<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>ĐỒ ÁN MÔN HỌC </b>

<b>LẤY MẪU VÀ KHƠI PHỤC TÍN HIỆU</b>

(SIGNAL SAMPLING AND RECONSTRUCTION )

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b>LẤY MẪU VÀ KHƠI PHỤC TÍN HIỆU</b>

(SIGNAL SAMPLING AND RECONSTRUCTION )

<b><small>NHĨM SVTH</small></b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

<b>Xử lý tín hiệu số (Digital Signal Processing – DSP) là một lĩnh vực </b>

trong kỹ thuật điện tử, liên quan đến việc xử lý và phân tích các tín hiệu số. DSP sử dụng các phép toán và thuật toán số học để phân tích, xử lý, lọc và biến đổi các tín hiệu số. Các tín hiệu số này thường được thu thập từ các tín hiệu vật lý như âm thanh, hình ảnh, tín hiệu điện, v.v.

 DSP được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng, bao gồm âm thanh và video, xử lý ảnh và video, điện tử thơng minh, điện tốn y khoa, truyền thơng số, v.v. Một số ví dụ cụ thể của ứng dụng DSP bao gồm:

 Xử lý âm thanh: DSP được sử dụng để lọc nhiễu và cải thiện chất lượng âm thanh trong các ứng dụng âm thanh, như hệ thống âm thanh chuyên nghiệp, hệ thống loa, điện thoại, v.v.

 Xử lý hình ảnh: DSP được sử dụng để xử lý và phân tích hình ảnh trong các ứng dụng như xử lý ảnh y học, phân tích hình ảnh satellite, và các hệ thống camera an ninh.

 Xử lý tín hiệu truyền thông: DSP được sử dụng trong các ứng dụng truyền thơng số, bao gồm xử lý tín hiệu điện thoại, tín hiệu mạng, tín hiệu truyền hình, v.v.

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

 Xử lý tín hiệu điện tử: DSP được sử dụng để phân tích và xử lý các tín hiệu điện tử, bao gồm tín hiệu đo lường, tín hiệu điều khiển, v.v.

 DSP là một lĩnh vực rất quan trọng trong kỹ thuật điện tử và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau để xử lý các tín hiệu số phức tạp.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

<b>Mục Lục</b>

<b>1. Giới Thiệu</b>

<b>2. Lý thuyết cơ bản về lấy mẫu và Khôi phục tín hiệu</b>

2.1. Tín hiệu và Q trình lấy mẫu 3.5. Đánh Giá Chất Lượng Tín Hiệu Tái Tạo

3.6. Đo Lường Các Thước Đo Trung Thực (SNR, Độ Méo)

<b>4. Ứng Dụng Thực Tế</b>

4.1. Truyền Thơng Số Hóa 4.2. Xử Lý Ảnh Y Sinh

4.3. Tái Tạo Tín Hiệu Âm Thanh 4.4. Mơ Phỏng Truyền Thơng Mạng

<b>5. Kết Luận</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

<b>1 . Giới thiệu</b>

Lấy mẫu và tái tạo tín hiệu là những khái niệm cơ bản trong xử lý tín hiệu. Lấy mẫu là q trình chuyển đổi tín hiệu liên tục thời gian thành tín hiệu rời rạc thời gian bằng cách lấy các phép đo tại các khoảng thời gian rời rạc. Mặt khác, tái tạo là quá trình khơi phục tín hiệu liên tục thời gian gốc từ biểu diễn lấy mẫu của nó.

Lấy mẫu và tái tạo tín hiệu có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm hệ thống truyền thơng, xử lý âm thanh, xử lý hình ảnh và thiết bị đo lường khoa học.

<b>2 . Lý thuyết cơ bản về Lấy mẫu và Khôi phục tín hiệu2.1. Tín hiệu và Q trình lấy mẫu</b>

Có 2 loại tín hiệu:

· Tín hiệu liên tục: là tín hiệu có giá trị thay đổi liên tục theo thời gian hoặc khơng gian. Tín hiệu liên tục có thể được biểu diễn bằng hàm số f(t) hoặc g(x), trong đó t và x là biến thời gian và không gian.

