Aplikasi Signal Processing

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Peserta mengerti tahap-tahap pada ADC
Advertisements

KIMIA UNSUR-UNSUR TRANSISI
PERTEMUAN 3 Algoritma & Pemrograman
Penyelidikan Operasi 1. Konsep Optimisasi.
KEBIJAKAN PEMERINTAH PROVINSI JAWA TIMUR
Penyusunan Data Baseline dan Perhitungan Capaian Kegiatan Peningkatan Kualitas Permukiman Kumuh Perkotaan DIREKTORAT PENGEMBANGAN KAWASAN PERMUKIMAN DIREKTORAT.
BALTHAZAR KREUTA, SE, M.SI
PENGEMBANGAN KARIR DOSEN Disarikan dari berbagai sumber oleh:
Identitas, persamaan dan pertidaksamaan trigonometri
ANGGOTA KELOMPOK WISNU WIDHU ( ) WILDAN ANUGERAH ( )
METODE PENDUGAAN ALTERNATIF
Dosen Pengampu: Muhammad Zidny Naf’an, M.Kom
GERAK SUGIYO, SPd.M.Kom.
Uji Hipotesis Luthfina Ariyani.
SOSIALISASI PEKAN IMUNISASI NASIONAL (PIN) POLIO 2016
PENGEMBANGAN BUTIR SOAL
Uji mana yang terbaik?.
Analisis Regresi linear berganda
PEERSIAPAN DAN PENERAPAN ISO/IEC 17025:2005 OLEH: YAYAN SETIAWAN
E Penilaian Proses dan Hasil Belajar
b. Kematian (mortalitas)
Ilmu Komputasi BAGUS ADHI KUSUMA
Uji Hipotesis dengan SPSS
OVERVIEW PERUBAHAN PSAK EFFEKTIF 2015
Pengolahan Citra Berwarna
Teori Produksi & Teori Biaya Produksi
Pembangunan Ekonomi dan Pertumbuhan Ekonomi
PERSIAPAN UN MATEMATIKA
Kriptografi.
1 Bab Pembangunan Ekonomi dan Pertumbuhan Ekonomi.
Ekonomi untuk SMA/MA kelas XI Oleh: Alam S..
ANALISIS PENDAPATAN NASIONAL DALAM PEREKONOMIAN TIGA SEKTOR
Dosen: Atina Ahdika, S.Si., M.Si.
Anggaran biaya konversi
Junaidi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jambi
Pemodelan dan Analisis
Bab 4 Multivibrator By : M. Ramdhani.
Analisis Regresi – (Lanjutan)
Perkembangan teknologi masa kini dalam kaitannya dengan logika fazi
DISTRIBUSI PELUANG KONTINU
FETAL PHASE Embryolgy II
Yusuf Enril Fathurrohman
3D Viewing & Projection.
Sampling Pekerjaan.
Gerbang Logika Dwi Indra Oktoviandy (A )
SUGIYO Fisika II UDINUS 2014
D10K-6C01 Pengolahan Citra PCD-04 Algoritma Pengolahan Citra 1
Perpajakan di Indonesia
Bab 2 Kinerja Perusahaan dan Analisis Laporan Keuangan
Penyusunan Anggaran Bahan Baku
MOMENTUM, IMPULS, HUKUM KEKEKALAN MOMENTUM DAN TUMBUKAN
Theory of Computation 3. Math Fundamental 2: Graph, String, Logic
Strategi Tata Letak.
Theory of Computation 2. Math Fundamental 1: Set, Sequence, Function
METODE PENELITIAN.
(Skewness dan kurtosis)
Departemen Teknik Mesin dan Biosistem INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Dasar-dasar piranti photonik
Klasifikasi Dokumen Teks Berbahasa Indonesia
Mekflu_1 Rangkaian Pipa.
Digital to Analog Conversion dan Rekonstruksi Sinyal Tujuan Belajar 1
SEKSI NERACA WILAYAH DAN ANALISIS BPS KABUPATEN TEMANGGUNG
ASPEK KEPEGAWAIAN DALAM PENILAIAN ANGKA KREDIT
RANGKAIAN DIODA TK2092 Elektronika Dasar Semester Ganjil 2015/2016
Ruang Euclides dan Ruang Vektor 1.
Bab Anuitas Aritmetrik dan Geometrik
Penyelidikan Operasi Pemrograman Dinamik Deterministik.
Kesetimbangan Fase dalam sistem sederhana (Aturan fase)
ANALISIS STRUKTUR MODAL
Transcript presentasi:

