TE Sistem Linier
|
|
- Adi Santoso
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 TE Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - KLASIFIKASI SINYAL - SISTEM Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 1 / 50
2 Pokok Bahasan 1 Klasifikasi Sinyal Sinyal Waktu-Kontinu, Sinyal Waktu-Diskrit Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Sinyal Periodik, Sinyal Non-periodik Sinyal Deterministik, Sinyal Acak Sinyal Energi, Sinyal Daya 2 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Tak-bebas Operasi pada Variabel Bebas Beberapa Sinyal Dasar 3 Sifat-sifat Sistem Stability Memory Causality & Invertibility Time Invariance Linearity Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 2 / 50
3 Klasifikasi Sinyal Klasifikasi Sinyal Sinyal didefinisikan sebagai sebuah besaran fisik (physical quantity) yang berubah terhadap waktu, ruang, atau variabel bebas lainnya. Besaran fisik tersebut biasanya berisi informasi tentang perilaku sebuah fenomena. Sebagai contoh, pada rangkaian RC, sinyal dapat saja menyatakan besarnya tegangan yang ada pada kapasitor ataupun arus yang melalui resistor. Dalam slide ini dipaparkan 5 (lima) metode dalam mengklasifikasikan sinyal berdasarkan beberapa fitur: Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 3 / 50
4 Klasifikasi Sinyal Sinyal Waktu-Kontinu, Sinyal Waktu-Diskrit Sinyal Waktu-Kontinu, Sinyal Waktu-Diskrit Salah cara dalam mengklasifikasikan sinyal adalah dengan memperhatikan bagaimana sinyal didefinisikan dalam fungsi waktu. Dalam hal ini sinyal dibagi menjadi sinyal waktu-kontinu dan sinyal waktu-diskrit. Sinyal x(t) dikatakan sinyal waktu-kontinu jika x(t) terdefinisi (memiliki nilai) untuk semua waktu t. Sinyal waktu-diskrit adalah sinyal yang memiliki nilai terhadap waktu secara diskrit. Agar lebih jelas, kedua jenis sinyal dapat dilihat pada gambar berikut ini. Sinyal x(t) menyatakan sinyal waktu-kontinu dan x[n] menyatakan sinyal waktu-diskrit. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 4 / 50
5 Klasifikasi Sinyal Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Sinyal x(t) atau x[n] dinyatakan sebagai sinyal genap (even signal) jika dan hanya jika: x( t) = x(t) (1) x[ n] = x[n] Sinyal x(t) atau x[n] dinyatakan sebagai sinyal ganjil (odd signal) jika dan hanya jika: x( t) = x(t) (2) x[ n] = x[n] Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 5 / 50
6 Klasifikasi Sinyal Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Contoh sinyal genap dapat dilihat pada gambar berikut ini: Contoh sinyal ganjil dapat dilihat pada gambar berikut ini: Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 6 / 50
7 Klasifikasi Sinyal Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Sinyal x(t) atau x[n] dapat dinyatakan sebagai penjumlahan dari 2 buah sinyal, yaitu sinyal genap dan sinyap ganjil, seperti diekspresikan melalui rumus berikut: x(t) = x e (t) + x o (t) (3) x[n] = x e [n] + x o [n] Dapat pula dibuktikan, sehingga x e (t) = 1 [ ] x(t) + x( t) 2 x o (t) = 1 [ ] x(t) x( t) 2 (4) Demikian pula untuk sinyal waktu-diskrit Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 7 / 50
8 Klasifikasi Sinyal Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Sinyal Genap, Sinyal Ganjil Carilah komponen genap dan ganjil untuk tiap sinyal berikut ini 1 x(t) = cos(t) + sin(t) + sin(t) cos(t) 2 x(t) = 1 + t + 3t 2 + 5t 3 + 9t 4 3 x(t) = 1 + t cos(t) + t 2 sin(t) + t 3 sin(t) cos(t) 4 (1 + t 3 ) cos 3 (10t) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 8 / 50
9 Klasifikasi Sinyal Sinyal Periodik, Sinyal Non-periodik Sinyal Periodik, Sinyal Non-periodik Sinyal waktu-kontinu x(t) disebut sinyal periodik dengan periode T jika terdapat nilai positif-tak-nol T sehingga x(t + T ) = x(t) untuk semua t (5) Sinyal waktu-diskrit x[n] disebut sinyal periodik dengan periode N jika terdapat bilangan bulat-positif N sehingga x[n + N] = x[n] untuk semua bilangan bulat n (6) Nilai T terkecil (kontinu) atau nilai N terkecil (diskrit) yang memenuhi persamaan di atas, disebut sebagai periode utama (fundamental period) Semua sinyal yang tidak memenuhi kedua persamaan di atas dinyatakan sebagai sinyal non-periodik. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 9 / 50
10 Klasifikasi Sinyal Sinyal Periodik, Sinyal Non-periodik Sinyal Periodik, Sinyal Non-periodik Untuk sinyal berikut ini, tentukanlah apakah periodik atau bukan, dan jika periodik tentukan periode utama-nya 1 x(t) = cos 2 (2πt) 2 x(t) = sin 3 (2t) 3 x(t) = e 2t cos(2πt) 4 x[n] = ( 1) n 5 x[n] = ( 1) n2 6 x[n] = cos(2n) 7 x[n] = cos(2πn) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 10 / 50
11 Klasifikasi Sinyal Sinyal Deterministik, Sinyal Acak Sinyal Deterministik, Sinyal Acak Sebuah sinyal dikatakan deterministik jika dapat direpresentasikan oleh suatu fungsi (persamaan) yang diketahui. Dengan kata lain, sinyal deterministik dideskripsikan sepenuhnya melalui fungsi yang telah ditentukan sehingga nilai dari sinyal dapat diprediksi melalui fungsi tersebut. Dengan demikian, tidak ada ketidakpastian untuk menentukan nilai sinyal tersebut pada sebarang waktu. Sebaliknya, sinyal acak adalah sinyal yang terdapat ketidakpastian sebelum terjadi. Dengan kata lain, nilai dari sinyal tidak dapat diprediksi. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 11 / 50
12 Klasifikasi Sinyal Sinyal Energi, Sinyal Daya Sinyal Energi, Sinyal Daya Jika diketahui sebuah sinyal x(t), maka daya sesaat (instanteneous power) p(t) dinyatakan sebagai p(t) = x 2 (t) (7) Dan didefiniskan energi total dari sinyal waktu-kontinu x(t) adalah E = lim = T T 2 T 2 x 2 (t)dt x 2 (t)dt (8) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 12 / 50
13 Klasifikasi Sinyal Sinyal Energi, Sinyal Daya Sinyal Energi, Sinyal Daya Daya rata-rata (average power) didefinisikan T 1 2 P = lim x 2 (t)dt (9) T T T 2 Dan daya rata-rata dari suatu sinyal periodik x(t) dengan periode utama T dihitung dengan P = 1 T T 2 T 2 x 2 (t)dt (10) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 13 / 50
