Gambarkan di kertas A4 serta cek dengan matlab (tampilkan figure dengan matlab pula)

dokumen-dokumen yang mirip
MODUL PEMBANGKITAN SINYAL

B a b 1 I s y a r a t

PERCOBAAN 4 VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITASNYA

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

SINYAL WAKTU Pengolahan Sinyal Digital Minggu II

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

MODUL 2 SINYAL WAKTU DISKRIT DALAM KAWASAN WAKTU DAN FREKUENSI

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

Penyelesaian Persamaan Non Linier

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB 4 LIMIT FUNGSI Standar Kompetensi Menggunakan konsep limit fungsi dan turunan fungsi dalam pemecahan masalah

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

SISTEM LINIER. Oleh : Kholistianingsih, S.T., M.Eng. lts 1

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

Definisi Integral Tentu

EKSPANSI MULTINOMIAL, KOMBINASI, DAN PERMUTASI

Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma untuk Menghitung Bilangan Fibonacci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

Bab III Metoda Taguchi

Persamaan Non-Linear

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

BAB 3 METODE PENELITIAN

2 BARISAN BILANGAN REAL

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab 3 Metode Interpolasi

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

Himpunan/Selang Kekonvergenan

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM

Bab 8 Teknik Pengintegralan

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

Setelah mempelajari modul ini Anda diharapkan dapat: a. memeriksa apakah suatu pemetaan merupakan operasi;

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

5. KARAKTERISTIK RESPON

Bab 3 MODEL-MODEL UNTUK SISTEM DAN SINYAL

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

BAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT


POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

BAB III METODE PENELITIAN. pre test post test with control group. Penelitian ini berupaya untuk

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

BAB III METODE PENELITIAN

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

Dasar Sistem Pengaturan - Transformasi Laplace. Transformasi Laplace bilateral atau dua sisi dari sinyal bernilai riil x(t) didefinisikan sebagai :

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

Analisis dan Visualisasi Representasi Deret Fourier Gelombang Sinyal Periodik Menggunakan MATLAB

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

Projek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16,

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

BAB I I I METODOLOGI PENELITIAN. Mulai. Pengumpulan Data

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,...

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

MATEMATIKA DISKRIT FUNGSI

Pendahuluan. Dalam statistika tercakup dua pekerjaan penting, yaitu : penyajian DATA menghasilkan INFORMASI penafsiran

ISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25

Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

ANALISIS RIIL I. Disusun oleh Bambang Hendriya Guswanto, S.Si., M.Si. Siti Rahmah Nurshiami, S.Si., M.Si.

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

BAB II METODOLOGI PENGENDALIAN DAN ALGORITMA GENETIKA

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi:

TUGAS Siyal Sistem. Poit : Gambar Siyal x[] sesuai No. NIM Cotoh : 8 X[] = [ 8] Geserlah siyal tersebut sesuai persamaa di bawah ii, a. X[-+] b. X [-+A]; A ditujukka agka kedua terakhir dari NIM Ex : X[-+] c. X [-A]; ditujukka agka terakhir dari NIM Ex : X[-8] d. X[*+] Gambarka di kertas A serta cek dega matlab (tampilka dega matlab pula) NIM Nama 97 Wieadhi Reyaldi Yoga Lazhar Utama 9 Mohammad Feraduz William Adreaw Wahyu 8 Hesod Daraey 9 Tri Agug Setya Budi Ahmad Iqbal Reza Fahmi Abil Khosim Aa Pepe Abseo 6 Ferry Adrie Aryato 7 Isa Nurseha Aziz 9 Muhammad Akbar Suharbi Yauar Izulyasah Revidho Yusuf Demaiqga Maulaa Rachma Zaial Abidi Yosef Yudistira Kukuh Wim Pujo Wicaksoo Adriato Sukusvieri 6 Ach. Habib Arrahma 7 Moch. Helmi Ramadha

9 Abimas Setyawa Gultom 6 Ahmad Rifai Argaata 6 Aggi Adiato 6 Muhammad Abrori Rosadi 6 Badrut Tamam 6 Fahmi Adyatma Haris 68 Rezza Ifmaur Isaii 69 Freea Asvia 7 Muhammad Faris Akbar 7 Vicky Idrarta 7 Muhammad Hisyam Bachtiar 7 Wiwik Sukati Putri. Poit Gambarkalah siya x [], dimaa ilai x[] didapatka dari matlab dega sitak berikut X[] = floor(rad(,7)*) (setiap mahasiswa pasti berbeda) a. Apakah perbedaa atara X() da X()? b. Apakah perbedaa atara x(+) da x()+ Buatlah siyalya utuk pertayaa a da b dega matlab. Poit Buatlah siyal diskrit f = [, -,,,,] utuk -<<. Buatlah siyal tersebut dega matlab dega megguaka sitak stem da sitak plot.. Poit Jika siyal soal o diaggap sebagai f[], maka tampilka hasil maipulasi f[] utuk : a. f[+] b. f[--] c. f[-]. Poit Apa perbedaaa atara siyal si (t) da si(πt), buktika dega gambar megguaka matlab dimaa ilai t = :.:

Jawaba No 8 Siyal Diskrit(x()) 7 6 x() - - - - - Siyal diskrtit yag memiliki ilai amplitudo yag berbeda-beda sesuai dega im setiap mahasiswa, dari gambar tersebut terlihat bahwa = berilai. Sehigga represetasi siyal di atas bisa dituliska seperti di bawah ii, X [] = [ 8 ]; 8 x() 6 x() - - - - - x(-+) 8 6 x() - - - 6 7

Pergesera siyal diskrit merupaka aplikasi sistem delay atau peudaa, perhatika pada gambar di atas, meujukka bahwa siyal diskrit sagat mudah dilakuka pergesera salah satuya da pecermia atau refleksi. Utuk kasus gambar di atas meujukka bahwa x(-) dilakuka pembalika atau pecermia ilai dari siyal diskrit yag kemudia dilajutka geser ke kiri sebayak. Sehigga ilai pada titik = berubah mejadi ol yag semula titik = berilai. x(-+) x() - - 6 7 8 x(-8) x() - - - - -9-8 -7-6 - - - x(*+) x() - - - Pada gambar di atas, meujukka bahwa siyal diskrit dapat dilakuka pergesera ke kaa (ditujukka dega tada +) da ke kiri (ditujukka tada -), selai itu siyal diskrit dapat dimaipulasi bagia ilai ya dega megalika variabel dega kostata tersetu, hal ii juga merupaka operasi siyal diskrit dimaa dilakuka peskalaa terhadap sumbu. Operasi x(*+) meujukka perubaha pada sumbu buka pada ilai siyal diskrit itu sediri. No.

Siyal x().. x().. - - - Pad agambar di atas adalah salah satu cotoh siyal diskrit dimaa siyal tersebut didapatka dari sitak matlab X = floor(rad(,7)*) ; Sitak rad pada matlab meujukka hasil yag radom setiap ruig program, sehigga hasilya berubah-ubah. Selai itu agka (,7) meujukka ukura dari variabel X da agka meujukka ilai radom tersebut berada di wilayah di bawah (atura pegguaa floor). Pada gambar tersebut represetasi siyal dapat di tuliska sebagai berikut : X[] = [ ] 8 Siyal x() 6 x() - - - Siyal x() x() -6 - - 6

Pada Gambar siyal yag berwara hijau, meujukka bahwa x() megalami peguata atau pegalia amplitudo siyal x[], hal ii mebuktikab bahwa siyal x[] megalami peguata sebesar kali, berbeda halya dega siyal x(), dimaa sumbu dikalika dua sehigga posisi siyal diskrit berubah cotohya Nilai siyal diskrit pada = - adalah ol, karea sumbu dikalika dua sehigga ilai ol berada pada titik = -. 6 x() + x() - - - x(+) x() - - Operaso x()+ terlihat berbeda x(+), pada gambar pik meujukka bahwa x()+ ilai sial diskrit yag ditambahka, cotoh = - memiliki ilai (pada siyal awal), setelah ditambahka satu maka pada = - berubah mejadi. Sedagka operasi x(+) meujukka bahwa siyal itu bergeser ke kiri, sehigga dapat dituliska sebagai berikut : X[] = [ ] X[] = [ ] setelah digeser ke kiri, operasi peggesera ii sagat berpegaruh terhadap operasi siyal yag melibatka sistem delay (peudaaa) No. 6

siyal Diskrit dega STEM.. f(). -. - -. - - -. - -.... Sitak stem memag diguaka utuk meampilka siyal diskrit. siyal Diskrit dega PLOT.. f(). -. - -. - - -. - -.... t 7

