Mô Phỏng Quá Trình Xử Lý Tín Hiệu Số Sử Dụng MATLAB

Tài liệu nghiên cứu Mô phỏng quá trình xử lý tín hiệu số sử dụng matlab, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

• Trường học: Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử
• Đề tài: Mô Phỏng Quá Trình Xử Lý Tín Hiệu Số Sử Dụng MATLAB
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI NÓI ĐẦU
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG I: TÍN HIỆU THỜI GIAN - RỜI RẠC
• 1.1. Tín hiệu và phân loại tín hiệu
• 1.2. Các đặc trưng của tín hiệu và phương pháp phân tích
• 1.3. Biểu diễn tín hiệu thời gian - rời rạc
• 2. CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH FOURIER
• 2.1. Dạng lượng giác và dạng mũ phức của khai triển Fourier
• 2.2. Hệ số Fourier
• 2.3. Dạng biên độ và pha
• 2.4. Phổ biên độ và phổ pha
• 3. CHƯƠNG III: THIẾT KẾ LỌC VÀ MÔ PHỎNG TÍN HIỆU
• 3.1. Thiết kế lọc đệ quy và FIR
• 3.2. Phương pháp Fourier trong thiết kế lọc
• 3.3. Mô phỏng tín hiệu rời rạc và lọc tín hiệu
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Toàn cảnh xử lý tín hiệu số vai trò cốt lõi của MATLAB

Xử lý tín hiệu số (Digital Signal Processing - DSP) đã tạo nên một cuộc cách mạng trong khoa học kỹ thuật thế kỷ 21, thay đổi sâu sắc các lĩnh vực từ viễn thông, y sinh, đến công nghiệp quốc phòng. Nhiệm vụ cốt lõi của DSP là biến đổi và phân tích tín hiệu từ thế giới thực (như âm thanh, hình ảnh, sóng vô tuyến) thành dạng số để trích xuất thông tin hữu ích. Trong bối cảnh đó, việc mô phỏng quá trình xử lý tín hiệu số sử dụng MATLAB đã trở thành một phương pháp không thể thiếu trong nghiên cứu và giáo dục. MATLAB, với môi trường tính toán số mạnh mẽ và các bộ công cụ chuyên dụng, cung cấp một nền tảng lý tưởng để hiện thực hóa các thuật toán phức tạp. Nó cho phép các kỹ sư và nhà nghiên cứu kiểm tra lý thuyết, thiết kế hệ thống và trực quan hóa kết quả một cách nhanh chóng trước khi triển khai trên phần cứng. Như trong tài liệu của Nguyễn Phương Đông và Lê Vũ Công Dân (2003), việc tiếp cận lĩnh vực này thông qua MATLAB không chỉ giúp nắm vững lý thuyết mà còn xây dựng nền tảng vững chắc để phát triển các ứng dụng thực tiễn. Nền tảng này bao gồm các công cụ mạnh mẽ như Signal Processing Toolbox và Simulink DSP, cho phép người dùng từ tạo tín hiệu, thiết kế bộ lọc số, đến phân tích phổ tín hiệu một cách trực quan. Việc mô phỏng giúp giảm thiểu rủi ro, tiết kiệm chi phí và rút ngắn đáng kể thời gian phát triển sản phẩm. Khả năng trực quan hóa dữ liệu MATLAB cho phép hiển thị các dạng sóng, đáp ứng tần số, và các đặc trưng tín hiệu khác, giúp việc gỡ lỗi và tối ưu hóa thuật toán trở nên dễ dàng hơn. Do đó, việc thành thạo xử lý tín hiệu số MATLAB được xem là một kỹ năng quan trọng đối với bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực này, từ sinh viên thực hiện đồ án xử lý tín hiệu số đến các kỹ sư chuyên nghiệp.

1.1. Lịch sử phát triển Từ xử lý tương tự đến kỹ thuật số

Những năm 1950, xử lý tín hiệu chủ yếu dựa vào các hệ thống tương tự cồng kềnh, sử dụng mạch điện tử hoặc thiết bị cơ học. Quá trình này rất chậm, mất hàng giờ để xử lý vài giây dữ liệu. Bước ngoặt xảy ra vào năm 1965 khi thuật toán biến đổi Fourier nhanh (FFT) của Cooley và Tukey được công bố. Thuật toán này đã mở đường cho sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của xử lý tín hiệu số. Công nghệ số cho phép thực hiện các phép toán phức tạp với độ chính xác cao, khả năng lập trình linh hoạt và không bị ảnh hưởng bởi nhiễu như các hệ thống tương tự. Sự tiến bộ của công nghệ vi mạch và máy tính đã thúc đẩy DSP trở thành một công nghệ tiên tiến, ứng dụng rộng rãi trong mọi mặt của đời sống hiện đại.

