Bài tập lớn môn Xử Lý Tín Hiệu Số (XLTHS) tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông - PTIT
Sinh viên: Trần Đình Hào - B22DCCN278
Giảng viên: Trần Tuấn Anh | Khóa: D22
📄 Báo cáo: PDF | DOCX
(Cho tôi 1 ⭐ nếu nó hữu ích cho bạn nhé, làm cực lắm đó 😅)
Bộ lọc FIR (Finite Impulse Response) là một công cụ quan trọng trong xử lý tín hiệu số. Bài tập lớn này tập trung vào thiết kế bộ lọc FIR thông cao để loại bỏ các thành phần tần số thấp không mong muốn trong tín hiệu.
- Loại bỏ nhiễu tần số thấp
- Tách riêng tín hiệu cao tần phục vụ phân tích
- Ứng dụng trong xử lý âm thanh, truyền thông, radar, v.v.
- Tìm hiểu lý thuyết về bộ lọc FIR và bộ lọc số lý tưởng
- Thiết kế bộ lọc bằng 3 phương pháp:
- Cửa sổ (Windowing Method)
- Lấy mẫu tần số (Frequency Sampling)
- Bình phương tối thiểu (Least Squares)
- Triển khai và kiểm thử trên MATLAB
- MATLAB (Live Script Editor)
- Các hàm MATLAB:
fir1,freqz,lsfir
- Bộ lọc số lý tưởng (thông cao, thông thấp, thông dải, chắn dải)
- Đáp ứng tần số của FIR
- Tính chất đối xứng / phản đối xứng trong xung h(n)
- Cửa sổ: Hamming, Hanning, Blackman, Kaiser,...
- Lấy mẫu tần số: Frequency sampling từ đáp ứng mong muốn
- Bình phương tối thiểu: Tối ưu hàm sai số giữa đáp ứng thực và mong muốn
- Window method: https://ideone.com/ZG52uD
- Frequency sampling: https://ideone.com/8yCyhH
- Least Squares: https://ideone.com/YiCmS6
| Phương pháp | Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|---|---|
| Cửa sổ | Dễ cài đặt, đơn giản | Đáp ứng tần số không quá chính xác |
| Lấy mẫu tần số | Phản hồi rõ ràng | Tốn tài nguyên nếu số mẫu lớn |
| Bình phương tối thiểu | Gần đạt đáp ứng mong muốn nhất | Phức tạp, cần thuật toán tối ưu hóa |
Ưu điểm:
- Ổn định, dễ hiểu, không có phản hồi vòng lặp
- Dễ triển khai thời gian thực
- Hiệu quả trong việc loại bỏ nhiễu tần số thấp
Nhược điểm:
- Có độ trễ (latency)
- Tốn tài nguyên tính toán
- Không linh hoạt khi cần thay đổi tần số cắt