Transformasi Wavelet Diskrit (Discrete Wavelet Transforms): Teori dan Penerapan Pada Sistem Daya
|
|
- Glenna Salim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 1 Transformasi Wavelet Diskrit (Discrete Wavelet Transforms): Teori dan Penerapan Pada Sistem Daya Jannus Maurits Nainggolan Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Lampung ABSTRACT This paper is a brief introduction to discrete wavelet transform as digital signal-processing technique and the application. The field of discrete wavelet transform (DWT) is an amazingly recent one because it s better than Fourier transform. This technique was used on power system to partial discharge site location. Partial discharges are caused by various defects such as voids, shield protrusions, contaminants, advanced stages of water tree, etc and known the main cause of breakdown in insulation materials. Result show the effectiveness of this DWT technique/algorithm when applying it to the acquired signal and can obtain almost the true shape of partial discharge signal under noisy conditions INTISARI Paper ini adalah sebuah pemaparan singkat dari transformasi wavelet diskrit (discrete wavelet transform) sebagai salah satu teknik pemrosesan sinyal digital. Teknik ini salah satu yang sedang berkembang sekarang karena lebih baik dari transformasi Fourier. Teknik ini diterapkan dalam sistem daya untuk menentukan lokasi peluahan parsial (partial discharge) pada kabel daya. Peluahan parsial disebabkan berbagai kerusakan seperti rongga, penonjolan selubung, pencemar, tahap lanjut dari (pembentukan) pohon-air, dan lain-lain yang dikenal sebagai penyebab utama kegagalan bahan isolasi. Hasil penelitian menunjukkan efektifitas algoritma atau teknik ini ketika diterapkan pada sinyal dan hampir bisa mendapatkan bentuk yang sebenarnya dari sinyal peluahan parsial pada kondisi memiliki derau. I. PENDAHULUAN Analisis fourier adalah sebuah perangkat matematik untuk mentransformasi sudut pandang kita terhadap sinyal dari berdasar-waktu ke berdasar-frekuensi, tetapi teknik ini memiliki kelemahan yang serius. Dalam transformasi ke domain frekuensi, informasi waktu hilang. Kelemahan ini sangat penting untuk sinyal-sinyal takstasioner misalnya peluahan parsial atau partial discharge (PD), suatu proses yang sering terjadi pada isolasi peralatan sistem daya. Dalam usaha untuk mengoreksi/memperbaiki defisiensi ini, Gabor memperkenalkan analisis transformasi fourier waktu pendek (Short-Time Fourier Transform Analysis : STFT). STFT
2 2 mengkompromikan antara informasi waktu dan frekuensi. Tetapi kelemahannya, sekali kita memilih sebuah ukuran khusus untuk jendela waktu, jendela ini sama untuk seluruh frekuensi. Banyak sinyal membutuhkan variabel ukuran jendela untuk menentukan secara lebih akurat baik waktu maupun frekuensi. Untuk mengatasi keterbatasan metode Fourier tersebut digunakan analisis wavelet. II. TEORI WAVELET Analisis wavelet adalah sebuah teknik penjendelaan variabel (variable windowing technique) dan mengijinkan penggunaan interval waktu yang panjang dimana kita menginginkan informasi frekuensi-rendah yang lebih tepat, dan daerah/wilayah yang lebih pendek dimana kita menginginkan komponen-komponen frekuensi yang lebih tinggi. Untuk implementasi dari wavelet, dapat dipergunakan transformasi wavelet waktu-kontinu (continuous-time wavelet tarnsforms : CWT) atau transformasi wavelet diskrit (discrete wavelet transforms : DWT). Salah satu kelemahan CWT adalah representasi sinyal yang dihasilkan sering berlebihan. Untuk bentuk DWT, persamaan yang diberikan adalah: DWT(m,n) = Σ (a 0 m ) -0,5 f(k)[ψ((n-ka 0 m )/(a 0 m ))] (1) Dimana ψ(k) dan f(k) adalah fungsi wavelet (wavelet induk) dan sinyal asli/original, a 0 m dan ka 0 m masing-masing adalah konstanta skala dan translasi dan k,m adalah variabel integer. Wavelet dibentuk menggunakan filter-filter FIR low-pass dan high-pass (lihat gambar 1). Pada gambar ini panah-panah menunjukkan down- sampling (samplingke bawah). Output dari filter-filter low-pass dan high-pass ini dapat dinyatakan secara matematis oleh: y HP [k] = Σ u[m]. g[2k-m] y LP [k] = Σ u[m]. h[2k-m] (2) Dimana u menunjukkan sinyal asli dan g,h masing-masing menunjukkan filter FIR low-pass dan filter FIR high-pass. DWT mengijinkan penguraian/dekomposisi kedalam jumlah elemen aproksimasi (skala-tinggi, komponen frekuensi rendah) dan elemen detail (skala-rendah, komponen frekuensi tinggi). Dengan kata lain, elemen aproksimasi dan elemen detail masing-masing berhubungan dengan filter-filter low-pass dan high-pass.
3 3 Invers DWT kemudian digunakan untuk membangun kembali sinyal ke sinyal asli dengan tidak kehilangan informasi (lihat gambar 2). Pada gambar ini, panah-panah menunjukkan up-sampling (sampling-ke atas). Output dari filter-filter low-pass dan high-pass dalam tahap rekonstruksi sinyal dapat dinyatakan oleh: u[m] = Σ {y HP (k).g[2k-m] + y LP (k).h[2k-m]} (3) Gambar 1. Dekomposisi wavelet dyadic Gambar 2. Rekonstruksi wavelet dyadic Gambar 1 dan 2 merupakan dekomposisi dan rekonstruksi wavelet dyadic. Dalam analisis wavelet dapat juga digunakan dekomposisi dan rekonstruksi wavelet multiresolution [3] ataupun dekomposisi dan rekonstruksi wavelet orthogonal [4]. Jenis wavelet yang digunakan ditentukan oleh filter-filter penguraian/dekomposisi. Setiap jenis wavelet induk dapat digunakan dalam analisis wavelet, antara lain Haar, Daubechies (db), Coiflets, Symlet, Biortoghonal dan lain-lain. Perbedaan wavelet induk ini menentukan bagaimana pen-skalaan sinyal dan bagaimana wavelet didefenisikan [4]. Wavelet induk (fungsi dasar) Haar dapat dipakai karena kesederhanaannya, sementara Daubechies (db) sering digunakan karena baik dalam kompresi data [5]. Penentuan wavelet induk juga dapat ditentukan secara eksperimen. Gambar 3 dan gambar 4 masing-masing menunjukkan wavelet induk Haar dan Daubechies-9 (db9).
