MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN FAST LMS

Một phần của tài liệu Ứng dụng khử nhiễu tích cực cho headphone trên kit DSP 6713 báo cáo nghiên cứu khoa học giáo viên (Trang 30 - 34)

Để tiến hành chạy mô phỏng mô hình trên ta bấm vào nút Play trên thanh công cụ (hay nhấn Ctr+T) Sau đó click vào khối Scope để xem kết quả Khối Switch

3.3 MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN FAST LMS

Để mô phỏng ta tiến hành khử nhiễu cho tín hiệu âm thanh (là 1 đoạn nhạc) đã bị làm nhiễu chứa trong file Tin_hieu_nhieu.wav và nhiễu chứa trong file nhieu.wav

Cấu trúc tổng quát của mô phỏng như sau:

Hình 3.9: Sơ đồ Simulink Fast LMS Tiến hành mô phỏng ta thu được kết quả từ khối scope:

- Chọn độ lớn bước là 0.01

- Trọng số khởi tạo ban đầu là 0.005

Kết quả khử nhiễu:

a) Tín hiệu nguyên mẫu b) Tín hiệu nhiễu

c) Tín hiệu bị nhiễu ảnh hưởng d) Tín hiệu khi qua bộ lọc Hình 3.10: Kết quả mô phỏng FastLMS tín hiệu thực

Trang 31

a) Tín hiệu trước khi khử nhiễu b) Tín hiệu đã qua bộ lọc Hình 3.11: Kết quả dạng phổ của mô hình FastLMS tín hiệu thực

Nhận xét: Dựa vào Hình 3.11 ta thấy tín hiệu sau khi qua bộ lọc đã được loại bỏ nhiễu đáng kể. Hình 3.11 cho thấy nhiễu đã được giảm đi khoảng 25dB.

Để đánh giá chất lượng bộ lọc ta so sánh tín hiệu nguyên mẫu và tín hiệu lọc được với nhau bằng phép tính BER. Như mô hình trên ta có tập dữ liệu nguyên mẫu là yout_ber, tập dữ liệu ngõ ra là Error_ber. Sau khi chạy mô phỏng trên matlab, ta sẽ có được 2 tập dữ liệu trên, trở về cửa sổ lệnh matlab ta đánh lệnh sau:

Trang 32

Hình 3.12: Kết quả tính BER FastLMS tín hiệu thực Kết quả ta thu được đối với trường hợp này là Ber= 9.417 x 10-4

Tính Theo SNR x_signal = yout x_noise = Error-yout P_x_signal = mean(x_signal.^2); P_x_noise = mean(x_noise.^2); SNR=10*log10(P_x_signal/P_x_noise)

Trang 33 Ta có kết quả: SNR=16.3782 dB

So sánh ảnh hƣởng của các thông số đối với bộ lọc FastLMS

Đầu tiên về độ ổn định, thông số alpha ảnh hưởng rất lớn tới độ ổn định và tốc độ hội tụ, thông số gamma cũng có tác động nhưng không nhiều, việc thiết lập thông số alpha hay gamma là tùy thuộc vào người thiết kế thông qua các thực nghiệm đối với từng loại tín hiệu. Ta sẽ so sánh FLMS với alpha và gamma khác nhau bằng đường MSE để thấy được điều đó.

Kết quả so sánh FLMS với alpha khác nhau:

Hình 3.14: FLMS với alpha khác nhau Kết quả so sánh FLMS với gamma khác nhau:

Trang 34

Ảnh hưởng của gamma là không đáng kế khi alpha càng lớn:

Hình 3.16: FLMS với gamma khác nhau (alpha=0.2)

Anpha=0.01 Anpha=0.05 Anpha=0.2 Anpha=0.9

Hội tụ sau (số mẫu) 70000 15000 3000 2000

Độ vọt lố 0 0 101 104

Bảng 3.1: Bảng so sánh các giá trị Anpha FLMS

Một phần của tài liệu Ứng dụng khử nhiễu tích cực cho headphone trên kit DSP 6713 báo cáo nghiên cứu khoa học giáo viên (Trang 30 - 34)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(66 trang)