Real-time noise cancellation using adaptive algorithms
Adaptif algoritmalar kullanarak gerçek zamanlı gürültü engelleme
- Tez No: 852948
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN KÖMÜRCÜGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Doğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean University
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bir sinyalin, istenmeyen sinyal (gürültü) tarafından kirlenmesi birçok uygulamada karşı karşıya kalınan bir problemdir. Geleneksel sabit katsayılı doğrusal sayısal süzgeçler, sinyal ve gürültü sabit ve ayrı frekans bandlarını işgal ettiği zaman, istenen sinyalin elde edilmesi için yeterli bir performans sergilerler. Bununla birlikte, birçok uygulamada, istenen sinyalin değişen karakteristikerinden dolayı sinyal elde işleminde iyi bir performans elde etmek için süzgeç katsayılarında bir güncellemeye ihtiyaç duyulmaktadır. Geleneksel sabit katsayılı sayısal süzgeçlerin katsayılarını güncelleme yeteneği olmadığı için gürültüyü yok etmek için uyarlanabilir sayısal süzgeçler kullanılmaktadır. Ortalama–kare-hata tekniği gürültü azaltma ölçümü olarak kullanılır. Uyarlanabilen sayısal süzgeç, genellikle sonlu-dürtü-cevabı (FIR) enaz-ortalamakare (LMS) ve normalize olmuş LMS (NLMS) algoritmalarını sayısal sinyal işleme alanında veya sonsuz-dürtü-cevabı (IIR) tekrarlanan-enaz-kare (RLS) algortimasını gürültü yoketme uygulamalarında kullanır. Bu tezin esas amacı gerçek zamanda bir gürültü yoketme uygulamasını araştırmaktır. Gerçek zaman uygulaması, Texas Instruments TMS320C6416T sayısal sinyal işlemcisi ile MATLAB'ın Simulink ortamında yapılmıştır. İlk olarak, LMS, NLMS ve RLS algoritmalarının benzetimi yapılmıştır. Daha sonra, bu algoritmalar sayısal sinyal işlemcisine transfer edilerek sayısal sinyal işlemcisinin MATLAB'dan bağımsız olarak gerçek zamanda kendi başına çalışması sağlanmıştır. Ayrıca, adı geçen algoritmaların performansı farklı problemler için karışlaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
The contamination of a signal of interest by other undesired signals (noise) is a problem encountered in many applications. The conventional linear digital filters with fixed coefficients exhibit a satisfactory performance in extracting the desired signal when the signal and noise occupy fixed and separate frequency bands. However, in most applications, the desired signal has changing characteristics which requires an update in the filter coefficients for a good performance in the signal extraction. Since the conventional digital filters with fixed coefficients do not have the ability to update their coefficients, adaptive digital filters are used to cancel the noise. The mean square error (MSE) technique is used as a measure of the noise reduction. The adaptive filter generally uses finite impulse response (FIR) least-mean-square (LMS) and normalized LMS (NLMS) algorithms in signal processing or infinite impulse response (IIR) recursive-least-squares (RLS) algorithm in adaptive control for the noise cancellation applications. The main aim of this thesis is to investigate the implementation of a real time noise cancellation application. The real time implementation is carried out by a Texas Instruments (TI) TMS320C6416T Digital Signal Processor (DSP). First, the LMS, NLMS and RLS algorithms are simulated using SIMULINK of MATLAB. Then, these algorithms have been transferred to the DSP board which let, them to work alone in real time independent of MATLAB. Furthermore, the performance of the aforementioned algorithms has been compared in different problem settings.
Benzer Tezler
- Gürültü azaltmada LMS adaptif süzgeçlerin FPGA kullanarak uygulanması
Noise cancellation using LMS adaptive filter and application implemented on FPGA
OLCAY SEVİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜNAL KÜÇÜK
- Gerçek zaman uygulamaları için görüntü bölütleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Improvement of image segmentation methods for real time applications
YUNUS KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Farksal gelişim algoritması kullanılarak adaptif gürültü giderici
Adaptive noise canceller by using differential evolution algorithms
NALAN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURHAN KARABOĞA
- Bowel activity detection algorithm with active noise cancellation for IoT devices
IoT cihazlari i̇çin aktif gürültü önleme özellikli bağırsak sesi tespit algoritmasi
ERDİNÇ TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
- Multı-rotor insansız hava araçları için aktif gürültü sönümleme geliştirilmesi
Development of active noise damping for multi-rotor unmanned aerial vehicles
İREM GÜLDEMET
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriTürk Hava Kurumu Üniversitesiİnsansız ve Otonom Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİT TEKİN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MASOUD LATIFINAVID