Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Dưới đây là bài báo khoa học “Xây dựng các bài thí nghiệm xử lý tín hiệu số trên Matlab” của ThS. Nguyễn Văn Dương - Khoa Điện - điện tử, Đại học Dân lập Hải Phòng

1. Đặt vấn đề

Hiện nay sinh viên ngành Điện tử và Công nghệ thông tin học và nghiên cứu về tín hiệu, xử lý tín hiệu hoàn toàn trên lý thuyết dẫn đến rất khó hiểu rõ được vấn đề. Với đề tài này sinh viên có thể dễ dàng thao tác trực quan, thí nghiệm được với tín hiệu và hệ thống xử lý. Do vậy sinh viên dễ dàng tiếp thu, nắm vững kiến thức môn học và có thể phát triển được các ứng dụng trong ngành Điện tử viễn thông, đề tài đã xây dựng các chương trình phần mềm để mô phỏng, phân tích, tính toán đối với tín hiệu và xây dựng các mô hình thí nghiệm trong Simulink của MATLAB.

2. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu lý thuyết về xử lý lý tín hiệu số và các hệ thống ứng dụng xử lý tín hiệu số trong Điện tử viễn thông. Cụ thể gồm các nội dung:

- Định lý lấy mẫu Shannon và tín hiệu rời rạc

- Tính ổn định và nhân quả của hệ thống trong miền Z

- Chuyển đổi Fourier rời rạc (DFT và IDFT)

- Thiết kế bộ lọc FIR bằng phương pháp cửa sổ

- Thiết kế bộ lọc IIR

- Hệ thống ghép kênh theo thời gian (TDM), theo tần số (OFDM)

- Mã hóa band con

3. Kết quả và thảo luận

Bài 1. Định lý lấy mẫu và tín hiệu rời rạc

Ta được giao diện như hình 1.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 1. Giao diện chương trình bài 1

Trong giao diện chương trình ta có thể thao tác:

- Lựa chọn dạng tín hiệu nghiên cứu trong mục Signal: SinCos/Square/Test/User

- Thay đổi chu kỳ tín hiệu trong mục Period T; số điểm rời rạc trong Num N

- Bấm nút Display để quan sát kết quả

Dựa trên bài này giúp nắm được nguyên tắc lấy mẫu tín hiệu; Ảnh hưởng của chu kỳ lấy mẫu đến phổ của tín hiệu sau lấu mẫu, từ đó xác định có thể khôi phục được tín hiệu tương tự từ các mẫu hay không.

Bài 2. Nghiên cứu tính ổn định, nhân quả của hệ thống

Ta được giao diện như hình 2.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 2. Giao diện chương trình bài 2

Trong giao diện chương trình ta có thể thao tác:

- Nhập đa thức tử (B(Z)) và đa thức mẫu (A(Z)) mục Impulse Respond of System

- Bấm nút Stable&Causal để kiểm tra tính ổn định và nhân quả của hệ thống

Với bài này ta có thể sử dụng chương trình để kiểm tra tính ổn định, nhân quả của hệ thống

Bài 3. Phân tích phổ của tín hiệu

Ta được giao diện như hình 3.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 3. Giao diện chương trình bài 3

Trong giao diện chương trình ta có thể thao tác:

- Lựa chọn dạng tín hiệu nghiên cứu trong mục Signal: Func/From File/From Workspace

- Thay đổi tần số lấy mẫu trong mục Frequency Sample

- Bấm nút Display để quan sát kết quả

Với bài này ta có thể thay đổi các tín hiệu khác nhau, quan sát phổ; Xác định mối quan hệ giữa tần số chuẩn hóa và tần số lấy mẫu.

Bài 4. Thiết kế và xây dựng mô hình bộ lọc FIR

Với hàm function[Bz,N]=FIR_Windows ta được hệ số bộ lọc FIR trong đa thức tử B(Z); Đặc tuyến biên độ tần số của bộ lọc như trong hình 4. (Ta có thể thay đổi các thông số thiết kế trong hàm FIR_Windows.)