· Tín hiệu rời rạc: là tín hiệu có giá trị chỉ tại một số điểm nhất định trong thời gian hoặc khơng gian. Tín hiệu rời rạc có thể được biểu diễn bằng dãy số x[n].

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

Quá trình lấy mẫu q trình biến đổi tín hiệu liên tục thành các mẫu tín hiệu rời rạc theo thời gian.

<i>Nguyễn lý lấy mẫu</i>

Trong đó:

· Ts : chu kỳ lấy mẫu [giây]

· fs = 1/Ts : tần số lấy mẫu [Hz] hay tốc độ lấy mẫu [mẫu/giây]

<b>2.2. Định lý Nyquist-Shannon</b>

Định lý lấy mẫu, còn được gọi là định lý lấy mẫu Nyquist-Shannon, nói rằng tín hiệu liên tục thời gian có giới hạn băng tần có thể được tái

<b><small>t = nTs</small></b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

tạo hoàn hảo từ các mẫu của nó nếu tần số lấy mẫu ít nhất gấp đơi thành phần tần số cao nhất của tín hiệu.

Cơng thức định lý lấy mẫu:

<i>fs ≥ 2fmax hay T ≤ _{2 fmax}</i>¹

<b>2.3. Hiệu ứng Alias và Cách phòng ngừa</b>

Hiệu ứng alias là một hiện tượng xảy ra khi tín hiệu tương tự bị lấy mẫu với tần số thấp hơn tần số Nyquist (f<small>s</small> < 2f<small>M</small>). Hiện tượng này dẫn đến việc các thành phần tần số cao của tín hiệu bị “biến đổi” thành các thành phần tần số thấp, làm cho tín hiệu tái tạo bị méo.

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

<b>Làm sao để chống lại hiện tương này ? </b>

Có hai cách chính để tránh hiệu ứng alias:

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

<b>● Tăng tần số lấy mẫu. Điều này đảm bảo rằng tất cả các thành </b>

phần tần số của tín hiệu đều nằm dưới tần số Nyquist.

<b>● Sử dụng bộ lọc thông thấp trước khi lấy mẫu. Bộ lọc này sẽ </b>

loại bỏ các thành phần tần số cao khỏi tín hiệu trước khi lấy mẫu, ngăn chặn chúng bị “biến đổi” thành các thành phần tần số thấp.

<b>2.4. Phương pháp khơi phục tín hiệu</b>

Có nhiều phương pháp khơi phục tín hiệu phổ biến, bao gồm:

<b> Nội suy</b>

Mơ tả: Là q trình ước lượng giá trị tín hiệu tại một thời điểm trong quá khứ hoặc tương lai, dựa trên giá trị của tín hiệu tại các thời điểm hiện tại hoặc trước đó.

của tín hiệu và độ dày của mẫu. Các phương pháp nội suy:

nhất, trong đó giá trị tín hiệu tại thời điểm hiện tại được giữ nguyên trong suốt khoảng thời gian giữa các mẫu liên tiếp.

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

Phương pháp này hiệu quả với tín hiệu có độ biến động thấp, nhưng có thể dẫn đến hiện tượng giả mẫu và độ méo cao.

ước lượng giá trị tín hiệu giữa các mẫu liên tiếp. Phương pháp này hiệu suất tốt hơn so với ZOH, giảm độ méo, nhưng có thể khơng đủ chính xác cho tín hiệu có độ biến động lớn.

tín hiệu, giữ lại đúng các tần số và giảm độ méo. Phương pháp này có chất lượng tái tạo cao, đặc biệt là cho tín hiệu có độ biến động cao, nhưng địi hỏi tài ngun tính tốn lớn.

giá trị của các biến khác. Nhược điểm:

Các phương pháp hồi quy:

trong đó mối quan hệ giữa các biến được mơ hình hóa bằng một hàm tuyến tính.

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

● Hồi quy phi tuyến: Phương pháp này được sử dụng khi mối quan hệ giữa các biến không phải là tuyến tính.

hình hóa mối quan hệ giữa nhiều hơn hai biến.