1.2. Tại sao MATLAB là lựa chọn hàng đầu cho mô phỏng DSP

MATLAB (Matrix Laboratory) nổi lên như một công cụ hàng đầu nhờ vào hệ sinh thái toàn diện được xây dựng riêng cho tính toán kỹ thuật. Đối với DSP, MATLAB cung cấp các Signal Processing Toolbox và DSP System Toolbox chứa hàng trăm hàm dựng sẵn cho các tác vụ phổ biến như thiết kế bộ lọc, phân tích phổ, và thống kê tín hiệu. Hơn nữa, Simulink, một môi trường đồ họa của MATLAB, cho phép người dùng xây dựng và mô phỏng hệ thống viễn thông hay các hệ thống DSP khác bằng cách kéo-thả các khối chức năng. Điều này giúp đơn giản hóa quá trình thiết kế và kiểm thử các hệ thống phức tạp, đặc biệt là trong các bài tập lớn dsp matlab, nơi sự trực quan đóng vai trò quan trọng. Khả năng tích hợp liền mạch giữa mã lệnh và mô hình đồ họa làm cho MATLAB trở thành lựa chọn không thể thay thế.

II. Phương pháp phân tích tín hiệu số Nền tảng lý thuyết cốt lõi

Để thực hiện mô phỏng quá trình xử lý tín hiệu số sử dụng MATLAB, việc nắm vững các lý thuyết nền tảng là yêu cầu bắt buộc. Tín hiệu số, về bản chất, là một dãy các giá trị rời rạc theo thời gian, được tạo ra từ quá trình lấy mẫu tín hiệu tương tự. Hai khái niệm trung tâm trong DSP là phân tích trong miền thời gian và phân tích trong miền tần số. Phân tích miền thời gian xem xét sự biến thiên của biên độ tín hiệu theo thời gian, trong khi phân tích miền tần số tập trung vào các thành phần tần số cấu thành nên tín hiệu đó. Công cụ toán học chính để chuyển đổi giữa hai miền này là Biến đổi Fourier. Đặc biệt, thuật toán biến đổi Fourier nhanh (FFT) là trái tim của nhiều ứng dụng DSP, giúp tính toán phổ tần số một cách hiệu quả. Quá trình lấy mẫu và lượng tử hóa là bước đầu tiên và quan trọng nhất, quyết định độ chính xác của việc biểu diễn tín hiệu số. Theo định lý lấy mẫu Nyquist-Shannon, tần số lấy mẫu phải lớn hơn ít nhất hai lần tần số cao nhất của tín hiệu để tránh hiện tượng chồng phổ (aliasing). Sau khi lấy mẫu, quá trình lượng tử hóa sẽ rời rạc hóa biên độ, gán mỗi mẫu với một giá trị số hữu hạn. Các phép toán cơ bản như tích chập (convolution) cũng đóng vai trò quan trọng, mô tả đầu ra của một hệ thống tuyến tính bất biến thời gian (LTI) khi có một tín hiệu đầu vào xác định. Nền tảng lý thuyết vững chắc này là tiền đề để triển khai các code MATLAB xử lý tín hiệu một cách chính xác và hiệu quả.

2.1. Tìm hiểu quá trình lấy mẫu và lượng tử hóa tín hiệu

Quá trình chuyển đổi một tín hiệu tương tự thành tín hiệu số bắt đầu bằng lấy mẫu và lượng tử hóa. Lấy mẫu là quá trình rời rạc hóa trục thời gian, ghi lại giá trị biên độ của tín hiệu tại các khoảng thời gian đều đặn (chu kỳ lấy mẫu T). Tần số lấy mẫu (Fs = 1/T) là một thông số critique. Nếu Fs quá thấp, thông tin tần số cao sẽ bị mất và gây ra méo dạng gọi là chồng phổ. Sau khi lấy mẫu, tín hiệu vẫn có biên độ liên tục. Lượng tử hóa là bước tiếp theo, rời rạc hóa trục biên độ bằng cách làm tròn giá trị của mỗi mẫu tới một trong những mức hữu hạn được định trước. Số lượng bit dùng để lượng tử hóa quyết định độ phân giải và tỷ số tín hiệu trên nhiễu lượng tử (SQNR).

