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 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 N1 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.
Trang 1HỌC 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
Trang 2Khái 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
Trang 3Bộ lọc FIR thích nghi kiểu trực tiếp
x[n] : Vector tín hiệu đầu vào của mạch lọc
x[n] = [xn xn-1 xn-2 … xn-N+1]T
w: Là vector trọng số của bộ lọc thích nghi
w =[w0 w1…wN-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]
Trang 4Bộ 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
Giải thuật thích nghi
Tiêu chí về hiệu suất Cấu trúc
bộ lọc
Trang 5Giải 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
Trang 6Tín hiệu gốc, nhiễu và đầu ra khi sử dụng giải
thuật LMS
Trang 7Tín hiệu gốc, nhiễu và đầu ra khi sử dụng giải
thuật RLS
Trang 8Các 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.
Trang 9Mô hình bộ lọc thích nghi RLS
Trang 10Tín hiệu cơ bản ban đầu
Tín hiệu nhiễu Tín hiệu đầu vào
Trang 11Tín hiệu khi sử dụng giải thuật RLS
Trang 12^ THANK YOU ^