Adaptív FIR-szűrők hatékony megvalósítása
Nagy konvergenciasebességű, nagy fokszámú, illetve magas mintavételi frekvenciával működő adaptív szűrők megvalósítása nem triviális, miközben sok alkalmazásban szükség van rájuk. A mai jelfeldolgozó processzorok számítási teljesítménye mellett néhány kilohertz mintavételi frekvencián valós időben néhány ezer együtthatós adaptív FIR-szűrő futtatható. Egyes feladatok megkívánják nagyobb fokszámú szűrők alkalmazását, vagy magasabb mintavételi frekvenciát. Ekkor az alapegyenletek implementálása eredeti formájukban nem célravezető, a frekvenciatartományban kell a szükséges konvolúciót elvégezni. A módszer alapja, hogy a diszkrét Fourier-transzformáció az FFT algoritmussal gyorsan végrehajtható, és elegendően nagy pontszám esetén a konvolúció kevesebb műveletet igényel, mint az időtartományban. Ezt a lehetőséget használják ki az OLA (overlap and add) algoritmusok, ezek azonban a transzformáció adatgyűjtése és végrehajtása miatt jelentős késleltetéssel szolgáltatják a kimeneti adatokat. Ez a késleltetés általában az adaptív szűrőt használó alkalmazásokban nem megengedett, így a munkám során erre a problémára kerestem a megoldást.
A szakirodalom számos frekvenciatartománybeli számítási módszert kínál FIR-szűrőkhöz, amelyek a kimenet és a bemenet közti késleltetést hivatottak csökkenteni. Ezeket tanulmányozva és megismerve egy olyan eljárást mutatok be a dolgozatomban, amely az idő- és a frekvenciatartománybeli számítás együttes futtatásával küszöböli ki a transzformáció adatgyűjtéséből származó késleltetést. Ez az általam választott eljárás már a frekvenciatartománybeli számításhoz használt OLA algoritmus adatgyűjtési ideje alatt is szolgáltat szűrési eredményt, az időtartományban végzett konvolúció és az előző OLA blokkokból származó részeredmények segítségével. A módszernek köszönhetően nagy fokszámú FIR-szűrők alkalmazásakor is lehetséges az adatgyűjtésből származó késleltetések teljes mértékű megszüntetése, valamint továbbra is gyorsabb, mint számos más időtartománybeli eljárás, amiknél ilyen fajta késleltetés nem lép fel.
Ezt az időtartománybeli konvolúcióval kiegészített OLA algoritmust MATLAB környezetben és Analog Devices Sharc (ADSP-21364) jelprocesszoron valósítottam meg. Ezek után az elkészült algoritmust egy adaptív FIR-szűrőt használó alkalmazásba építettem be. Ehhez először MATLAB környezetben implementáltam a feladathoz hatékonyan használható frekvenciatartománybeli adaptációt végző FBLMS (Fast Block LMS) algoritmust, majd ezt és a konvolúcióval kiegészített OLA algoritmust egy jelprocesszoros fejlesztőkártyán kialakított, adaptív FIR-szűrőt működtető visszhangcsökkentő struktúrába integráltam, amelyen mérésekkel demonstráltam a helyes működést, a rendelkezésre álló jelprocesszor lehetőségeihez mérten.
szerző
-
Szőke Kálmán Benjamin
Mechatronikai mérnöki mesterképzési szak
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Sujbert László
docens, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék