Adaptive Digitale Filtre
Bachelor thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3006632Utgivelsesdato
2022Metadata
Vis full innførselSamlinger
- Studentoppgaver (TN-IDE) [866]
Beskrivelse
Full text not available
Sammendrag
I adaptiv filtrering er LMS-algoritmen den enkleste, og mest brukte algo-ritmen. Fordi den er enkel har den en del svakheter. Et bedre filter vilda være NSAF-algoritmen som krever mye beregningskraft, men har godkonvergenshastighet. I denne bacheloroppgaven undersøkte vi en modifisertvariant av NLMS-algoritmen som krever mindre beregningskraft. Dennealgoritmen har lav matematisk kompleksitet (og krever dermed lav bereg-ningskraft) og er robust mot inngangsignaler med farget innehold. Den erbasert på NSAF-algoritmen og prekondisjoneringsteori. Denne algoritmenskal ha konvergensegenskaper tilnærmet lik den prekondisjonerte Richard-son iterasjonen. Vi testet ut denne algoritmen ved simulering i MatLab ogvurderte dens brukbarhet i forholdet til LMS -og NLMS-algoritmen. Videreimplementerte vi ulike varianter av alle disse filtrene for å finne ut hvordanman kan optimalisere deres totale ytelse og konvergenshastighet. In adaptive filtering, the LMS algorithm is the simplest and most widely used algorithm.Because it is simple, it has some weaknesses. A better filter willthen be the NSAF algorithm which requires a lot of computational power but has goodconvergence rate. In this bachelor's thesis, we investigated a modifiedvariant of the NLMS algorithm that requires less computational power. Thisthe algorithm has low mathematical complexity (and thus requires lowpower) and is robust to input signals with colored content. It isbased on the NSAF algorithm and preconditioning theory. This algorithmshall have convergence properties approximately equal to the preconditioned Richardson iteration.We tested this algorithm by simulation in MatLab andassessed its usefulness in relation to the LMS and NLMS algorithm. Furtherwe implemented different variants of all these filters to find out howone can optimize their overall performance and convergence speed.