ESTUDIO DE FACTIBILIDAD Y DESARROLLO DE ELIMINACIÓN DE RUIDO UTILIZANDO ALGORITMOS NEURONALES SOBRE UN MICROCONTROLADOR DE LA FAMILIA DSPIC

Abstract

El presente trabajo de título tiene como fin utilizar un microcontrolador de la familia dsPIC para realizar filtraje de ruido implementando filtros adaptativos neuronales. En un ambiente de trabajo industrial ruidoso se hace muy difícil poder lograr la comunicación entre personas, dado lo anterior que esta memoria busca ofrecer una solución a esta problemática. Primero se investigó las técnicas que podrían dar solución al filtraje de ruido, en esta etapa se realizaron pruebas en Matlab utilizando técnicas neuronales lo que llevó a definir utilizar como herramientas las neuronas tipo ADALINE (Apatative Linear Neuron), las cuales tienen un gran desempeo para lograr correlacionar las seales y así poder eliminar de mejor forma el ruido de la seal de información. Luego se avocó a investigar la familia de microntroladores a usar, destacando el rendimiento que se puede obtener versus el costo de un dsPIC. Utilizando este último se puede lograr dar solución al problema planteado dado que este dispositivo nos permite adquirir y procesar las seales de comunicación y ruido. La arquitectura a utilizar se basa en un microcontrolador dsPIC de 16bit con un reloj y PLL interno capaz de lograr 30MIPS(millones de instrucciones por segundo). Además este dsPIC permite adquirir seales análogas que son muestreada a una frecuencia de 8[KHz] para aplicaciones de voz y luego convertidas digitalmente con una precisión de 12bit. Dentro del microcontrolador además se implementa el programa de filtrado adaptativo neuronal que permite entregar una seal digital, la que luego debe convertirse en una seal análoga utilizando un conversor externo. Las pruebas finales nos arrojaron que utilizando esta técnica se puede lograr eliminar el ruido desde una seal de información utilizando un dsPIC, llegando a valores de hasta 20[dB] aproximadamente en la atenuación del ruido.