2.2. Vai trò của biến đổi Fourier nhanh FFT trong phân tích phổ

Phân tích phổ tín hiệu là một trong những nhiệm vụ cơ bản nhất của DSP. Biến đổi Fourier nhanh (FFT) là một thuật toán hiệu quả để tính toán Biến đổi Fourier Rời rạc (DFT). Nó cho phép chúng ta 'nhìn' vào bên trong một tín hiệu để xem nó được cấu tạo từ những thành phần tần số nào và với biên độ bao nhiêu. Trong MATLAB, hàm fft() thực hiện phép biến đổi này một cách dễ dàng. Kết quả của FFT là một dãy số phức, từ đó có thể tính được phổ biên độ và phổ pha. Phổ biên độ cho biết năng lượng của tín hiệu tại mỗi tần số, giúp xác định các tần số chủ đạo, phát hiện nhiễu hoặc phân tích các đặc tính của hệ thống.

III. Hướng dẫn thiết kế và mô phỏng bộ lọc số FIR IIR với MATLAB

Bộ lọc số là thành phần không thể thiếu trong hầu hết các hệ thống DSP, được sử dụng để loại bỏ các thành phần tần số không mong muốn (ví dụ: lọc nhiễu tín hiệu) hoặc chỉ giữ lại một dải tần số cụ thể. Việc thiết kế bộ lọc số là một phần quan trọng trong mô phỏng quá trình xử lý tín hiệu số sử dụng MATLAB. Có hai loại bộ lọc số chính: Đáp ứng xung hữu hạn (FIR - Finite Impulse Response) và Đáp ứng xung vô hạn (IIR - Infinite Impulse Response). Bộ lọc FIR có ưu điểm là luôn ổn định và có thể thiết kế để có pha tuyến tính, giúp bảo toàn dạng sóng của tín hiệu. Phương pháp phổ biến để thiết kế bộ lọc FIR là phương pháp cửa sổ, trong đó một hàm cửa sổ (windowing) như Hamming hoặc Kaiser được sử dụng để cắt cụt đáp ứng xung lý tưởng. Ngược lại, bộ lọc IIR có bậc thấp hơn đáng kể so với bộ lọc FIR cho cùng một yêu cầu về đáp ứng tần số, giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán. Tuy nhiên, chúng có pha phi tuyến và cần được thiết kế cẩn thận để đảm bảo tính ổn định. MATLAB cung cấp công cụ Filter Designer (trước đây là FDATool) và các hàm như butter, cheby1, ellip để thiết kế bộ lọc số IIR và các hàm như fir1, remez để thiết kế bộ lọc FIR, làm cho quá trình này trở nên trực quan và hiệu quả. Việc sử dụng hàm fvtool trong MATLAB cho phép phân tích và so sánh các đặc tính của bộ lọc một cách chi tiết.

3.1. Nguyên tắc thiết kế bộ lọc FIR sử dụng phương pháp cửa sổ

Bộ lọc số FIR được thiết kế dựa trên đáp ứng xung có độ dài hữu hạn. Một trong những phương pháp trực quan nhất là phương pháp cửa sổ. Quá trình bắt đầu bằng việc xác định đáp ứng xung lý tưởng (thường có độ dài vô hạn) của bộ lọc mong muốn. Sau đó, một hàm cửa sổ (windowing) được nhân với đáp ứng xung này để cắt nó thành một dãy có độ dài hữu hạn. Việc lựa chọn cửa sổ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng của bộ lọc: độ rộng của dải chuyển tiếp và độ gợn sóng ở dải thông và dải chặn. Ví dụ, cửa sổ chữ nhật cho dải chuyển tiếp hẹp nhất nhưng độ gợn sóng lớn nhất, trong khi cửa sổ Hamming hoặc Kaiser cung cấp sự cân bằng tốt hơn.

