Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

BAB 3 PEMROSESAN SINYAL DIGITAL Sejarah Perkembangan DSP Sinyal, Sistem dan Pemrosesan sinyal Elemen-Elemen Dasar DSP Klasifikasi Sinyal Konsep Frekuensi.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "BAB 3 PEMROSESAN SINYAL DIGITAL Sejarah Perkembangan DSP Sinyal, Sistem dan Pemrosesan sinyal Elemen-Elemen Dasar DSP Klasifikasi Sinyal Konsep Frekuensi."— Transcript presentasi:

1 BAB 3 PEMROSESAN SINYAL DIGITAL Sejarah Perkembangan DSP Sinyal, Sistem dan Pemrosesan sinyal Elemen-Elemen Dasar DSP Klasifikasi Sinyal Konsep Frekuensi Analog to Digital Conversion (A/D C) Digital to Analog Conversion (D/A C)

2 SEJARAH PERKEMBANGAN  Kemajuan-kemajuan pesat di bidang :  Teknologi komputer digital  Pabrikasi rangkaian terintegrasi  Komputer digital + perangkat kerasnya (30 tahun yang lalu)  Besar dan mahal  Aplikasi bisnis  General purpose scientific computation  Teknologi rangkaian terintegrasi :  Medium-scale integration (MSI)  Large-scale integration (LSI)  Very-large-scale integration (VLSI)

3  Komputer digital + perangkat kerasnya (sekarang)  Lebih kecil, lebih cepat dan lebih murah  Special purpose scientific computation  Kelebihan pemrosesan sinyal digital  Lebih presisi  Lebih fleksibel dalam perancangan sistem  Perangkat lunak dapat mengendalikan perangkat keras  Operasi-operasi terprogram (algoritma)  Kekurangan pemrosesan sinyal digital  Untuk sinyal dengan bandwidth sangat lebar  Real-time processing (Analog)  Optical signal processing  Terjadi distorsi  Proses pencuplikan (sampling)  Proses kuantisasi (quantization)

4 SINYAL, SISTEM DAN PEMROSESAN SINYAL  Sinyal  Besaran-besaran yang tergantung pada waktu dan ruang  Besaran fisis/non fisis (variabel tak bebas)  Waktu dan ruang (variabel bebas) Sinyal-sinyal dengan hubungan matematis yang jelas

5 Sinyal –sinyal dengan hubungan matematis yang tidak jelas  Suara pembicaraan (speech signals)

6  Suatu segmen dari suara pembicaraan dapat direpresentasikan sebagai :  Sejumlah sinyal sinusoidal dengan amplituda, frekuensi dan fasa yang berbeda  Informasi yang terkandung di dalam suatu sinyal ditentukan dengan mengukur :  Amplituda(A)  Frekuensi(F)  Fasa(  )

7  Sinyal electrocardiogram (ECG)  Sinyal elektronik yang berasal dari aktivitas jantung  Informasi mengenai kondisi dari jantung pasien  Sinyal electroencephalogram (EEG)  Sinyal elektronik yang berasal dar aktivitas otak  Sinyal-sinyal , ,  dan   Sinyal-sinyal dengan satu variabel bebas (waktu)  Suara pembicaraan, ECG dan EEG  Sinyal dengan dua variabel bebas (ruang)  Gambar (image signal)

8  Sistem  Alat fisik yang melakukan suatu operasi pada suatu sinyal  Filter  Mereduksi (mengurangi) derau (noise)  Alat non fisik  Software (perangkat lunak)  Melakukan sejumlah operasi-operasi matematik  Algoritma  Pemrosesan sinyal (Signal processing)  Operasi-operasi yang dilakukan pada suatu sinyal

9 ELEMEN-ELEMEN DASAR DARI DSP  Sistem pemrosesan sinyal analog Sinyal input analog Pemroses sinyal analog Sinyal output analog Sinyal input analog Pemroses sinyal digital  Sistem pemrosesan sinyal digital A/D Converter Sinyal output analog D/A Converter Sinyal input digitalSinyal output digital

10 KLASIFIKASI SINYAL  Single-channel signal  Hanya terdiri dari satu sinyal (variabel tak bebas)  Nilainya bisa real atau kompleks  Multi-channel signal  Lebih dari satu sinyal (variabel tak bebas)  Gelombang gempa (3 channels)  ECG (3 channels/12 channels)

11 Gelombang gempa :  Primary wave (Longitudinal)  Secondary wave (Transversal)  Surface wave (Permukaan) Vektor

12  Sinyal satu dimensi  Hanya fungsi dari satu variabel bebas  Multi-dimensional signal  Fungsi lebih dari satu variabel bebas Sinyal dua dimensi

13  Sinyal tiga dimensi  Gambar televisi hitam-putih  Multichannel multidimensional signal  Gambar televisi berwarna

14  Sinyal waktu kontinu  Speech signal  Sinyal waktu diskrit  Hanya ada pada waktu-waktu tertentu saja 0,8 0,64

15  Sinyal berharga kontinu (Continuous-valued signal)  Dapat berharga berapa saja Sinyal berharga kontinu dan waktu diskrit

16  Sinyal berharga diskrit (Discrete-valued signal)  Berharga pada beberapa kemungkinan saja  Sinyal digital  Waktu diskrit  Harga diskrit

17  Sinyal deterministik  Harganya dapat diprediksi  Sinyal acak (random signal)  Harganya tidak dapat diprediksi

18 KONSEP FREKUENSI  Sinyal sinusoidal waktu kontinu F = frekuensi [siklus/detik, hertz (Hz)] t = waktu A = amplituda  = frekuensi sudut[radian/detik]  = fasa [radian]

19  Untuk setiap frekuensi F  x a (t) periodik  Sinyal-sinyal sinusoidal waktu kontinu dengan frekuensi berbeda dapat dibedakan  Frekuensi diperbesar Untuk suatu waktu tertentu jumlah perioda bertambah

20  Sinyal sinusoidal waktu diskrit f = frekuensi [siklus/sampel] n = bilangan bulat (integer) A = amplituda  = frekuensi [radian/sampel]  = fasa [radian]

21  x (n) periodik hanya bila frekuensi f merupakan bilangan rasional Harga terkecil dari N disebut perioda dasar

22  Sinyal-sinyal sinusoidal waktu diskrit dengan frekuensi- frekuensi yang berbeda sebanyak 2  k adalah identik (tidak dapat dibedakan)  Frekuensi diperbesar  harga maksimum f = 1/2

23

24  2 adalah alias dari  1

25  Sampling (pencuplikan)  Quantization (kuantisasi)  Coding (pengkodean) ANALOG TO DIGITAL CONVERSION X a (t) QuantizerSamplerCoder Discrete-time signal Quantized signal X(n) X q (n) Digital signal Analog signal

26  Sampling (pencuplikan)  Sinyal waktu kontinu  sinyal waktu diskrit  T = sampling interval  F s = sampling rate (sampel/detik)

27

28 x 2 (n) identik dengan x 1 (n)F 2 (50 Hz) = alias dari F 1 (10 Hz) 90 Hz, 130 Hz, …. juga alias 10 Hz

29 Alias dari F o

30 Hubungan antara f dan F Fs/2 folding frequency

31

32 Contoh Soal 1.1 Diketahui sebuah sinyal analog x a (t) = 3 cos 100  t a)Tentukan F s minimum b)Bila F s = 200 Hz, tentukan x(n) c)Bila F s = 75 Hz, tentukan x(n) d)Berapa 0 < F < F s /2 yang menghasilkan x(n) sama dengan c) Jawab: a) F = 50 Hz  F s minimum = 100 Hz b)

33 c) d)

34  Suara pembicaraan  f i < 3 kHz  Sinyal televisi  f i < 5 MHz  F maks = B  F s = sampling rate = ?  Teori Sampling Frekuensi Nyquist

35 Contoh Soal 1.2 Diketahui sebuah sinyal analog x a (t) = 3 cos (2000  t) + 5sin(6000  t) + 10 cos (12000  t) a) Tentukan frekuensi Nyquistnya b) Bila F s = 5000 Hz, tentukan x(n) c) Tentukan x a (t) dari x(n) pada b) bila proses D/A Cnya sempurna Jawab: a)

36 b)

37 c)