Aplikasi Signal Processing 1

ECG (Electrocardiogram Signal) ECG merupakan hasil rekaman sinyal denyut jantung yang banyak dipakai di dunia kedokteran. Berikut ini adalah contoh tipikal hasil rekaman jantung yang ideal.

ECG (Electrocardiogram Signal) Namun pada kenyataannya, hasil perekaman data dengan instrument yang tersedia tidak selalu ideal. Berikut ini adalah contoh tipikal hasil perekaman dengan instrument ECG (mengandung noise)

ECG (Electrocardiogram Signal) Muscle artefact (MA). Noise ini berasal dari kontraksi yang terjadi dibawah elektroda EKG. Noise ini mempunyai bandwith yang hampir sama dengan sinya EKG sehingga sulit untuk dihilangkan dengan filter yang sederhana. Electrode movement (EM). Dihasilkan karena sedikitnya kontak antara elektroda EKG dengan kulit. Baseline wander (BW). Noise ini disebabkan oleh pergerakan subjek selama perekaman EKG.

ECG (Electrocardiogram Signal) Signal Processing : FFT

ECG (Electrocardiogram Signal) Filtering dan Convolusi Diskrit

ECG (Electrocardiogram Signal) Hasil

Analog to Digital Conversion 8

Tahap-Tahap ADC Sampler Quantizer Coder Sinyal Analog Discrete Time π‘₯ π‘Ž 𝑑 π‘₯ 𝑛 π‘₯ π‘ž 𝑛 Sinyal Analog Discrete Time Signal Quantized (Discrete Value) Digital 9

Tahap-Tahap ADC 1010

Sampling 11

Sampling Sinyal Analog Waktu Kontinu Sinyal Waktu Diskrit 𝑇= 1 𝐹𝑠 𝑑=𝑛𝑇,𝑛=1,2,3,… π‘₯ 𝑛 = π‘₯ π‘Ž 𝑑 ∣ 𝑑=𝑛𝑇 π‘₯ π‘Ž 𝑑 Sinyal Analog Waktu Kontinu Sinyal Waktu Diskrit Fs = Frekuensi Sampling T = Perioda Sampling 12

Sampling 13

Sampling bisa dibayangkan berapa banyak data yang tersimpan jika masih bersifat kontinu? Karena antara t=0 detik hingga t=1 detik bisa berjumlah tak - hingga menjadi data - data diskrit, hanya untuk saat t tertentu saja, misalnya : periode sampling T=0.5 detik akan diperoleh frekuensi sampling fs=2 Hz Artinya Ada 2 data tiap detik, sehingga untuk 1 menit = 60 x 2 data = 120 data/menit.

Sampling 15

Teorema Sampling Untuk rekonstruksi sinyal analog dengan frekuensi maksimum Fmax = B dan Fs > 2 Fmax dari versi diskritnya, gunakan Interpolator sinc: 𝑔 𝑑 = sin 2π𝐡𝑑 2π𝐡𝑑 π‘₯ π‘Ž 𝑑 = 𝑛=βˆ’βˆž ∞ π‘₯ 𝑛 𝑔 π‘‘βˆ’π‘›π‘‡ Fn = 2 Fmax disebut Nyquist rate. Frekuensi sampling harus Melebihi Nyquist rate. 16