<b>Lọc thơng thấp</b>

Mơ tả: Là q trình loại bỏ các thành phần tần số cao khỏi một tín hiệu.

Ưu điểm:

giảm dần theo tần số, nhưng có thể dẫn đến hiện tượng cộng hưởng.

các mẫu tín hiệu liên tiếp. Phương pháp này hiệu quả với nhiễu trắng, nhưng không hiệu quả với nhiễu tần số cao.

<b>Bộ lọc Kalman</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

Mô tả: Là một bộ lọc thời gian thực, sử dụng kiến thức về trạng thái hiện tại của hệ thống để dự đoán giá trị của hệ thống trong tương lai. Ưu điểm:

lai. Nhược điểm:

<b>Phân tích Fourier</b>

Mơ tả: Là một kỹ thuật phân tích tín hiệu, chuyển đổi tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số.

Ưu điểm:

Nhược điểm:

<b>2.5. Bộ tiền lọc và hậu lọc</b>

- Mạch tiền lọc là một mạch thông thấp được thêm vào trước mạch lấy mẫu nhằm lọc bỏ các thành phần tần số tín hiệu dư thừa – những thành phần tần số lớn hơn fs/2 (giới hạn phổ tín hiệu ngõ vào) để tránh hiện tượng Alias.

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

- Mạch hậu lọc là một bước xử lý được thực hiện sau khi tín hiệu đã trải qua q trình chính của hệ thống. Mạch hậu lọc có nhiệm vụ tiếp tục làm sạch tín hiệu, giảm nhiễu, và điều chỉnh các đặc tính của tín hiệu sau q trình xử lý chính.

+ Miền thời gian : + Miền tần số:

Các loại bộ lọc phổ biến bao gồm:

của tín hiệu, giúp loại bỏ nhiễu tần số cao.

của tín hiệu, giúp loại bỏ nhiễu tần số thấp.

nằm trong một dải tần nhất định.

<b>2.6. Bộ lọc tái tạo và Ảnh hưởng của chúng</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

Bộ lọc tái tạo là bộ lọc được sử dụng để loại bỏ nhiễu từ tín hiệu rời rạc đã tái tạo. Nhiễu có thể xuất hiện trong quá trình lấy mẫu do các yếu tố như nhiễu nhiệt, nhiễu tín hiệu,...

Bộ lọc tái tạo hoạt động bằng cách loại bỏ các thành phần tần số cao của tín hiệu rời rạc đã tái tạo. Các thành phần tần số cao thường là các thành phần nhiễu, do đó việc loại bỏ các thành phần này sẽ giúp cải thiện chất lượng của tín hiệu tái tạo.

Chất lượng của tín hiệu tái tạo phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó bộ lọc tái tạo đóng một vai trị quan trọng. Bộ lọc tái tạo có thể ảnh hưởng đến chất lượng tái tạo theo các cách sau:

rạc đã tái tạo, giúp cải thiện chất lượng của tín hiệu tái tạo.

giúp loại bỏ các hiện tượng răng cưa.

tính của tín hiệu tái tạo, chẳng hạn như tần số, biên độ,...

<b>● Âm thanh kỹ thuật số: Chuyển đổi tín hiệu âm thanh tương tự </b>

sang định dạng PCM kỹ thuật số để lưu trữ, truyền tải và xử lý.

<b>● Xử lý hình ảnh kỹ thuật số: Chụp ảnh kỹ thuật số bằng máy </b>

ảnh kỹ thuật số và chuyển đổi chúng thành biểu diễn pixel kỹ thuật số.

<b>● Viễn thơng: Truyền tín hiệu giọng nói và dữ liệu tương tự qua </b>

kênh truyền thông kỹ thuật số.

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

<b>● Thiết bị đo lường khoa học: Thu thập dữ liệu tương tự từ cảm </b>

biến và chuyển đổi chúng sang dạng kỹ thuật số để phân tích và xử lý.

