Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Analisa Sistem Waktu Diskrit

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Analisa Sistem Waktu Diskrit"— Transcript presentasi:

1 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Yusuf Bilfaqih Jurusan Teknik Elektro

2 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Obyektif Mengetahui dan memahami representasi sistem waktu diskrit. Menggunakan transformasi Z untuk analisa sistem waktu diskrit Merepresentasikan sistem waktu diskrit dalam bentuk fungsi alih domain-z Memahami hubungan lokasi pole-zero dengan respons sistem Memahami efek sampling Memahami peristiwa aliasing Menganalisa kestabilan sistem waktu diskrit Analisa Sistem Waktu Diskrit

3 Representasi Sistem

4 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Representasi Sistem Persamaan Beda Persamaan State-Space Diskrit x[n+1] = Ax[n] +Bu[n] y[n] = Cx[n] + Du[n] untuk sistem SISO, A adalah matrik N x N, B adalah vektor kolom N x 1, C adalah vektor baris 1 x N, dan D adalah skalar. Diagram Simulasi Analisa Sistem Waktu Diskrit

5 Persamaan Beda: Definisi
Perhatikan sistem waktu diskrit berikut: Sinyal input, u, merupakan sekuen, Sedangkan sinyal output, y, merupakan sekuen, Apabila sistem kausal, hubungan input-output dapat dinyatakan sebagai, Fungsi f(.) merupakan model matematis sistem P u y Analisa Sistem Waktu Diskrit

6 Persamaan Beda: Definisi
Kita mengasumsikan bahwa: Sistem adalah linier dan time-invariant Output pada saat k hanya bergantung pada sejumlah berhingga input dan output sebelumnya. Maka kita dapat menuliskan model ini dalam bentuk “Persamaan Beda,” Bila diberikan sekuen input, u, dan kondisi awal, kita dapat menyelesaikan persamaan beda ini untuk menghitung sekuen output, y. Analisa Sistem Waktu Diskrit

7 Transformasi Z

8 Transformasi Z: Definisi
Transformasi Z dari sebuah sekuen y, dinotasikan dengan: yang didefinisikan oleh, dimana z merupakan bilangan kompleks. Persamaan ini hanya konvergen untuk suatu daerah pada bidang kompleks, Daerah pada bidang kompleks ini disebut sebagai “Region of Convergence.” Analisa Sistem Waktu Diskrit

9 Transformasi Z: Contoh
Sebagai contoh, perhatikan sekuen, Plot sinyal tersebut (untuk a = 0.25 dan T = 1) diperlihatkan di bawah ini. Analisa Sistem Waktu Diskrit

10 Transformasi Z: Contoh
Dari definisi Transformasi Z, ingat untuk Ingat bahwa Region Of Convergence merupakan hal kritis yang diperlukan untuk merekonstruksi sekuen, y[k], dari transformasi Z-nya, Y[z]. Analisa Sistem Waktu Diskrit

11 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Transformasi Z: ROC Perhatikan kedua contoh berikut ini. Analisa Sistem Waktu Diskrit

12 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Transformasi Z: ROC Im z Re z 1/2 Analisa Sistem Waktu Diskrit

13 Transformasi Z: Sifat-Sifat
Linieritas Jika Maka Pergeseran Waktu Analisa Sistem Waktu Diskrit

14 Transformasi Z: Sifat-Sifat
Teorema Nilai Awal Teorema Nilai Akhir dengan asumsi x[] ada Konvolusi y[n] = h[n] * x[n]  Y[z] = H[z] X[z] Analisa Sistem Waktu Diskrit

15 Fungsi Alih

16 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Fungsi Alih: Definisi Perhatikan sistem waktu diskrit, Fungsi alih adalah Persamaan beda untuk sistem ini, U[z] Y[z] P[z] Analisa Sistem Waktu Diskrit

17 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Fungsi Alih: Definisi Kalikan kedua sisi dengan dan jumlahkan untuk semua k, Analisa Sistem Waktu Diskrit

