Kini, penuras memainkan peranan yang penting dalam merendahkan gangguan bunyi bagi kebanyakan aplikasi pemprosesan isyarat. Penuras digital dibahagikan kepada dua jenis, iaitu penuras FIR dan penuras IIR. Kedua jenis penuras ini boleh digunakan dalam reka bentuk yang rumit. Penuras digital FIR sangat stabil, tetapi memerlukan peringkat yang lebih tinggi daripada penuras digital IIR bagi reka bentuk spesifikasi yang sama. Fungsi wavelet boleh menyelesaikan masalah peringkat yang tinggi kerana fungsi wavelet adalah setempat dalam frekuensi dan masa, manakala fungsi tingkap dalam Fourier hanya setempat dalam frekuensi dan tiada ciri-ciri reputan yang cepat. Maka, penuras FIR yang berasaskan wavelet direkabentuk dalam projek ini untuk menghasilkan tindakbalas frekuensi yang sama bagi peringkat penuras yang lebih rendah. Rekabentuk ini akan menurunkan kerumitan penuras dan masa pengiraan yang panjang. Tingkap dan wavelet yang berlainan akan memendekkan tindakbalas bagi unit sampel yang panjang dan infiniti supaya dapat membandingkan pelemah minimum jalur penahan bagi semua rekabentuk penuras FIR. Wavelet Haar dan Shannon dipilih untuk merekabentuk penuras FIR yang berdasarkan wavelet. Tingkap segi empat tepat, Hanning, Hamming dan Blackman pula dipilih untuk merekabentuk penuras FIR yang berdasarkan tingkap. Rekabentuk dibangunkan terdahulu di MATLAB, seterusnya pelaksanaan perkakasan penuras FIR dalam TMS320VC5510 DSK yang beroperasi di bawah Code Composer Studio. Kombinasi C dan bahasa perhimpunan dibangunkan dalam CCS bagi kod penapis FIR. Dengan itu, satu isyarat yang berasaskan sine dihasilkan dalam MATLAB bagi mengesahkan dan menilai prestasi penuras FIR. Berdasarkan keputusan simulasi dalam MATLAB, wavelet Shannon penuras FIR yang mempunyai pelemah minimumpenahan yang lebih tinggi iaitu 40.17dB tetapi dengan peralihan yang lebar. Peralihan yang lebar boleh direndahkan dengan meninggikan peringkat penuras. Dengan keseluruhan, wavelet Shannon penuras FIR menghasilkan penuras FIR yang lebih baik daripada wavelet Haar penuras FIR. Objektif projek ini telah tercapai kerana keputusan daripada MATLAB dan CCS adalah sama dengan keputusan yang diperoleh daripada teori dalam rekabentuk penuras.
_______________________________________________________________________________________________________
Nowadays, digital filter plays an important role in reducing noise in signal processing for most of the applications. Digital filters are divided into two classes, FIR filters and IIR filters which can be used to achieve more complex and selective designs. An ideal digital FIR filters is determined by its high minimum stopband attenuation. FIR filters are inherently stable, but it requires higher filter order than IIR filter with similar selectivity. Wavelet basis function can solve high filter order problem in FIR filter design because it is localized in both time and frequency, unlike Fourier window basis function which is only localized in frequency and does not have rapid decay property. Hence, wavelet-based FIR filter is developed in this project to give the same frequency response at lower filter order, in which minimizes the complexity and long computation time issue. Truncation of different window and wavelet function with the infinite ideal impulse response has been implemented in order to compare the minimum stopband attenuation of each FIR filter design. Haar wavelet and Shannon wavelet are chosen for wavelet-based FIR filter design whereas Rectangular, Hanning, Hamming and Blackman windows used for window-based FIR filter design. Simulation of FIR filter design has been developed first in MATLAB then implementation of FIR filter algorithm is developed in DSP processor TMS320VC5510 DSK which operates under Code Composer Studio. Combination of C and assembly language is developed in CCS for FIR filter coding program. Then, sinusoidal input signals are generated in MATLAB and real-time audio signal processing program is developed in CCS for validation of performance for each FIR filter design. From MATLAB simulation result, Shannon wavelet-based FIR filter has high minimum stopband attenuation which is 40.17dB, at the expense of wider transition bandwidth. Transition bandwidth can be reduced by increasing filter length. In overall, Shannon wavelet-based FIR filter deliver better filtering performance than Haar wavelet-based FIR filter. The objective of this project has been achieved as both results for window-based FIR filter and wavelet-based FIR filter in MATLAB and CCS are similar.
Real time wavelet-based window filter design implementation using dsp board_Tan Ter Wei