộ lọc ngang thích nghi bậc N 36 Thuật toán này đi kèm với một bộ lọc FIR hiệu chỉnh được Các hệ số hay trọng số của bộ lọc FIR thích nghi có thể hiệu chỉnh dựa trên một môi trường thay đổi như một tín hiệu vào Cũng có thể sử dụng bộ lọc IIR thích nghi, nhưng các điểm cực của một bộ lọc IIR trong quá trình thích nghi có thể cập nhật đến các giá trị nằm ngoài vòng tròn đơn vị, làm cho bộ lọc không... thích nghi 2.1.2.1 Bộ lọc FIR thích nghi Cấu trúc thường được sử dụng trong bộ lọc FIR thích nghi là cấu trúc ngang được mô tả trên Hình 2.4 x(n) z-1 x h0 x(n-1) z-1 z-1 h1 x(n-N+2) hN-2 x(n-N+1) z-1 hN-1 x x x  y(n) _ Thuật toán thích nghi e(n) + d(n) + Hình 2.4: Cấu trúc của bộ lọc FIR thích nghi dạng ngang 23 Trong đó: - N là chiều dài của bộ lọc - x(n): tín hiệu đầu vào - hk là đáp ứng của bộ lọc