18 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Fungsi Alih: Definisi Analisa Sistem Waktu Diskrit

19 Fungsi Alih: Pole-Zero
P[z] merupakan perbandingan polinomial dalam Jika , kita dapat mengalikan dengan untuk memperoleh, Akar dari polinomial pembilang, b[z] = 0, disebut sbg “Zero”. Akar dari polinomial penyebut, a[z] = 0, disebut sbg “Pole”. Polinomial penyebut disebut juga Persamaan Karakteristik. Analisa Sistem Waktu Diskrit

20 Pole-Zero

21 Pole-Zero: Respons Sistem Orde I
Perhatikan sistem orde pertama, Misalkan diberi input unit pulsa, u[k], Output sistem dalam domain-z, Y[z], diberikan oleh, Analisa Sistem Waktu Diskrit

22 Pole-Zero: Respons Sistem Orde I
Langkah pertama adalah menghitung U[z]. Dari definisi transformasi Z dapat dengan mudah kita peroleh, Karena itu, Selanjutnya, untuk menghitung y[k], kita harus mendefinisikan transformasi Z invers dari Y[z]. Dengan kata lain, Analisa Sistem Waktu Diskrit

23 Pole-Zero: Respons Sistem Orde I
Terlihat bahwa b1 berlaku sebagai penyekala amplitudo. Sedangkan respons berbeda secara dramatis bergantung pada nilai a1. Bagaimana karakteristik respons untuk nilai a1 yang berbeda diillustrasikan pada gambar-gambar berikut. Analisa Sistem Waktu Diskrit

24 Pole-Zero: Respons Sistem Orde I
Untuk Analisa Sistem Waktu Diskrit

25 Pole-Zero: Respons Sistem Orde I
Untuk Analisa Sistem Waktu Diskrit

26 Pole-Zero: Respons Sistem Orde I
Untuk Analisa Sistem Waktu Diskrit

27 Pole-Zero: Respons Sistem Orde I
Untuk Analisa Sistem Waktu Diskrit

28 Pole-Zero: Respons Sistem Orde I
Dapat kita perhatikan bahwa, Untuk , respons turun nilainya menuju nol. Untuk , respons membesar nilainya menuju tak berhingga. Jika a1 bernilai negatif respons berbolak-balik tanda. Analisa Sistem Waktu Diskrit

29 Pole-Zero: Respons Sistem Orde II
Perhatikan sistem orde kedua berikut, dimana N[z-1] merupakan polinomial dgn suku z-1. Ekspansi pecahan parsial persamaan tersebut adalah dalam bentuk, Sedangkan Analisa Sistem Waktu Diskrit

30 Pole-Zero: Respons Sistem Orde II
Selanjutnya kita hitung respons pulsa sistem, Analisa Sistem Waktu Diskrit

31 Pole-Zero: Respons Sistem Orde II
Dapat kita lihat bahwa respons sistem naik atau turun bergantung pada r, jarak pole terhadap titik asal. Apabila r < 1 maka respons turun menuju nol, sedangkan bila r > 1 maka respons akan naik. Kita juga dapat melihat bahwa komponen sin dan cos pada respons y[k] menunjukkan bahwa respon berosilasi, dan , sudut pole, menentukan frekuensi dari respons. Analisa Sistem Waktu Diskrit

32 Pole-Zero: Lokasi pada Bidang-z
Perhatikan pola pole-zero pada bidang-z yang diillustrasikan grafik berikut. Analisa Sistem Waktu Diskrit

33 Pole-Zero: Lokasi pada Bidang-z
Daerah pada bidang-z dimana suatu sinyal naik (unbounded) atau menurun (bounded) diillustrasikan pada gambar berikut. Analisa Sistem Waktu Diskrit

34 Sampling

35 Sampling: Sinyal Eksponensial
Pada bagian ini kita akan melihat relasi antara pole sinyal pada bidang-s dan sinyal tersampel pada bidang-z. Perhatikan sinyal, Transformasi Laplace dari y(t) adalah, Pole terletak di Analisa Sistem Waktu Diskrit