3.2. So sánh và mô phỏng các loại bộ lọc số IIR phổ biến

Bộ lọc số IIR được thiết kế dựa trên các bộ lọc tương tự kinh điển như Butterworth, Chebyshev và Elliptic. Bộ lọc Butterworth có đáp ứng biên độ phẳng nhất trong dải thông và dải chặn nhưng dải chuyển tiếp rộng. Bộ lọc Chebyshev (Loại 1) có dải chuyển tiếp hẹp hơn nhưng có gợn sóng trong dải thông. Bộ lọc Chebyshev (Loại 2) ngược lại, có gợn sóng trong dải chặn. Bộ lọc Elliptic có dải chuyển tiếp hẹp nhất trong tất cả nhưng có gợn sóng ở cả hai dải. MATLAB cung cấp các hàm chuyên dụng để thiết kế từng loại, cho phép người dùng dễ dàng mô phỏng quá trình xử lý tín hiệu số và lựa chọn bộ lọc phù hợp nhất với yêu cầu của ứng dụng.

IV. Bí quyết mô phỏng hệ thống DSP trực quan với Simulink

Bên cạnh việc viết mã lệnh, mô phỏng quá trình xử lý tín hiệu số sử dụng MATLAB còn được nâng lên một tầm cao mới với Simulink. Simulink là một môi trường mô phỏng và thiết kế dựa trên mô hình (Model-Based Design), nơi các hệ thống được xây dựng bằng cách kết nối các khối chức năng đồ họa. Đối với DSP, Simulink DSP cung cấp một thư viện khối phong phú cho các hoạt động từ tạo nguồn tín hiệu, xử lý, phân tích đến hiển thị kết quả. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho việc mô phỏng các hệ thống phức tạp, chẳng hạn như mô phỏng hệ thống viễn thông, nơi các thành phần như bộ điều chế, kênh truyền, và bộ giải điều chế cần tương tác với nhau. Sử dụng DSP System Toolbox trong Simulink, người dùng có thể xây dựng các mô hình xử lý tín hiệu thời gian thực một cách nhanh chóng. Ví dụ, một hệ thống lọc nhiễu tín hiệu âm thanh có thể được xây dựng bằng cách kết nối khối 'Audio Device In', một khối bộ lọc FIR, và khối 'Audio Device Out'. Việc mô phỏng trực quan giúp dễ dàng hiểu được luồng dữ liệu, thay đổi tham số và quan sát ảnh hưởng của chúng ngay lập tức thông qua các khối hiển thị như 'Spectrum Analyzer' hay 'Time Scope'. Phương pháp này không chỉ đẩy nhanh quá trình tạo mẫu thử nghiệm mà còn là một công cụ giảng dạy vô cùng hiệu quả.

4.1. Giới thiệu DSP System Toolbox và các khối chức năng cơ bản

DSP System Toolbox mở rộng khả năng của MATLAB và Simulink với các thuật toán và công cụ thiết kế, mô phỏng hệ thống xử lý tín hiệu. Trong Simulink, toolbox này cung cấp các khối cho việc lọc đa tốc độ, biến đổi FFT, ước tính phổ, và nhiều hơn nữa. Các khối cơ bản bao gồm 'Sine Wave' để tạo tín hiệu, 'Digital Filter Design' để cấu hình bộ lọc số FIR IIR, 'AWGN Channel' để mô phỏng nhiễu, và các khối phân tích như 'Spectrum Analyzer' để quan sát phổ tín hiệu trong thời gian thực. Việc kết hợp các khối này cho phép xây dựng các mô hình mô phỏng phức tạp một cách module hóa và dễ quản lý.

4.2. Xây dựng mô hình lọc nhiễu tín hiệu thời gian thực

Một ứng dụng kinh điển của Simulink DSP là xây dựng mô hình lọc nhiễu. Mô hình có thể bắt đầu bằng một khối nguồn tín hiệu (ví dụ, một tín hiệu sin). Tín hiệu này sau đó được cộng với nhiễu từ khối 'AWGN'. Hỗn hợp tín hiệu và nhiễu được đưa vào một khối bộ lọc (ví dụ, một bộ lọc thông thấp được thiết kế để loại bỏ nhiễu tần số cao). Đầu ra của bộ lọc và tín hiệu gốc có thể được hiển thị song song trên khối 'Time Scope' để so sánh. Đồng thời, khối 'Spectrum Analyzer' có thể được sử dụng để quan sát phổ của tín hiệu trước và sau khi lọc, cho thấy hiệu quả của quá trình lọc nhiễu tín hiệu một cách trực quan.

