Cientifica, ISSN 2594-2921, vol. 20, no. 1, January-June 2016.
DOI: 10.46842/ipn.cien.v20n1a06
Instrumento virtual de un filtro adaptable usando una red neuronal dinámica para cancelación de ruido implementado en LabVIEW
Virtual Instrument of an Adaptive Filter Employing a Dynamic Neural Network Based on LabVIEW for Noise Cancelling
Recibido 13-05-2015, aceptado 21-10-2015.
Resumen
En un laboratorio de máquinas, el ruido que producen cuando se encuentran en operación, sobrepasa los decibeles recomendados, convirtiéndose en contaminación auditiva. En este trabajo se presenta una aplicación para minimizar la contaminación por ruido que se produce en este tipo de laboratorios. Una red neuronal se ha utilizado para la cancelación dinámica del ruido, se desarrolló empleando el software NI LabVIEW 2013 en su versión académica. El instrumento virtual (VI) del sistema está compuesto del panel frontal y el diagrama funcional. Se emplea el algoritmo de aprendizaje de la regla delta sobre una red ADALINE (ADAptative LINear Element). Esta consta de treinta bloques de retraso, cada bloque se encarga de retrasar un tiempo a la señal de entrada y desarrollando de esta manera un tipo de filtrado por ventana. La neurona en su proceso de aprendizaje busca aproximarse al ruido producido por las máquinas. El instrumento virtual tiene como interfaz de trabajo a la tarjeta NI MyDAQ, donde se reciben las señales de entrada, provenientes de micrófonos tipo electret. En el diagrama funcional se presentan las partes que constituyen el sistema: el supresor de ruido, los componentes del algoritmo LMS y los bloques de lectura de las señales de entrada y salida. La señal resultante del sistema se manda al exterior a un parlante. La gráfica de error presentada indica que la neurona tiene un alto grado de similitud con este sonido. Al restar el valor aprendido por la neurona, a la mezcla de entrada, el ruido fue minimizado demostrando la efectividad del sistema.
Abstract
In an operating machine laboratory, the noise sometimes exceeds the appropriate levels. As a result, it becomes in noise pollution. In this paper, a noise reduction software for such laboratories is presented. A neural network was developed with the NI LabView 2013 Academic code. It was used in the dynamic noise cancellation, The Virtual Instrument (VI) of the system consists of a front panel and a functional block diagram. The delta rule was used as the learning algorithm for an ADALINE (ADAptative LINear Element) network. This network, featured thirty delay blocks. Each one holds back the input signal for an established period. In this way, a window FIR filter was developed. In its learning algorithm, the neural network attempted to match the noise produced by the machines. The VI had the NI MyDAQ board as an input interface, where the input signals were obtained from electret microphones. In the functional block diagram, the parts of the system are shown. They are the noise suppressor, the LMS algorithm and the input and output reading blocks. For this purpose, the output signal was sent to a loudspeaker. The error plot graph shown, points out that the learned signal had a high degree of likeness with the noise. By subtracting the learned signal to the input mix, the noise was reduced, proving the effectiveness of the system.
Palabras clave: NI LabVIEW, NI MyDAQ, red neuronal dinámica,
filtro FIR adaptable, cancelación de ruido, red ADALINE.
Index terms: NI LabVIEW, NI myDAQ, Neural network dynamic
adaptive FIR filter, noise cancellation, ADALINE.
ISO 690 reference:
Anzueto-Ríos, Álvaro;
Santiago-Godoy, Rafael;
Hernández-Santiago, Kevin Andrés;
Hernández-Gómez, Luis Enrique,
2016,
Instrumento virtual de un filtro adaptable usando una red neuronal
dinámica para cancelación de ruido implementado en LabVIEW,
Científica, Revista Mexicana de Ingeniería Electromecánica y de Sistemas, vol. 20, no. 1,
ISSN 2594-2921, e200106,
DOI: 10.46842/ipn.cien.v20n1a06
