PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASIYLA LABVİEW ORTAMINDA SONLU İMPALS CEVAPLI SAYISAL FİLTRE İÇİN GERÇEK ZAMANLI PENCERE FONKSİYONU TASARIMI

Abstract

Fourier Serisi yöntemi kullanılarak Finite Impulse Response (FIR) sayısal filtre tasarımı sırasında, keskin kesim frekans bölgesinde oluşan ve istenmeyen Gibbs salınımlarını yok etmek için pencere fonksiyonları kullanılır. Pencere fonksiyonları tasarımı literatürde birçok yöntem kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu tezde, karmaşıklıktan uzak ve güçlü bir grafiksel programlama ortamı sağlayan LabVIEW ile iki farklı ayarlanabilir pencere fonksiyonu tasarımı sunulmaktadır. Aynı zamanda, MATLAB' da Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) kullanılarak alternatif cosh pencere fonksiyonu tasarımı gerçekleştirilmiştir. LabVIEW'in paralel program sürdürebilme özelliğinden faydalanarak tasarımı Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) kullanılarak gerçekleştirilen cosh pencere fonksiyonuna ait veriler LabVIEW ortamına aktarılmıştır ve tasarımları farklı yöntemlerle gerçekleştirilen pencere fonksiyonlarıyla FIR sayısal filtre tasarımı gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan FIR sayısal filtreler ile LabVIEW ortamına aktarılan EEG sinyali filtrelenerek sonuçlar DAQ (Data Acquisition) kart aracılığıyla gerçek zamanlı görüntülenmiştir. Tasarlanan pencere fonksiyonlarının farklı parametre değerlerindeki genlik spektrumları gözlemlenerek yorumlanmıştır. Anahtar Kelimeler: LabVIEW, Pencere Fonksiyonları, FIR Filtre Tasarımı, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO)During Finite Impulse Response (FIR) digital filter design using the Fourier Series method, window functions are used to eliminate unwanted Gibbs oscillations in the cut-off frequency domain. The design of window functions has been performed using many methods in the literature. In this thesis, two different adjustable window function designs are presented with LabVIEW, which provides a powerful graphical programming environment that is remote from the complexity. At the same time, an alternative cosh window function design was implemented in MATLAB using Particle Swarm Optimization (PSO). Utilizing LabVIEW's parallel programmability feature, the cosh window function design data, implemented using Particle Swarm Optimization (PSO), has been exported to the LabVIEW environment and FIR digital filter design has been realized with window functions realized by different methods of designs. The designed FIR digital filters filtered the EEG signal whose it is transferred to the LabVIEW environment, and the results are displayed in real time by DAQ (Data Acquisition) card. The amplitude spectrum of the designed window functions at different parameter values were observed and interpreted. Keywords: LabVIEW, Window Functions, Design of FIR Filter, Particle Swarm Optimization (PSO)