V. Case study Ứng dụng mô phỏng xử lý tín hiệu số trong thực tế

Lý thuyết và công cụ sẽ trở nên vô nghĩa nếu không được áp dụng vào giải quyết các vấn đề thực tế. Các đồ án xử lý tín hiệu số thường tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật đã học để giải quyết một bài toán cụ thể, và mô phỏng quá trình xử lý tín hiệu số sử dụng MATLAB là công cụ chính để thực hiện. Một ví dụ điển hình là xử lý tín hiệu âm thanh, bao gồm các tác vụ như lọc tạp âm, tăng cường giọng nói, hoặc tạo hiệu ứng âm thanh. Bằng cách viết code MATLAB xử lý tín hiệu, sinh viên có thể đọc một file âm thanh, áp dụng các bộ lọc đã thiết kế, thực hiện phân tích phổ tín hiệu để kiểm tra kết quả, và sau đó ghi lại file âm thanh đã được xử lý. Một lĩnh vực ứng dụng quan trọng khác là mô phỏng hệ thống viễn thông. MATLAB và Simulink cho phép xây dựng toàn bộ chuỗi truyền và nhận tín hiệu, từ điều chế (ASK, FSK, PSK), truyền qua kênh có nhiễu, đến giải điều chế và khôi phục dữ liệu. Một bước tiến cao hơn là xây dựng các giao diện đồ họa người dùng (GUI) bằng cách sử dụng App Designer của MATLAB. Một MATLAB GUI DSP cho phép người dùng tương tác với hệ thống mô phỏng, chẳng hạn như thay đổi tần số cắt của bộ lọc hoặc mức độ nhiễu, và quan sát kết quả thay đổi ngay lập tức, làm cho việc học tập và nghiên cứu trở nên sinh động và hiệu quả hơn.

5.1. Triển khai code MATLAB xử lý tín hiệu âm thanh

Xử lý âm thanh là một ứng dụng phổ biến. Một dự án có thể bắt đầu bằng việc sử dụng hàm audioread để nhập tín hiệu âm thanh vào MATLAB dưới dạng một vector. Sau đó, có thể áp dụng một bộ lọc số FIR IIR để loại bỏ tiếng ồn tần số thấp (hum) hoặc tần số cao (hiss). Hàm fft được sử dụng để phân tích phổ của tín hiệu trước và sau khi lọc để đánh giá hiệu quả. Cuối cùng, hàm sound có thể được dùng để nghe lại tín hiệu đã xử lý và audiowrite để lưu kết quả. Quá trình này mô phỏng chính xác các bước xử lý trong một thiết bị âm thanh kỹ thuật số.

5.2. Xây dựng giao diện đồ họa GUI cho ứng dụng DSP

Để làm cho các mô phỏng trở nên thân thiện hơn, việc xây dựng một MATLAB GUI DSP là rất cần thiết. Sử dụng công cụ App Designer, người dùng có thể kéo-thả các thành phần như nút nhấn, thanh trượt, và trục tọa độ để tạo ra một giao diện. Ví dụ, một thanh trượt có thể được liên kết với tham số tần số cắt của một bộ lọc. Khi người dùng kéo thanh trượt, mã lệnh trong phần callback sẽ tự động thiết kế lại bộ lọc với tần số cắt mới và cập nhật đồ thị đáp ứng tần số trên trục tọa độ. Điều này tạo ra một công cụ học tập và trình diễn tương tác, giúp người dùng hiểu sâu hơn về ảnh hưởng của các tham số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1L: Phần Tích Trong Miễn Tần Số.Chuỗi fourier và biến đổi Fourier rị rac th. Đáp ứng tần số tuyến tính và bất biến thời gian. Chương VI: Thiết Kế Lọc Đệ Quy Và FLIR 1. Lọc phi đệ quy và FIR.Phương pháp Fourier.

Mạch vi phân số 'VI.Thiết kế mạch lọc dùng phần mềm Matlab. Phần II: Giới Thiệu Tổng Quát Về Matlab. Sử Dụng Và Viết Chương Trình Matlab. Phần IV: Mô Phỏng Tín Hiệu Rời Rạc Và Lọc Tín Hiệu I.