Konversi Sinyal Analog ke Digital Diketahui sinyal analog . Bila Fs = 1000 Hz maka tentukan x(n)! π‘₯ π‘Ž 𝑑 =3cos 100π𝑑 π‘₯ 𝑛 = π‘₯ π‘Ž 𝑑 ∣ 𝐴𝐷𝐢 𝑑=𝑛𝑇 =3cos (100Ο€ 𝑛 1000 ) =3cos 0.1π𝑛 Bila Fs = 75 Hz maka tentukan x(n)! π‘₯ 𝑛 = π‘₯ π‘Ž 𝑑 ∣ 𝐴𝐷𝐢 𝑑=𝑛𝑇 =3cos (100Ο€ 𝑛 75 ) =3cos ( 4 3 π𝑛) =3cos ( 2 3 π𝑛) Untuk sinyal analog . Untuk Fs = 75 Hz tentukan x(n)! π‘₯ π‘Ž 𝑑 =3cos 50π𝑑 π‘₯ 𝑛 = π‘₯ π‘Ž 𝑑 ∣ 𝐴𝐷𝐢 𝑑=𝑛𝑇 =3cos (50Ο€ 𝑛 75 ) =3cos 2 3 π𝑛 Perhatikan untuk sinyal analog yang berbeda dapat merupakan sinyal yang identik di domain digital. (terjadi aliasing karena melanggar kriteria Nyquist) 17

Sampling dan Aliasing 18

Sampling dan Aliasing 19

Sampling dan Aliasing Sinyal Analog Sinyal Hasil Sampling 20

Sampling (2) Sinyal Hasil Sampling 2121

Kuantisasi 22

Kuantisasi Quantizer berfungsi mengelompokkan level sinyal keluaran sampler ke dalam 2^n kelompok. Dimana n merupakan jumlah bit pada encoder. Intinya, proses kuantisasi pada quantizer befungsi untuk membulatkan bilangan, mengubah nilai input yang sangat bervariasi menjadi bulat hanya 2^n variasi bilangan. 2323

Kuantisasi Kuantisasi Sinyal dalam 11 Level (L = 11) 2424

Dynamic Range Dynamic Range: Perbedaan (selisih) antara nilai maksimum sinyal dengan nilai minimum sinyal π·π‘¦π‘›π‘Žπ‘šπ‘–π‘π‘…π‘Žπ‘›π‘”π‘’= 𝑋 π‘šπ‘Žπ‘₯ βˆ’ 𝑋 π‘šπ‘–π‘› 25

Resolusi (Ξ”) Resolusi: Ketelitian besaran sinyal Resolusi ditentukan oleh Dynamic Range dan jumlah level kuantisasi π‘…π‘’π‘ π‘œπ‘™π‘’π‘ π‘– Ξ” = π·π‘¦π‘›π‘Žπ‘šπ‘–π‘π‘…π‘Žπ‘›π‘”π‘’ πΏβˆ’1 ,𝐿≀ 2 𝑏 . 𝐿=jumlahlevel 𝑏=jumlahbit 26

Error Kuantisasi 27

Dynamic Range, Resolusi, Error Kuantisasi Besar amplituda Error Kuantisasi eq(n) = |xq(n)-x(n)| xq(n) = hasil kuantisasi x(n) = hasil sampling Besarnya dibatasi resolusi - 1 2 βˆ†β‰€ eq(n) ≀ 1 2 βˆ† Resolusi membaik bila jumlah level kuantisasi L meningkat dan dynamic range (xmax-xmin) mengecil: Ξ”=dynrange /(L-1) xq(n) xmax Ξ” xa(t) xmin n Level-level kuantisasi 28

Encoding 29

Coding Untuk penyimpanan data digital digunakan sejumlah bit (b) Data hasil kuantisasi terdiri dari sejumlah level (L) Tiap-tiap level dikodekan dengan barisan bit (angka) Berlaku hubungan L = Jumlah Level b = Jumlah Bit 𝐿≀ 2 𝑏 3030

Coding Misalnya, Jika sinyal input memiliki : amplitude 0 – 2 volt encoder dengan jumlah bit 3 maka akan ada berapa level kuantisasi (L)? Bagaimana pengelompokan dan kode untuk masing- masing sinyal? Jawab. Level kuantisasi (L) = 2^b = 2^b = 8. Range pengelompokan = (batas atas nilai –batas bawah nilai) / jumlah kuantisasi = (2 - 0)/8 = 0,25. 3131

Coding Tabel pengelompokan nilai bias dilihat di bawah ini. 3232

Coding keluaran sampler adalah 1,3 volt. Encoder = 101. [0, 0.25) artinya 0 sampai sesaat sebelum 0,25. Maka, 0,25 memiliki nilai diskrit/kode 001 3333

Latihan ADC 34

Contoh Soal 1 Sebuah sinyal analog waktu diskrit akan dikuantisasi. Tentukan jumlah bit yang diperlukan tiap sample agar resolusi (D) = 0.02! π‘₯ 𝑛 =3cos 0.1π𝑛 Dynamic range dari sinyal ini adalah 3 - (-3) = 6 V Misal jumlah level adalah L. πΏβˆ’1= π·π‘¦π‘›π‘Žπ‘šπ‘–π‘π‘…π‘Žπ‘›π‘”π‘’ π‘…π‘’π‘ π‘œπ‘™π‘’π‘‘π‘–π‘œπ‘› = 6 0.02 =300;𝐿=301 𝟐 𝒃 β‰₯𝐿=301 2 𝑏 =512 𝑏=9 bilanganbulat 3535

Contoh Soal 2 Sebuah sinyal analog waktu diskrit akan dikuantisasi. Bila digunakan kuantisasi dengan 16 bit, maka hitunglah resolusi (D) dan error kuantisasi maksimum! π‘₯ 𝑛 =4.5cos 0.1π𝑛 Dynamic range dari sinyal ini adalah 4.5 - (-4.5) = 9 V Misal jumlah level adalah L. 𝐿= 2 16 =65536,πΏβˆ’1 jumlah bi𝑑 =65535 π‘…π‘’π‘ π‘œπ‘™π‘’π‘ π‘– Ξ” = π·π‘¦π‘›π‘Žπ‘šπ‘–π‘π‘…π‘Žπ‘›π‘”π‘’ πΏβˆ’1 = 9 65535 =1.3733Γ— 10 βˆ’4 𝑉=13.733π‘šπ‘‰ πΈπ‘Ÿπ‘Ÿπ‘œπ‘ŸπΎπ‘’π‘Žπ‘›π‘‘π‘–π‘ π‘Žπ‘ π‘–π‘€π‘Žπ‘˜π‘ π‘–π‘šπ‘’π‘š= π‘…π‘’π‘ π‘œπ‘™π‘’π‘ π‘– 2 = 13.733 2 π‘šπ‘‰=6.8665π‘šπ‘‰ 3636

Contoh Soal 3 3737

Contoh Soal 4 3838

Digital to Analog Conversion dan Rekonstruksi Sinyal 39

Digital to Analog Converter Digital to Analog Converter digunakan untuk mengkonversi sinyal digital menjadi sinyal analog Tugas DAC adalah melakukan interpolasi di antara sampel data digital 40

Performa DAC Resolution: Jumlah tingkat output DAC yang dapat dihasilkan ditentukan oleh jumlah bit yang digunakan. Frekuensi Sampling Maksimum: Kecepatan maksimum rangkaian DAC dapat beroperasi dan menghasilkan output yang benar THD+N: Perhitungan dari distorsi harmonik dan noise dari sinyal hasil DAC Dynamic range: Perbedaan antara sinyal terbesar dan sinyal terkecil yang dapat dihasilkan oleh DAC 41

Interpolasi 42

Zero Order Hold DAC DAC tanpa interpolasi Disebut juga Piecewise Constant Signal ADC Menghasilkan barisan pulsa-pulsa persegi panjang Menghasilkan respon frekuensi yang tidak baik. Mempunyai karakteristik THD+N yang sangat buruk 43

Fungsi Interpolasi Memperbaiki respon frekuensi sinyal hasil konversi Memperbaiki Total Harmonic Distortion (THD + n) hasil konversi sinyal digital ke sinyal analog Interpolasi dapat dilakukan dengan filter low pass, yang disebut juga dengan filter rekonstruksi 44

Interpolasi Sinc 45

Fungsi Sinc 𝑠𝑖𝑛𝑐 π‘₯ = sin π‘₯ π‘₯ 46

Teori Sampling Shannon Jika kita mempunyai sinyal bandlimited s(x) yang disampling pada Nyquist Rate, sinyal dapat direkonstruksi dari sampel s(k) dengan hubungan: 𝑠 π‘₯ = π‘˜=βˆ’βˆž ∞ 𝑠 π‘˜ 𝑠𝑖𝑛𝑐 π‘₯βˆ’π‘˜ 47

Sifat Fungsi Sinc Hasil sinyal sinc bernilai 0 untuk semua integer kecuali di titik origin. sinc(0) = 1 48

Interpolasi Sinc Sinyal x(n) = {1,2,3,3,1.5,0,1,4} 49

Pengubahan sinyal digital menjadi sinyal analog menggunakan DAC ideal 50

Aturan Konversi D/A Frekuensi Sampling menentukan pemetaan frekuensi di domain digital ke frekuensi di domain analog Frekuensi domain digital harus terdapat range βˆ’Ο€β‰€Ο‰β‰€Ο€ atauβˆ’ 1 2 ≀𝑓≀ 1 2 51

Konversi Sinyal Digital ke Analog π‘₯ π‘Ž 𝑑 =π‘₯ 𝑛 ∣ 𝐷𝐴𝐢 𝑛= 𝑑 𝑇 =π‘₯ 𝑛 ∣ 𝐷𝐴𝐢 𝑛=𝐹𝑠×𝑑 𝑇=periodeπ‘ π‘Žπ‘šπ‘π‘™π‘–π‘›π‘” 𝐹𝑠=frekuensiπ‘ π‘Žπ‘šπ‘π‘™π‘–π‘›π‘” βˆ’Ο€β‰€Ο‰β‰€Ο€atauβˆ’ 1 2 ≀𝑓≀ 1 2 52

Contoh 1 Diketahui sinyal digital . Bila Fs = 1000 Hz dan ya(t) adalah hasil rekonstruksi dari x(n), maka tentukan ya(t)! π‘₯ 𝑛 =2cos 0.1π𝑛 𝑦 π‘Ž 𝑑 =π‘₯ 𝑛 ∣ 𝐷𝐴𝐢 𝑛=𝐹𝑠×𝑑 =2cos 0.1Ο€1000𝑑 =2cos 100π𝑑 53

Contoh 2 Diketahui sinyal analog Bila sinyal analog ini disampling dengan Fs = 400 Hz menjadi sinyal x(n). Lalu dilakukan rekonstruksi sinyal analog dari x(n) menjadi ya(t). Hitunglah x(n) dan ya(t)! π‘₯ π‘Ž 𝑑 =2cos 300π𝑑 +3cos 1200π𝑑 π‘₯ 𝑛 = π‘₯ π‘Ž 𝑑 ∣ 𝐴𝐷𝐢 𝑑=𝑛𝑇 =2cos ( 300π𝑛 400 ) +3cos ( 1200π𝑛 400 ) π‘₯ 𝑛 =2cos 0.75π𝑛 +3cos 3π𝑛 π‘₯ π‘Ž 𝑑 =π‘₯ 𝑛 ∣ 𝐷𝐴𝐢 n=𝑑.𝐹𝑠 =2cos 0.75Ο€βˆ™400𝑑 +3cos 3Ο€π‘›βˆ™400𝑑 π‘₯ π‘Ž 𝑑 =2cos 300π𝑑 +3cos 1200π𝑑 54

SIMULASI ADC dengan Matlab Berkelompok 55