4 4 Gambar 3. Wavelet induk Haar Gambar 4. Wavelet induk Daubechies-9 (db9) III. WAVELET DE-NOISING Prosedur de-noising yang umum melibatkan tiga langkah. Versi dasar dari prosedur tersebut mengikuti langkah-langkah di bawah ini: 1. Dekomposisi (penguraian) Pilih sebuah wavelet, pilih sebuah level N (2-10) dan hitung penguraian wavelet dari sinyal itu pada level N. 2. koefisiein detail ambang (threshold detail coefficients) Untuk setiap level dari 1 sampai N, pilih sebuah ambang dan terapkan ambang lunak atau soft thresholding (ataupun hard tresholding) pada koefisien detail tersebut (untuk mendapatkan peniadaan derau terbaik) 3. Rekonstruksi (inversikan transformasi wavelet dari koefisien wavelet yang di-threshold untuk mendapatkan sinyal kurang-derau atau de-noised signal) Hitung rekonstruksi wavelet menggunakan koefisien aproksimasi asli dari level N dan koefisien detail modifikasi level dari 1 ke N.
5 5 Dua hal yang pokok harus diketahui/dipahami adalah bagaimana memilih ambang (threshold) dan bagaimana melakukan thresholding. Banyak metode diperkenalkan untuk menset batas ambang. Cara yang paling banyak memakan waktu adalah menset batas ambang dengan dasar kasus-per-kasus. Dua aturan umumnya digunakan (seperti yang telah dijelaskan di atas) untuk thresholding koefisien wavelet adalah thresholding lunak dan keras. Bila λ menyatakan ambang/threshold maka sinyal threshold keras adalah: Jika x(t) >λ; maka δ λ H =x(t), jika tidak δ λ H = 0 (4) Dan sinyal threshold lunak adalah: Jika x(t) >λ; maka δ λ S =SGN(x(t)(x(t)- λ)), jika tidak δ λ S = 0 (5) Dimana SGN menyatakan fungsi tanda. Prosedur keras menciptakan ketidakkontinuan pada x= ± λ; prosedur lunak tidak menciptakan kondisi seperti itu sebagai suatu hasil, (sehingga) disarankan menggunakan threshold lunak untuk pengurangan-derau (de-noising). Dalam metode ini, kuncinya adalah langkah kedua: pilihan numeris dari threshold λ. Pemilihan ini bersifat kritis, jika threshold terlalu kecil atau terlalu besar. Dengan demikian dapat terjadi hasil pengurangan-derau yang tidak memuaskan atau distorsi yang cukup besar. Ada empat aturan seleksi yang dapat diikuti, yaitu: rigsure : seleksi threshod adaptif menggunakan prinsip SURE hearsure : varian heuristik dari pilihan pertama sqtwolog : threshold universil minimaxi : threshold mini-maks Dengan menggunakan aturan-aturan ini, derau/noise tidak dihilangkan secara sempurna (sama sekali); untuk hasil yang terbaik, sebaiknya threshold dipilih secara manual. IV. PENERAPAN PADA SISTEM DAYA Adanya proses produksi peralatan sistem tenaga (misalnya kabel daya) yang tidak sempurna, atau karena penuaan setelah beberapa tahun pemakaian, menyebabkan selubung kabel daya tegangan tinggi mengalami berbagai kerusakan seperti pohonelektrik (electrical tree) atau pohon-air (water tree) dalam lapisan isolasi kabel tersebut.. Jika tekanan elektrik diterapkan cukup tinggi, kerusakan ini dapat menyebabkan peluahan parsial (PD). Penentuan lokasi tempat PD pada kabel bawah tanah merupakan sebuah cara yang baik untuk mengevaluasi kondisi kabel tersebut.
6 6 Kerusakan yang baru jadi, yang dapat menyebabkan kegagalan pada kabel dalam pemakaiannya, dapat diketahui letaknya. Ketika mengevaluasi lokasi PD, terdapat dua masalah utama, pertama: reduksi yang signifikan terhadap pulsa yang dipantulkan. Reduksi amplitudo yang disebabkan oleh atenuasi/pelemahan sering membuat pulsa pantulan sulit untuk dijejaki/ditelusuri. Distorsi pulsa memburuk seiring dengan waktu, menyebabkan pergeseran maksimum pulsa. Semuanya ini menyebabkan penurunan keakuratan lokasi PD. Masalah kedua adalah gangguan eksternal seperti radio, siaran TV, korona, bahkan PD yang dihasilkan peralatan tegangan tinggi lain yang umumnya sering terjadi selama pengukuran Masalah pertama tidaklah terlalu serius dan dapat diselesaikan dengan pemilihan lebar-gelombang sensor yang sesuai, tetapi yang kedua sangat penting dimana derau harus ditekan untuk akurasi lokasi PD Sampai sejauh ini, berbagai metode reduksi derau telah dikembangkan dan terbukti berhasil pada pengukuran PD (baik pengukuran off-line maupun on-line) seperti korelasi, filter adaftif, dan lain-lain. Tetapi, pada teknik-teknik ini, adalah penting untuk mengukur derau sebelum sebuah pengukuran dilakukan (reduksi derau loop-tertutup), sehingga waktu komputasi bertambah secara dramatis. Adalah penting untuk menjaga waktu komputasi tepat serendah mungkin. Untuk tujuan inilah, teknik reduksi derau loop-terbuka wavelet dipergunakan. IV.1 Prosedur Penentuan Lokasi PD Kabel dienergisasi dengan tegangan pembangkitan yang sesuai dan naikkan level tegangan hingga sebuah peluahan parsial (PD) dideteksi atau level pra-pembentukan (peluahan) dicapai. Turunkan/kurangi tegangan menuju nol setelah sebuah waktu tinggal (pemberian tegangan) yang singkat. IV.2 Lokasi PD dengan Reflektometri Hal ini dijelaskan dengan gambar 5. Anggap bahwa PD terjadi pada sebuah titik C disepanjang sebuah kabel AB. Pulsa PD tersebut terbagi menjadi dua pulsa identik yang merambat menuju arah yang berlawanan. Pulsa tersebut yang merambat ke kiri mencapai ujung terdekat, A, dan direkam sebagai pulsa yang pertama pada gambar. Pulsa yang merambat ke arah yang berlawanan secara keseluruhan dipantulkan pada titik B, dan merambat balik ke ujung A, dan ini direkam sebagai pulsa kedua pada gambar. Pulsa yang mencapai titik A, pertama dipantulkan pada A, kemudian pada B dan kembali balik ke A setelah mengalami satu ronde perjalanan sepanjang kabel. Ini direkam pada gambar sebagai pulsa ketiga. Jarak yang tidak diketahui AC diberikan dengan persamaan berikut:
7 7 AC = (t 1 /t 2 ) AB (6) Gambar 5. Prinsip penentuan lokasi PD dengan Reflektometri IV.3 Lokasi PD dengan Simulasi Sebagai contoh kasus, sinyal PD direkam dari kabel daya 10 kv [1]. Gambar 6 menunjukkan sinyal ini. Kabel ini memiliki panjang 600 meter. Lokasi peluahan parsial yang sebenarnya berada pada jarak 160 dari ujung terdekat untuk kabel 10 kv ini. Dengan metode pengurangan-derau (de-nosing) wavelet (menggunakan kode/program Matlab dekomposisi-wavelet), sinyal-sinyal tersebut diuraikan lebih dahulu menjadi delapan level menggunakan wavelet induk Deubeches-9 atau db9, yang dipilih melalui eksperimen (lihat gambar 7). Dalam gambar 7 ini a 8, d 1 -d 8 menyatakan koefisien aproksimasi dan detail pada level yang berbeda. Lima skala yang pertama dihilangkan sebagaimana sinyal-sinyal ini sebagian besar mengandung derau, sehingga koefisien wavelet diset ke nol untuk skala-skala tersebut. Thresholding lunak dilakukan pada skala 6,7 dan 8 karena pulsa-pulsa PD menonjol pada skala-skala tersebut (a 8 tidak digunakan dalam thresholding). Setelah proses thresholding lunak, sinyal tersebut direkonstruksi menggunakan inversi transformasi wavelet diskrit (inverse dicrete wavelet transform: IDWT) yang hasilnya diberikan pada gambar 8. Ternyata dalam contoh/kasus ini, didapatkan perhitungan yang menunjukkan bahwa peluahan parsial terletak pada 165,8 meter dari ujung kabel terdekat. Nilai ini cukup akurat, mendekati nilai yang sebenarnya.
8 8 Gambar 6. Sinyal PD dari kabel tanpa filter Gambar 7. Dekomposisi sinyal PD dari gambar 6 menjadi delapan level Gambar 8. Sinyal PD dari kabel dengan pengurangan-derau wavelet
9 9 V. RINGKASAN Transformasi fourier berdasarkan spektral analisis adalah perangkat analitis yang dominan untuk analisis domain frekuensi. Tetapi transformasi fourier tidak menyediakan informasi untuk perubahan spektrum/sinyal yang berkenaan dengan waktu. Fourier transform menganggap sinyal adalah stasioner, tetapi sinyal PD tidak selalu stasioner. Untuk mengatasi defisiensi ini digunakan sebuah modifikasi metode transformasi fourier waktu-pendek yang mengijinkan reperesentasi sinyal baik dalam domain waktu dan frekuensi melalui fungsi jendela waktu. Panjang jendela menentukan konstanta waktu dan resolusi frekuensi. Maka sebuah jendela waktu yang lebih pendek, digunakan dengan maksud menangkap kelakukan transien dari sebuah sinyal; sehingga kita mengorbankan resolusi frekuensi. Kealamian dari sinyal PD yang sebenarnya adalah tak stasioner, dimana sinyal seperti ini tidak dapat dianalisis dengan transformasi konvensional, disinilah transformasi wavelet diskrit berperan sebagai sebuah perangkat matematis alternatif untuk mengekstrak informasi waktu-amplitudo yang relevan dari sebuah sinyal. Dengan kata lain, kita dapat meningkatkan rasio sinyal-ke-derau berdasarkan pengetahuan awal tentang karakteristik sinyal. Hal ini dibuktikan dengan penerapannya pada penentuan lokasi PD pada kabel daya dalam ruang lingkup sistem daya (power system) DAFTAR PUSTAKA 1. Villefrance, A., 2000, Mobile System for Assessment of AC High Voltage Cables, Ph.D. Thesis, Technical University of Denmark, Denmark. 2. Badrzadeh, B., Shahrtash, S.M., 2000, Partial Discharge Site Location in Power Cables: Application to On-Line And Off-Line Approach, Iran University of Science and Technology, Iran. 3. Steven Sai, S-J, 2002, Power Transformer Partial Discharge (PD) Acoustic Signal Detection Using Fiber Sensors and Wavelet Analysis, Modeling and Simulation, M.Sc Thesis, Virginia Polytechnic Institute and State University, USA. 4. Lijun Xu, Yong Yan, 2004, Wavelet-Based Removal of Sinusoidal Interference From a Signal, Institute of Physics Publishing, United Kingdom. 5. Edwards, T., 1991, Discrete Wavelet Transforms: Theory and Implementation, Stanford University, USA. Jannus M Nainggolan (1974). Menyelesaikan pendidikan strata sarjana (S1) dari Teknik Elektro Universitas Sumatera Utara, Medan tahun Pendidikan S2 diselesaikan tahun 2003 dari Teknik Elektro Uiversitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Saat ini bekerja sebagai staf pengajar di Fakultas Teknik Universitas Lampung.
Aplikasi Transformasi Wavelet Untuk Menghilangkan Derau Pada Sinyal Peluahan Sebagian
Aplikasi Transformasi Wavelet Untuk Menghilangkan Derau Pada Sinyal Peluahan Sebagian Swastiti Vinana Sari 1, Achmad Hidayatno 2, Abdul Syakur 2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,
Lebih terperinciBAB III PROTEKSI TRANSFORMATOR DAYA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET. 1980, dalam bahasa Prancis ondelette, yang berarti gelombang kecil.
BAB III PROTEKSI TRANSFORMATOR DAYA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET A. Dasar Teori Transformasi Kata dikemukakan oleh Morlet dan Grossmann pada awal tahun 1980, dalam bahasa Prancis ondelette, yang berarti
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR...iii DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR...
ABSTRAK Noise merupakan salah satu kendala yang mempengaruhi kualitas sinyal suara yang ditransmisikan. Noise tersebut dapat berasal dari peralatan komunikasi itu sendiri atau pengaruh dari sumber luar.
Lebih terperinciSIMULASI REDUKSI DERAU SINYAL SUARA PADA GEDUNG KEBUN RAYA PURWODADI PASURUAN DENGAN METODE DWT
SIMULASI REDUKSI DERAU SINYAL SUARA PADA GEDUNG KEBUN RAYA PURWODADI PASURUAN DENGAN METODE DWT ( Kristiawan Purwanto, Tutug Dhanardono) Jurusan Teknik Fisika FTI ITS Surabaya Kampus ITS Keputih Sukolilo
Lebih terperinciKOMPRESI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET
KOMPRESI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET Allen Dick Scott / 0222033 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jl.Prof.Drg.Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. terdiri dari bagian atas yang disebut serambi (atrium) dan bagian bawah yang
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sinyal Suara Jantung (PCG) Jantung adalah organ tubuh yang berfungsi untuk memompa darah dan terdiri dari bagian atas yang disebut serambi (atrium) dan bagian bawah yang disebut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. waktu adalah suatu deret observasi yang berurut dalam waktu. Analisis data
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Analisis time series (runtun waktu) banyak digunakan dalam berbagai bidang, misalnya ekonomi, teknik, geofisik, pertanian dan kedokteran. Runtun waktu adalah suatu
Lebih terperinciAnalisa Multiwavelet untuk Kompresi Suara
1 ISSN 1979-2867 (print) Electrical Engineering Journal Vol. 1 (2010) No. 1, pp. 1-11 Analisa Multiwavelet untuk Kompresi Suara Immanuel Silalahi 1 dan Riko Arlando Saragih 2 1 Alumni Jurusan Teknik Elektro
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penentuan lokasi gangguan hubung singkat pada saluran transmisi sudah lama menjadi salah satu perhatian utama dari industri tenaga listrik. Metode penentuan lokasi
Lebih terperinciANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN
ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN METODE WAVELET THRESHOLDING DENGAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM (Studi Kasus : Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar US Tahun 2004-2014) SKRIPSI Disusun
Lebih terperinciAplikasi Wavelet Untuk Penghilangan Derau Isyarat Elektrokardiograf
Widodo, Aplikasi Wavelet Untuk Penghilangan Derau Isyarat Elektrokardiograf 95 Aplikasi Wavelet Untuk Penghilangan Derau Isyarat Elektrokardiograf Bernardinus Sri Widodo Program Studi Mekatronika, Universitas
Lebih terperinciWATERMARKING PADA CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION
WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION Disusun oleh : Nama : Hendra Togi Manalu Nrp : 0522121 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. program pengurangan noise pada citra digital. Teori-teori ini mencakup penjelasan
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab 2 ini, akan dijelaskan berbagai teori yang mendukung perancangan program pengurangan noise pada citra digital. Teori-teori ini mencakup penjelasan mengenai pengolahan sinyal,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Gambar 3.1 Diagram Blok Rancangan Penelitian. 24 25 Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan, pembuatan program,
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 OPTIMASI NILAI AMBANG WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA DENOISING CITRA BERWARNA (Kata kunci: denoising, transformasi wavelet, logika fuzzy, thresholding, median absolute
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Gambar 3.1. Diagram Blok Rancangan Penelitian Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan dan penelitian laboratorium.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam statistika dan pemrosesan sinyal, runtun waktu (time series) adalah rangkaian data berupa pengamatan yang diukur selama kurun waktu tertentu. Analisis
Lebih terperinciBABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini transformasi wavelet banyak sekali digunakan dan bermanfaat untuk analisis numerik, analisis isyarat, aplikasi kontrol dan aplikasi audio [1]. Dalam analisis
Lebih terperinciGambar IV-1. Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet Pada Daerah Homogen Untuk Level Dekomposisi Pertama
BAB IV ANALISIS IV.1 Analisis Terhadap Hasil Pengolahan Data Gambar IV-1 menunjukkan peningkatan nilai korelasi dari sebelum transformasi wavelet dengan setelah transformasi wavelet pada level dekomposisi
Lebih terperinciDESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENINGKATAN KUALITAS PEREKAMAN AUDIO DENGAN WAVELET NOISE REDUCTION DAN AUTOMATIC GAIN ADJUSTMENT
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENINGKATAN KUALITAS PEREKAMAN AUDIO DENGAN WAVELET NOISE REDUCTION DAN AUTOMATIC GAIN ADJUSTMENT Mayo Ama Kella Loing, Koredianto Usman, Rita Magdalena Institut Teknologi
Lebih terperinciRaden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ANALISIS & IMPLEMENTASI IMAGE DENOISING DENGAN MENGGUNAKAN METODE NORMALSHRINK SEBAGAI WAVELET THRESHOLDING ANALYSIS & IMPLEMENTATION IMAGE DENOISING USING NORMALSHRINK
Lebih terperinciBAB III PROSEDUR PENENTUAN LOKASI GANGGUAN DENGAN TRANSFORMASI WAVELET
BAB III PROSEDUR PENENTUAN LOKASI GANGGUAN DENGAN TRANSFORMASI WAVELET Asumsi berikut ini dibuat untuk pengembangan prosedur penentuan lokasi gangguan. - Pengukuran sinyal tegangan dilakukan di sending
Lebih terperinciAnalisa Suara Jantung Normal Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Fast Fourier Transform (FFT)
Analisa Suara Jantung Normal Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Fast Fourier Transform (FFT) Putri Madona Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik Elektronika Politeknik Caltex Riau Pekanbaru,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum Landasan teori dasar / umum yang digunakan dalam penelitian ini mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. 2.1.1 Speaker Recognition Pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menggunakan rangkaian elektronika yang terdiri dari komponen-komponen seperti
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Filter merupakan suatu rangkaian yang berfungsi untuk melewatkan sinyal frekuensi yang diinginkan dan menahan sinyal frekuensi yang tidak dikehendaki serta untuk memperkecil
Lebih terperinciPERBANDINGAN MOTHER WAVELET PADA PROSES DENOISING PADA SIMULASI PENGOLAHAN SINYAL RADAR
Perbandingan Mother Wavelet Pada Proses Denoising... Raisah Hayati PERBANDINGAN MOTHER WAVELET PADA PROSES DENOISING PADA SIMULASI PENGOLAHAN SINYAL RADAR Raisah Hayati 1 1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik
Lebih terperinciANALISIS MULTI WAVELET PADA KOMPRESI SUARA. Disusun Oleh: Immanuel Silalahi. Nrp :
ANALISIS MULTI WAVELET PADA KOMPRESI SUARA Disusun Oleh: Nama : Immanuel Silalahi Nrp : 0422060 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Seiring berkembangnya teknologi, digitalisasi sidik jari sudah sering digunakan, terutama pada passport, ID Card, visa dan dokumen lainnya. Karena kapasitas penyimpanan untuk menyimpan sidik jari
Lebih terperinciPencocokan Citra Digital
BAB II DASAR TEORI II.1 Pencocokan Citra Digital Teknologi fotogrametri terus mengalami perkembangan dari sistem fotogrametri analog hingga sistem fotogrametri dijital yang lebih praktis, murah dan otomatis.
Lebih terperinciPERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)
PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) ABSTRAK Silvester Tena Jurusan Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto- Penfui
Lebih terperinciPROGRAM PASCA SARJANA JURUSAN TEKNIK ELEKTRO ELEKTRONIKA
RANCANG BANGUN SISTEM KOMUNIKASI ANTAR PEMAKAI HELM BERBASIS PENGENALAN WICARA DISUSUN OLEH : YUNUS WICAKSONO SUGIARSO NRP.2208204002 PROGRAM PASCA SARJANA JURUSAN TEKNIK ELEKTRO ELEKTRONIKA INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan-kebutuhan yang digunakan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai di analisa, maka penulis akan
Lebih terperinciAnalisis Karakteristik Gangguan Hubung Singkat Antar Belitan Transformator Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit
ELECTRICIAN Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro 47 Analisis Karakteristik Gangguan Hubung Singkat Antar Belitan Transformator Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Herman H Sinaga 1, Henry B. H. Sitorus
Lebih terperinciAnalisis Karakteristik Gangguan Hubung Singkat Antar Belitan Transformator Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit
ELECTRICIAN Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro 47 Analisis Karakteristik Gangguan Hubung Singkat Antar Belitan Transformator Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Herman H Sinaga 1, Henry B. H. Sitorus
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN COMPRESSED SENSING BERBASIS BLOK
KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN COMPRESSED SENSING BERBASIS BLOK Disusun Oleh : Ardyan Lawrence (1022068) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH No.65, Bandung, Indonesia.
Lebih terperincigeofisika yang cukup popular. Metode ini merupakan metode Nondestructive Test yang banyak digunakan untuk pengamatan dekat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Perumusan Masalah 1.1.1 Latar belakang Ground Penetrating Radar (GPR) merupakan salah satu metode eksplorasi geofisika yang cukup popular. Metode ini merupakan
Lebih terperinciKata kunci: Fourier, Wavelet, Citra
TRANSFORMASI FOURIER DAN TRANSFORMASI WAVELET PADA CITRA Oleh : Krisnawati Abstrak Tranformasi wavelet merupakan perbaikan dari transformasi Fourier. Transformasi Fourier hanya dapat menangkap informasi
Lebih terperinciPemampatan Citra Warna Menggunakan 31 Fungsi Gelombang-Singkat
Pemampatan Citra Warna Menggunakan 31 Fungsi Gelombang-Singkat Albertus Joko Santoso Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Atma Jaya Yogyakarta albjoko@mail.uajy.ac.id Gede Bayu Suparta
Lebih terperinciudara maupun benda padat. Manusia dapat berkomunikasi dengan manusia dari gagasan yang ingin disampaikan pada pendengar.
BAB II DASAR TEORI 2.1 Suara (Speaker) Suara adalah sinyal atau gelombang yang merambat dengan frekuensi dan amplitudo tertentu melalui media perantara yang dihantarkannya seperti media air, udara maupun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.. Respon Impuls Akustik Ruangan. Respon impuls akustik suatu ruangan didefinisikan sebagai sinyal suara yang diterima oleh suatu titik (titik penerima, B) dalam ruangan akibat suatu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Sinyal PCG Denoising Dekomposisi Frekuensi cuplik 8Khz Frekuensi cuplik 44,1Khz Frekuensi cuplik 48Khz Coiflet Symlet Daubechies Biorthogonal
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam melakukan diagnosa terhadap sistem pernapasan seseorang, praktisi kesehatan atau dokter menggunakan suatu alat yang dinamakan stetoskop. Dengan stetoskop, praktisi
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. Isolasi merupakan bagian yang sangat penting dalam sistem tegangan tinggi yang
I. PENDAHULUAN Isolasi merupakan bagian yang sangat penting dalam sistem tegangan tinggi yang berguna untuk memisahkan dua buah penghantar listrik yang berbeda potensial, sehingga hubung singkat atau percikan
Lebih terperinciANALISA ENERGY COMPACTION PADA DEKOMPOSISI WAVELET
ANALISA ENERGY COMPACTION PADA DEKOMPOSISI WAVELET D.A.K. Pramita, I M. O. Widyantara, D. M. Wiharta Teknik Elektro FT UNUD Email: pramita.wayu@gmail.com ABSTRAK In the modern era, the medical world utilizes
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM. penelitian laboratorium. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari teori atau
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan dan penelitian laboratorium. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. kemampuan hardware untuk pengambilan / pencuplikan citra serta
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan jaman penggunaan citra dalam suatu sistem komputer memiliki peran yang semakin penting. Hal ini dikarenakan kemajuan teknik dan kemampuan hardware
Lebih terperinciESTIMASI PERBAIKAN NILAI SNR
ESTIMASI PERBAIKAN NILAI SNR (SIGNAL TO NOISE RATIO) PADA PROSES DENOISING MENGGUNAKAN METODE WAVELET TERHADAP SUATU SINYAL BERDERAU David Sebastyan Simangunsong *), Ajub Ajulian Zahra, Achmad Hidayatno
Lebih terperinciCOMPARISON OF ONE DIMENSIONAL DCT AND LWT SPARSE REPRESENTATION
COMPARISON OF ONE DIMENSIONAL DCT AND LWT SPARSE REPRESENTATION Endra 1 ; Gusandy 2 ; Kurniawaty 3 ; Yenny Lan 4 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, BINUS University, Jakarta Jln K.H. Syahdan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Suara paru terjadi karena adanya turbulensi udara saat udara memasuki saluran pernapasan selama proses pernapasan. Turbulensi ini terjadi karena udara mengalir dari
Lebih terperinciSimulasi dan Deteksi Hubung Singkat Impedansi Tinggi pada Stator Motor Induksi Menggunakan Arus Starting
Simulasi dan Deteksi Hubung Singkat Impedansi Tinggi pada Stator Motor Induksi Menggunakan Arus Starting Simulation and Detection of High Impedance Short Circuit on Stator Induction Motor Using Starting
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dicolokan ke komputer, hal ini untuk menghindari noise yang biasanya muncul
37 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil 4.1.1 Pengambilan Database Awalnya gitar terlebih dahulu ditala menggunakan efek gitar ZOOM 505II, setelah ditala suara gitar dimasukan kedalam komputer melalui
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. minim gangguan. Partial discharge menurut definisi IEEE adalah terjadinya
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Identifikasi Partial Discharge (PD) pada isolasi kabel input motor dengan tegangan dan frekuensi tinggi menjadi suatu metode diagnosa yang sangat penting dalam dunia
Lebih terperinciDENOISING SINYAL ULTRASONIK BERDASARKAN LEVEL DEKOMPOSISI WAVELET HAAR. (Skripsi) Oleh GRIENDA ELAN EGATAMA MURNI
DENOISING SINYAL ULTRASONIK BERDASARKAN LEVEL DEKOMPOSISI WAVELET HAAR (Skripsi) Oleh GRIENDA ELAN EGATAMA MURNI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS LAMPUNG BANDAR LAMPUNG 2016 ABSTRAK DENOISING SINYAL ULTRASONIK
Lebih terperinciBAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA Pengolahan data pada penelitian ini meliputi tahapan pengambilan data, penentuan titik tengah area yang akan menjadi sampel, pengambilan sampel, penentuan ukuran window subcitra
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Otot adalah sebuah jaringan konektif dalam tubuh dengan tugas utamanya
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Otot adalah sebuah jaringan konektif dalam tubuh dengan tugas utamanya kontraksi. Kontraksi otot berfungsi untuk menggerakkan bagian-bagian tubuh dan substansi dalam
Lebih terperinciPENGURANGAN NOISE UNTUK CITRA DENGAN ADAPTIVE MULTISCALE PRODUCTS THRESHOLDING. Rachma Putri Andilla ( )
PENGURANGAN NOISE UNTUK CITRA DENGAN ADAPTIVE MULTISCALE PRODUCTS THRESHOLDING Rachma Putri Andilla ( 0522028 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jln. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164,
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Isolasi Cair Isolasi cair memiliki dua fungsi yaitu sebagai pemisah antara bagian yang bertegangan dan juga sebagai pendingin sehingga banyak digunakan pada peralatan seperti trafo,
Lebih terperinciPengurangan Noise pada Citra Menggunakan Optimal Wavelet Selection dengan Kriteria Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE)
Pengurangan Noise pada Citra Menggunakan Optimal Wavelet Selection dengan Kriteria Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE) Disusun Oleh : Nama : Abner Natanael R Nrp : 0522034 Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciDAFTAR ISI. i ABSTRACT. ii KATA PENGANTAR. viii DAFTAR GAMBAR
ABSTRAK Keberadaan noise dalam sinyal elektrokardiograf (EKG) dapat menyebabkan kesalahan interpretasi informasi jantung, yang pada akhirnya menyebabkan kesalahan pada penilaian kondisi jantung. Untuk
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
20 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Rancangan Perangkat Keras Sistem ini hanya menggunakan beberapa perangkat keras yang umum digunakan, seperti mikrofon, speaker (alat pengeras suara), dan seperangkat komputer
Lebih terperinciVol: 3 No. 1 Maret 2014 ISSN:
Vol: 3 No. Maret 4 ISSN: 3-949 SIMULASI UNJUK KERJA DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) UNTUK PENGOLAHAN SINYAL RADAR DI DAERAH YANG BER-NOISE TINGGI Raisah Hayati * dan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Informasi tentang pemasangan iklan di suatu radio (antara lain mengenai, jam berapa suatu iklan ditayangkan, dalam sehari berapa kali suatu iklan ditayangkan dan berapa
Lebih terperinciKOMUNIKASI DATA PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER DOSEN : SUSMINI I. LESTARININGATI, M.T
KOMUNIKASI DATA PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER 3 GANJIL 2017/2018 DOSEN : SUSMINI I. LESTARININGATI, M.T Sinyal Digital Selain diwakili oleh sinyal analog, informasi juga dapat diwakili oleh sinyal digital.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. dan mengembalikannya kembali ke jantung (Taylor, 2010). Jantung terdiri dari
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Jantung Jantung yang berfungsi sebagai pompa yang melakukan tekanan terhadap darah sehingga darah dapat mengalir ke seluruh tubuh. Pembuluh darah berfungsi sebagai saluran untuk
Lebih terperinciBAB III WAVELET. yang memenuhi
BAB III WAVELET 3.1 Analisis Multiresolusi Definisi 3.1.1 Analisis Multiresolusi (Daubechies, 1992) Analisis Multiresolusi terbentuk dari barisan subruang tertutup dari i. dari yang memenuhi ii. jika dan
Lebih terperinciReduksi Noise Pada Sinyal Suara dengan Menggunakan Transformasi Wavelet Agus Kurniawan L2F
Reduksi Noise Pada Sinyal Suara dengan Menggunakan Transformasi Wavelet Agus Kurniawan L2F 096 562 Mei, 2002 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia Abstrak :
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. meruntuhkan bangunan-bangunan dan fasilitas umum lainnya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Gempa bumi merupakan fenomena alam yang sudah tidak asing lagi bagi kita semua, karena seringkali diberitakan adanya suatu wilayah dilanda gempa bumi, baik yang ringan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Fotogrametri adalah suatu seni, pengetahuan dan teknologi untuk memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang suatu obyek fisik dan keadaan sekitarnya melalui proses
Lebih terperinciABSTRAK Pada tugas akhir ini dibuat sistem pengidentifikasi sinyal EEG, yaitu komponen gelombang alpha, beta dan theta dengan menggunakan transformasi
ABSTRACT This final report is discussed about identification system of EEG signal, named alpha, beta and theta components. The technique are using discrete wavelet tranform and power spectral analysis.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. konsumen yang letaknya saling berjauhan. Karena dengan menaikkan tegangan maka
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penggunaan tegangan tinggi merupakan salah satu upaya untuk mengurangi rugi energi dalam sistem transmisi dan distribusi daya listrik dari suatu pembangkit ke konsumen
Lebih terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Proses pengolahan citra digital dapat dibagi menjadi beberapa bidang seperti object detection, image analyze, computer vision, dan medical imaging. Medical imaging
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI GANGGUAN HUBUNG SINGKAT PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET. Oleh : RHOBI ROZIEANSHAH NIM : 13203054
PENENTUAN LOKASI GANGGUAN HUBUNG SINGKAT PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET LAPORAN TUGAS AKHIR Dibuat sebagai Syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Teknik Elektro dari Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. terjadi karena bergetarnya suatu benda, yang menyebabkan udara di sekelilingnya
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Nada dan Solmisasi 2.. Nada Apa yang dapat kita tangkap dengan pendengaran, disebut suara. Suara terjadi karena bergetarnya suatu benda, yang menyebabkan udara di sekelilingnya
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. Perancangan aplikasi yang dibuat dalam skripsi ini menggunakan aturan
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN Perancangan aplikasi yang dibuat dalam skripsi ini menggunakan aturan prototyping model. Metode ini memiliki 3 tahapan seperti yang sudah ditulis di dalam Bab 2, yaitu pengumpulan
Lebih terperinciKARAKTERISTIK PELUAHAN SEBAGIAN (PARTIAL DISCHARGE) PADA ISOLASI KARET SILIKON (SILICONE RUBBER) MENGGUNAKAN SENSOR EMISI AKUSTIK
KARAKTERISTIK PELUAHAN SEBAGIAN (PARTIAL DISCHARGE) PADA ISOLASI KARET SILIKON (SILICONE RUBBER) MENGGUNAKAN SENSOR EMISI AKUSTIK Anwar Solihin 1, Jannus Maurits Nainggolan 2, Dikpride Despa 3 Jurusan
Lebih terperinciPemisahan Sinyal Noise Pada Pengolahan Data Medan Magnet Bumi Menggunakan Transformasi Wavelet
Pemisahan Sinyal Noise Pada Pengolahan Data Medan Magnet Bumi Menggunakan Transformasi Wavelet Setyanto Cahyo Pranoto Pusat Sains Antariksa, Lembaga Penerbangan Dan Antariksa Nasional - LAPAN, Jl. DR.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TEMU KEMBALI CITRA TEKSTUR MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTER
IMPLEMENTASI TEMU KEMBALI CITRA TEKSTUR MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTER M. Jamaluddin 1, Nanik Suciati 2, Arya Yudhi Wiajaya 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi
Lebih terperinciTeknik Watermarking dalam Domain Wavelet untuk Proteksi Kepemilikan pada Data Citra Medis
Teknik Watermarking dalam Domain Wavelet untuk Proteksi Kepemilikan pada Data Citra Medis Mulaab Email : mulaab@if.trunojoyo.ac.id Laboratorium Pemrograman, Jurusan Teknik Informatika Universitas Trunojoyo
Lebih terperinciPENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L
PENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L Hermawan Syahputra* 1, Andani D N 2 1,2 Jurusan Matematika, FMIPA Unimed, Medan, Indonesia e-mail:
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian terkait Gunung Merapi merupakan hal yang menarik untuk dilakukan. Berbagai metode digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian terkait Gunung Merapi merupakan hal yang menarik untuk dilakukan. Berbagai metode digunakan untuk mengetahui aktivitas dan karakteristik dari gunung tersebut.
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA
SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kuliah Fakultas/Jurusan : Pengolahan Sinyal Digital / DSP (Digital Signal Processing) : Ilmu Komputer / Teknik Komputer D Minggu 1 Pendahuluan Ruang
Lebih terperinciEKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :
EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA (Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Penghalusan Citra ) TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Lebih terperinciBAB II KOMPRESI DATA PENGINDERAAN JAUH
12 BAB II KOMPRESI DATA PENGINDERAAN JAUH 2.1 Data Penginderaan Jauh Penginderaan jauh merupakan teknik pengamatan permukaan bumi baik daratan maupun air dengan mengukur radiasi elektromagnetik yang yang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. periode, yaitu periode kontraksi (sistole) dan relaksasi (diastole) (Abbas K, 2009).
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Suara Jantung Suara jantung merupakan salah satu contoh sinyal bunyi yang dihasilkan dari denyut jantung atau siklus jantung. Siklus jantung adalah interval dari akhir satu kontraksi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Teknik Pengukuran Besaran Elektrik,
23 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Teknik Pengukuran Besaran Elektrik, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung dari bulan Agustus
Lebih terperinciMelalui persamaan di atas maka akan terbentuk pola radargram yang. melukiskan garis-garis / pola pendekatan dari keadaan yang sebenarnya.
BAB IV SIMULASI DAN ANALISIS 4.1 Pembuatan Data Sintetis Dalam karya tulis ini pembuatan data sintetis mengikuti pola persamaan (3.1) Melalui persamaan di atas maka akan terbentuk pola radargram yang melukiskan
Lebih terperinciANALISA WATERMARKING MENGGUNAKAN TRASNFORMASI LAGUERRE
ANALISA WATERMARKING MENGGUNAKAN TRASNFORMASI LAGUERRE Muhamad Sofwan & Dadang Gunawan Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia ABSTRAK Teknik watermarking dibagi menjadi dua, yaitu
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS. Tabel IV-1 Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet pada Daerah Homogen. Wavelet
BAB IV ANALISIS IV.1 Perbandingan Nilai Antar Induk Pada daerah homogen, penggunaan transformasi satu dimensi hanya meningkatkan sedikit nilai korelasi, dilihat dari nilai korelasi sebelum dilakukan transformasi
Lebih terperinciMATEMATIKA DI BALIK CITRA DIGITAL
MATEMATIKA DI BALIK CITRA DIGITAL Hendra Gunawan Tulisan ini membahas bagaimana matematika berperan dalam pemrosesan citra digital, khususnya pengolahan dan penyimpanan citra dalam bentuk digital secara
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA
Mata Kuliah Kode / SKS Program Studi Fakultas : Pengolahan Sinyal Digital : IT012256 / 3 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi Sub Khusus (TIK) 1 Pendahuluan Ruang lingkup Mata Kuliah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. fenomena partial discharge tersebut. Namun baru sedikit penelitian tentang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Fenomena Partial Discharge (PD) pada bahan isolasi yang diakibatkan penerapan tegangan gelombang AC sinusoidal pada listrik bertegangan tinggi sekarang ini telah banyak
Lebih terperinciMATERI PENGOLAHAN SINYAL :
MATERI PENGOLAHAN SINYAL : 1. Defenisi sinyal 2. Klasifikasi Sinyal 3. Konsep Frekuensi Sinyal Analog dan Sinyal Diskrit 4. ADC - Sampling - Aliasing - Quantiasasi 5. Sistem Diskrit - Sinyal dasar system
Lebih terperinci100% Akurasi = (11) Lingkungan Pengembangan
Algoritme Dekomposisi Wavelet Dekomposisi wavelet Haar dapat dijelaskan sebagai berikut : 1 Transformasi linear digunakan untuk mengubah ruang warna secara linear menjadi warna dasar. Karena citra yang
Lebih terperinciCreated with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:
BAB III Pelaksanaan Penelitian Pada bab ini dibahas pelaksanaan ekstraksi unsur jalan secara otomatis yang terdiri dari tahap persiapan dan pengolahan data. Tahap persiapan yang terdiri dari pengambilan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Konsep transformasi wavelet awalnya dikemukakan oleh Morlet dan Arens (1982), di bidang geofisika untuk menganalisis data seismik yang tidak stasioner,
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. sebagian besar masalahnya timbul dikarenakan interface sub-part yang berbeda.
BAB II DASAR TEORI. Umum Pada kebanyakan sistem, baik itu elektronik, finansial, maupun sosial sebagian besar masalahnya timbul dikarenakan interface sub-part yang berbeda. Karena sebagian besar sinyal
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE BERBASIS WAVELET SKRIPSI
PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE BERBASIS WAVELET SKRIPSI Oleh Varian Citrajaya 0800735236 PROGRAM GANDA TEKNIK INFORMATIKA MATEMATIKA UNIVERSITAS BINA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Computer Vision Computer vision dapat diartikan sebagai suatu proses pengenalan objek-objek berdasarkan ciri khas dari sebuah gambar dan dapat juga digambarkan sebagai suatu deduksi
Lebih terperinciDeteksi dan Klasifikasi Gangguan pada Saluran Transmisi berbasis Transformasi
1 Deteksi dan Klasifikasi Gangguan pada Saluran Transmisi berbasis Transformasi Wavelet dan Klasifikasi Naive Bayes Muhammad Rajavalens, Dimas Anton Asfani, dan I Made Yulistya Negara Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia digital, terutama dengan berkembangnya internet, menyebabkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa
Lebih terperinci