14 Klasifikasi Sinyal Sinyal Energi, Sinyal Daya Sinyal Energi, Sinyal Daya Untuk sinyal waktu-diskrit x[n], maka energi total dihitung dengan Daya rata-rata: E = n= 1 P = lim N 2N x 2 [n] (11) N n= N x 2 [n] (12) Dan daya rata-rata dari suatu sinyal periodik x[n] dengan periode utama N dihitung dengan P = 1 N N 1 n=0 x 2 [n] (13) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 14 / 50
15 Klasifikasi Sinyal Sinyal Energi, Sinyal Daya Sinyal Energi, Sinyal Daya Sebuah sinyal dapat dinyatakan sebagai sinyal energi jika dan hanya jika energi total dari sinyal memenuhi kondisi 0 < E < (14) Sebuah sinyal dapat dinyatakan sebagai sinyal daya jika dan hanya jika daya rata-rata dari sinyal tersebut memenuhi kondisi 0 < P < (15) Sinyal energi dan sinyal daya bersifat saling eksklusif (mutually exclusive). Theorem Suatu sinyal energi akan memiliki daya rata-rata sama dengan nol; sementara sinyal daya akan memiliki energi tak-terhingga. Sebuah catatan: sinyal periodik dan sinyal acak, dapat dipandang sebagai sinyal daya; sementara sinyal non-periodik dan sinyal deterministik dapat dipandang sebagai sinyal energi Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 15 / 50
16 Klasifikasi Sinyal Sinyal Energi, Sinyal Daya Sinyal Energi, Sinyal Daya Tentukanlah apakah sinyal berikut sinyal energi atau sinyal daya; carilah energi total ataupun daya rata-rata t, 0 t 1 1 x(t) = 2 t, 1 t 2 0, lainnya n, 0 n < 5 2 x[n] = 10 n, 5 n 10 0, lainnya 3 x(t) = 5 cos(πt) + sin(5πt), < t < { cos(πn), 4 n 4 4 x[n] = 0, lainnya { cos(πn), n 0 5 x[n] = 0, lainnya Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 16 / 50
17 Operasi Dasar Sinyal Operasi Dasar Sinyal Salah satu isu yang penting dalam bidang sinyal dan sistem adalah penggunaan sistem untuk memproses atau memanipulasi sinyal. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan kombinasi dari beberapa operasi dasar. Operasi dasar ini dapat dikategorikan ke dalam dua kelompok: 1 Operasi pada variabel tak-bebas (dependent variable) 2 Operasi pada variabel bebas (independent variable) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 17 / 50
18 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Tak-bebas Operasi pada Variabel Tak-bebas Amplitude scaling Misalkan x(t) adalah sinyal waktu-kontinu. Sinyal y(t) yang merupakan hasil amplitude scaling dari sinyal x(t) didefinisikan sebagai: dengan c adalah faktor skala. y(t) = c x(t) (16) Salah satu contoh fisik penerapan hal ini adalah dalam peralatan elektronik amplifier. Operasi ini berlaku juga untuk sistem waktu-diskrit yang dinyatakan melalui persamaan berikut: y[n] = c x[n] Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 18 / 50
19 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Tak-bebas Operasi pada Variabel Tak-bebas Addition Misalkan x 1 (t) dan x 2 (t) adalah sinyal waktu-kontinu. Sinyal y(t) yang merupakan hasil penjumlahan (addition) didefinisikan sebagai: y(t) = x 1 (t) + x 2 (t) (17) Salah satu contoh fisik penerapan hal ini adalah dalam peralatan audio mixer yang menggabungkan musik dan sinyal suara Operasi ini berlaku juga untuk sistem waktu-diskrit yang dinyatakan melalui persamaan berikut: y[n] = x 1 [n] + x 2 [n] Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 19 / 50
20 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Tak-bebas Operasi pada Variabel Tak-bebas Multiplication Misalkan x 1 (t) dan x 2 (t) adalah sinyal waktu-kontinu. Sinyal y(t) yang merupakan hasil perkalian (multiplication) didefinisikan sebagai: y(t) = x 1 (t)x 2 (t) (18) Salah satu contoh fisik dari y(t) adalah sinyal radio AM, yaitu x 1 (t) terdiri dari sinyal audio dan komponen DC, serta x 2 (t) terdiri dari sinyal sinusional yang disebut juga sebagai gelombang pembawa (carrier wave). Operasi ini berlaku juga untuk sinyal waktu-diskrit yang dinyatakan melalui persamaan berikut: y[n] = x 1 [n]x 2 [n] Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 20 / 50
21 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Tak-bebas Operasi pada Variabel Tak-bebas Differentiation Misalkan x(t) adalah sinyal waktu-kontinu. Turunan dari x(t) terhadap waktu t didefinisikan sebagai: y(t) = d x(t) (19) dt Sebagai contoh, induktor menunjukkan operasi turunan. Misalkan arus i(t) yang mengalir melalui sebuah induktor L, maka tegangan v(t) yang muncul di induktor adalah v(t) = L d dt i(t) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 21 / 50
22 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Tak-bebas Operasi pada Variabel Tak-bebas Integration Misalkan x(t) adalah sinyal waktu-kontinu. Integrasi dari x(t) terhadap waktu t didefinisikan sebagai: y(t) = t x(τ)dτ (20) Kapasitor menunjukkan operasi integrasi. Misalkan arus i(t) mengalir melalui kapasitor C, maka tegangan v(t) v(t) = 1 C t i(τ)dτ dengan τ adalah variabel integrasi. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 22 / 50
23 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Bebas Operasi pada Variabel Bebas Time scaling Misalkan x(t) adalah sinyal waktu-kontinu. Sinyal y(t) diperoleh dengan pen-skalaan variabel bebas t sebesar faktor a: y(t) = x(at) (21) Jika a > 1 sinyal y(t) merupakan kompresi, jika 0 < a, 1, sinyal y(t) merupakan ekspansi. Operasi ini berlaku juga untuk sinyal waktu-diskrit yang dinyatakan: y[n] = x[kn], k > 0 Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 23 / 50
24 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Bebas Operasi pada Variabel Bebas Reflection Misalkan x(t) adalah sinyal waktu-kontinu. Sinyal y(t) adalah pencerminan (reflection) dari sinyal x(t) pada garis t = 0 dengan mengubah t menjadi t: y(t) = x( t) (22) Operasi ini berlaku juga untuk sinyal waktu-diskrit yang dinyatakan: y[n] = x[ n] Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 24 / 50
25 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Bebas Operasi pada Variabel Bebas 1 Sebuah sinyal waktu-diskrit 1, n = 1 x[n] = 1, n = 1 0, n = 0 dan n > 1 tentukanlah y[n] = x[n] + x[ n] 2 Diketahui x[n] = tentukanlah y[n] = x[ n] { 1, n = 1 dan n = 1 0, n = 0 dan n > 1 Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 25 / 50
