Implementazione di un filtro adattativo con algoritmo LMS in un dispositivo real-time per la cancellazione di rumore

An application for potential audio noise reduction of the Least Mean Square Algorithm (LMS) for active noise cancellation is presented in this tesis. This work proposes an architecture for implementing the Least Mean Square (LMS) adaptive algorithm, using a 24 bit fixed-point arithmetic representation. This architecture is implemented using the NI cRIO-9014 FPGA chassis and NI-9201, NI-93263 modules. The NI cRIO-9014 is a real-time module used for signal control and storage and associate modules are input-output analog-digital interfaces. The verification was done in three main phases: algorithmic verification, functional verification; with real sensors and actuators, and finally behavior to parameter variations. Experiments were done regarding filter length, type of input signals, physical considerations; distance between sensors and actuators and transmission mode signals; consideration of channel. The obtained results indicate the implemented algorithm as having high performance, while still incurring some limitations and critical and critical specifications, presented in subsequent sections of this final work.

Una applicazione per la riduzione di rumore audio con l’algoritmo Least Mean Square (LMS) per il controllo attivo del rumore è presentato in questa tesi. In questo documento si propone l’implementazione di un’architettura per l’algoritmo adattativo LMS, usando una rappresentazione aritmetica di 24 bits fixed-point. L’architettura prima descritta è stata implementata nello chassis NI cRIO-9014 con i moduli NI-9201 e NI-93263. La NI cRIO-9014 è un modulo in tempo reale usato per il controllo dei segnali e il salvataggio degli stessi, e i moduli come interfaccia d’ingresso-uscita analogici-digitali. La procedura di verifica è stata fatta in tre fasi principali: la verifica dell’algoritmo, la verifica funzionale e finalmente il comportamento del sistema alla variazione dei parametri. Gli esperimenti sono stati fatti per quanto riguarda alla lunghezza del filtro, il tipo di segnali in ingresso, considerazioni fisiche; la distanza tra i sensori e attuatori e il modo di trasmissione dei segnali; considerazione di canale. I risultati ottenuti indicano che l'algoritmo implementato ha delle elevate prestazioni, pur incorrere alcune limitazioni e specifiche critiche, presentati nelle sezioni successive di questo lavoro finale.