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 4. Đặc tuyến biênn độ - tần số của H(Z)

Mở file BoLocFIR lấy sơ đồ bộ lọc thiết kế trong Simulink của MATLAB như trong hình 5.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 5. Cấu trúc bộ lọc FIR

Hệ thống cho ta kết quả trong hình 6.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 6. Tín hiệu vào và ra của bộ lọc FIR

Dựa trên bài này, thiết kế bộ lọc với các thông số khác; Thay đổi các dạng và tần số tín hiệu vào để quan sát khả năng lọc của hệ thống.

Bài 5. Thiết kế và xây dựng mô hình bộ lọc

Với hàm function[Bz,Az,N]=EllipCauser ta được hệ số bộ lọc IIR trong đa thức tử B(Z) và đa thức mẫu A(Z); Đặc tuyến biên độ tần số của bộ lọc như trong hình 7. (Ta có thể thay đổi các thông số thiết kế trong hàm EllipCauser)

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 7. Đặc tuyến biênn độ - tần số của H(Z)

Mở file BoLocIIR lấy sơ đồ bộ lọc thiết kế trong Simulink của MATLAB như trong hình 8.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 8. Cấu trúc bộ lọc IIR

Hệ thống cho ta các kết quả như trong hình 9.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 9. Phổ tín hiệu trước và sau khi lọc (Fc=3,4kHz; F1=3.38kHz; F2=3.42kHz)

Dựa trên bài này, thiết kế với các thiết kế khác như Butterword, Bessel, Chebyshev; Thay đổi các dạng và tần số tín hiệu vào để quan sát khả năng lọc của hệ thống.

Bài 6. Hệ thống ghép kênh OFDM

Mô hình xây dựng trong Simulink của MATLAB như trong hình 10. Trong mô hình ta thí nghiệm với 4 kênh lấy từ 4 file âm thanh.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 10. Sơ đồ ghép kênh theo tần số

Với bài này, ta có thể thay đổi thiết kế với số kênh và tín hiệu vào khác nhau

Bài 7. Hệ thống ghép kênh TDM

Mô hình xây dựng trong Simulink của MATLAB như trong hình 11. Trong mô hình ta thí nghiệm với 2 kênh lấy từ 2 nguồn tín hiệu dạng sin tần số khác nhau.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 11. Sơ đồ ghép kênh theo thời gian

Với bài này, ta có thể thay đổi thiết kế với số kênh và tín hiệu vào khác nhau

Bài 8. Hệ thống mã hóa Band con

Mô hình xây dựng trong Simulink của MATLAB như trong hình 12. Trong mô hình ta thí nghiệm với mã hóa 3 kênh của tín hiệu âm thanh lấy từ file.

Bài tập matlab về xử lý tín hiệu số năm 2024

Hình 12. Sơ đồ mã hóa band con

Với bài này, ta có thể thay đổi thiết kế với số band và tín hiệu vào khác nhau

4. Kết luận

Đề tài đã xây dựng được các bài thí nghiệm cơ bản phù hợp với nội dung chương trình học của môn Xử lý tín hiệu số, bao gồm các bài: Lấy mẫu và tín hiệu rời rạc; Nghiên cứu tính ổn định, nhân quả của hệ thống; Phân tích phổ của tín hiệu; Thiết kế và xây dựng mô hình bộ lọc. Đồng thời xây dựng các ứng dụng điển hình của môn học, bao gồm: Hệ thống ghép kênh OFDM, TDM; Hệ thống mã hóa Band con.

Hướng phát triển tiếp của đề tài là tối ưu các bài đã xây dựng, Xây dựng mô phỏng mô hình bằng chip DSP trong MATLAB.

Tài liệu tham khảo

1. Alan V. Oppenheim, Alan S. Willsley, S. Hamid Nawab (1997), “Signals & System”, Prentice-Hall International, United States.

2. John G. Proakis, Charles M.Rader, Fuyun Ling, Chrysostomos L. Nikias (1992), “Advanced Digital Signal Processing”, Macmillan Publishing Company, Republic of Singapore.

3. John G. Proakis, Dimitris G. Manolakis (1996), “Digital Signal Processing”, Prentice-Hall International, United States.