TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Signal Space
|
|
- Sucianty Rachman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Signal Space Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo
2 Tujuan Pembelajaran Mampu membuktikan ortogonalitas dan ortonormalitas sinyal Mampu menggambarkan sinyal dalam bidang geometri (ruang sinyal) serta menghitung enargi/daya sinyal Mampu menghitung dan membentuk fungsi basis 2
3 Outline Definisi signal space Representasi geometri sinyal Fungsi Basis Persamaan sinyal dan vektor sinyal Sintesis dan analisis sinyal Energi Sinyal Euclidean distance Gram Schmidt Orthogonality Procedure 3
4 Mengapa dibutuhkan representasi ruang sinyal? 4
5 Signal Space Signal space merupakan representasi vektor sinyal dalam ruang dimensi. Signal space analisis dibutuhkan untuk: Representasi sinyal dalam bentuk vektor dan sebaliknya Untuk menghitung energi sinyal Menghitung euclidean distance antar sinyal 5
6 Representasi Geometri Sinyal Representasi geometri dari suatu sinyal adalah untuk menyatakan/merepresentasikan suatu sinyal sebagai kombinasi dari N buah fungsi basis yang saling orthogonal. Bila suatu set sinyal energy terdiri dari sejumlah M sinyal, maka semua sinyal pada set sinyal tersebut bisa dinyatakan sebagai kombinasi dari N buah fungsi basis, dengan N M. Sehingga untuk set sinyal s1(t), s2(t) dan s3(t),,sm(t) untuk durasi sinyal sepanjang T, masing-masing sinyal dapat dinyatakan dalam kombinasi linier dari suatu fungsi basis, dengan persamaaan sebagai berikut: dengan 6
7 Fungsi Basis Fungsi basis yang membentuk sinyal, memiliki syarat orthonormal dan orthogonal, yang harus memenuhi persamaan di bawah ini: 7
8 Persamaan Sinyal & Vektor Sinyal Suatu sinyal dapat dinyatakan dalam bentuk vector sinyal, begitu juga sebaliknya suatu vector sinyal dapat dinyatakan dalam persamaan sinyal. Sebagai contoh: suatu sinyal memiliki persamaan sinyal sebagai berikut: Representasi sinyal Si(t) dinyatakan dalam vector sinyal dapat dituliskan sebagai berikut: 8
9 Sintesis dan Analisis Sinyal A. Proses sintesis untuk mengenerate sinyal Si dari elemen vektor ai1,ai2,,ain, B. Proses analisis untuk mendapatkan elemen vector dari sinyal Si. 9
10 Energi Sinyal Besar energi suatu sinyal Si dengan periode atau durasi sepanjang T dapat dinyatakan dengan persamaan berikut: Maka besar energi sinyal Si: Mengacu pada persamaaan orthonormal dan orthogonal maka: 10
11 Euclidean Distance Euclidean Distance/jarak euclidean antara dua sinyal z(t) dengan s(t) dinyatakan dengan: Pada proses deteksi euclidean distance digunakan untuk menentukan simbol, yang ditransmisikan, dengan membandingakan simbol yang diterima dengan simbol referensi, maka dapat ditentukan simbol yang ditransmisikan 11
12 Gram Schmidt Orthogonality Procedure 1. Jika suatu set sinyal terdiri dari M sinyal : s1(t), s2(t),,sm(t), maka proses penentuan fungsi basis dapat dimulai dari sinyal pertama, yaitu s1(t) 2. Cari energy sinyal S1(t): 3. Fungsi basis pertama didapat dengan: 4. Mencari korelasi antara sinyal S2(t) dengan fungsi basis pertama 12
13 Gram Schmidt Orthogonality Procedure 5. Hitung d2(t) dengan: Jika d2(t) = 0 maka tidak menambahkan fungsi basis baru, jika d2(t) 0 maka 6. Cari energy d2(t): 7. Fungsi basis kedua didapat dengan: 8. Untuk Sinyal ke-3 hingga ke-m, proses berulang seperti pada sinyal kedua. (Catatan jumlah fungsi basis jumlah sinyal) 13
14 Soal Latihan Untuk satu set sinyal S yang terdiri dari 3 buah sinyal s1(t), s2(t), dan s3(t), berikut ini: Tentukan fungsi basis yang membentuk set sinyal di atas. Nyatakan persamaan sinyal s1, s2, dan s3 terhadap fungsi basis yang terbentuk Gambarkan ketiga sinyal diatas dalam ruang sinyal. 14
15 Terima kasih dan selamat belajar. 15
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Matched Filter & Correlator
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Matched Filter & Correlator S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Memahami konsep dan
Lebih terperinciTTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 MAP & ML Detection
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 MAP & ML Detection S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Memahami dan menjelaskan konsep
Lebih terperinciTTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Linear Block Code
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Linear Block Code S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Memahami fungsi dan parameter
Lebih terperinciTTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Modulasi Digital: PSK dan ASK
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Modulasi Digital: PSK dan ASK S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Mengetahui jenis-jenis
Lebih terperinciTTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Convolutional Coding
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Convolutional Coding S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Memahami proses encoding dan
Lebih terperinciTTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Multiple Access
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Multiple Access S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Memahami konsep multiple access.