<b>Kết luận</b>

Các q trình lấy mẫu và khơi phục là cơ bản cho xử lý tín hiệu. Chúng cho phép biểu diễn số hóa chính xác của tín hiệu tương tự và cho phép sử dụng các cơng cụ số hóa để xử lý tín hiệu. Hiểu biết về các quá trình này và các hậu quả của chúng, như định lý lấy mẫu Nyquist-Shannon và hiện tượng aliasing, là rất quan trọng đối với bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực xử lý tín hiệu hoặc các lĩnh vực liên quan.

<b>4. Ứng Dụng Thực Tế 4.1 Truyền thơng số hóa</b>

 <b>Truyền thơng số hóa trong âm thanh và video: Trong truyền </b>

thơng số hóa âm thanh và video, tín hiệu âm thanh và hình ảnh được lấy mẫu để chuyển đổi từ dạng tín hiệu liên tục sang dạng tín hiệu rời rạc. Sau đó, tín hiệu rời rạc này được truyền qua mạng hoặc lưu trữ trong các thiết bị lưu trữ số. Trong quá trình khơi phục, tín hiệu được tái tạo từ các mẫu đã được lấy.

 <b>Mạng di động và truyền thông không dây: Trong mạng di </b>

động và truyền thông không dây, tín hiệu điện từ (như tín hiệu

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

RF) được lấy mẫu để biểu diễn dưới dạng tín hiệu số. Sau đó, tín hiệu số này được truyền qua kênh truyền thông không dây và nhận tại thiết bị đích. Q trình khơi phục tín hiệu nhận từ kênh được thực hiện bằng cách tái tạo các mẫu đã được lấy và phục hồi tín hiệu ban đầu.

 <b>Truyền thơng số hóa trong mạng máy tính: Trong mạng máy </b>

tính, dữ liệu được lấy mẫu từ nguồn và chuyển đổi thành các gói dữ liệu để truyền qua mạng. Ở đích, gói dữ liệu được khôi phục thành dữ liệu ban đầu. Q trình lấy mẫu và khơi phục tín hiệu đóng vai trị quan trọng trong việc truyền tải dữ liệu qua mạng máy tính.

 <b>Mã hóa và giải mã kênh: Trong q trình mã hóa và giải mã </b>

kênh, thơng tin được biến đổi và mã hóa thành dạng tín hiệu phù hợp để truyền qua kênh truyền thơng. Khi nhận được tín hiệu tại đích, q trình khôi phục và giải mã được thực hiện để tái tạo

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

thông tin ban đầu. Lấy mẫu và khơi phục tín hiệu đóng vai trị quan trọng trong quá trình này.

<b>4.2. Xử Lý Ảnh Y Sinh</b>

<b>o Hình ảnh y tế: lấy mẫu và khơi phục tín hiệu được sử dụng để </b>

xử lý hình ảnh y tế. Ví dụ, trong hình ảnh chụp cắt lớp (CT scan) hoặc hình ảnh từ siêu âm, tín hiệu được lấy mẫu từ các

điểm trên cơ thể để tạo thành một hình ảnh 2D hoặc 3D. Sau đó, q trình khơi phục được áp dụng để tạo ra hình ảnh chi tiết và phân tích các cấu trúc y tế.

<b>o Xử lý hình ảnh số liệu y sinh: Ví dụ, trong phân tích hình ảnh </b>

về mạch máu hoặc mạch não, tín hiệu hình ảnh số được lấy mẫu

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

từ các cảm biến và sau đó được khơi phục để tạo ra hình ảnh chi tiết và phân tích các đặc trưng y tế.

<b>o Đặc trưng và nhận dạng: Ví dụ, trong phân tích hình ảnh về </b>

vết thương, tín hiệu hình ảnh số được lấy mẫu từ khu vực vết thương và sau đó được khơi phục để phân tích các đặc trưng, như màu sắc, kích thước, hoặc hình dạng, để đưa ra quyết định về loại vết thương hoặc điều trị phù hợp.

<b>o Phân đoạn và phân loại hình ảnh y tế: Ví dụ, trong phân đoạn</b>

ảnh MRI để xác định vị trí các cơ quan trong cơ thể, lấy mẫu và khơi phục tín hiệu giúp xác định ranh giới giữa các cấu trúc và phân loại chúng thành các vùng tương ứng.