26 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Bebas Operasi pada Variabel Bebas Time shifting Misalkan x(t) adalah sinyal waktu-kontinu, maka time shifting dari sinyal x(t) adalah: y(t) = x(t t 0 ) (23) dengan t 0 adalah faktor geser. Jika t 0 > 0 maka y(t) diperoleh dengan menggeser x(t) ke kanan, sedangkan jika t 0 < 0 berarti x(t) digeser ke kiri. Untuk sinyal waktu-diskrit: y[n] = x[n m] Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 26 / 50
27 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Bebas Operasi pada Variabel Bebas 1 Sebuah sinyal waktu-diskrit 1, n = 1, 2 x[n] = 1, n = 1, 2 0, n = 0 dan n > 2 tentukanlah y[n] = x[n + 3] 2 Diketahui x[n] = tentukanlah y[n] = x[n 2] { 1, n = 1 dan n = 1 0, n = 0 dan n > 1 Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 27 / 50
28 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Bebas Operasi pada Variabel Bebas Time Scaling Vs Time Shifting Dalam operasi dasar pada sinyal, kadang kala kedua operasi ini muncul bersamaan. Namun sangat penting untuk mengetahui operasi mana yang lebih dulu dilakukan. Misalkan diketahui sinyal waktu-kontinu x(t). Tentukanlah seperti apa sinyal y(t) yang diperoleh dari hubungan: y(t) = x(at b) Untuk mendapatkan y(t) dari x(t) maka operasi time scaling dan time shifting harus dilakukan dengan urutan yang benar. Time scaling : t at (notasi t diubah menjadi at) Time shifting : t (t b) (notasi t diubah menjadi t b) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 28 / 50
29 Operasi Dasar Sinyal Operasi pada Variabel Bebas Operasi pada Variabel Bebas Diketahui sebuah sinyal pulsa Sketsalah sinyal berikut ini 1 x(3t) 2 x(3t + 2) 3 x( 2t 1) 4 x(2(t + 2)) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 29 / 50
30 Operasi Dasar Sinyal Beberapa Sinyal Dasar Beberapa Sinyal Dasar Fungsi Step Sinyal waktu-kontinu Sinyal waktu-diskrit u(t) = { 1, t > 0 0, t < 0 (24) u[n] = { 1, n 0 0, n < 0 (25) Gunakan fungsi step, untuk menyatakan sinyal berikut ini { 1, 0 n 9 x[n] = 0, lainnya Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 30 / 50
31 Operasi Dasar Sinyal Beberapa Sinyal Dasar Beberapa Sinyal Dasar Fungsi Impuls Sinyal waktu-kontinu Kadang sinyal impuls dapat juga direpresentasikan melalui gambar berikut: δ(t) = 0; untuk t 0 (26) δ(t)dt = 1 (27) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 31 / 50
32 Operasi Dasar Sinyal Beberapa Sinyal Dasar Beberapa Sinyal Dasar Fungsi Impuls Sinyal waktu-diskrit δ[n] = { 1, n = 0 0, n 0 (28) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 32 / 50
33 Operasi Dasar Sinyal Beberapa Sinyal Dasar Beberapa Sinyal Dasar Fungsi Step Vs Fungsi Impuls Fungsi step u(t) dan fungsi impuls δ(t) saling berkaitan satu sama lain; sehingga jika salah satu diketahui maka dapat ditentukan yang lainnya. Secara khusus hubungannya adalah fungsi δ(t) adalah turunan dari fungsi u(t) terhadap waktu: δ(t) = d u(t) (29) dt Atau dapat juga dikatakan bahwa fungsi step u(t) adalah integrasi dari fungsi impuls δ(t): u(t) = t δ(τ)dτ (30) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 33 / 50
34 Operasi Dasar Sinyal Beberapa Sinyal Dasar Beberapa Sinyal Dasar Fungsi Ramp Sinyal waktu-kontinu Sinyal waktu-diskrit r(t) = { t, t 0 0, t < 0 (31) r(t) = t.u(t) (32) r[n] = { n, n 0 0, n < 0 (33) r[n] = n.u[n] (34) Jika fungsi δ(t) adalah turunan dari fungsi u(t), fungsi ramp r(t) adalah integrasi dari fungsi u(t). Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 34 / 50
35 Sifat-sifat Sistem Sifat-sifat Sistem Secara formal sistem didefinisikan sebagai sebuah entitas yang dapat memanipulasi satu atau lebih sinyal untuk menghasilkan suatu fungsi (yaitu sinyal baru). Interaksi antara sinyal dan sistem diilustrasikan pada gambar berikut ini: Secara matematika, sistem dapat juga dipandang sebagai operasi-operasi yang saling berkaitan (interconnections of operations) yang mengubah sinyal input menjadi sinyal output dengan sifat-sifat yang berbeda dengan sinyal input. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 35 / 50
36 Sifat-sifat Sistem Sifat-sifat Sistem Misalkan operator H menyatakan operasi di dalam sistem, sehingga sinyal waktu-kontinu sebagai input pada sistem menghasilkan sinyal output dan pada sinyal waktu-diskrit, dinyatakan: y(t) = H{x(t)} (35) y[n] = H{x[n]} (36) Sinyal waktu-kontinu Sinyal waktu-diskrit Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 36 / 50
37 Sifat-sifat Sistem Sifat-sifat Sistem Pada sistem waktu-diskrit, diperkenalkan operator S k untuk menggeser (shifts) sinyal input x[n] sebesar k menjadi x[n k]. Perhatikan sistem di bawah ini: y[n] = 1 3 (x[n] + x[n 1] + x[n 2]) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 37 / 50
38 Sifat-sifat Sistem Sifat-sifat Sistem Sistem yang sama dapat juga disusun dalam diagram di bawah ini juga: y[n] = 1 3 (x[n] + x[n 1] + x[n 2]) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 38 / 50
39 Sifat-sifat Sistem Stability Sifat-sifat Sistem Berikut dibahas beberapa sifat-sifat sistem: Stability Sebuah sistem dikatakan bounded-input, bounded-output (BIBO) stable jika dan hanya jika untuk setiap input yang terbatas (bounded) akan menghasilkan output yang juga terbatas (bounded). Dengan kata lain operator H dikatakan BIBO stable jika sinyal output y(t) memenuhi kondisi berikut y(t) M y < ; untuk semua t (37) jika sinyal input x(t) memenuhi kondisi x(t) M x < ; untuk semua t (38) dengan M x dan M y adalah bilangan positif terbatas. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 39 / 50
40 Sifat-sifat Sistem Stability Sifat-sifat Sistem Periksalah apakah sistem y[n] = 1 3 (x[n] + x[n 1] + x[n 2]) stabil atau tidak. Input x[n] magnitude x[n] = M x (terbatas) Output y[n] magnitude y[n] = M y = 1 3 x[n] + x[n 1] + x[n 2] 1 3 x[n] + x[n 1] + x[n 2] 1 3 { x[n] + x[n 1] + x[n 2] } M y 1 3 { x[n] + x[n 1] + x[n 2] } M y 1 3 {M x + M x + M x } M y M x Dengan demikian, sistem tersebut stabil. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 40 / 50
41 Sifat-sifat Sistem Stability Sifat-sifat Sistem Jembatan Tacoma Narrows, di Washington, diresmikan pada tanggal 1 Juli 1940 Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 41 / 50
42 Sifat-sifat Sistem Stability Sifat-sifat Sistem Rubuh pada tanggal 7 November 1940, pukul (waktu Pacific) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 42 / 50