Tao hộp công cú để mô phéng. Giao điện mô phồng các tín hiệu rời rạc. Giao diện mô phồng quá trình lọc tín hiệu 1L. Thực hiện viết các chương trình gọi từ hộp công ct 1.Tín hiệu thời gian rời rạc.

Các mạch lọc IIR và FIR.Luận Và Đề Nghị Tài Liệu Tham Khảo. SVTH : Nguyễn Phương Đông- Lê Vũ Công Dân ELYUAN VAIN LOL NGHIEP GVHD : TRAN THANH MAI Phần Nội Dung SVTH : Nguyễn Phương Đông - Lê Vĩ Công Dân LUẠN VAN TÔT NGHIỆP GVHD:TRẤN THANH MAI PHANI DAN NHAP 1, Dat van dé: Vào đầu những năm 1950 ,xử lý tín hiệu được thực hiện chủ yếu bằng các hệ thống tương tự ,các hệ thống này được thực thi với các mạch điện tử hoặcthậm chí với các thiết bị cơ học ,do đó phải cần hàng phút thậm chí hàng giờ máy tính mới xử lý một vài giây số liệu.Đến nãin 1965 Cooley và Tukey công bố một thuật toán rủ hiệu dụng ởi nh các phép biến đổi Fuorier từ đó nhiều thuật toán xử lý tín hiệu đã xuất hiện nhiều và thực tiễn hơn Hiện này ngành kỹ thuật mới me nay dé dude ứng dụng vào thực tiễn và đã đạt đúc nhiều thành công, Đi với chúng em ngành kỹ + nay chỉ ở bước đầu nghiên cứu Chính vì vậy chúng em thực hiện để tái °Mé phong quá trình xử lý số tín hiệu sử đụng Matlab” cũng nhằm mục dich tiể 2v với ngành kỹ thuật mii oy 1, Gisi hạn vấn Do thời gian nghiên cứu thực hiện để tài chỉ g 10 tuần, đối tượng ty n cứu khá mới mẻ đối với chúng em. Vì váy để tài này chỉ thực hiện trong phạm vi như sau: ~Tìm hiểu lý thuyết xử lý tín hiệu số. -Tìm hiểu lý thuyết và lập tình Matlab -Mô phỏng tín hiệu rời rạc và các mạch lọc bing MatLab.

Mục đích nghiên cứu: Tìm hiểu các kiến thức cơ bản kỷ thuật xử lý tín hiệu số va phần mềm hỗ trợ Matlab dé mô phỏng các kết quả xử lý tín hiệu .Đồng thời là nên dễ dàng tiếp cận ngành kỹ thuật mới này. Từ đó phát huy tính sáng tạo để ứng dụng vào thực tiển. Nhiệm vụ thực hiện: Để tài được thực hiện bởi nhiệm vụ được giao với bố cục như sau: A: Phan giới thiệu + Tựa để tài + Nhiệm vụ luận văn tốt nghiệp SVTH : Nguyễn Phương Đông ~ Lê Vũ Công Dân Trang LUẬN VAN TOT NGHIỆP. GVHD:TRẤN THANH MAI + Nhận xét của giáo viên hướng dẫn + Nhận xét của giáo viên phần biện + Nhận xét của Hội đổng chấm luận văn tốt nghiệp + Lời cảm ơn + Lời nói đầu + Mục lục B: Phần nội dung Phần I: Dẫn nhập Phần 1:1 ý thuyết xử lý tín hiệu số Phần HỊ 1ý ết về Mallap Phần IV: Mô phẳng quả trình tín hiệu rời rác và lọc tín hiệu Phan Vo Ket tua và để nghị €; Tài liệu \ Khio, Vy Thể thiệt nghiên Yhu nhập những nghiên cứu về logic mờ.

