پروژه ارائه روش جدید جهت حذف نویز آکوستیکی در یک مجرا
پروژه ارائه روش جدید جهت حذف نویز آکوستیکی در یک مجرا
دسته: مکانیک و گرایش های مربوطه
فرمت فایل اصلی: WORD (قابل ویرایش)
تعداد صفحات فایل : 115
دانلود فهرست پروژه قبل از خرید
تاکنون برای حذف نویزهای آکوستیکی از روش های فعال و غیر فعال استفاده شده است. برخلاف روش غیر فعال می‌توان بوسیله‌ی روش فعال، نویز را در فرکانس های پایین (زیر 500 هرتز)، حذف و یا کاهش داد. در روش فعال از سیستمی استفاده می شود که شامل یک فیلتر وفقی است. به دلیل ردیابی خوب فیلتر LMS در محیط نویزی، الگوریتم FXLMS بعنوان روشی پایه ارائه شده است. اشکال الگوریتم مذکور این است که در مسائل کنترل خطی استفاده می شود. یعنی اگر فرکانس نویز متغیر باشد و یا سیستم کنترلی بصورت غیرخطی کار کند، الگوریتم فوق به خوبی کار نکرده و یا واگرا می شود. بنابراین در این پایان نامه، ابتدا به ارائه ی گونه ای از الگوریتم FXLMS می پردازیم که قابلیت حذف نویز، با فرکانس متغیر، در یک مجرا و در کوتاه‌ترین زمان ممکن را دارد. برای دستیابی به آن می توان از یک گام حرکت وفقی بهینه ( ) در الگوریتم FXLMS استفاده کرد. به این منظور محدوده ی گام حرکت بهینه در فرکانس های 200 تا 500 هرتز را در داخل یک مجرا محاسبه کرده تا گام حرکت بهینه بر حسب فرکانس ورودی به صورت یک منحنی اسپلاین مدل شود. حال با تخمین فرکانس سیگنال ورودی به صورت یک منحنی اسپلاین مدل شود
تاکنون برای حذف نویزهای آکوستیکی از روش های فعال و غیر فعال استفاده شده است. برخلاف روش غیر فعال می‌توان بوسیله‌ی روش فعال، نویز را در فرکانس های پایین (زیر 500 هرتز)، حذف و یا کاهش داد. در روش فعال از سیستمی استفاده می شود که شامل یک فیلتر وفقی است. به دلیل ردیابی خوب فیلتر LMS در محیط نویزی، الگوریتم FXLMS بعنوان روشی پایه ارائه شده است. اشکال الگوریتم مذکور این است که در مسائل کنترل خطی استفاده می شود. یعنی اگر فرکانس نویز متغیر باشد و یا سیستم کنترلی بصورت غیرخطی کار کند، الگوریتم فوق به خوبی کار نکرده و یا واگرا می شود. بنابراین در این پایان نامه، ابتدا به ارائه ی گونه ای از الگوریتم FXLMS می پردازیم که قابلیت حذف نویز، با فرکانس متغیر، در یک مجرا و در کوتاه‌ترین زمان ممکن را دارد. برای دستیابی به آن می توان از یک گام حرکت وفقی بهینه ( ) در الگوریتم FXLMS استفاده کرد. به این منظور محدوده ی گام حرکت بهینه در فرکانس های 200 تا 500 هرتز را در داخل یک مجرا محاسبه کرده تا گام حرکت بهینه بر حسب فرکانس ورودی به صورت یک منحنی اسپلاین مدل شود. حال با تخمین فرکانس سیگنال ورودی به صورت یک منحنی اسپلاین مدل شود
حال با تخمین فرکانس
سیگنال ورودی بوسیله ی الگوریتم MUSIC ، را از روی منحنی برازش شده، بدست
آورده و آن را در الگوریتم FXLMS قرار می‌دهیم تا همگرایی سیستم در
کوتاه‌ترین زمان، ممکن شود. در نهایت خواهیم دید که الگوریتم FXLMS معمولی
با گام ثابت با تغییر فرکانس واگرا شده حال آنکه روش ارائه شده در این
پایان نامه قابلیت ردگیری نویز با فرکانس متغیر را فراهم می آورد.همچنین‌به
دلیل‌ماهیت غیرخطی سیستم‌هایANC ، به ارائه‌ی نوعی شبکه‌ی عصبی RBF
TDNGRBF ) ( می‌پردازیم که توانایی مدل کردن رفتار غیرخطی را خواهد داشت
فرکانس متغیر در یک مجرا استفاده کرده و نتایج آن را با الگوریتم FXLMS مقایسه می کنیم. خواهیم دید که روش ارائه شده در مقایسه با الگوریتم FXLMS، با وجود عدم نیاز به تخمین مسیر ثانویه، دارای سرعت همگرایی بالاتر (3 برابر) و خطای کمتری (30% کاهش خطا) است. برای حذف فعال نویز به روش TDNGRBF، ابتدا با یک شبکه ی GRBF به شناسایی مجرا می‌پردازیم.
سپس با اعمال N تاخیر زمانی از سیگنال ورودی به N شبکه ی GRBF (با ترکیب خطی در خروجی آنها)، شناسایی سیستم غیرخطی بصورت بر خط امکان پذیر می شود. ضرایب بکار رفته در ترکیب خطی با استفاده از الگوریتم NLMS بهینه می شوند..
فرکانس متغیر در یک مجرا استفاده کرده و نتایج آن را با الگوریتم FXLMS مقایسه می کنیم. خواهیم دید که روش ارائه شده در مقایسه با الگوریتم FXLMS، با وجود عدم نیاز به تخمین مسیر ثانویه، دارای سرعت همگرایی بالاتر (3 برابر) و خطای کمتری (30% کاهش خطا) است. برای حذف فعال نویز به روش TDNGRBF، ابتدا با یک شبکه ی GRBF به شناسایی مجرا می‌پردازیم.
سپس با اعمال N تاخیر زمانی از سیگنال ورودی به N شبکه ی GRBF (با ترکیب خطی در خروجی آنها)، شناسایی سیستم غیرخطی بصورت بر خط امکان پذیر می شود. ضرایب بکار رفته در ترکیب خطی با استفاده از الگوریتم NLMS بهینه می شوند..