Lebih terperinciTTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Random Process
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Random Process S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Memahami arti random process Mengetahui
Lebih terperinciPertemuan 7 Deteksi Koheren dan Deteksi non-koheren Sinyal Bandpass
Page 1 of 8 Pertemuan 7 Deteksi Koheren dan Deteksi non-koheren Sinyal Bandpass 7.2.1 Basis Ruang Keadaan Sinyal Pada dasarnya deteksi pada sinyal terima bandpass digital dari sinyal kirim mempunyai dua
Lebih terperinciTTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Teori Informasi
TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Teori Informasi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Oleh: Linda Meylani Agus D. Prasetyo Tujuan Pembelajaran Memahami besaran-besaran informasi
Lebih terperinciRepresentasi Ruang Sinyal
Representasi Ruang Sinyal Galdita A. Chulafak, 33024-TI Aditya Rizki Yudiantika, 33045-TI Udi Hartono, 33317-TI Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik UGM, Yogyakarta Bab ini mendiskusikan
Lebih terperinciLatihan 5: Inner Product Space
Latihan 5: Inner Product Space Diketahui vektor u v w ϵ R di mana u = v = Hitunglah : a b c d e f Diketahui vektor u v ϵ R di mana u = dan v = Carilah
Lebih terperinciS I L A B U S. Kode Mata Kuliah : SKS : 3. Dosen Pembimbing : M. Soenarto
081316373780 S I L A B U S Mata Kuliah : ALJABAR LINIER Kode Mata Kuliah : SKS : 3 Prasyarat : MATEMAA DASAR Dosen Pembimbing : M. Soenarto Prodi / Jenjang : MATEMAA / S1 Buku Sumber : Singapore : Mc-Graw-
Lebih terperinciDETEKSI ARAH KEDATANGAN SINYAL PADA ANTENA ARRAY KUBUS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MUSIC
ETEKSI ARA KEATANGAN SINYAL PAA ANTENA ARRAY KUUS ENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MUSIC Muhammad Syahroni Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jln..Aceh Medan Km.280 uketrata 24301 INONESIA
Lebih terperinciRuang Hasil Kali Dalam
Ruang Hasil Kali Dalam (Gram Schmidt) Wono Setya Budhi KKAG FMIPA ITB v 0.1 Maret 2015 Wono Setya Budhi (KKAG FMIPA ITB) Ruang Hasil Kali Dalam v 0.1 Maret 2015 1 / 13 Misalkan S subhimpunan di V, kita
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan mengenai landasan teori yang akan digunakan dalam bab selanjutnya. 2.1 Matriks Sebuah matriks, biasanya dinotasikan dengan huruf kapital tebal seperti A,
Lebih terperinciPEMODELAN STATE SPACE
PEMODELAN STATE SPACE Beberapa Pengertian: State: State suatu sistem dinamik adalah sekumpulan minimum variabel (disebut variabel-variabel state) sedemikian rupa sehingga dengan mengetahui variabel-variabel
Lebih terperinciAljabar Linear. & Matriks. Evangs Mailoa. Pert. 7-8
Aljabar Linear & Matriks Pert. 7-8 Evangs Mailoa Yang dipelajari hari ini: Aritmatika Vektor Konsep Geometrik Titik, Garis dan Bidang Perkalian Titik Euclidean Vector Spaces I There are two major topics
Lebih terperinciAljabar Linear Elementer
BAB I RUANG VEKTOR Pada kuliah Aljabar Matriks kita telah mendiskusikan struktur ruang R 2 dan R 3 beserta semua konsep yang terkait. Pada bab ini kita akan membicarakan struktur yang merupakan bentuk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembahasan mendasar mengenai matriks terutama yang berkaitan dengan matriks yang dapat didiagonalisasi telah jelas disajikan dalam referensi yang biasanya digunakan
Lebih terperinciORTOGONALITAS-P DI RUANG NORM-n
ORTOGONALITAS-P DI RUANG NORM-n Mohammad Mahfuzh Shiddiq Program Studi Matematika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat mmahfuzhs@gmail.com ABSTRAK Konsep ortogonalitas di ruang norm mempunyai banyak definisi
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER KODE / SKS : IT / 2 SKS
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER KODE / SKS : IT0143231 / 2 SKS Deskripsi: - Mata kuliah ini mempelajari konsep aljabar linear sebagai dasar untuk membuat algoritma dalam permasalahan
Lebih terperinciModel Matematika dari Sistem Dinamis
Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 () Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 1 / 60 Pendahuluan Untuk analisis dan desain sistem kontrol, sistem sis harus dibuat model sisnya.