u về điều khiển mồ. Từ do rút ra những ưu nhược điểm để vận dụ: ố vung phục vụ cho. để tài của mình, SVTH : Nguyễn Phương Đông — Lê Vũ Công Dân LUAN VAN LOT NGHIEP GVHD:TRAN THANH MAI + Nhận xét của giáo viên hướng dẫn + Nhận xét của giáo viên phản biện + Nhận xét của Hội đồng chấm luận văn tốt nghiệp + Lời cảm ơn + Lỡi nói đầu + Mục lục B: Phần nói dung Phan 1: Dẫn nhập Phần 11 Lý thuyết xử lý ứn hiệu số Phần HỊ: Lý thuyết về Matlap Phần IV Mẽ phỏng quả tình tín hiệu ri rạc và lọc tín hiệu Phan Vo Ket luda va dé nghi €: Tài hiệu diầm khảo, \. Thu nhập những nghiên cứu về logje mỡ.

th ở về điều khiển mồ. Từ đó rút ra những ưu nhược điểm để vận dụng. phá bổ sung phục vụ cho để tài của mình. SVTH : Nguyễn Phương Đông — Lê Vũ Công Dân Trang 2 LUAN YAN TOT NGHIEP GVHD.:TRAN THANH MAI PHAN I LY THUYET VE XU LY TIN HIEU SO Trang 3 SVTH : Nguyễn Phương Đông — Lé Vũ Công Dân LUAN VAN TOT NGHIEP GVHD: TRAN THANH MAI CHUONG I: TIN HIỆU THỜI GIAN - RỜI RẠC 1.Tín hiêu và phân loại tín hiệu : 1.Tín hiệu: Tín hiệu là sự biến thiên của biên độ theo thời gian.Biên độ có thể là điện thế(điện áp).dòng điện,công suất,.nhưng thường được hiểu là điện thế.

Nhiều là tín hiệu do chính bản thân mạch điện tử phát sinh ra,phổ biến nhất là nhiệt nhiều(n hiệu nhiều xuất hiện do sự hoạt động của các lĩnh kiện điện tử trong mạch làm nhiệt đồ trong mạch tầng lên khiến mạch hoạt đồng không còn xác) Em hiện nhiều là tín hiệu phức tạp ,phát sảnh ngoài ý muốn của Là và chẳng lên 8n hiệu hữu ích khiến cho việc xứ ly tín hiệu gập nhiều khó khan Dang song như hình vẽ sau đây là biế thiên của tín hiệu Thường Khí tạ nói dạng sóng hay ún hié Ví) 2.Phân loại tín ,bậc. Dạng sóng: tín hiệu sin,vuông,tam giác,xung, ,đốc Tần số: tínhiệu hạ tânâm tẩn,cao tần,siêu cao tần. Sự liên tục: gồm có tín hiệu liên tục và gián đoạn(không tự và tín Dạng sóng hay sự liên tục người ta còn phân ra tín hiệu tương hiệu số(ứn hiệu rời rạc thời gian). ra thành tín hiệu xác định và tín hiệu Tính xác định người ta phân cố định tại mọi thời ngẫu nhiên.Tín hiệu xác định là tín hiệu có dạng sóng Trang 4 SVTH : Nguyễn Phương Đông — Lê Vũ Công Dân LUẬN VAN TOT NGHIEP GVHD:TRAN THANH MAI điểm,còn tín hiệu ngẫu nhiên là dạng sóng biến thiên liên tục tại mọi thời điểm.

- Tính tuần hoàn :tín hiệu tuân hoàn là tín hiệu có dạng sóng lặp lạ mỗi chu kỳ,và tín hiệu không tuần hoàn là tín hiệu không có lặp lại.Nếu sự lặp lại chỉ gần đúng ta có tín hiệu chuẩn tuần hoàn. Các đặc trưng của tín hiệu và phương pháp phân tích Tín hiệu đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Những loại tín hiệu như: tiếng nói ,âm thanh ,tín hiệu phát thanh truyền hình. Gắn liên với cuộc sống tĩnh thần của mới chúng ta.

Nói chung ,n hiệu chứa đựng những thông tỉn riêng biệt mà một hệ thống xử lý tín hiệu số DSP(Dipital signal processing) cố gấn làm sáng tỏ và phát hiện. Mục tiêu của hệ thông DDSP là cung cấp phương pháp tiếp cận tốt nhất để phân tích và đánh giá nội đụng thông tin chứa trong tín hiệu Ki hiện một chiếu CÍ DĐ) là một hàm số của mót biến số độc lập duy nhất trang khí tín hiệu hái chícuC2:Ð) là một hat số / của hai biến số độc lập lần hiệu nhiền chiếu (M-D) là một hàm số của số độc lập .Tín Indu Heng nói lÀ một ví dụ của tín hiệu mốt c 1-D). đây biến số độc lấp là thời gián „ Ta hiệu hình ảnh là ứn hiệu 9) & day hai bién số đốc lắp là hai biến số không gian. Mỗi rame) của tín hiệu video răng đèn là một tín hiệu (2-D).

