Özet:
Durumda istenmeyen isaretler ses kalitesini düsürmekte hatta bazen duyulan sesin anlasılmamasınaneden olmaktadır. Gürültü birden fazla kaynaktan gelebilir, genligi ve frekansı degiskenolabilir. Böyle durumlarda, bu degisimler kendini tekrarlamıyorsa ve önceden bilinmiyorsaönlem almak zorlasır, anlık çözümler bulmak zorunda kalınır.Çesitli gürültü kaynakları için çesitli süzgeçler kullanılmaktadır. Eger gürültü bilesenleri bellidegerleri alıyorsa ve belli zaman aralıklarında kendini tekrarlıyorsa alınabilecek önlemler hemdonanım açısından daha basittir hem de sonuçları oldukça iyidir. Fakat gürültü tamamenöngörülemez ise ve belli bir periyodu yoksa farklı önlemler almak gerekir. Bunun içinmatematiksel çözümler üretilebilir ancak bunun donanımsal maliyeti çok yüksektir yadaimkansızdır. Bu yüzden kendinden uyarlamalı süzgeçler kullanılabilir.Kendinden uyarlamalı süzgeçler, süzgeç çıkısından aldıkları bilgiyi kendi agırlıklarınıgüncellemede kullanarak çıkısı girise göre düzeltmeye çalısır. Günümüzde oldukça genisuygulamaları bulunan kendinden uyarlamalı süzgeçlerden biri de LMS tabanlı veya bir ilerikihali NLMS tabanlı süzgeçlerdir. LMS tabanlı süzgeçlerin sonuçları mükemmel degildir fakatkabul edilebilir sonuçlar üretmektedir. LMS tabanlı süzgeçler bunun yanında donanımauyarlaması bakımından avantajlara sahiptir.Donanım, algoritmaların yanında ikinci bir problemdir. Bulunan en uygun algoritmanındonanımı imkansız olabilir bu yüzden algoritma ile donanım arasında en iyi iliskiyikurabilmek çözümün diger parçasıdır. Bu çalısmada algoritmadan donanıma geçis sürecidikkatli bir sekilde anlatılmıstır.Sunulan bu çalısma: iki giris isaretini alarak uygun çıkıs üretebilen kendinden uyarlamalı,LMS yöntemi ile çalısan süzgeç ve bunun FPGA üzerinde gerçek zamanlı olarakuygulanmasını anlatmaktadır.Anahtar kelimeler: Uyarlamalı süzgeçler, LMS, FPGA, gerçek zamanlı algoritmalar, sesisleme, gürültü bastırma.