36 Sampling: Sinyal Eksponensial
Sekarang kita sampling sinyal ini dengan periode T, Transformasi Z dari y[k], Pole terletak di Analisa Sistem Waktu Diskrit

37 Sampling: Sinusoidal Teredam
Sekarang perhatikan sinyal sinusoidal teredam, Dalam domain-s kita dapatkan, yang mempunyai pole-pole di Analisa Sistem Waktu Diskrit

38 Sampling: Sinusoidal Teredam
Sampling y(t) dengan periode T diperoleh, dan transformasi Z-nya, Berikut akan kita lihat dimana letak pole dari Y[z]. Analisa Sistem Waktu Diskrit

39 Sampling: Sinusoidal Teredam
Pole-pole ini diberikan oleh akar-akar polinomial, Analisa Sistem Waktu Diskrit

40 Sampling: Sinusoidal Teredam
Lokasi pole-zero dalam domain-z untuk sinyal tersebut diperlihatkan di bawah ini Analisa Sistem Waktu Diskrit

41 Sampling: Relasi Pole Bid-s & Bid-z
Kita amati, Seperti terlihat dari contoh-contoh tersebut di atas, lokasi pole dalam domain-z dari sinyal tersampel direlasikan dengan lokasi pole dalam domain-s oleh persamaan berikut, Analisa Sistem Waktu Diskrit

42 Sampling: Pemetaan Pole
Pemetaan Lokasi pole akibat sampling Analisa Sistem Waktu Diskrit

43 Aliasing

44 Analisa Sistem Waktu Diskrit
Aliasing Kita telah mengetahui bahwa sinyal dengan frekuensi 0 sampai /T radians/detik dipetakan dalam bidang lingkar satuan (unit- disc) oleh operasi sampling. Bagaimana dengan sinyal frekuensi tinggi ? Analisa Sistem Waktu Diskrit

45 Aliasing: Sinyal Sinusoidal
Perhatikan sinyal sinusoidal, Dalam domain-s adalah, Sinyal ini mempunyai pole-pole di Analisa Sistem Waktu Diskrit

46 Aliasing: Sinyal Sinusoidal
Sekarang kita sampling y(t) pada periode T. Dan Pole-pole dari Y[z] terletak di Analisa Sistem Waktu Diskrit

47 Aliasing: Sinyal Sinusoidal
Sekarang perhatikan kasus dimana Ini terjadi ketika kita memilih T, Ekivalennya, dalam bentuk frekuensi sampling, perlu kita perhatikan kasus Analisa Sistem Waktu Diskrit

48 Aliasing: Sinyal Sinusoidal
Dalam kasus ini , sehingga pole-pole terletak pada sudut lebih dari 180 derajat sekitar lingkaran satuan. Analisa Sistem Waktu Diskrit

49 Aliasing: Frekuensi Alias
Kita mempunyai , berarti bahwa, dan Hal yang penting untuk dicatat bahwa terletak dalam range 0 sampai 180 derajat. Dengan kata lain pola dari pole identik dengan sinusoidal frekuensi rendah (frekuensi alias), , dimana, atau Ingat, bahwa adalah frekuensi sampling (dalam radians/detik). Analisa Sistem Waktu Diskrit

50 Aliasing: Frekuensi Nyquist
Sebagai contoh, misalkan kita mempunyai sinyal sinusoidal 60 Hz. Jika frekuensi sampling 100 Hz, kemudian, dalam domain-z, sinyal ini sulit dibedakan dari sinyal dengan frekuensi alias, Apabila frekuensi sampling 119 Hz, maka frekuensi aliasnya, Apa yang perlu diperhatikan disini adalah bahwa bidang lingkar satuan hanya dapat merepresentasikan sinyal dengan frekuensi maksimal sampai setengah dari frekuensi sampling. Frekuensi ini ( p/T radians/detik), disebut sebagai frekuensi “Nyquist.” Analisa Sistem Waktu Diskrit

