Development and applications of adaptive IIR and subband filters

Adaptive infinite impulse response (IIR) filter is a challenging research area. Identifiers and Equalizers are among the most essential digital signal processing devices for digital communication systems. In this study, we consider IIR channel both for system identification and channel equalization purposes. We focus on four different approaches: Least Mean Square (LMS), Recursive Least Square (RLS), Genetic Algorithm (GA) and Subband Adaptive Filter (SAF). ). The performance of conventional LMS and RLS based IIR system identification and channel equalization are found with the help of computer simulations. And also the convergence speed and the ability to locate the global optimum solution using a population based algorithm named Genetic Algorithm is given

Aplicació d'algoritmes iteratius per a la cancel·lació d'interferències en senyals d'àudio

El principal objectiu d'aquest treball de fi de carrera és estudiar el comportament del filtratge adaptatiu per a la cancel·lació d'una interferència en senyals d'àudio. Per aquest estudi hem programat amb Matlab diversos algoritmes adaptatius FIR que, tot i les diferències que hi ha entre ells amb la manera d'aconseguir l'objectiu fixat, tenen una estructura similar. Tal i com veurem a l'inici de cada capítol, la principal premissa per al funcionament d'aquests algoritmes és obtenir d'alguna manera el so interferent separat del so útil. En programació no ha suposat cap dificultat ja que tots els escenaris eren muntats per nosaltres, amb la qual cosa sempre teníem el so interferent. Ara bé, en un cas real pot ser més complicat, ja que és necessari captar d'alguna forma el so interferent des de dues fonts. Una font és aquella que després la voldrem eliminar i que per lògica estarà acompanyada d'un senyal que volem recuperar sense interferències; i l'altre font ha de ser un lloc on només captem el volem eliminar. Si tenim això, només cal aplicar l'algoritme. De manera resumida, podem dir que el filtre de l'algoritme s'adaptarà per tal d'aconseguir que el so interferent d'una font acabi sent igual a la de l'altra, per així poder-les cancel·lar per complet mitjançant una simple resta. Això seria trivial si de les dues fonts extraguéssim exactament el mateix so interferent, però això pràcticament mai serà així. Problemes com retards, variacions en el canal que provoquin variacions en la font, soroll gaussià, i un llarg etcètera ens els podríem trobar en un entorn real i per tant seran tinguts en compte en els diferents capítols. Per la cerca de la solució a aquests problemes utilitzarem diferents algoritmes adaptatius: LMS, NLMS, DSD, LRS, GRS i RLS. L'explicació de cada un d'ells es troba al primer capítol, així com una primera presa de contacte amb cada algoritme amb un escenari senzill on s'ha d'eliminar un soroll aleatori. L'estructura dels capítols respon a la presentació d'escenaris on es posa a prova vàries de les situacions abans esmentades, seguit d'unes conclusions. Per últim, es fa una breu introducció al filtratge IIR, presentant un escenari que a priori un filtre FIR no podria solucionar

Aplicació d'algoritmes iteratius per a la cancel·lació d'interferències en senyals d'àudio

El principal objectiu d'aquest treball de fi de carrera és estudiar el comportament del filtratge adaptatiu per a la cancel·lació d'una interferència en senyals d'àudio. Per aquest estudi hem programat amb Matlab diversos algoritmes adaptatius FIR que, tot i les diferències que hi ha entre ells amb la manera d'aconseguir l'objectiu fixat, tenen una estructura similar. Tal i com veurem a l'inici de cada capítol, la principal premissa per al funcionament d'aquests algoritmes és obtenir d'alguna manera el so interferent separat del so útil. En programació no ha suposat cap dificultat ja que tots els escenaris eren muntats per nosaltres, amb la qual cosa sempre teníem el so interferent. Ara bé, en un cas real pot ser més complicat, ja que és necessari captar d'alguna forma el so interferent des de dues fonts. Una font és aquella que després la voldrem eliminar i que per lògica estarà acompanyada d'un senyal que volem recuperar sense interferències; i l'altre font ha de ser un lloc on només captem el volem eliminar. Si tenim això, només cal aplicar l'algoritme. De manera resumida, podem dir que el filtre de l'algoritme s'adaptarà per tal d'aconseguir que el so interferent d'una font acabi sent igual a la de l'altra, per així poder-les cancel·lar per complet mitjançant una simple resta. Això seria trivial si de les dues fonts extraguéssim exactament el mateix so interferent, però això pràcticament mai serà així. Problemes com retards, variacions en el canal que provoquin variacions en la font, soroll gaussià, i un llarg etcètera ens els podríem trobar en un entorn real i per tant seran tinguts en compte en els diferents capítols. Per la cerca de la solució a aquests problemes utilitzarem diferents algoritmes adaptatius: LMS, NLMS, DSD, LRS, GRS i RLS. L'explicació de cada un d'ells es troba al primer capítol, així com una primera presa de contacte amb cada algoritme amb un escenari senzill on s'ha d'eliminar un soroll aleatori. L'estructura dels capítols respon a la presentació d'escenaris on es posa a prova vàries de les situacions abans esmentades, seguit d'unes conclusions. Per últim, es fa una breu introducció al filtratge IIR, presentant un escenari que a priori un filtre FIR no podria solucionar