<b>o Phân tích dữ liệu hình ảnh: trong nghiên cứu lâm sàng, lấy </b>

mẫu và khơi phục tín hiệu từ các tập dữ liệu hình ảnh y tế khổng lồ giúp xây dựng và đánh giá các thuật tốn và mơ hình học máy để phân loại bệnh lý, dự đốn kết quả và trích xuất tri thức từ dữ liệu.

<b>4.3. Tái Tạo Tín Hiệu Âm Thanh</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

<b>Nén âm thanh: Lấy mẫu và khơi phục tín hiệu được sử dụng </b>

trong q trình nén âm thanh để giảm dung lượng lưu trữ và tốc độ truyền dữ liệu. Quá trình lấy mẫu giúp chuyển đổi tín hiệu

âm thanh từ dạng liên tục sang dạng rời rạc. Sau đó, q trình khơi phục được áp dụng để tái tạo tín hiệu âm thanh từ các mẫu đã lấy, đảm bảo chất lượng âm thanh được duy trì trong quá trình nén và giải nén.

Cơng nghệ nén/giải nén giọng nói và âm thanh dựa trên MSP430

<b>Xử lý và cải thiện âm thanh: trong việc giảm tiếng ồn và tiếng</b>

vọng, tín hiệu âm thanh được lấy mẫu và sau đó được khơi phục để loại bỏ các thành phần không mong muốn và tái tạo âm thanh sạch hơn.

<b>Phân tích và trích xuất âm thanh đặc trưng: nhận dạng giọng</b>

nói, tín hiệu âm thanh được lấy mẫu và sau đó được khơi phục để rút trích các đặc trưng như tần số, biên độ và thời gian để phân biệt các ngữ cảnh và thông tin từ giọng nói.

<b>Tín hiệu thời gian âm thanh thực: xử lý âm thanh thời gian </b>

thực trên các thiết bị di động hoặc hệ thống giao tiếp, tín hiệu âm thanh được lấy mẫu và sau đó được khơi phục để đảm bảo xử lý và truyền tải âm thanh một cách liên tục và nhất quán.

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

<b>Tách và phân loại âm thanh: việc phân loại âm thanh từ các </b>

nguồn khác nhau như tiếng chng, tiếng động hay tiếng nhạc, tín hiệu âm thanh được lấy mẫu và sau đó được khơi phục để phân tích các đặc trưng và phân loại âm thanh vào các danh mục tương ứng.

<b>4.4. Mô Phỏng Truyền Thông Mạng</b>

 <b>Truyền thông dữ liệu: trong việc truyền thông dữ liệu âm thanh</b>

qua mạng VoIP (Voice over Internet Protocol), tín hiệu âm thanh được lấy mẫu và sau đó được khơi phục để chuyển đổi

giữa dạng analog và digital, đảm bảo truyền tải âm thanh chất lượng cao.

 <b>Chia sẻ âm thanh và video qua mạng: trong kỹ thuật chia sẻ </b>

âm thanh/video trên mạng, tín hiệu âm thanh/video được lấy mẫu và khôi phục để chia sẻ và truyền tải cho các người dùng khác nhau.

 <b>Mô phỏng kênh truyền: Quá trình lấy mẫu và khơi phục tín </b>

hiệu giúp hiểu và đánh giá hiệu suất truyền thông qua các kênh truyền như sóng vơ tuyến, cáp quang, hoặc mơi trường truyền khơng dây.

<b>Kết luận</b>

Các q trình lấy mẫu và khơi phục là cơ bản cho xử lý tín hiệu. Chúng cho phép biểu diễn số hóa chính xác của tín hiệu tương tự và cho phép sử dụng các cơng cụ số hóa để xử lý tín hiệu. Hiểu biết về các q trình này và các hậu quả của chúng, như định lý lấy mẫu

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

Nyquist-Shannon và hiện tượng aliasing, là rất quan trọng đối với bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực xử lý tín hiệu hoặc các lĩnh vực liên quan.

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

<b>ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN TRONG NHÓM</b>

</div>