KORELASI ANARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISEM ADAPIF Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1 Abstra Masud pembahasan tentang orelasi dua sinyal adalah orelasi dua sinyal yang sama aan tetapi dengan jara pereaman yang berbeda. Sebagai salah satu syarat dapat diterapannya sistem adaptis, dalam hal ini adaptis untu suara, maa harus ada orelasi yang cuup antara edua sinyal tersebut. Sinyal yang satu berperan sebagai masuan dan sinyal yang lain berperan sebagai acuan atau referensi. Dalam penelitian ini dicari orelasi terbesar antara dua sinyal dengan cara mencupli e dua sinyal, masing-masing menjadi cuplian sampel ecil. Selanjutnya dilauan pergeseran untu tiap-tiap cupli sample. Setiap cupli sampel dianalisa besar orelasinya. Hasil orelasi yang terbagi menjadi cross orelasi dan auto orelasi menunjuan bahwa dapat diperoleh orelasi uat pada pergeseran tertentu. Hal ini terait dengan pengaruh beda watu saat pereaman. Keywords : auto orelasi, cross orelasi, pergeseran, pencuplian sample. PENDAHULUAN Sistem adaptif adalah suatu sistem yang dapat menyesuaian diri tanpa campur tangan operator. Arti menyesuaian diri disini adalah berusaha melauan proses agar nilai besaran tertentu yang terait dengan sistem sesesuai mungin dengan suatu besaran target tertentu. Sebagai contoh penyesuaian diri adalah sistem endali yang berusaha agar eluarannya sesesuai mungin dengan nilai target yang ditentuan, yang berupa suatu nilai standar, dalam proses pengujiannya. Dengan pemiiran bahwa dalam periode operasionalnya harus juga mencaup emunginan target berubah-ubah atau tida statis, maa selain meminimuman nilai galat (error) juga harus diupayaan pencapaian galat minimum tersebut dalam watu secepatnya. Kaitan antara ecepatan adaptasi dan dinamia target menyaranan suatu uuran eberhasilan pencapaian target dengan dasar MSE (mean square error). Hal ini didasaran enyataan analisa data yang teream masu e awasan statistia. Sehingga sebelum diuji secara nyata di lapangan, harus dilauan perhitungan probabilisti terlebih dahulu. ANALIIKA DASAR PROSES ADAPIF Analitia secara matematis sangat diperluan untu memperoleh gambaran proses adaptif, sebelum dilauan percobaan onretnya. Untu itu dicoba suatu bentu sederhana, yaitu penggabung linear yang jabaran analitia mudah dilauan. Bai penggabung linear seri maupun paralel eduanya aan menghasilan bentu eluaran yang sama, yani y W diinginan atau d ada selisih atau galat sebesar. Selanjutnya eluaran y terhadap yang d y. Karena proses adaptasi 1 Staff Pengajar Faultas enologi Industri UNISSULA Semarang Korelasi antara Dua Sinyal Sama Berbeda Jara...(Sri Arttini DP)
ditujuan agar y menjadi sama dengan d, maa eberhasilannya dipantau berdasaran nilai galat yang idealnya mendeati nol. Namun adanya sifat aca x maupun d, menyebaban nilai juga bersifat aca atau dapat diataan bervariasi terhadap watu. Sehingga diambil nilai rerata yang dapat diartian sebagai hasil pererataan dari segi watunya. Maa diambil nilai 2 sebagai landasan, dengan asumsi nilai uadrat tersebut tida membedaan galat positif dan galat negatif. Dalam pengertian nilai rerata, maa diterapan operasi matematis expected value, E{ 2 } atau disebut juga MSE (Mean Square Error). Selanjutnya, MSE menjadi tolo uur, arena main ecil MSE main bai periraannya. E{ 2 } = E{(d -y ) 2 } = E{d 2-2d y +y 2 } = E{d 2-2d ( W )+( W ) 2 } = E{d 2-2d ( W )+( W = E{d 2 }-2W E{d }+ W E{ = E{d 2 }-2W P+ W RW W } }W E{d 2 } adalah daya d rerata, E{d } yang dinyataan sebagai P adalah orelasi antara d dan dan E{ } yang dinyataan sebagai R adalah autoorelasi dari sinyal masuan. Dengan tujuan adaptasi yang menghasilan galat uadrat rerata minimum, maa MSE W W secara analitis MSE minimum tercapai bila 0 Sehingga didapat W optimum atau W* = R -1 P. Dalam Penelitian ini hanya aan dicari orelasi antara d dan sinyal masuan., serta autoorelasi dari MEODE PENELIIAN Penelitian yang bertujuan mencari orelasi antara isyarat pembanding dan isyarat masuan, serta mencari autoorelasi antara isyarat masuan ini memerluan beberapa alat bantu antara lain : omputer Pentium 4, dengan fasilitas dapat meream suara secara stereo, dua buah miropon, penguat atau mixer, serta program-program Sound Forge dan Matlab, sebagai perangat lunanya. Adapun tahap-tahap penelitian dapat diberian sebagai beriut: 1. Pereaman data dua suara yang aan dicari orelasinya, bai orelasi silang maupun autoorelasi. 2. Mengolah data dengan cara mencupli sample isyaratnya menjadi cuplian banya sample. 3. Mencari orelasi silang dan autoorelasi tiap cuplian sinyal. 4 ransistor Vol. 5, No. 1 Juli 2005 : 83-89
Pereaman Suara Pereaman dilauan dengan menggunaan laptop, dengan spesifiasi centrino, memori 256 MB dengan prosesor Intel(R) M Processor 1500 MHz,serta dua miropon dengan penempatan yang satu di luar ruang sebagai masuan referensi dan yang lain di dalam ruang sebagai masuan yang aan dicari orelasinya dengan cara mencupli sampelsampel ecil. Perangat luna yang dipaai sebagai alat untu meream adalah Sound Forge-7. Reaman langsung masu dalam jalur line in pada laptop, jalur tersebut harus stereo agar reaman dua suara dapat langsung masu dalam jalur right dan left tanpa ada jeda watu. Ketidajelasan hasil pereaman mungin seali terjadi apabila pereaman dilauan tanpa penguat. Untu mengantisipasi etidajelasan tersebut pereaman dilauan dengan menggunaan penguat. Pengolahan Data Data yang berbentu 3000 sampel, yaitu dari sampel e-400 sampai dengan sampel e-3400 dicupli menjadi beberapa cuplian ecil, yang tiap-tiap cupli diorelasian dengan pergeseran untu melihat orelasi yang terbesar atau mendeati satu. Dalam proses orelasi, sampel yang diambil dapat dibagi menjadi 3 elompo, yaitu : a. Kedua sampel dari isyarat referens, dicari auto orelasinya dengan pergeseran. b. Kedua sampel dari isyarat input, dicari auto orelasinya dengan pergeseran. c. Sampel berasal dari isyarat referens dan isyarat input, dicari orelasi silangnya (Cross Correlation) dengan pergeseran. HASIL PENELIIAN Hasil pereaman data diberian dalam gambar 1 dan gambar 2 Gambar 1. Masuan Sebagai Acuan Korelasi antara Dua Sinyal Sama Berbeda Jara...(Sri Arttini DP) 5
Gambar 2. Isyarat yang dibandingan Korelasinya Setelah dilauan pencuplian sampel, maa diperoleh hasil orelasi dengan pergeseran. Sema pada gambar 3 beriut hanya mengambil dua pencuplian sebagai tampilan lengap, pencuplian yang lain tida ditampilan secara lengap, aan tetapi tetap diberian analisanya. 6 ransistor Vol. 5, No. 1 Juli 2005 : 83-89
