تصميم مرشح تكييفي عالي السرعة لإلغاء الضوضاء قائم على مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة موقعياً

الباحث

حارث حازم ذنون

المشرف

ايفان عبد الزهرة هاشم

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم الهندسة الكهربائية / هندسة الالكترونيك والاتصالات

الشهادة

دكتوراه

السنة

2024

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Adaptive filter;FPGA;Noise cancellation;High-speed design

المرشحات التكيفية هي أدوات معالجة إشارات قوية يمكنها تعديل معلماتها لتقليل الخطأ في المخرجات. تقدم هذه الاطروحة تصميمًا جديدًا لمرشح تكييفي ذي سرعة عالية، وتحديداً هيكلا yaa للمرشح يستخدم معمارية التركيب المحدبة بمشاركة معمارية ع595]0[1. تم تحليل أداء معمارية التركيب المحدبة ومعمارية systolic لمرشحات RLS 5 LMS ور بحجمين مختلفين. تعمل معمارية systolic على تحسين سرعة التقارب ونسبة إشارة إلى الضوضاء المرشحاتء بينما تحسن بنية التركيب المحدبة أداء المرشح العام بشكل كبير. أظهرت النتائج أن أداء المرشحات المقترحة التي تجمع بين الهيكلين يتفوق على المرشحات التقليدية في العديد من مقاييس تصميم المرشح بما في ذلك سرعة التقارب، ونسبة إشارة إلى الضوضاءء وقدرة التعلم، ومتوسط مربع الخطأ ء وقدرة المرشح في عزل الضوضاء الزائدة. تظهر النتائج تحسنًا كبيرًا في سرعة التقارب وسلوك التعلمء.حيث تحسن نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) بنسبة 115.4، وانخفض متوسط مربع الخطأ (MSE) بنسبة 58.8/، وتحسنت سرعة التقارب بنسبة 7100 عند المقارنة مع نفس المرشح الذي يستخدم فقط هيكل الجمع المحدب. حيث تم تقييم اداء المرشحات المقترحة لإلغاء ضوضاء الموجودة في اشارة تخطيط القلب لمجموعة من عشرة إشارات ECG المستخرجة من قاعدة بيانات MIT- .BIH المرشح المقترح الثاني صمم على اساس تحسين خوارزمية 1181.5 لغرض معالجة القيود التي تواجه الخوارزمية التقليدية RLS عند التعامل مع cle pall غير الثابتة. تم اختبار الخوارزمية لتنقية إشارة BCG من أربعة أنواع من الضوضاء الحقيقية المستخرجة من مجموعة بيانات MIT-BIH تستخدم الخوارزمية المحسنة هندسة systolic لتمكين معالجة أسرع وقدرات أفضل في تقليل الضوضاء. كان التحسن في نسبة إشارة إلى ضجيج 8 للضوضاء ،PLI و9036 للضوضاء ،MA و9115 للضوضاء 11/1، و9131 BW cla pall بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم مقترح جديد يجمع بين مرشح Retimed Delay Least Retimed Delay Zero Attractor LMS e+ ،sMean Square لإلغاء ضوضاء PLI بكفاءة مع مستويين من التباين في حجم الضوضاء. تستخدم تقنية التركيب المحدبة لدمج خوارزميات مختلفة لاستخدامها في بيئات متباينة وغير متباينة. تم تصميم كل من Glad yall بخوارزمية systolic لزيادة سرعة التقارب واداء المرشح. تظهر النتائج تحسنًا بنسبة 9021.2 في نسبة إشارة إلى ضجيج للضوضاء غير المتباينة و027.5؟ للضوضاء تم تصميم وتنفيذ الخوارزميات المقترحة، جنبًا إلى جنب مع الخوارزميات المتنوعة، باستخدام مُنشئ النظام Xilinx (XSG) و منصة البوابات القابلة للبرمجة موقعياً JFPGA يستخدم منصة FPGA خوارزمية القسمة non-restoring لأداء مهمة القسمة للمرشحات.

Adaptive filters are powerful signal processing tools that can adapt its parameter to minimize output error. This thesis proposed a novel design for a high-speed adaptive filter, specifically a new filter structure employing a convex combination architecture that integrates systolic architecture. The performance of convex combination architecture and systolic architecture are analyzed for Least Mean Square (LMS), Recursive Least Square (RLS), and Affine Projection (AP) filters in two different orders. Systolic architecture improves the speed of convergence and SNR of the filters. Additionally convex architecture significantly improves the overall filter performance, especially in steady-state conditions. The combination of these two filter design techniques results in significantly improved convergence speed and steady-state performance of filters. The performance of the proposed filters combined two architectures outperforms the conventional filters in several metrics for filter design, including convergence speed, Signal to Noise Ratio (SNR), steady-state Mean Square Error (MSE), learning behavior, and filtering capability in terms of residual noise. Results show significant improvement in convergence speed and learning behavior. The improvement in SNR was 15.4%, the reduction in MSE was 58.8%, and the improvement in convergence speed was 100% when compare with the same filter utilize only convex combination architecture. The proposed filter architectures are assessed for ECG noise cancellation for a set of ten electrocardiogram (ECG) signals, obtained from the MIT-BIH database. The second proposal was an Improved Recursive Least Square (IRLS) algorithm to address the limitations of the conventional RLS algorithm, which suffers from poor performance when dealing with non- stationary noise. To test the validation and tracking capability of this proposed adaptive algorithm four types of ECG noises are used obtained from the MIT-BIH dataset. The improved algorithm utilizes a systolic architecture that enables faster processing and better noise reduction capabilities. The improvement in SNR was 33.8% for Power line Interference (PLI) noise, 36% for Muscle Artifacts (MA) noise, 115% for Electrode Motion (EM) noise, and 131% for Baseline Wander (BW) noise. Additionally, a new approach combination of Retimed Delay Least Mean Square (RD-LMS) filter and Retimed Delay Zero Attractor LMS (RDZA- LMS) filter has been designed to cancel out PLI noise efficiently with two levels of sparseness. Convex combination architecture is used to combine two different algorithms to be used with sparse and non-sparse environments. Both filters are designed with systolic architecture to increase convergence speed. The results show 21.2% improvement in SNR for non- sparse noise and 27.5% for sparse noise. The proposed algorithm, along with various algorithms, have been designed using Xilinx System Generator (XSG) and implemented on Field Programmable Gate Array (FPGA) platform. FPGA platform utilizes non- restoring algorithm to perform division task of the proposed filters.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب