Báo cáo bài tập lớn: Xử lý thống kê tín hiệu ngẫu nhiên
Tên đề tài: Báo cáo bài tập lớn: Xử lý thống kê tín hiệu ngẫu nhiên
Ngành: Kỹ sư chất lượng cao Việt Pháp
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Báo cáo này tập trung vào hai vấn đề chính trong xử lý tín hiệu ngẫu nhiên:
- Problem 1: Spectral Estimation (Ước lượng phổ): Nghiên cứu ước lượng phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram và MUSIC. Đánh giá độ chính xác của các phương pháp này thông qua mô phỏng Monte Carlo với các mức nhiễu khác nhau. Phân tích ảnh hưởng của biên độ tín hiệu và số lượng mẫu đến kết quả ước lượng.
- Problem 2: Adaptive Filters (Bộ lọc thích nghi): Ứng dụng thuật toán Recursive Least Squares (RLS) trong bộ lọc FIR thích nghi để ước lượng kênh truyền. So sánh kết quả ước lượng với bộ lọc Wiener và đánh giá sai số bậc hai trung bình (RMSE) thông qua mô phỏng Monte Carlo.
Mục lục chi tiết:
- I. PROBLEM 1: SPECTRAL ESTIMATION
- 1. Yêu cầu
- 2. Thực hiện
- 2.1. Ước lượng phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram và MUSIC
- 2.2. Dùng phương pháp Monte Carlo để đánh giá độ chính xác của phương pháp ước lượng phổ Periodogram và MUSIC
- II. PROBLEM 2: ADAPTIVE FILTERS
- 1. Yêu cầu
- 2. Thực hiện
- 2.1. Ước lượng thông số của kênh truyền sử dụng bộ lọc thích nghi dùng giải thuật RLS
- 2.2. Ước lượng số lượng mẫu cần thiết để đạt được sự hội tụ
- 2.3. So sánh kết quả ước lượng thông số kênh truyền sử dụng bộ lọc thích nghi dùng giải thuật RLS so với bộ lọc Wiener
- 2.4. Dùng phương pháp Monte Carlo để đánh giá chất lượng của phương pháp ước lượng kênh truyền dùng bộ lọc thích nghi với giải thuật RLS so với dùng bộ lọc Wiener