Digital Signal processing Assignment 3

Assignment 3

Digital Signal processing

IIR filters

This assignment covers IIR filters.

Your task is to solve a problem which requires realtime filtering of a physical quantity.

You have two options for the data acquisition:

1.  Buy an Arduino. They work under Windows, Mac and Linux. They have a sampling rate of up to 1kHz.

2.  If you don’t want to spend any money you can use your webcam as an RGB colour sensor, sampling at its frame rate.

Every team (3-4 members) needs to have a different application for their measurement. Think of      something simple such as measuring the speed of a fan with an LDR or the webcam. Perhaps you     have a fishtank and you’d like to know how often a fish swims past. Or if the flowerpot is watered.   Add your topic to the wiki provided on moodle as soon as possible. It needs to solve a practical real  life problem and requires low, high, bandpass or bandstop filtering. Excessive use of identical topics will result in low marks.

Again, you work in teams of three students and one report is submitted per team.

1.  Present a realtime measurement problem to be solved which requires filtering. For example noise needs to be removed or a signal needs to be detected. Marks are given for initiative,   inventiveness and originality. Document the experiment with (all compulsory):

1.   photos of the setup

2.   dataflow diagrams

3.   YouTube clip(s)

Determine the filter response(s) which are required and justify them. Generate the SOS coefficients for the filter(s) Python’s high level functions such as “butter”. [25%].

2.   Do realtime filtering with the IIR class: https://github.com/berndporr/py-iir-filter

Add a unit test to the IIR class which tests both its 2nd order IIR filter and a chain of 2nd order filters. Call the unit test in the IIR filter class from a separate program (see naming  convention on moodle) which reports if the test succeeds or fails. [25%].

3.  Add code which checks the sampling rate of your acquisition while the main application is running. Add the sampling rate info to the plot window. [25%]

4.  Compare your filtered results with the original recordings, show both signals in a realtime   demo (YouTube clip) and discuss if you have been successful. Do a critical analysis. [25%]

High level design commands are allowed such as “butter”. Any use of “lfilter”, “conv” or other high level python filter operation will result again in zero marks. Proof of realtime processing in form of