Đó là một † số của hai biến số không gian rồi rạc „ với mỗi khung xuất hiện tại nhỉ điểm rời rac. Có thể coi tin hiệu hình ánh video trắng đen như một iệu ba chiều (3-D) , ở đầy ba biến số độc lập là hai biến số không gian và biến số thời gian. Để tách được các thông tỉn cần thiết chứa đựng trong tín hiệu thì bước đầu tiên là phải phân tích tín hiệu đó. Phân tích tín hiệu là bước quan trọng cũng như các của một thủ tục thiết kế DSP nhằm xác định toàn diện các loại ngẫu đặc trưng của tín hiệu lối vào.

Vì hầu hết các ứng dụng gắn với tín hiệu triển và nhiên , nên một mô hình gần đúng thích hợp nhất cần phải được phát hoàn thiện. liệu Phương pháp dùng phần cứng máy tính có thể được sử dụng khi mà số trên băng ghi của tín hiệu thực có thể có được. Tín hiệu có thể được lưu trử nó. và được phân tích để xác định các đặc tính của 14 đặc trưng của tín hiệu : 1.

Số lượng kênh/sensors 2. Tín hiệu tích cực/thụ động nhất thời/vĩnh viễn 3. Thông tin mong muốn 5. Xác định/ngẫu nhiên - 6.

Độ rộng dải thông/miễn tần số 7. Nội dung phổ tín hiệu Trang 5 SVTH : Nguyễn Phương Đông - Lê Vĩ Công Dân LUAN VAN TOT NGHIEP GVHD:TRAN THANH MAI 8. Vùng động lực (Số lượng bit) 9. Các giao thoa/ngẫu nhiên 10.

Dạng sóng truyển/các xung 11. Độ dài xung/sự lặp lại 12. Format số liệu/dồn kênh/mã 13. Yêu cầu kiểm tra vào/ra 14.

Tốc độ số liệu /tốc độ kiểm tra 1H. Biểu diễn tín hiệu thời gian — rời rạc tín hiệu analo, thì tin hiệu được ký hiệu bởi x„(U; t là biến số thời gian liên tục, được đo b. Trong các ứng dụng [2SP, thì tín hiệu thời gian — rời tac được biểu thì bằng một dãy rời rạc và được viết như sau: {xInf<t. Trang đo T là Khoảng đều (khoảng thời gian) giữa các mẫu lối vào.

Dây{xIFj} là một dãy số, có thé | lấy sở được phát ra từ một máy tính là các số liệu lấy từ các phép do de ựcn em hode Ia các con xổ từ một số các hiện tượng tự nhiên náo đó đã đư: mẫu, Để đơn giản vách viết người ta ký hiệu x[nT] là x[n] ưong đó khe mẫu T phải hiểu là bằng đơn TT 3T 4T Tín hiệu rời rạc biến số độc lập nT độc lập nT. Hình trên biểu diễn một tín hiệu rời rac x[nT] với biến số và các hiện Tín hiệu là sự tổng hợp tất cả các số liệu từ các nguồn tín hiệu các thông tín tương phát ra tín hiệu. Chẳng hạn như biến tử âm biển thu nhận SVTH : Nguyễn Phương Đông - Lé Vii Cong Dan Trang 6 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP. GVHD:TRẦN THANH MAI tác động tử nhiều nguồn lên nó như sự chuyển động của sóng, cá, các con tau.Quá trình lấy mẫu Để chuyển đổi tín hiệu analog thành tín hiệu digital, hay tổng quát hơn 1a tin hiệu thời gian rời rạc cân phải áp dụng quá trình rời rac hoá tín hiệu analog x;( bằng phép lấy mẫu tín hiệu.

Bộ lấy mẫu lý tưởng: xa xí) XIN Chu kỳ lấy mẫu rong tường hợp này: x[n| =x¿() = nT =x,[nT].