Lọc thích nghi với thuật toán LMS và ứng dụng trong cân bằng kênh

Mục lụcDanh mục từ viết tắt 1 Lời mở đầu 2 Chương 1 : Tổng quan về cấu trúc bộ lọc số 4 1.1 Giới thiệu chương 4 1.2 Cấu trúc của bộ lọc IIR 5 1.2.1 Cấu trúc dạng trực tiếp của bộ lọc IIR 5 1.2.2 Cấu trúc dạng nối tiếp của bộ lọc IIR 7 1.2.3 Cấu trúc dạng song song của bộ lọc IIR 8 1.3 Cấu trúc của bộ lọc FIR 9 1.3.1 Cấu trúc dạng trực tiếp 9 1.3.2 Cấu trúc dạng nối tiếp 10 1.3.3 Cấu trúc bộ lọc FIR pha tuyến tính 11 1.4 Cấu trúc dạng mắt cáo 11 1.5 Kết luận chương 14 Chương 2 : Lọc thích nghi và thuật toán LMS 15 2.1 Giơí thiệu chương 15 2.2 Cấu trúc của các bộ lọc thích nghi 15 2.3 Bộ lọc Wiener 18 2.3.1 Đại cương 18 2.3.2 Bộ lọc thích nghi FIR 22 2.4 Các thuật toán thích nghi 25 2.4.1 Phương pháp giảm bước nhanh nhất 25 2.4.2 Thuật toán bình phương trung bình tối thiểu - LMS 30 2.5 Kết luận chương: 34 Chương 3 : Các ứng dụng của bộ lọc thích nghi 35 3.1 Giơí thiệu chương 35 3.2 Sự cân bằng kênh 35 3.3 Cải thiện tín hiệu trên đường truyền 39 3.4 Chặn nhiễu kiểu thích nghi 42 3.5 Lọc thích nghi khử tạp âm 42 3.6 Kết luận chương 43 Chương 4 : Mô phỏng ứng dụng cân bằng kênh thích nghi 44 4.1 Giơí thiệu chương 44 4.2 Khảo sát tính hội tụ của thuật toán LMS 44 4.2.1 Bộ cân bằng tuyến tính thích nghi 44 4.2.2 Bài toán minh họa tính hội tụ của thuật toán LMS 47 4.3.Mô phỏng cân bằng kênh thích nghi 48 4.3.1 Sơ lược về phần mềm Simulink 48 4.3.2 Phần mô phỏng chính 57 Kết luận và hướng phát triển của đề tài 59 Tài liệu tham khảo 61 Phần phụ lục 62 Xử lý tín hiệu số là một công nghệ tiên tiến đã và đang làm thay đổi có tính cách mạng trong rất nhiều lĩnh vực, từ những lĩnh vực tổng quát nhất như lọc số, lọc thích nghi, sự tương quan giữa các tín hiệu đến việc áp dụng các thuật toán nhanh FFT(Fast Fourier Trasform) hay LMS (Least Mean Square), .để tạo nên các thiết bị, phân tích các quá trình quá độ, các máy phân tích phổ, các hệ thống khử nhiễu, cân bằng kênh, xử lý âm thanh và hình ảnh . Sự phát triển của xử lý tín hiệu số thật phong phú và đa dạng vừa có tính chất tổng quát, cơ bản, nhưng cũng rất chuyên sâu. Mỗi lĩnh vực đều phát triển phương pháp xử lý riêng cho mình, đáp ứng nhu cầu do ngành đó đặt ra. Trong đó việc sử dụng kỹ thuật lọc thích nghi dựa trên thuật toán LMS đã trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi trong thực tế nhờ vào tính chất hoạt động mềm dẻo, thông minh và thật sự hiệu quả của bộ lọc. Chẳng hạn như khử nhiễu và trong mã hoá tiếng nói, trong kỹ thuật truyền số liệu, nhận dạng hàm hệ thống . Để minh chứng cho sự hoàn hảo này, sau đây chúng ta hãy lần lượt tìm hiểu và phân tích cấu trúc bộ lọc số, lọc thích nghi và những ứng dụng cơ bản trong kỹ thuật lọc thích nghi. Đặc biệt đi sâu vào phân tích và đánh giá tính hiệu quả ứng dụng trong cân bằng kênh. Đồ án được chia thành bốn chương: · Chương 1: Giới thiệu tổng quan về cấu trúc bộ lọc số · Chương 2: Trình bày lý thuyết cơ sở lọc thích nghi và thuật toán LMS · Chương 3: Trình bày những ứng dụng của bộ lọc thích nghi · Chương 4: Mô phỏng ứng dụng lọc thích nghi trong cân bằng kênh Trong quá trình làm đồ án, mặc dầu đã có nhiều cố gắng, song không thể tránh khỏi những sai sót, em rất mong nhận được sự góp ý tận tình của hội đồng bảo vệ để em có thể hoàn thiện hơn trong những luận án sau này. Xin chân thành cảm ơn quý thầy cô trong khoa, đặc biệt là thầy Ngô Văn Sỹ đã tận tình hướng dẫn cho em hoàn thành đồ án này.