51 Aliasing: Filter Anti-Aliasing
Untuk menghindari aliasing, kita harus menyaring sinyal menggunakan LPF sebelum men-sampling, hal ini untuk memastikan bahwa sinyal tersebut tidak mengandung komponen frekuensi lebih besar dari frekuensi Nyquist. Filter yang digunakan untuk tujuan tersebut dikenal sebagai “anti-aliasing filter.” Analisa Sistem Waktu Diskrit

52 Stabilitas

53 Stabilitas BIBO: Definisi
Suatu sistem linier waktu diskrit disebut stabil BIBO jika input terbatas (bounded) menghasilkan output terbatas (bounded) pula, yaitu jika:  u[k]   M   maka ,  y[k]   L   Analisa Sistem Waktu Diskrit

54 Stabilitas BIBO: Kondisi
Untuk sistem dengan respons impuls p[k], input u[k] dan output y[k], maka berlaku: atau Magnitudo dari output, Analisa Sistem Waktu Diskrit

55 Stabilitas BIBO: Kondisi
Untuk input bounded ( u[k]   M) kita dapatkan, Terlihat bahwa sistem waktu diskrit tersebut akan stabil jika respon impulsnya "absolutely summable", yaitu : atau Analisa Sistem Waktu Diskrit

56 Stabilitas BIBO: Lokasi Pole-Zero
Kondisi ekivalen dari syarat di atas adalah nilai karakteristik dari sistem memiliki magnitudo kurang dari satu. Ini dapat dilihat dari solusi persamaan beda untuk sistem kausal terdiri dari bentuk ukn , k = 0,1, 2, …., M, dimana  merupakan nilai akar karakteristik dari sistem. Jelas bahwa, jika    1, maka responnya menjadi tidak terbatas (unbounded) untuk semua input yang terbatas. Analisa Sistem Waktu Diskrit

57 Stabilitas BIBO: Jury Test
Untuk setiap polinomial, Akar-akar polinomial berada dalam unit circle jika & hanya jika, (1) F(1) > 0 (2) (- 1)n F(- 1) > 0 (3) | a0 | < an (4) | b0 | > | bn - 1 | (5) | c0 | > | cn - 2 | (4.18) . (n+1) | r0 | > | r2 | Analisa Sistem Waktu Diskrit

58 Stabilitas BIBO: Jury Test
Row 1 2 z0 a0 an z1 a1 an - 1 z2 a2 an - 2 zn - k an - k ak zn - 1 zn 3 4 b0 bn - 1 b1 bn - 2 b2 bn - 3 bn - k bk 5 6 c0 cn - 2 c1 cn - 3 c2 cn - 4 . 2 n - 5 2 n - 4 s0 s3 s1 s2 2 n - 3 r0 r1 r2 Analisa Sistem Waktu Diskrit

59 Stabilitas BIBO: Jury Test
Entry tabel tersebut dihitung menggunakan rumus berikut, . Analisa Sistem Waktu Diskrit

60 Stabilitas BIBO: Jury Test
Sebagai contoh, periksa kestabilan sistem dengan persamaan karakteristik berikut, Row 1 2 z0 0.35 z1 0.0775 2.6 z2 - 2.05 - 0.56 z3 z4 z5 3 4 0.8325 1.854 5 6 0.0770 0.5151 0.7143 0.2693 7 Analisa Sistem Waktu Diskrit

61 Stabilitas BIBO: Jury Test
Sebagai contoh, periksa kestabilan sistem dengan persamaan karakteristik berikut, (1) F(1) = = > 0 (2) (- 1)5 F(- 1) = (- 1)( ) = < 0 (3) | 0.35 | < 1 (4) | | > | | (5) | | < | | (6) | | < | | Syarat (2), (5) dan (6) tidak dipenuhi, maka polinomial mempunyai akar di luar unit circle. Hal ini, sebagaimana dapat dilihat dari faktorisasi polinomial tersebut terdapat akar - 2.5, yang terletak di luar unit circle Analisa Sistem Waktu Diskrit


Download ppt "Analisa Sistem Waktu Diskrit"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google