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EEE 6209 Advanced Signal Processing

Coursework 2022-23

Total Marks: 100

Marks to meet the pass threshold: 50

The coursework contributes to 40% of the overall assessment

TITLE: Are Moving Average Filters Good for Removing Noise?

Learning outcomes assessed:

1.   Design  and  evaluate  filters  appreciating  time  and  frequency  domain  performance, computational complexity and other i mplementation-related issues for signal processing applications. (LO2)

2.   Software-based implementation and performance evaluation of signal processing applications. (LO6)

Due Date:   10th  May 2023 at 16.00 via Blackboard EEE6209 coursework submission link

The aim of the coursework exercise is to explore and apply the signal processing you learned in this module for de-noising a signal.   Each of you has been assigned an individual signal. The number  of  the  signal  allocated  to  you  can  be  found  in My  Grades”  section  in  EEE6209 Blackboard pages.   Download the signals” file from Blackboard coursework folder and choose the MAT file (x.mat, where x is your signal number).  Two variables can be found in the signal MAT file. They are the signal assigned to you and the signal number, n.  Also download the noise file (noise.MAT) from Blackboard coursework folder. The noise MAT file contains the noise signal (V) to corrupt the signal assigned to you.

Add noise, V, to your test signal, A, to get the corrupted image, B, as follows:

B= A+ V.

You have to complete the following 3 tasks:

1.  Analyse the original signal A using the signal processing techniques you learned in the Topic 1 to determine its time-domain and frequency domain characteristics. (30% weight)

2.   Explore the Moving Average Filter   (MAF) you learned in lectures (Topic 2) to remove noise in signal, B, to recover the original signal, A.  (50% weight)

3.  As a frequency domain noise removal method, explore the Fast Fourier Transform (FFT) to  remove  noise  in  signal,  B,  to  recover  the  original  signal,  A,  and  compare  its performance to that of task 2.  (20% weight)

These 3 tasks are assessed in two assessment submissions, as detailed below. There will be two separate links in the Blackboard for submitting the two assessments.

Assessment 1 (Description of the methodology, discussion of results and conclusions) Not more than 2000 words (Excluding the words for Matlab codes)

1.1.1 What is the Signal ID allocated you?

1.1.2 Explain the methodology you used to determine time-domain and frequency domain signal characteristics. (10 marks)

(Hint:  Firstly,  determine  the  time-domain  characteristics  and  segment  the  signal  A  into smaller segments with similar time-domain characteristics. Then determine the frequency domain characteristics for each of the segments)

1.1.3 Explain the time domain and frequency domain characteristics of the signal A (10 marks)

1.1.4 Based on 1.1.2 and 1.1.3 explain how you would choose smoothing filters with different parameters and thresholds for frequency-domain noise removal for the signal B. (10 marks)

1.2.1 Explain the methodology for the MAF-based noise removal using the M-point MAF.  If your technique uses any parameter values, for example, filter length (M) and the number of passes,  you need to explain how they were chosen. (12.5 marks)

1.2.2 Provide the MATLAB (or another programming language) codes you developed for MAF based noise removal. Write comments on your codes with respect to lines in your codes and explain all input/output variables (12.5 marks)

1.2.3 Explain the performance of the MAF–based noise removal algorithm and the choice of its parameter values, such as, filter length (M) and the number of passes based on your response to above tasks. In this task you have to explain how the choice of parameters influence the noise removal performance.  (12.5 marks)

1.2.4 Provide your conclusions on MAF performance with respect to signal’s time/frequency domain characteristics and the chosen parameters. Suggest any other approaches that you can   use for removing noise. In this section you have to answer the question “Are Moving Average Filters Good for Removing Noise?” and provide instances when MAF can /cannot perform well. (12.5 marks)

1.3.1 Explain the methodology for the FFT-based noise removal.  If your technique uses any parameter values, for example, threshold values, you need to explain how they were chosen. (8 marks)

1.3.2 Discuss the performance of the FFT–based noise removal algorithm and the choice of its parameter values based on your response to 2.3.1 and 2.3.2. (7 marks)

1.3.3 Provide your overall conclusions (5 marks)

Assessment 2 (Numerical results and plots) – No page/word limit

2.1.1 Signal ID

2.1.2 Show the plots of original and noisy signals

2.1.3 Show plots to support the discussion of the time domain characteristics in 1.1.2 and 1.1.3 2.1.4 Show plots to support the discussion of the frequency domain characteristics in 1.1.2 and 1.1.3

2.1.5 Show the mean square error (MSE) values for the segments of noisy signal B with respect to those of signal A.

(Total marks for this section:  25 marks)

2.2.1 Compute the MSE values for the recovered signal segments in 1.2.1 with respect to those of signal A for different choices of parameters you have used.

2.2.2 Plot the de-noised signal segments in 2.2.1.

(Total marks for this section:  45 marks)

2.3.1 Compute the MSE values for the recovered signal segments in 1.2.1 with respect to those of signal A for different choices of parameters you have used.

2.3.2 Plot the de-noised signal segments in 2.3.1.

(Total marks for this section:  20 marks)

10 marks are allocated for the presentation quality of figures and results tables

Overall marks = 0.75x(Assessment 1) + 0.25x(Assessment 2)

USEFUL ADVICE

-     MSE definition

MSE(x, y) = i(L)0(1)(xi− yi)2 ,

where L is the signal length.

-     DO NOT copy and paste any text from this document. Doing so will result in a matching in Turnitin reports leading to deduction of marks by the department’s plagiarism assessment committee.  Therefore just use the question numbers, 1.1.3, 1.1.2,… .. etc. and type your answer

-     All your  numerical  answers  should  include the  appropriate  units. All the  plots  should include x-axis label, y-axis label, plot title and a legend if you are showing multiple plots in the same figure.