43 Sifat-sifat Sistem Memory Sifat-sifat Sistem Memory Sebuah sistem dikatakan memiliki memori jika sinyal output bergantung (dipengaruhi) oleh nilai lampau (past) atau nilai masa depan (future) dari sinyal input. Di sisi lain, sebuah sistem disebut tak punya memori (memoryless) jika nilai sinyal output hanya bergantung (dipengaruhi) oleh nilai kekinian (present) dari sinyal input. Contoh sistem y[n] = 1 3 (x[n] + x[n 1] + x[n 2]) adalah sistem yang memiliki memori, karena sinyal output dipengaruhi oleh nilai sekarang dan nilai lampau dari sinyal input x[n]. Sementara sistem y[n] = x 2 [n] adalah sistem yang memoryless, karena hanya bergantung pada nilai sekarang. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 43 / 50
44 Sifat-sifat Sistem Causality & Invertibility Sifat-sifat Sistem Causality Sebuah sistem dikatakan causal jika nilai sekarang dari sinyal output hanya dipengaruhi oleh nilai sekarang atau lampau (past) dari sinyal input. Di sisi lain, sebuah sistem disebut noncausal jika nilai sinyal output dipengaruhi oleh nilai masa depan (future) dari sinyal input. Contoh sistem y[n] = 1 3 (x[n] + x[n 1] + x[n 2]) adalah sistem causal. Sementara sistem y[n] = 1 3 (x[n + 1] + x[n] + x[n 1]) adalah sistem yang noncausal, karena berisi nilai masa depan dari sinyal input. Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 44 / 50
45 Sifat-sifat Sistem Causality & Invertibility Sifat-sifat Sistem Invertibility Sebuah sistem dikatakan invertible jika input dari sistem dapat dipulihkan (recovered) dari output. H inv {y(t)} = H inv {H{x(t)}} = H inv H{x(t)} dalam hal ini, syarat untuk invertible adalah: dengan I adalah sebuah operator identitas. H inv H = I (39) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 45 / 50
46 Sifat-sifat Sistem Time Invariance Sifat-sifat Sistem Time Invariance Sebuah sistem dikatakan time invariant jika dengan adanya pemunduran waktu (time delay) ataupun pemajuan waktu (time advance) dari sinyal input akan memberikan hasil yang identik dengan adanya pergeseran waktu (time shift) dari sinyal output. y 2 (t) = H{x 1 (t t 0 )} = H{S t 0 x 1 (t)} = HS t 0 {x 1 (t)} y 1 (t t 0 ) = S t 0 {y 1 (t)} = S t 0 {H{x 1 (t)}} = S t 0 H{x 1 (t)} Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 46 / 50
47 Sifat-sifat Sistem Linearity Sifat-sifat Sistem Linearity Sebuah sistem dikatakan linear jika sinyal input dan sinyal output memenuhi dua karakteristik berikut: superposition dan homogeneity. Superposition Misalkan sistem diberi input x 1 (t) akan menghasilkan output y 1 (t), jika diberi input x 2 (t) akan menghasilkan output y 2 (t), maka jika diberi input x(t) = x 1 (t) + x 2 (t) akan memberikan output y(t) = y 1 (t) + y 2 (t) Homogeneity Misalkan jika sistem diberi input x(t) akan menghasilkan output y(t), maka jika diberi input a.x(t) akan menghasilkan output a.y(t) Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 47 / 50
48 Sifat-sifat Sistem Linearity Sifat-sifat Sistem Secara matematis jika diberikan input x(t) = akan menghasilkan output N a i x i (t) (40) i=1 y(t) = H{x(t)} { N } = H a i x i (t) (41) = = i=1 N a i H{x i (t)} i=1 N a i y i (t) (42) i=1 Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 48 / 50
49 Sifat-sifat Sistem Linearity Sifat-sifat Sistem Sifat linearity dapat direpresentasikan melalui diagram berikut ini: { N } y(t) = y(t) = H a i x i (t) i=1 = N a i H{x i (t)} i=1 N a i y i (t) i=1 Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 49 / 50
50 Sifat-sifat Sistem Linearity Terimakasih Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal 50 / 50
TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu
TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu
Lebih terperinciTE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu
TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu
Lebih terperinciUntai Elektrik I. Waveforms & Signals. Dr. Iwan Setyawan. Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana. Untai 1. I. Setyawan.
Untai Elektrik I Waveforms & Signals Dr. Iwan Setyawan Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana Secara umum, tegangan dan arus dalam sebuah untai elektrik dapat dikategorikan menjadi tiga jenis
Lebih terperinciSINYAL DAN SISTEM DALAM KEHIDUPAN
SINYAL DAN SISTEM DALAM KEHIDUPAN DUM 27 Agustus 2014 Definisi Sinyal Sinyal merupakan sebuah fungsi yang berisi informasi mengenai keadaan tingkah laku dari sebuah sistem secara fisik, Meskipun sinyal
Lebih terperinciRepresentasiSistem. (b) Sistem dengan sinyal input dan sinyal output banyak(lebih dari satu)
SISTEM Outline Modul A. Representasi Sistem B. Sistem Deterministik dan Sthocastic C. Sistem Waktu Kontinyu dan Sistem Waktu Diskrit D. Sistem Dengan Memori dan Tanpa Memori E. Sistem Kausal dan Non Kausal
Lebih terperinciTE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu
TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu
Lebih terperinciTE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu
TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu
Lebih terperinciANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 4230
ANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 430 TUJUAN: Sinyal dan Sifat-sifat Sinyal Sistem dan sifat-sifat Sisterm Analisa sinyal dalam domain Waktu Analisa sinyal dalam domain frekuensi menggunakan Tools: Transformasi
Lebih terperinciSINYAL DISKRIT. DUM 1 September 2014
SINYAL DISKRIT DUM 1 September 2014 ADC ADC 3-Step Process: Sampling (pencuplikan) Quantization (kuantisasi) Coding (pengkodean) Digital signal X a (t) Sampler X(n) Quantizer X q (n) Coder 01011 Analog
Lebih terperinciPRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM
PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM A. Tujuan 1. Mahasiswa dapat mengenali jenis-jenis isyarat dasar. 2. Mahasiswa dapat merepresentasikan isyarat-isyarat dasar tersebut pada MATLAB
Lebih terperinciSINYAL DISKRIT. DUM 1 September 2014
SINYAL DISKRIT DUM 1 September 2014 ADC ADC 3-Step Process: Sampling (pencuplikan) Quantization (kuantisasi) Coding (pengkodean) Digital signal X a (t) Sampler X(n) Quantizer X q (n) Coder 01011 Analog
Lebih terperinciTKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM. B a b 2 S i s t e m. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.
TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM B a b 2 S i s t e m Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta 2009 51 B A B I I S I S
Lebih terperinciBab 1 Pengenalan Dasar Sinyal
Bab 1 Pengenalan Dasar Sinyal Tujuan: Siswa mampu menyelesaikan permasalahan terkait dengan konsep sinyal, menggambarkan perbedaan sinyal waktu kontinyu dengan sinyal waktu diskrit. Siswa mampu menjelaskan
Lebih terperinciBAB III SINYAL DAN SISTEM WAKTU DISKRIT
BAB III SINYAL DAN SISTEM WAKTU DISKRIT BAB III SINYAL DAN SISTEM WAKTU DISKRIT A. Pengertian Sinyal Waktu Diskrit Sinyal waktu diskrit merupakan fungsi dari variabel bebas yaitu waktu yang mana nilai
Lebih terperinciSINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT
1 SINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT List Of Content 2 Pengertian Sinyal Pengertian Sistem Jenis-Jenis Sinyal dan Aplikasinya Pengertian Sinyal 3 sinyal adalah suatu isyarat
Lebih terperinciPENGENALAN KONSEP DASAR SINYAL S1 TEKNIK TELEKOMUNIKASI SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI TELEMATIKA TELKOM PURWOKERTO 2015
PENGENALAN KONSEP DASAR SINYAL S1 TEKNIK TELEKOMUNIKASI SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI TELEMATIKA TELKOM PURWOKERTO 2015 PEMBAGIAN SINYAL Alfin H.,ST.,MT 2 Jenis jenis sinyal Sinyal kontinyu dan diskrit Sinyal
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 terperinciBAB III SINYAL DAN SISTEM WAKTU DISKRIT
BAB III SINYAL DAN SISTEM WAKTU DISKRIT A. Pengertian Sinyal Waktu Diskrit Sinyal waktu diskrit merupakan fungsi dari variabel bebas yaitu waktu yang mana nilai variabel bebasnya adalah bilangan bulat.
Lebih terperinciPRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI)
PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI) A. Tujuan 1. Mahasiswa dapat memahami sistem yang berbentuk LTI. 2. Mahasiswa dapat menganalisis suatu kasus sistem LTI dan mensimulasikannya
Lebih terperinciBy : MUSAYYANAH, S.ST, MT
By : MUSAYYANAH, S.ST, MT 1 Pengertian Sistem Contoh sistem Klasifikasi Sistem Macam-macam sistem Uji sistem Linier dan Bukan Linier Time invariant atau bukan 2 Sistem bagian dari lingkungan yang menghubungkan
Lebih terperinciSISTEM WAKTU DISKRIT, KONVOLUSI, PERSAMAAN BEDA. Pengolahan Sinyal Digital
SISTEM WAKTU DISKRIT, KONVOLUSI, PERSAMAAN BEDA Pengolahan Sinyal Digital 1 PENGANTAR Definisi SISTEM Proses yang menghasilkan sebuah sinyal keluaran dalam rangka merespon sebuah sinyal masukan Gambaran
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 SINYAL DASAR ATAU FUNGSI SINGULARITAS Sinyal dasar atau fungsi singularitas adalah sinyal yang dapat digunakan untuk menyusun atau mempresentasikan sinyal-sinyal yang lain. Sinyal-sinyal
Lebih terperinciTKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM. Kuliah 5 Sistem LTI. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.
TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM Kuliah 5 Sistem LTI Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Lebih terperinciFungsi dan Sinyal. Slide : Tri Harsono PENS - ITS. 1 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) - ITS
Fungsi dan Sinyal Slide : Tri Harsono PENS - ITS 1 Kelas Fungsi (Jenis Fungsi) Ada3 kelas dari fungsi: A. Fungsi Periodik, B. Fungsi Non Periodik, C. Fungsi Random 2 A. Fungsi Periodik Suatu fungsi f(t)
Lebih terperinci2. Sinyal Waktu-Diskret dan Sistemnya
2.1 Sinyal Waktu-Diskret Sinyal waku diskret x(n) : 2. Sinyal Waktu-Diskret dan Sistemnya Sinyal waktu diskret didefinisikan untuk setiap nilai n integer untuk - < n
Lebih terperinciIsyarat dan Sistem. Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n].
Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n]. x(t) y(t) x[n] y[n] Jadi sistem sapat dipandang sebagai sebuah proses pemetaan atau transformasi
Lebih terperinci1. Sinyal adalah besaran fisis yang berubah menurut. 2. X(z) = 1/(1 1,5z 1 + 0,5z 2 ) memiliki solusi gabungan causal dan anti causal pada
1. Sinyal adalah besaran fisis yang berubah menurut 2. X(z) = 1/(1 1,5z 1 + 0,5z 2 ) memiliki solusi gabungan causal dan anti causal pada 3. X + (z) mempunyai sifat sifat seperti yang disebutkan di bawah
Lebih terperinciModul 1 : Respons Impuls
Praktikum Pengolahan Sinyal Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 1 : Respons Impuls Program Studi Teknik Telekomunikasi Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciKONSEP SINYAL. Asep Najmurrokhman Jurusan Teknik Elektro Universitas Jenderal Achmad Yani February EL2032 Sinyal dan Sistem
KONSEP SINYAL Asep Najmurrokhman Jurusan Teknik Elektro Universitas Jenderal Achmad Yani 1 18 February 2013 Tujuan Belajar : mendefinisikan sinyal dan memberi contoh tentang sinyal menggambarkan domain
Lebih terperinciKOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM
KOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM Sinyal dan Sistem Sinyal dan Sistem Klasifikasi Sinyal Konsep rekuensi Analog to Digital Conversion Sampling SINYAL, SISTEM DAN KOMPUTASI SINYAL Sinyal Besaran-besaran
Lebih terperinciPengolahan Sinyal Digital
Pengolahan Sinyal Digital Referensi : 1. C. Marven and G. Ewers, A Simple Approach to Digital Signal Processing, Wiley, 1997. 2. Unningham, Digital Filtering, Wiley, 1991. 3. Ludeman, Fundamental of digital
Lebih terperinciBab III Respon Sinusoidal
Bab III Respon Sinusoidal Sinyal sinusiodal digunakan sebagai input ui terhadap kinera sistem, misal untuk mengetahui respon frekuensi, distorsi harmonik dan distorsi intermodulasi... Bentuk Amplituda-fasa
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 terperinciKOMPONEN-KOMPONEN ELEKTRONIKA
KOMPONEN-KOMPONEN ELEKTRONIKA 1 Komponen: Elemen terkecil dari rangkaian/sistem elektronik. KOMPONEN AKTIF KOMPONEN ELEKTRONIKA KOMPONEN PASIF 2 Komponen Aktif: Komponen yang dapat menguatkan dan menyearahkan
Lebih terperinciAplikasi Deret Fourier (FS) Deret Fourier Aplikasi Deret Fourier
Aplikasi Deret Fourier (FS) 1. Deret Fourier Menurut Fourier setiap fungsi periodik dapat dinyatakan sebagai jumlah fungsi sinus dan cosinus yang tak berhingga jumlahnya dan dihubungkan secara harmonis.
