Gürültü azaltmada LMS adaptif süzgeçlerin FPGA kullanarak uygulanması
Noise cancellation using LMS adaptive filter and application implemented on FPGA
Yazar: OLCAY SEVİM
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ÜNAL KÜÇÜK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dogal ortamda insan kulagına gelen ses bilgisi birden fazla kaynaktan çesitli bilesenlerlebirlikte gelmektedir. Kulak, bu toplanmıs isareti degerlendirmeye çalısmaktadır. Bu durumdaistenmeyen isaretler ses kalitesini düsürmekte hatta bazen duyulan sesin anlasılmamasınaneden olmaktadır. Gürültü birden fazla kaynaktan gelebilir, genligi ve frekansı degiskenolabilir. Böyle durumlarda, bu degisimler kendini tekrarlamıyorsa ve önceden bilinmiyorsaönlem almak zorlasır, anlık çözümler bulmak zorunda kalınır.Çesitli gürültü kaynakları için çesitli süzgeçler kullanılmaktadır. Eger gürültü bilesenleri bellidegerleri alıyorsa ve belli zaman aralıklarında kendini tekrarlıyorsa alınabilecek önlemler hemdonanım açısından daha basittir hem de sonuçları oldukça iyidir. Fakat gürültü tamamenöngörülemez ise ve belli bir periyodu yoksa farklı önlemler almak gerekir. Bunun içinmatematiksel çözümler üretilebilir ancak bunun donanımsal maliyeti çok yüksektir yadaimkansızdır. Bu yüzden kendinden uyarlamalı süzgeçler kullanılabilir.Kendinden uyarlamalı süzgeçler, süzgeç çıkısından aldıkları bilgiyi kendi agırlıklarınıgüncellemede kullanarak çıkısı girise göre düzeltmeye çalısır. Günümüzde oldukça genisuygulamaları bulunan kendinden uyarlamalı süzgeçlerden biri de LMS tabanlı veya bir ilerikihali NLMS tabanlı süzgeçlerdir. LMS tabanlı süzgeçlerin sonuçları mükemmel degildir fakatkabul edilebilir sonuçlar üretmektedir. LMS tabanlı süzgeçler bunun yanında donanımauyarlaması bakımından avantajlara sahiptir.Donanım, algoritmaların yanında ikinci bir problemdir. Bulunan en uygun algoritmanındonanımı imkansız olabilir bu yüzden algoritma ile donanım arasında en iyi iliskiyikurabilmek çözümün diger parçasıdır. Bu çalısmada algoritmadan donanıma geçis sürecidikkatli bir sekilde anlatılmıstır.Sunulan bu çalısma: iki giris isaretini alarak uygun çıkıs üretebilen kendinden uyarlamalı,LMS yöntemi ile çalısan süzgeç ve bunun FPGA üzerinde gerçek zamanlı olarakuygulanmasını anlatmaktadır.Anahtar kelimeler: Uyarlamalı süzgeçler, LMS, FPGA, gerçek zamanlı algoritmalar, sesisleme, gürültü bastırma.

Abstract:
Normally, sound contents are compound of various sources that is processed at human ears.Such a condition, ear tries to gather valuable information among others which may resulted infailure. In the case of failure, we conclude that noise is at harmful degree. In addition, whennoise comes from different sources with changing contents like frequency and amplitudeswith no periodicity, solutions to cancel noise will be a quite hard job and instantenoussolutions may be needed.The varios noise kinds, the various fitler types has been found. If noise contents are alwayssame and known having periodicity, solutions will be easy with regarded success. Sometimescontens come with no information, in such cases high level mathmatical process will berequired with highly costs of hardware. Instead, adaptive filters may be chosen in theseconditions.Adaptive filters try to adjust their weights according to their own outputs related with theirown inputs. These kind of filters have been used in a quite range of applications. LMS orNLMS oriented adaptive filters is a good example of these filters. LMS oriented filters resultsare not excellent but accaptable. In addition, LMS oriented filters are one of the easiets filterswhich is easily implemented on hardwares.Hardware consideration is a second problem with algorithms. The most performancedalgorithm may have impossible hardware solutions. For this reason, finding the right relationbetween the algorithm and the hardware is a part of solution. In this thesis, the process ofalgorithm towards hardware solution is explained in details.This thesis explains: the LMS oriented self-adaptive fitler which takes two input and producesone output. Also, real-time process of fitler is explaind with use of FPGA.Keywords: Adaptive filters, LMS, FPGA, Real Time algorithms, audio processing, noisecancellation.