38 Contoh Soal 1.3 Diketahui sebuah sinyal analog x a (t) = 3 cos (50  t) + 10 sin(300  t) - cos (100  t) a) Tentukan laju pencuplikan minimum yang dibutuhkan untuk menghindari pengaliasan b) Bila sinyal tersebut dicuplik dengan laju 100 pencuplikan/sekon, berapa sinyal waktu diskrit yang diperoleh sesudah pencuplikan c) Bila sinyal tersebut dicuplik dengan laju 200 pencuplikan/sekon, berapa sinyal waktu diskrit yang diperoleh sesudah pencuplikan [Ujian Tengah Semester, 8 Oktober 2002] Jawab: a)

39 b)

40 c)

41 Suatu perangkat komunikasi digital yang menggunakan 9-bit A/D Converter beroperasi dengan kecepatan pengiriman data sebesar 10,8 kbps. Sinyal analog yang akan dikirimkan adalah : Contoh Soal No. 1.3 : [UTS 4 Oktober 2003] x a (t) = - 2,07 cos (960  t) + 1,09 sin (1920  t) – 4,25 cos (2880  t) + 1,84 sin (3360  t) a). Hitung resolusinya b). Tentukan sinyal analog yang akan diterima y a (t) bila perangkat komunikasi digital ini menggunakan D/A Converter ideal

42 DIGITAL TONALOG TO CONVERSION  Kuantisasi sinyal amplituda kontinu Q = proses kuantisasi (rounding, truncation) x q (n) = sinyal hasil kuantisasi e q (n) = error kuantisasi

43

44 nx(n)x q (n) (Truncation) x q (n) (Rounding) e q (n) (Rounding) 011,0 0, ,9 0, ,8 - 0,01 30,7290,7 - 0,029 40,65610,60,70, ,590490,50,60, , ,5 - 0, , ,40,50, , ,4 - 0, , ,30,40,

45 L = level kuantisasi  L = 11  = Quantization step   = 0,1

46  Kuantisasi sinyal sinusoidal

47 x a (t) dianggap linier diantara level-level kuantisasi  = waktu selama x a (t) berada di dalam level kuantisasi Error power (rms)

48 b = jumlah bit  L = 2 b + 1 X maks -x min = 2A Signal-to-quantization ratio

49  Word length (jumlah bit) ditambah satu  Level kuantisasi menjadi dua kali lipat  SQNR bertambah 6 dB Contoh :  Compact disk player  Sampling frequency 44,1 kHz  16-bit sample resolution  SQNR =96 dB

50  Coding of Quantized Samples  Level kuantisasi L  L bilangan biner yang berbeda  Word lengh b  2 b bilangan biner berbeda  2 b  L  b  2 log L  L = 11  b = 4 bits

51 Contoh Soal 1.4 : Diketahui sinyal waktu diskrit : Tentukan jumlah bit yang diperlukan oleh A/D converter agar resolusinya : a)  = 0,1 b)  = 0,02 Jawab: a) x(n) maksimum pada saat : x(n) minimum pada saat :

52 b)

53 Contoh Soal 1.5 : Diketahui sinyal seismik analog dengan dynamic range sebesar 1 Volt. Bila sinyal analog ini dicuplik dengan frekuensi sebesar 20 sample/s menggunakan 8-bit A/D converter, Tentukan : a)Bit rate (bps) b)Resolusi c)Frekuensi sinyal maksimum yang ada pada digital seismic signal Jawab: a)

54 b) Dynamic range = x maks - x min c)

55 Contoh Soal 1.5 : Suatu jaringan komunikasi digital akan digunakan untuk mentransmisikan sinyal analog : Jaringan ini beroperasi pada bit/s dan setiap sampel dikuantisasi menjadi 1024 level tegangan yang berbeda. a) Tentukan frekuensi pencuplikan dan frekuensi folding b) Tentukan frekuensi Nyquist dari sinyal analog x a (t) c) Tentukan frekuensi-frekuensi pada sinyal waktu diskrit x(n) d) Hitung resolusinya

56 a) b) Jawab:

57 c)


Download ppt "BAB 3 PEMROSESAN SINYAL DIGITAL Sejarah Perkembangan DSP Sinyal, Sistem dan Pemrosesan sinyal Elemen-Elemen Dasar DSP Klasifikasi Sinyal Konsep Frekuensi."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google