Lebih terperinciMATERI 2 MATEMATIKA TEKNIK 1 PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU
MATERI 2 MATEMATIKA TEKNIK 1 PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU 1 Persamaan diferensial orde satu Persamaan diferensial menyatakan hubungan dinamik antara variabel bebas dan variabel tak bebas, maksudnya
Lebih terperinciIsyarat. Oleh Risanuri Hidayat. Isyarat. Bernilai real, skalar Fungsi dari variabel waktu Nilai suatu isyarat pada waktu t harus real
Isyarat Oleh Risanuri Hidayat Isyarat adalah Isyarat Bernilai real, skalar Fungsi dari variabel waktu Nilai suatu isyarat pada waktu t harus real Contoh isyarat: Tegangan atau arus listrik dalam suatu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Transformasi Laplace Salah satu cara untuk menganalisis gejala peralihan (transien) adalah menggunakan transformasi Laplace, yaitu pengubahan suatu fungsi waktu f(t) menjadi
Lebih terperinciBAB 4 MODEL RUANG KEADAAN (STATE SPACE)
BAB 4 MODEL RUANG KEADAAN (STATE SPACE) KOMPETENSI Kemampuan untuk menjelaskan pengertian tentang state space, menentukan nisbah alih hubungannya dengan persamaan ruang keadaan dan Mengembangkan analisis
Lebih terperinciKuliah #1 PENGENALAN LOGIKA DAN TEKNIK DIGITAL Denny Darlis Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi Fakultas Ilmu Terapan - Universitas Telkom
Kuliah #1 PENGENALAN LOGIKA DAN TEKNIK DIGITAL Denny Darlis Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi Fakultas Ilmu Terapan - Universitas Telkom Semester Genap 2014/2015 Elektronika Digital merepresentasikan
Lebih terperinciKOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM. GEMBONG EDHI SETYAWAN, S.T., M.T. -
KOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM GEMBONG EDHI SETYAWAN, S.T., M.T. gembong@ub.ac.id - http://gembong.lecture.ub.ac.id Apa itu sinyal? Besaran fisis yang berubah menurut waktu, ruang atau variabel-variabel
Lebih terperinciModul 1 : Respons Impuls dan Deret Fourier
Program Studi Teknik Telekomunikasi - Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Praktikum Pengolahan Sinyal dalam Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 1
Lebih terperinciRangkaian Listrik Arus dan Tegangan AC Sinusoidal dan Phasor
Rangkaian Listrik Arus dan Tegangan AC Sinusoidal dan Phasor Alexander Sadiku edited by Agus Virgono Ir. MT. & Randy E. Saputra Prodi S1-Sistem Komputer Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom - 2016
Lebih terperinciMODUL 2 PEMBANGKITKAN SINYAL
MODUL 2 PEMBANGKITKAN SINYAL I. TUJUAN - Mahasiswa dapat membangkitkan beberapa jenis sinyal dasar yang banyak digunakan dalam analisa Sinyal dan Sistem. II. DASAR TEORI 2.1 Sinyal Sinyal merupakan sebuah
Lebih terperinciKOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM. GEMBONG EDHI SETYAWAN, S.T., M.T. -
KOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM GEMBONG EDHI SETYAWAN, S.T., M.T. gembong@ub.ac.id - http://gembong.lecture.ub.ac.id Apa itu sinyal? Besaran fisis yang berubah menurut waktu, ruang atau variabel-variabel
Lebih terperinciKONSEP FREKUENSI SINYAL WAKTU KUNTINYU & WAKTU DISKRIT
KONSEP FREKUENSI SINYAL WAKTU KUNTINYU & WAKTU DISKRIT Sinyal Sinusoidal Waktu Kontinyu T=/F A A cos X Acos Ft a 0 t t Sinyal dasar Eksponensial dng α imajiner X Ae a j t Ω = πf adalah frekuensi dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. PSD Bab I Pendahuluan 1
BAB I PENDAHULUAN Pengolahan Sinyal Digital (Digital Signal Processing, disingkat DSP) adalah suatu bagian dari sain dan teknologi yang berkembang pesat selama 40 tahun terakhir. Perkembangan ini terutama
Lebih terperinciSIGNAL & SPECTRUM O L E H : G U TA M A I N D R A. Rangkaian Elektrik Prodi Teknik Elektro Fakultas Teknik 2017
SIGNAL & SPECTRUM O L E H : G U TA M A I N D R A Rangkaian Elektrik Prodi Teknik Elektro Fakultas Teknik 2017 TUJUAN PERKULIAHAN Memahami berbagai pernyataan gelombang sinyal Memahami konsep harmonisa
Lebih terperinciDalam sistem komunikasi saat ini bila ditinjau dari jenis sinyal pemodulasinya. Modulasi terdiri dari 2 jenis, yaitu:
BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Tinjauan Pustaka Realisasi PLL (Phase Locked Loop) sebagai modul praktikum demodulator FM sebelumnya telah pernah dibuat oleh Rizal Septianda mahasiswa Program Studi Teknik
Lebih terperinciI. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde 1 (Review)
I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde (Review) November 0 () I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde (Review) November 0 / 6 Teori Umum Bentuk umum sistem persamaan diferensial linier orde satu
Lebih terperinciMateri. Pengenalan elektronika Dasar. Pertemuan ke II. By: Khairil Anwar, ST.,M.Kom. Create: Khairil Anwar, ST., M.Kom
Materi Pengenalan elektronika Dasar Pertemuan ke II Create: Khairil Anwar, ST., M.Kom By: Khairil Anwar, ST.,M.Kom 1 Penilaian KOMPONEN-KOMPONEN ELEKTRONIKA Absensi = 15 % Quiz = 10 % Tugas = 30 % UTS
Lebih terperinciSpektrum dan Domain Sinyal
Spektrum dan Domain Sinyal 1 Sinyal dan Spektrum Sinyal Komunikasi merupakan besaran yang selalu berubah terhadap besaran waktu Setiap sinyal dapat dinyatakan di dalam domain waktu maupun di dalam domain
Lebih terperinciKesalahan Tunak (Steady state error) Dasar Sistem Kontrol, Kuliah 6
Kesalahan Tunak (Steady state error) Review Perancangan dan analisis sistem kontrol 1. Respons transien : orde 1 : konstanta waktu, rise time, setting time etc; orde 2: peak time, % overshoot etc 2. Stabilitas
Lebih terperinciInvers Transformasi Laplace
Invers Transformasi Laplace Transformasi Laplace Domain Waktu Invers Transformasi Laplace Domain Frekuensi Jika mengubah sinyal analog kontinyu dari domain waktu menjadi domain frekuensi menggunakan transformasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. keadaan dari suatu sistem. Dalam aplikasinya, suatu sistem kontrol memiliki tujuan
BAB I PENDAHULUAN 11 Latar Belakang Masalah Sistem kontrol merupakan suatu alat untuk mengendalikan dan mengatur keadaan dari suatu sistem Dalam aplikasinya, suatu sistem kontrol memiliki tujuan atau sasaran
Lebih terperinciKarena deret tersebut konvergen pada garis luarnya, kita dapat menukar orde integrasi dan penjumlahan pada ruas kanan.
Transformasi- 3. Invers Transformasi- Formasi inversi untuk memperoleh dari x(n) dari X() dapat diperoleh menggunakan teorema integral Cauchy yang merupakan teorema penting dalam variabel kompleks. Transformasi-
Lebih terperinciPRINSIP UMUM. Bagian dari komunikasi. Bentuk gelombang sinyal analog sebagai fungsi waktu
TEKNIK MODULASI PRINSIP UMUM PRINSIP UMUM Bagian dari komunikasi Bentuk gelombang sinyal analog sebagai fungsi waktu PRINSIP UMUM Modulasi merupakan suatu proses dimana informasi, baik berupa sinyal audio,
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik
Bab 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan penjelasan singkat mengenai pengantar proses stokastik dan rantai Markov, yang akan digunakan untuk analisis pada bab-bab selanjutnya. 2.1 Pengantar Proses
Lebih terperinciPertemuan 11 TEKNIK MODULASI. Dahlan Abdullah, ST, M.Kom Website :
Pertemuan 11 TEKNIK MODULASI Dahlan Abdullah, ST, M.Kom Email : dahlan.unimal@gmail.com Website : http://www.dahlan.web.id PENDAHULUAN Sebuah sistem komunikasi merupakan suatu sistem dimana informasi disampaikan
Lebih terperinciIkhtisar Sinyal dan Sistem Linier
Ikhtisar Sinyal dan Sistem Linier Waktu Kontinu dan Waktu Diskrit Oleh: Armein Z R Langi dan Erwin Cahyadi Kelompok Riset dan Teknologi Pemrosesan Sinyal Digital Kelompok Keilmuan Teknologi Informasi Sekolah
Lebih terperinciKONSEP DAN TERMINOLOGI ==Terminologi==
TRANSMISI DATA KONSEP DAN TERMINOLOGI ==Terminologi== Direct link digunakan untuk menunjukkan jalur transmisi antara dua perangkat dimana sinyal dirambatkan secara langsung dari transmitter menuju receiver
Lebih terperinciKERANGKA BAHAN AJAR. Mata Kuliah : Sistem Linier Semester: 3 Kode: TE-1336 sks: 3 Jurusan : Teknik Elektro Dosen: Yusuf Bilfaqih
KERANGKA BAHAN AJAR Mata Kuliah : Sistem Linier Semester: 3 Kode: TE-1336 sks: 3 Jurusan : Teknik Elektro Dosen: Yusuf Bilfaqih SISTEM LINIER (TE-1336, 3/0/0 ) Tinjauan Mata Kuliah a. Deskripsi Singkat
Lebih terperinciPenggunaan Bilangan Kompleks dalam Pemrosesan Signal
Penggunaan Bilangan Kompleks dalam Pemrosesan Signal Stefanus Agus Haryono (13514097) 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN PENGUKURAN
BAB III PERANCANGAN DAN PENGUKURAN 3.1 Perancangan Sistem Perancangan mixer audio digital terbagi menjadi beberapa bagian yaitu : Perancangan rangkaian timer ( timer circuit ) Perancangan rangkaian low
Lebih terperinciRijal Fadilah. Transmisi & Modulasi
Rijal Fadilah Transmisi & Modulasi Pendahuluan Sebuah sistem komunikasi merupakan suatu sistem dimana informasi disampaikan dari satu tempat ke tempat lain. Misalnya tempat A yang terletak ditempat yang
Lebih terperinciBAB 5 SIMULASI INVERTER PWM LIMA-FASA
BAB 5 SIMULASI INVERTER PWM LIMA-FASA 5.1 Pendahuluan Bab ini berisi tentang implementasi inverter lima-fasa pada simulasi dengan metode-metode PWM yang telah dibahas sebelumnya. Simulasi ini ditujukan
Lebih terperinciDAN RANGKAIAN AC A B A. Gambar 4.1 Berbagai bentuk isyarat penting pada sistem elektronika
+ 4 KAPASITOR, INDUKTOR DAN RANGKAIAN A 4. Bentuk Gelombang lsyarat (signal) Isyarat adalah merupakan informasi dalam bentuk perubahan arus atau tegangan. Perubahan bentuk isyarat terhadap fungsi waktu
Lebih terperinciIsyarat dan Sistem TE200
TE200 Bondhan Winduratna 2004 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik UGM Topics bahasan dalam MK TE200 : Pendahuluan, Isyarat dan Sistem Tanggapan Impuls, tanggapan step, Konvolusi Model Persamaan Deferensial
Lebih terperinciBAB II PENCUPLIKAN DAN KUANTISASI
BAB II PENCUPLIKAN DAN KUANTISASI Sebagian besar sinyal-sinyal di alam adalah sinyal analog. Untuk memproses sinyal analog dengan sistem digital, perlu dilakukan proses pengubahan sinyal analog menjadi
Lebih terperinciBAB IV DERET FOURIER
BAB IV DERET FOURIER 4.1 Fungsi Periodik Fungsi f(x) dikatakan periodik dengan perioda P, jika untuk semua harga x berlaku: f (x + P) = f (x) ; P adalah konstanta positif. Harga terkecil dari P > 0 disebut
Lebih terperinciMATERI 4 MATEMATIKA TEKNIK 1 DERET FOURIER
MATERI 4 MATEMATIKA TEKNIK 1 DERET FOURIER 1 Deret Fourier 2 Tujuan : 1. Dapat merepresentasikan seluruh fungsi periodik dalam bentuk deret Fourier. 2. Dapat memetakan Cosinus Fourier, Sinus Fourier, Fourier
Lebih terperinciREPRESENTASI ISYARAT ISYARAT FOURIER
REPRESENTASI ISYARAT ISYARAT FOURIER Ridzky Novasandro (32349) Yodhi Kharismanto (32552) Theodorus Yoga (34993) Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada 3.
Lebih terperinciMODUL 1 PENDAHULUAN, FENOMENA TRANSIEN & FUNGSI PEMAKSA TANGGA SATUAN
MODUL 1 PENDAHULUAN, FENOMENA TRANSIEN & FUNGSI PEMAKSA TANGGA SATUAN 1. PENDAHULUAN 1.1 Rencana Perkuliahan Mata Kuliah : Rangkaian Listrik 2 Dosen : Trie Maya Kadarina ST, MT. Perkuliahan : PKK Semester
Lebih terperinciTUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS
PREVIEW KALKULUS TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Mahasiswa mampu: menyebutkan konsep-konsep utama dalam kalkulus dan contoh masalah-masalah yang memotivasi konsep tersebut; menjelaskan menyebutkan konsep-konsep
Lebih terperinciRangkaian Pembangkit Gelombang dengan menggunakan IC XR-2206
Eddy Nurraharjo Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email : eddynurraharjo@gmail.com Abstrak Sebuah sinyal dapat dihasilkan dari suatu pembangkit sinyal yang berupa sebuah rangkaian
Lebih terperinciSISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 1 Sinyal Deterministik
TKE 2403 SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT Kuliah 1 Sinyal Deterministik Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta 2009 1
Lebih terperincis(t) = C (2.39) } (2.42) atau, dengan menempatkan + )(2.44)
2.9 Analisis Fourier Alasan penting untuk pusat osilasi harmonik adalah bahwa virtually apapun osilasi atau getaran dapat dipecah menjadi harmonis, yaitu getaran sinusoidal. Hal ini berlaku tidak hanya
Lebih terperinciSistem Komunikasi II (Digital Communication Systems)
Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems) Lecture #1: Stochastic Random Process Topik: 1.1 Pengenalan Sistem Komunikasi Digital. 1.2 Pendahuluan Stochastic Random Process. 1.3 Random Variable
Lebih terperinciLIMIT DAN KEKONTINUAN
LIMIT DAN KEKONTINUAN Departemen Matematika FMIPA IPB Bogor, 2012 (Departemen Matematika FMIPA IPB) Kalkulus I Bogor, 2012 1 / 37 Topik Bahasan 1 Limit Fungsi 2 Hukum Limit 3 Kekontinuan Fungsi (Departemen
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. Modulasi adalah proses yang dilakukan pada sisi pemancar untuk. memperoleh transmisi yang efisien dan handal.
BAB II DASAR TEORI 2.1 Modulasi Modulasi adalah proses yang dilakukan pada sisi pemancar untuk memperoleh transmisi yang efisien dan handal. Pemodulasi yang merepresentasikan pesan yang akan dikirim, dan
Lebih terperinciSignal Models {Rangkaian Elektrik} By: Gutama Indra Gandha, M.Eng Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Dian Nuswantoro
Signal Models {Rangkaian Elektrik} By: Gutama Indra Gandha, M.Eng Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Dian Nuswantoro Tujuan perkuliahan Mahasiswa mampu membuat model matematis sinyal
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Umum Suatu sistem tenaga listrik dikatakan ideal jika bentuk gelombang arus yang dihasilkan dan bentuk gelombang tegangan yang disaluran ke konsumen adalah gelombang sinus murni.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sinyal 2.1.1 Definisi Sinyal Secara umum, sinyal didefinisikan sebagai suatu besaran fisis yang merupakan fungsi waktu, ruangan atau beberapa variabel. Contoh dari sinyal adalah
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1.(a). Blok Diagram Kelas D dengan Dua Aras Keluaran. (b). Blok Diagram Kelas D dengan Tiga Aras Keluaran.
BAB II DASAR TEORI Dalam bab dua ini penulis akan menjelaskan teori teori penunjang utama dalam merancang penguat audio kelas D tanpa tapis LC pada bagian keluaran menerapkan modulasi dengan tiga aras
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. PENELITIAN TERDAHULU Sebelumnya penelitian ini di kembangkan oleh mustofa, dkk. (2010). Penelitian terdahulu dilakukan untuk mencoba membuat alat komunikasi bawah air dengan
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Suara. Suara adalah sinyal atau gelombang yang merambat dengan frekuensi dan
BAB II DASAR TEORI 2. 1 Suara Suara adalah sinyal atau gelombang yang merambat dengan frekuensi dan amplitude tertentu melalui media perantara yang dihantarkannya seperti media air, udara maupun benda
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:
5 II LANDASAN TEORI 2.1 Keterkontrolan Untuk mengetahui persoalan sistem kontrol mungkin tidak ada, jika sistem yang ditinjau tidak terkontrol. Walaupun sebagian besar sistem terkontrol ada, akan tetapi
Lebih terperinciBab 2 Pengenalan Tentang Sistem
Bab 2 Pengenalan Tentang Sistem Tujuan: Siswa mampu menggambarkan konsep dasar sebuah sistem, sifat-sifat dasar sistem dan pengertian sistem waktu diskrit. Siswa mampu membedakan sistem waktu kontinyu
Lebih terperinciTeknik Sistem Komunikasi 1 BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Model Sistem Komunikasi Sinyal listrik digunakan dalam sistem komunikasi karena relatif gampang dikontrol. Sistem komunikasi listrik ini mempekerjakan sinyal listrik untuk membawa
Lebih terperinciModulasi. S1 Informatika ST3 Telkom Purwokerto
Modulasi S1 Informatika ST3 Telkom Purwokerto 1 AM Analog FM Modulasi PM ASK Digital ASK FSK PSK voltage Amplitudo, Frekuensi, Phase 180 0 +90 0 B A C -90 0 0 0 C A cycle (T) B 0 π 2π Amplitude (V) (t)
Lebih terperinciModulasi adalah proses modifikasi sinyal carrier terhadap sinyal input Sinyal informasi (suara, gambar, data), agar dapat dikirim ke tempat lain, siny
Modulasi Modulasi adalah proses modifikasi sinyal carrier terhadap sinyal input Sinyal informasi (suara, gambar, data), agar dapat dikirim ke tempat lain, sinyal tersebut harus ditumpangkan pada sinyal
Lebih terperinciREALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK DARI SISTEM LINIER DISKRIT
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 35 42 ISSN : 233 29 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK DARI SISTEM LINIER DISKRIT NOVITA ASWAN Program Studi Magister Matematika,
Lebih terperinciTransformasi Fourier 3.4 Transformasi Fourier
Transformasi Fourier Ibnu Pradipta, 07/252949/TK/33237 Firman Nanda, 07/257710/TK/33529 Jurusan Teknik Elektro & Teknologi Informasi FT UGM, Yogyakarta 3.4 Transformasi Fourier Untuk membandingkan gambaran
Lebih terperinciDTG2F3. Sistem Komunikasi MODULASI ANALOG. By : Dwi Andi Nurmantris
DTGF3 Sistem Komunikasi MODULASI ANALOG By : Dwi Andi Nurmantris Where We Are? OUTLINE MODULASI ANALOG 1. Penerapan Tranformasi Fourier dalam Sistem Komunikasi. Modulasi, Demodulasi, dan Kinerja Sistem
Lebih terperinciDaya Rangkaian AC [1]
Daya Rangkaian AC [1] Slide-10 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 21 Materi Kuliah 1 Daya Sesaat Definisi Daya Input Undak Daya Input Sinusoidal 2 Definisi Daya Input Sinusoidal Daya Resistif
Lebih terperinciSumber AC dan Fasor. V max. time. Sumber tegangan sinusoidal adalah: V( t) V(t)
Mengapa AC? Dapat diproduksi secara langsung dari generator Dapat dikontrol oleh komponen elektronika seperti resistor, kapasitor, dan induktor Tegangan maksimumdapat diubah secara mudah dengan trafo Frekuensi
Lebih terperinciMatematika Dasar FUNGSI DAN GRAFIK
FUNGSI DAN GRAFIK Suatu pengaitan dari himpunan A ke himpunan B disebut fungsi bila mengaitkan setiap anggota dari himpunan A dengan tepat satu anggota dari himpunan B. Notasi : f : A B f() y Himpunan
Lebih terperinciTransformasi Laplace. Slide: Tri Harsono PENS - ITS. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) - ITS
Tranformai Laplace Slide: Tri Harono PENS - ITS 1 1. Pendahuluan Tranformai Laplace dapat digunakan untuk menyatakan model matemati dari item linier waktu kontinu tak ubah waktu, Tranformai Laplace dapat
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 terperinciI. SISTEM KONTROL. Plant/Obyek. b. System terkendali langsung loop tertutup, dengan umpan balik. sensor
I. SISTEM KONTROL I.Konsep dan Penegrtian Sistem Kontrol Cerita kasus : kehidupan sehari-hari, - Kasus Pendingin - Kasus kecepatan - Kasus pemanas - Kasus lainnya ( Sistem Komunikasi ) I.. System terkontrol/terkendali
Lebih terperinci