Sedagka sitak plot diguaka utuk meampilka siyal cotiue, dimaa sifat dari siyal cotiue adalah siyal yag memiliki ilai real di keseluruha sumbu t.. Beda Stem da Plot dega stem dega plot. f(). -. - -. - - -. - -.... Jika dua siyal tersebut digabugka seperti gambar di atas, dimaa dega plot meggabugka pucak ilai dari stem, hal ii sagat berbeda sekali bahwa sitak kedua tersebut memiliki fugsi yyag berbeda. No. Pejelasa : Hasil pergesera terhadap ilai terjadi pada siyal utuk peerapa pada siyal yag terdelay sehigga hasil peggesera tersebut berpegaruh terhadap hasil siyal, maka apabila igi meggeser siyal atau merepresetasika siyal delay cukup memaipulasi sumbu x pada gambar atau ilai pada listig program sehigga mudah diprediksi hasil peggesera tersebut. 8

f(+) f() -..... f(--) f() - - -. - -. - -. - -.. f(-) f() - - -. - -. - -. - -.. No..8.6 Perbedaaa si(*t) da si(*pi*t) si(t) si(*pi*t).. y -. -. -.6 -.8 -...6.8...6.8 t Berdasarka gambar di sampig meujukka bahwa faltor pi mempegaruhi kerapata siyal, dimaa pi di sii medefiiska frekuesi sehigga semaki besar frekuesi maka semaki rapat siyal tersebut. Lampira : maupulasi siyal pergesera siyal 9

clc;close all; clear all; = -:; x = [ 8 ];, stem(,x) title ('Siyal Diskrit(x())') xlabel ('') ylabel ('x()') = -+; = -+; = -8; N = *+;, subplot stem(,x) xlabel('') ylabel('x()') title ('x()') subplot stem(,x) title ('x(-+)') xlabel('') ylabel('x()'), subplot stem(,x,'b') xlabel('') ylabel('x()') title('x(-+)') subplot stem(,x,'m') xlabel('') ylabel('x()') title('x(-8)') subplot stem(n,x,'k') xlabel('') ylabel('x()') title('x(*+)') %================================

%No. ; = -:; X = [ ]; y = *X; % utuk y= (x()); N = *; stem(,x) title('siyal x()') xlabel('') ylabel('x()') subplot stem(,y,'g') title('siyal x()') xlabel('') ylabel('x()') subplot stem(n,x) title('siyal x()') xlabel('') ylabel('x()') pergesera siyal Aa = X+; % x() + Aa = +; % x(+) subplot stem(, Aa,'m') title('x() + ') xlabel('') ylabel('x()') subplot stem(aa,x) title('x(+)') xlabel('') ylabel('x()') %=============================== clc ; clear all; close all No f = [, -,,,,]; = -:; stem(,f)

title('siyal Diskrit dega STEM') xlabel('') ylabel('f()') plot(,f) title('siyal Diskrit dega PLOT') xlabel('t') ylabel('f()') stem(,f,'liewidth',) hold o plot(,f,'m','liewidth',) title('beda Stem da Plot') leged ('dega stem','dega plot') xlabel('') ylabel('f()') %========================= %N =+; =--; = -; subplot stem(,f) title('f(+)') xlabel('') ylabel('f()') subplot stem(,f,'g') title('f(--)') xlabel('') ylabel('f()') subplot stem(,f,'c') title('f(-)') xlabel('') ylabel('f()') %====================== %No t = :.: ; y = si(*t); y = si(*pi*t);

plot(t,y,'g','liewidth',) hold o plot(t,y,'b','liewidth',) leged ('si(t)','si(*pi*t)') title('perbedaaa si(*t) da si(*pi*t)') xlabel('t') ylabel('y')