Lebih terperinciDinamika Kurikulum Program Sarjana TEKNIK ELEKTRO INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER (ITS) Dr. Ir. Mochamad Ashari, M.Eng.
Dinamika Kurikulum Program Sarjana TEKNIK ELEKTRO INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER (ITS) Dr. Ir. Mochamad Ashari, M.Eng. 1 2 OUTLINE Pendahuluan Bidang Keahlian Konsep Penyusunan Kurikulum Catatan Penting
Lebih terperinciMinggu XI ANALISIS KOMPONEN UTAMA. Utami, H
Minggu XI ANALISIS KOMPONEN UTAMA Utami, H Outline 1 Pendahuluan 2 Tujuan 3 Analisis Komponen Utama 4 Contoh Utami, H Minggu XIANALISIS KOMPONEN UTAMA 2 / 16 Outline 1 Pendahuluan 2 Tujuan 3 Analisis Komponen
Lebih terperinciITS-SAT. Rancang Bangun Demodulator FSK pada Frekuensi 145,9 MHz untuk Perangkat Receiver. Seminar Tugas Akhir. Respati Loy Amanda NRP.
Seminar Tugas Akhir Rancang Bangun Demodulator FSK pada Frekuensi 145,9 MHz untuk Perangkat Receiver ITS-SAT Respati Loy Amanda NRP. 2209100039 Dosen Pembimbing: Eko Setijadi, ST., MT., Ph.D Dr. Ir. Suwadi,
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 terperinci04-Ruang Vektor dan Subruang
04-Ruang Vektor dan Subruang Vektor (1) Dosen: Anny Yuniarti, M.Comp.Sc Gasal 2011-2012 Anny2011 1 Agenda Bagian 1: Ruang Vektor Bagian 2: Nullspace of A: Solusi Ax = 0 Bagian 3: Rank dan Row-reduced-form
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Rancangan Perangkat Keras 3.1.1 Diagram Blok Sistem Rancangan perangkat keras dari aplikasi pengenalan wajah ini dapat dilihat pada diagram blok Gambar 3.1 sebagai berikut
Lebih terperinciTrihastuti Agustinah
TE 9467 Teknik Nmerik Sistem Linear Trihastti Agstinah Bidang Stdi Teknik Sistem Pengatran Jrsan Teknik Elektro - FTI Institt Teknologi Seplh Nopember O U T L I N E. Objektif. Teori. Contoh 4. Simplan
Lebih terperinci4.1 Algoritma Ortogonalisasi Gram-Schmidt yang Diperumum
BAB 4 ORTOGONALISASI GRAM-SCHMIDT YANG DIPERUMUM Diberikan sebarang barisan hingga vektor di ruang Hilbert berdimensi hingga. Pada bab ini akan diberikan algoritma untuk menghitung frame Parseval pada
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : Definisi, Notasi, dan Operasi Vektor 2.
