Tải bản đầy đủ (.pptx) (12 trang)

Tiểu luận môn XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ NÂNG CAO : BỘ LỌC THÍCH NGHI VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC RLS KHỬ TIẾNG VỌNG TRONG THOẠI

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (238.96 KB, 12 trang )

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
KHOA QUỐC TẾ & SAU ĐẠI HỌC
***
Môn: XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ NÂNG CAO
ĐỀ TÀI: BỘ LỌC THÍCH NGHI
VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC RLS KHỬ TIẾNG VỌNG TRONG THOẠI
Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Ngọc Minh
Nhóm học viên 11 : Lý Hoàng Sáng
Nguyễn Xuân Khánh
Nguyễn Ngọc Bá
Đào Văn Thái
Lớp cao học : M12CQDT02-B
Khái niệm bộ lọc thích nghi
Hệ thống FIR truyền thống
x[n]: là tín hiệu lối vào của mạch
y[n]: là tín hiệu lối ra của mạch
h[n]: là đáp ứng xung của mạch

Bộ lọc FIR là bộ lọc có đáp ứng xung chiều dài hữu hạn, tức là đáp). ứng xung chỉ khác không trong một khoảng có
chiều dài hữu hạn N (từ 0 đến N-1
Bộ lọc FIR có cấu trúc như trên có nhược điểm là khả năng đáp ứng chậm, các mẫu lối ra không được liên tục mà sau
một khoảng thời gian tính toán xong các phép nhân và phép cộng mới được xuất ra.

Bộ lọc FIR thích nghi kiểu trực tiếp
x[n] : Vector tín hiệu đầu vào của mạch lọc.
x[n] = [x
n
x
n-1
x
n-2


… x
n-N+1
]
T
w: Là vector trọng số của bộ lọc thích nghi
w =

[w
0
w
1
…w
N-1
]
T
y[n] : là lối ra của mạch lọc
d[n] : là lối ra mong muốn
e[n] : là sai số giữa tín hiệu mong muốn d[n] và tín hiệu đầu ra y[n]
e[n] = d[n] - y[n]
Bộ lọc thích nghi
-
Phi tuyến và biến đổi thời gian
-
Điều chỉnh thay đổi theo môi trường
-
Thay đổi các thông số của nó để cải thiện hiệu quả của nó thông qua môi trường xung quanh
Output signal
Input
signal
+

Giải thuật thích
nghi
Tiêu chí về hiệu
suất
Cấu trúc bộ lọc

Giải thuật thích nghi
-
Một thuật toán thích nghi được sử dụng để ước tính một thời gian tín hiệu khác nhau.
-
Bằng cách điều chỉnh hệ số bộ lọc để giảm thiểu lỗi.
-
Có rất nhiều thuật toán thích nghi như đệ quy
- Hai giải thuật cơ bản: RLS và LMS
Tín hiệu gốc, nhiễu và đầu ra khi sử dụng giải thuật LMS
Tín hiệu gốc, nhiễu và đầu ra khi sử dụng giải thuật RLS
Các lợi ích khi sử dụng thuật toán RLS

Tăng hiệu suất

Quá trình hội tụ nhanh hơn

Bộ nhớ vô hạn

Cải thiện hiệu suất cuối cùng loại bỏ tiếng ồn.

Hệ số bộ lọc là ổn định hơn nhiều.
Mô hình bộ lọc thích nghi RLS
Tín hiệu cơ bản ban đầu
Tín hiệu nhiễu

Tín hiệu đầu vào
Tín hiệu khi sử dụng giải thuật RLS
Tín hiệu đến bộ lọc Tín hiệu sau bộ lọc
^ Thank You ^

×