KE HASIL KORELASI DENGAN PERGESERAN UNUK DUA CUPLIK SAMPEL SAMPEL 400 S/D 500 REF DG REF INP DG INP REF DG INP SAMPEL 501 S/D 600 REF DG INP DG REF INP REF DG INP 0 1 1 0.2197 1 1-0.6084 1 0.8768 0.9182 0.2526 0.9525 0.8254-0.6328 2 0.7632 0.8553 0.324 0.8721 0.7214-0.6009 3 0.7497 0.8355 0.357 0.8193 0.7604-0.5646 4 0.7044 0.7549 0.3434 0.7862 0.6759-0.5641 5 0.6771 0.7363 0.4045 0.7665 0.6565-0.5385 6 0.6029 0.7343 0.4309 0.7465 0.6403-0.5323 dst dst dst dst dst dst dst 96 0.3208-0.3358 0.5086 0.9788 0.2242-0.5099 97-0.2522 0.3425 0.9421 1-1 1 98-1 -1-1 1 1 1 99 1 1 1 Gambar 3. Korelasi Silang dan Auto Korelasi Dua Sampel Pencuplian Setelah mengamati semua hasil orelasi pada semua cuplian, maa dapat disimpulan orelasi terbesar pertama dan edua tiap-tiap cuplian dalam tiga asus orelasi, yaitu orelasi antara isyarat referensi dengan referensi, isyarat input dengan input dan isyarat referensi dengan input, semuanya dengan pergeseran. Korelasi antara Dua Sinyal Sama Berbeda Jara...(Sri Arttini DP) 7
cupli Ref dg ref Inp dg inp Ref dg inp 400-500 1(0) dan 0.8768(1) 1(0) dan 0.9182(1) 0.9421(97) 501-600 1(0) dan 0.9525(2) 1(0) dan 0.8254(1) 1(97) 601-700 1(0) dan 0.8630(1) 1(0) dan 0.8506(1) 0.6997(93) 701-800 1(0) dan 0.9835(97) 1(0) dan 0.9094(1) 0.6296(91) 801-900 1(0) dan 0.9554(1) 1(0) dan 0.8004(1) 1(97) 901-1000 1(0) dan 0.9217(1) 1(0) dan 0.8861(1) 0.9848(97) 1001-1200 1(0) dan 0.8648(1) 1(0) dan 0.8663(1) 0.8477(197) 1201-1500 1(0) dan 0.9439(1) 1(0) dan 0.9638(1) 0.6869(259) 1501-1750 1(0) dan 0.9357(1) 1(0) dan 0.8803(1) 0.6764(182) 1751-2000 1(0) dan 0.9431(1) 1(0) dan 0.9756 (1) 0.9472(195) 2001-2250 1(0) dan 0.9522 (1) 1(0) dan 0.9495(1) 0.9939(296) 2251-2500 1(0) dan 0.9508(1) 1(0) dan 0.8848(1) 0.9999(297) 2501-2750 1(0) dan 0.9348 (1) 1(0) dan 0.9228 (1) 1(298) 2751-3000 1(0) dan 0.9336 (1) 1(0) dan 0.9285 (1) 0.7842(297) Ket : (n) : pergeseran e n Gambar 4. Kesimpulan Hasil Cuplian 8 ransistor Vol. 5, No. 1 Juli 2005 : 83-89
Dari tabel pada gambar 4 dapat disimpulan beberapa hal sebagai beriut : 1. Untu auto orelasi, orelasi tertinggi edua selalu pada pergeseran pertama, arena pada pergeseran e-0 (orelasi tertinggi pertama) data tida ada perbedaan atau sama. 2. Untu orelasi silang, orelasi tertinggi berisar pada tiga hingga lima pergeseran terahir. Hal ini disebaban arena isyarat referensi dan isyarat input hanya berbeda watu perambatan seitar tiga hingga lima sampel, dimana isyarat referensi (yang lebih deat dengan sumber) lebih dahulu terjadi. 3. Hasil percobaan perhitungan orelasi menggambaran dua isyarat yang sama tetapi berbeda jara pereamannya aan menghasilan orelasi tertinggi apabila digeser sebanya beberapa sampel, dimana pergeseran sampel tergantung jara pereaman edua isyarat. 4. Sesuai dengan tujuan penelitian, yaitu mencari orelasi antara isyarat yang diinginan (d ) dan isyarat masuan (x ), maa dari esimpulan 3, dimana isyarat referensi merupaan isyarat yang diinginan dan isyarat input(masuan) sebagai x, tampa bahwa dengan adanya pergeseran, d dan x memilii orelasi mendeati satu. DAFAR PUSAKA Anton, H., 1981, Elementary Linear Algebra, John Wiley and Sons, Inc. Hanselman, D., dan Bruce, L., Mastering Matlab A Comprehensive utorial and Reference., Prentice Hall International, Inc. Hines, W.W., Douglas, C.M., David, M.G., dan Connie, M.B., 2003, Probability and Statistics in Engineering, John Wiley and Sons, Inc., USA. Widrow, B., dan S.D. Stearns, 1985, Adaptive Signal Processing, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey. Korelasi antara Dua Sinyal Sama Berbeda Jara...(Sri Arttini DP) 9