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : 3 Minggu Ke Pokok Bahasan dan TIU Sub Pokok Bahasan Sasaran Belajar Cara Pengajaran Media Tugas Referens i 1
Lebih terperinciSI402 Arsitektur Enterprise Pertemuan #3 Suryo Widiantoro, ST, MMSI, M.Com(IS)
SI402 Arsitektur Enterprise Pertemuan #3 Suryo Widiantoro, ST, MMSI, M.Com(IS) Mahasiswa mampu menjelaskan bahasa, pedoman, dan visualisasi yang digunakan sebagai dasar pembuatan sebuah pemodelan arsitektur
Lebih terperinciCHAPTER 6. INNER PRODUCT SPACE
CHAPTER 6. INNER PRODUCT SPACE Inner Prodcts Angle and Orthogonality in Inner Prodct Spaces Orthonormal Bases; Gram-Schmidt Process; QR-Decomposition Best Approximation; Least Sqares Orthogonal Matrices;
Lebih terperinciBaseband Digital Transmission
Baseband Digital Transmission Tito Maulana, 31475-TE Jurusan Teknik Elektro FT UGM, Yogyakarta 5.1 Preview Pada bahasan kali ini, dibicarakan tentang beberapa teknik modulasi dan demodulasi digital bidang
Lebih terperinci1.1. Definisi, Notasi, dan Operasi Vektor 1.2. Susunan Koordinat Ruang R n 1.3. Vektor di dalam R n 1.4. Persamaan garis lurus dan bidang rata
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MATA KULIAH : MATEMATIKA INFORMATIKA 2 JURUSAN : S1-TEKNIK INFORMATIKA KODE MATA KULIAH : IT-045214 Referensi : [1]. Yusuf Yahya, D. Suryadi. H.S., Agus S., Matematika untuk
Lebih terperinciDETEKSI OTOMATIS KELAINAN JANTUNG MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)
DETEKSI OTOMATIS KELAINAN JANTUNG MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) Jondri dan Achmad Rizal Institut Teknologi Telkom, Bandung jdn@ittelkom.ac.id dan arz@ittelkom.ac.id ABSTRACT The heart of patient
Lebih terperinciTRANSFORMASI WAVELET DISKRIT PADA SINTETIK PEMBANGKIT SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 01 (2014), pp. 95 104. TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT PADA SINTETIK PEMBANGKIT SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM Yedidia Panca, Tulus, Esther Nababan Abstrak. Transformasi
Lebih terperinciSeminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 ISSN ITN Malang, 4 Pebruari 2017
PENGENALAN INDIVIDU BERDASARKAN SIDIK RUGAE PALATINA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION SEBAGAI PENGOLAH EKSTRAKSI CIRI DAN SUPPORT VECTOR MACHINE SEBAGAI KLASIFIKATOR Shofi Annisa
Lebih terperinciRuang Hasil Kali Dalam
Ruang Hasil Kali Dalam Hasil Kali Dalam dan Norm Wono Setya Budhi KKAG FMIPA ITB v 0.1 Maret 2015 Wono Setya Budhi (KKAG FMIPA ITB) Ruang Hasil Kali Dalam v 0.1 Maret 2015 1 / 12 Pada bab ini kita akan
Lebih terperinciAPLIKASI KOMPRESI CITRA BERBASIS ROUGH FUZZY SET
APLIKASI KOMPRESI CITRA BERBASIS ROUGH FUZZY SET Anny Yuniarti 1), Nadya Anisa Syafa 2), Handayani Tjandrasa 3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Surabaya
Lebih terperinciREPRESENTASI GEOMETRI DARI HIMPUNAN KODON
REPRESENTASI GEOMETRI DARI HIMPUNAN KODON Isah Aisah 1, Riyan Adriyansyah 2 1 Prodi Matematika FMIPA UNPAD E-mail : isahaisah@unpadacid 2 Prodi Matematika FMIPA UNPAD E-mail : riyanadriyansyah34@gmailcom
Lebih terperinciPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS VETERAN BANGUN NUSANTARA SUKOHARJO
PERANGKAT PEMBELAJARAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER 2 KODE : MKK414515 DOSEN PENGAMPU : Annisa Prima Exacta, M.Pd. PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Noise Pada saat melakukan pengambilan gambar, setiap gangguan pada gambar dinamakan dengan noise. Noise dipakai untuk proses training corrupt image, gambarnya diberi noise dan
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Implementasi dan Evaluasi yang dilakukan penulis merupakan implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan perangkat lunak dari sistem secara keseluruhan
Lebih terperinciProgram Studi Teknik Mesin S1
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : MATEMATIKA TEKNIK 2 KODE/SKS : IT042227 / 2 SKS Pertemuan Pokok Bahasan dan TIU 1 Pendahuluan Mahasiswa mengerti tentang mata kuliah Matematika Teknik 2 : bahan ajar,
Lebih terperinciPENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing. Tugas Ujian Sarjana
PENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing Tugas Ujian Sarjana. Penjelasan Learning Vector Quantization (LVQ) Learning
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Digital [3] Citra atau gambar didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y), di mana x dan y adalah koordinat bidang datar, dan harga fungsi f di setiap
Lebih terperinciDEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 9 (SNATI 9) ISSN: 97- Yogyakarta, Juni 9 DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL Adiwijaya, D. R.
Lebih terperinciRUANG HASIL KALI DALAM (RHKD) Makalah Ini Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear Dosen Pengampu: Abdul Aziz Saefudin, M.
RUANG HASIL KALI DALAM (RHKD) Makalah Ini Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear Dosen Pengampu: Abdul Aziz Saefudin, M.Pd Disusun oleh: Kelompok 5 1. Nurita Cahyaningtyas (14144100112)
Lebih terperinciBAB III MATRIKS HERMITIAN. dan konsep-konsep lainnya yang berkaitan dengan matriks Hermitian. Matriks
BAB III MATRIKS HERMITIAN Pada bab ini, akan dibahas beberapa konsep penting dari matriks Hermitian dan konsep-konsep lainnya yang berkaitan dengan matriks Hermitian. Matriks Hermitian merupakan kelas
Lebih terperinciORTOGONALISASI GRAM-SCHMIDT YANG DIPERUMUM UNTUK MEMBANGUN FRAME PARSEVAL
ORTOGONALISASI GRAM-SCHMIDT YANG DIPERUMUM UNTUK MEMBANGUN FRAME PARSEVAL TUGAS AKHIR Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Sidang Sarjana Program Studi Matematika ITB Disusun oleh: Maria Anestasia 10103014
Lebih terperinciGrafika Komputer. Evangs Mailoa
Grafika Komputer Evangs Mailoa Yang dipelajari hari ini: Aritmatika Vektor Konsep Geometrik Titik, Garis dan Bidang Perkalian Titik Pengenalan Kenapa kita perlu belajar vektor? Kita butuh untuk mengetahui
Lebih terperinciPertemuan 3 & 4 INTERPRETASI GEOMETRI DAN GENERALISASI VARIANS. Interpretasi Geometri pada Sampel. Generalisasi varians
Pertemuan 3 & 4 INTERPRETASI GEOMETRI DAN GENERALISASI VARIANS Interpretasi Geometri pada Sampel Generalisasi varians , Interpretasi Geometri pada Sampel Sample Geometry and Random Sampling Data sampel
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 terperinciDESAIN DAN PEMBUATAN ANTENA LOG-PERIODIC DIPOLE ARRAY PADA RENTANG FREKUENSI MHz DENGAN GAIN 10,5 dbi
DESAIN DAN PEMBUATAN ANTENA LOG-PERIODIC DIPOLE ARRAY PADA RENTANG FREKUENSI 430-1000 MHz DENGAN GAIN 10,5 dbi Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan Program Pendidikan Diploma 3 Oleh :
Lebih terperinciPengenalan Pembicara dengan Ekstraksi Ciri MFCC Menggunakan Kuantisasi Vektor (VQ) Yoyo Somantri & Erik Haritman dosen tek elektro fptk UPI.
Pengenalan Pembicara dengan Ekstraksi Ciri MFCC Menggunakan Kuantisasi Vektor (VQ) Yoyo Somantri & Erik Haritman dosen tek elektro fptk UPI. Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK KLASIFIKASI TEKSTUR DENGAN MENGGUNAKAN ANALISA PAKET WAVELET
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK KLASIFIKASI TEKSTUR DENGAN MENGGUNAKAN ANALISA PAKET WAVELET Sarwosri, Rully Soelaiman, dan Esther Hanaya Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,
Lebih terperinciJika titik O bertindak sebagai titik pangkal, maka ruas-ruas garis searah mewakili
4.5. RUMUS PERBANDINGAN VEKTOR DAN KOORDINAT A. Pengertian Vektor Posisi dari Suatu Titik Misalnya titik A, B, C Dan D. adalah titik sebarang di bidang atau di ruang. Jika titik O bertindak sebagai titik
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN TEKNOLOGI SPREAD SPECTRUM FHSS DAN DSSS PADA SISTEM CDMA
ANALISIS PERBANDINGAN TEKNOLOGI SPREAD SPECTRUM FHSS DAN DSSS PADA SISTEM CDMA Linda Nurmalia, Maksum Pinem Konsentrasi Teknik Telekomunikasi, Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sumatera
Lebih terperinciKLASIFIKASI MODULASI DIGITAL MENGGUNAKAN KOMBINASI TEKNIK FUZZY CLUSTERING DAN TEMPLATE MATCHING SEBAGAI PENGENALAN POLA
KLASIFIKASI MODULASI DIGITAL MENGGUNAKAN KOMBINASI TEKNIK FUZZY CLUSTERING DAN TEMPLATE MATCHING SEBAGAI PENGENALAN POLA Anggun Fitrian Isnawati Program Studi Teknik Telekomunikasi, STT Telematika Telkom
Lebih terperinciKLASIFIKASI MODULASI DIGITAL MENGGUNAKAN KOMBINASI TEKNIK FUZZY CLUSTERING DAN TEMPLATE MATCHING SEBAGAI PENGENALAN POLA
KLASIFIKASI MODULASI DIGITAL MENGGUNAKAN KOMBINASI TEKNIK FUZZY CLUSTERING DAN TEMPLATE MATCHING SEBAGAI PENGENALAN POLA Anggun Fitrian Isnawati Program Studi Teknik Telekomunikasi, STT Telematika Telkom
Lebih terperinciBAB 1 Vektor. Fisika. Tim Dosen Fisika 1, Ganjil 2016/2017 Program Studi S1 - Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro - Universitas Telkom
A 1 Vektor Fisika Tim Dosen Fisika 1, Ganjil 2016/2017 Program Studi S1 - Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro - Universitas Telkom Sub Pokok ahasan Definisi Vektor Penjumlahan Vektor Vektor Satuan
Lebih terperinciTEOREMA TITIK TETAP PADA RUANG NORM-n STANDAR. Shelvi Ekariani KK Analisis dan Geometri FMIPA ITB
JMP : Volume 4 Nomor, Juni 0, hal. 69-77 TEOREMA TITIK TETAP PADA RUANG NORM-n STANDAR Shelvi Ekariani KK Analisis dan Geometri FMIPA ITB shelvi_ekariani@students.itb.ac.id Hendra Gunawan KK Analisis dan
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Nama matakuliah : Aljabar Linier Kode matakuliah : MKK 315 Dosen Pengampu : Ega Gradini, M.Sc Diberikan pada : Semester 3 Jumlah sks : 2 SKS Jenis sks Alokasi Waktu Prasyarat
Lebih terperincidari ruang vektor berdimensi hingga V (dimana I adalah suatu himpunan indeks) disebut basis bagi V jika V = span(ψ) dan vektorvektor
BAB 3 FRAME Sinyal kontinu dapat kita diskritisasi dengan menggunakan ekspansi vektor. Sifat yang paling esensial untuk melakukan hal tersebut adalah adanya operator yang menjamin bahwa ekspansi vektor
Lebih terperinciKOMUNIKASI DATA. SUDIRMAN S.Kom Website :
KOMUNIKASI DATA SUDIRMAN S.Kom Email : sudirmanart@gmail.com Website : http://dirboyz.esy.es Deskripsi mata kuliah komunikasi data : Mahasiswa mempelajari konsep dasar dasar komunikasi data transmisi data,
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDETEKSI UANG LOGAM DENGAN METODE EUCLIDEAN
Jurnal Teknik Informatika Vol. 1 September 2012 1 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDETEKSI UANG LOGAM DENGAN METODE EUCLIDEAN Wahyu Saputra Wibawa 1, Juni Nurma Sari 2, Ananda 3 Program Studi
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMPUTER Semester : 2
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMPUTER Semester : 2 Berlaku mulai: Genap/2011 MATA KULIAH : MATRIK DAN TRANSFORMASI LINEAR NOMOR KODE / SKS : 410202051/ 3 SKS PRASYARAT
Lebih terperinciIr. Jos Pramudijanto, M.Eng. Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Telp Fax
Perancangan dan Integrasi Sistem Perancangan Detail: - Skema angkaian Ir. Jos Pramudijanto, M.Eng. Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Telp. 594732 Fax.5931237 Email: pramudijanto@gmail.com Perancangan dan
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Sebagai acuan penulisan penelitian ini diperlukan beberapa pengertian dan teori yang berkaitan dengan pembahasan. Dalam sub bab ini akan diberikan beberapa landasan teori berupa pengertian,
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 terperinciDAFTAR MATA KULIAH SEMESTER GANJIL (PTA) 2017/2018 FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS GUNADARMA
DAFTAR MATA KULIAH SEMESTER GANJIL (PTA) 20/2018 FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS GUNADARMA Jenjang / Jurusan : S1 / TEKNIK ELEKTRO : 1IB01 s/d 1IB03 (Pagi Depok) 1IB04 (Pagi Kalimalang) 1 Bahasa
Lebih terperinciENKRIPSI DATA HASIL ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) ATAS CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN ALGORITMA MD5
MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR ENKRIPSI DATA HASIL ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) ATAS CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN ALGORITMA MD5 Sunaryo 1, Budi Setiyono 2, R. Rizal Isnanto 2 Abstrak - Biometrik merupakan
Lebih terperinciBAB III PEMODELAN SISTEM
BAB III PEMODELAN SISTEM Secara umum, pemodelan dari sistem pengiriman data dengan sistem Alamouti secara keseluruhan dapat dilihat pada bagan berikut: Gambar 3. 1 Bagan sistem Alamouti secara keseluruhan
Lebih terperinciANALISIS UNJUK KERJA TEKNIK MIMO STBC PADA SISTEM ORTHOGONAL FREQUENCY DIVISION MULTIPLEXING
ANALISIS UNJUK KERJA TEKNIK MIMO STBC PADA SISTEM ORTHOGONAL FREQUENCY DIVISION MULTIPLEXING T.B. Purwanto 1, N.M.A.E.D. Wirastuti 2, I.G.A.K.D.D. Hartawan 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciSISTEM PINTU OTOMATIS BERDASARKAN PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE NEAREST FEATURE LINE
SISTEM PINTU OTOMATIS BERDASARKAN PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE NEAREST FEATURE LINE Agus Budi Dharmawan 1), Lina 2) 1), 2) Teknik Informatika FTI - UNTARJakarta Jl S. Parman No.1, Jakarta 11440
Lebih terperinciGeometri pada Bidang, Vektor
Prodi Matematika FMIPA Unsyiah September 9, 2011 Melalui pendekatan aljabar, vektor u dinyatakan oleh pasangan berurutan u 1, u 2. Disini digunakan notasi u 1, u 2 bukan (u 1, u 2 ) karena notasi (u 1,
Lebih terperinciMakalah Teori Persandian
Makalah Teori Persandian Dosen Pengampu : Dr. Agus Maman Abadi Oleh : Septiana Nurohmah (08305141002) Ayu Luhur Yusdiana Y (08305141028) Muhammad Alex Sandra (08305141036) David Arianto (08305141037) Beni
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Sistem Prinsip kerja sistem diawali dengan pembacaan citra rusak dan citra tidak rusak yang telah terpilih dan dikumpulkan pada folder tertentu.
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA EIGENFACE DAN EUCLIDEAN DISTANCE
PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA EIGENFACE DAN EUCLIDEAN DISTANCE Widodo Muda Saputra, Helmie Arif Wibawa, S.Si, M.Cs, dan Nurdin Bahtiar, S.Si, M.T Fakultas Sains dan Matematika, Jurusan Ilmu Komputer
Lebih terperinciSistem Telekomunikasi
Sistem Telekomunikasi Pertemuan ke,4 Modulasi Digital Taufal hidayat MT. email :taufal.hidayat@itp.ac.id ; blog : catatansangpendidik.wordpress.com 1 I II III IV V VI outline Konsep modulasi digital Kelebihan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tes Secara harfiah kata tes berasal dari kata bahasa prancis kuno: testum yang berarti piring untuk menyisihkan logam-logam mulia, dalam bahasa Indonesia diterjemahkan dengan
Lebih terperinciVEKTOR. Gambar 1.1 Gambar 1.2 Gambar 1.3. Liduina Asih Primandari, S.Si., M.Si.
VEKTOR 1 A. Definisi vektor Beberapa besaran Fisika dapat dinyatakan dengan sebuah bilangan dan sebuah satuan untuk menyatakan nilai besaran tersebut. Misal, massa, waktu, suhu, dan lain lain. Namun, ada
Lebih terperinciEuclidean n & Vector Spaces. Matrices & Vector Spaces
Lecture 9 Euclidean n & Vector Spaces Delivered by: Filson Maratur Sidjabat fmsidjabat@president.ac.id Matrices & Vector Spaces #4 th June 05 (90%*score / 0% extra points for HW-Q) Retake Quiz. Compute
Lebih terperinciPendeteksian Sinyal EKG dengan Menggunakan Dekomposisi Paket Wavelet dan Support Vector Machine sebagai Klasifier
Pendeteksian Sinyal EKG dengan Menggunakan Dekomposisi Paket Wavelet dan Support Vector Machine sebagai Klasifier Galih Kinanthi Wahyu Jati 1, Achmad Rizal 2, Rita Magdalena 3 Biospin RG Fakultas Elektro
Lebih terperinciKlasifikasi dan Pengenalan Pola
Klasifikasi dan Pengenalan Pola 1 Features Vector Separability Measures Pada pertemuan yang lalu, kekuatan ciri untuk membedakan kelas diukur secara individual, yaitu menggunakan FDR. Kekuatan kombinasi
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH MANUSIA DENGAN METODE PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS (PCA)
ISSN: 1693-6930 177 PENGENALAN WAJAH MANUSIA DENGAN MEODE PRINCIPLE COMPONEN ANALYSIS (PCA) Murinto Program Studi eknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Kampus III UAD Jl Prof Dr. Supomo,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
perpustakaanunsacid digilibunsacid BAB II LANDASAN TEORI Pada bagian pertama bab kedua ini diberikan tinjuan pustaka yang berisi penelitian sebelumnya yang mendasari penelitian ini Pada bagian kedua bab
Lebih terperinciINDEPT, Vol. 3, No.1, Februari 2013 ISSN
SISTEM SPEAKER RECOGNITION (PENGENAL PENGUCAP) UNTUK MENCARI KARAKTERISTIK UCAPAN SESEORANG DENGAN METODE MEL FREQUENCY CEPTRUM COEFFISIENT (MFCC) MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB Andriana, ST., MT. Dosen Fakultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali objek 3 dimensi. Sistem penglihatan manusia dapat membedakan berbagai macam objek 3 dimensi
Lebih terperinciSISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI
SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI ROCCHIO CLASSIFICATION Badrus Zaman, S.Si., M.Kom Doc. 1..???? Doc. 2..**** Doc. 3. #### Doc. 4..@@@ 081211633014 Emilia Fitria Fahma S1 Sistem Informasi Pengertian Teknik
Lebih terperinciMatematika Teknik: mengapa dan bagaimana
Matematika Teknik: mengapa dan bagaimana disampaikan pada pertemuan FORTEI Regional Jawa Tengah DIY Semarang, 31 Januari 2018 Sisdarmanto Adinandra Outline 1. Kondisi mahasiswa zaman now 2. Mengapa matematika
Lebih terperinciApa Compressed Sensing?
1 COMPRESSED SENSING UNTUK APLIKASI PENGOLAHAN CITRA OMRIN TAMPUBOLON 2207100531 DOSEN PEMBIMBING Dr. Ir. Wirawan, DEA Jurusan Teknik Elektro Bidang Studi Telekomunikasi Multimedia Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciDeteksi Kualitas Pemasangan Ubin Berbasis Ekstraksi Ciri Bunyi Dengan Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Deteksi Kualitas Pemasangan Ubin Berbasis Ekstraksi Ciri Bunyi Dengan Klasifikasi K-Nearest Neighbor Regha Julian Pradhana 1,*, Bambang Hidayat 1, Ratri Dwi Atmaja 1 1 Fakultas Teknik Elektro, Universitas
Lebih terperinciDESAIN DAN PEMBUATAN ANTENA LOG PERIODIC DIPOLE ARRAY PADA RENTANG FREKUENSI MHz DENGAN GAIN 8,5 dbi
DESAIN DAN PEMBUATAN ANTENA LOG PERIODIC DIPOLE ARRAY PADA RENTANG FREKUENSI 425-890 MHz DENGAN GAIN 8,5 dbi LAPORAN TUGAS AKHIR Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan Program Pendidikan
Lebih terperinciSistem Komunikasi II (Digital Communication Systems)
Stem Komunka II (Dgtal Communcaton Sytem) Lecture #4: Demodula / Detek Baeband (Baeband Demodulaton/Detecton) - PART II - Topk: 4. Nota & Termnolog Vektor. 4. Energ & Eucldean Dtance. 4.3 Optmal Detecton:
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT PENGHITUNG HASIL PRODUKSI SECARA TELEMETRI
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT PENGHITUNG HASIL PRODUKSI SECARA TELEMETRI LAPORAN TUGAS AKHIR Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan Pendidikan Diploma 3 oleh: LUTVIANA P. DIANA RAHMADHANI
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN NLDA (NULL-SPACE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS)
PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN NLDA (NULL-SPACE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS) Disusun oleh : Yudi Setiawan (0722095) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH, No.
Lebih terperinciMATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 1
Mata : MATEMATIKA TEKNIK 1 Jurusan : TEKNIK ELEKTRO SKS : 2 Sks Kode Mata : KD-041205 MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 1 Minggu Ke Pokok Bahasan dan TIU 1 Vektor tentang pengertian
Lebih terperinci