ANITA FARUCHI-2407 100 048

5/11/2018 ANITA FARUCHI-2407 100 048 - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/anita-faruchi-2407-100-048 1/10

JURUSAN TEKNIK FISIKA

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

2009

EVALUASI AKHIR SEMESTER

PEMROSESAN SINYAL TAKE HOME

Oleh :

Anita Faruchi 2407 100 048



LAPORAN TUGAS PEMROSESAN SINYAL TAKE HOME

I. FUNGSI WINDOW DAN FILTER

1. Berikut adalah command line fungsi window

>> Fs = 16000;

>> jendela1 = rectwin(51);

>> jendela2 = hamming(51);

>> fftLength = 1024;

>> magFJendela2 = abs(fft(jendela2, fftLength));


>> subplot(2,1,1);

>> plot(linspace(0,0.5,ceil(fftLength/2)),

20*log10(magFJendela1(1:ceil(fftLength/2))));

>> ylabel('dB');

>> legend('namaJendela1 Window');

>> subplot(2,1,2);



>> ylabel('dB');

>> xlabel('Normalized Frequency');


>> wvtool(jendela1, jendela2);

>>



Dari script di atas diperoleh gambar-gambar sebagai berikut

Grafik pertama pada gambar di atas adalah plot dari Rectangular window. Sedangkangrafik yang kedua adalah plot dari Hamming window.



Pada grafik domain waktu, diketahui besar amplitudo grafik hamming adalah

sinusoidal. Besar amplitudonya tergantung frekuensi sample. Sedangkan besar amplitude

grafik rectangular, adalah kontans (tidak bergantung pada sample).

2. Macam-macam fungsi jendela

• Bartlett(n) : Bartlett window hampir sama dengan jendela triangular yang

dikembalikan pada fungsi triang. Window ini dalam coloum vector w,di mana n

harus sebuah integer positif

• Hann(n) : Hann window menggunakan sample window ‘sflag’, yang salah satunya

bias ‘periodic’ atau ‘simetrik’

• Kaiser(n, beta) : Beta merupakan parameter pada Kaise window yang

mempengaruhi penurunan sidelobe dari jendela transform fourier. Untuk memperoleh Kaiser window, filter FIR didesain dengan panjang sidelobe

menggunakan beta.

Berikut adalah command window dari tiga jenis window

>> Fs = 10000;

>> jendela1 = bartlett(51);

>> jendela2 = hann(51);

>> jendela3 = kaiser(51);

>> fftLength = 1024;




>> subplot(3,1,1);



>> ylabel('dB');

>> legend('namaJendela1 Window')

>> subplot(3,1,2);



>> ylabel('dB');

>> legend('namaJendela2 Window')



>> subplot(3,1,3);



>> ylabel('dB');

>> xlabel('Normalized Frequency');


>> wvtool(jendela1, jendela2, jendela3);

>>

Dari script di atas diperoleh grafik sebagai berikut



Pada grafik domain waktu, diketahui besar amplitudo grafik Bartlett menyerupai

busur lingkaran. Sedangkan besar amplitude grafik Hann adalah sinusoidal, menyerupai

Hamming window. Besar amplitude maksimum ketiga window tersebut terletak pada sample

antara 20-30

3. Bagian filter yang dikehendaki adalah

Bagian filter yang tidak dikehendaki adalah

II. TIME FREQUENSI ANALISIS

1. Spectrogram adalah

spektogram, dapat mengidentifikasi komponen-komponen frekuensi dari suatu.

2. Berikut adalah script

>> T = 0:0.001:2;

>> X = chirp(T,100,1,200,'q');

>> specgram(X,128,1E3,128,120);

>> title('Quadratic Chirp');

>>

Dari script di atas diperoleh spectrogram sebagai berikut



3. Spektogram dibedakan menjadi spektogram pita lebar (wideband spectogram) dan

spektogram pita sempit (narrowband spectogram).

• Spektogram pita lebar adalah analisis spectral pada suatu interval sepanjang 15

mili detik menggunakan filter dengan lebar pita 125 Hz serta analisis detail yang

dilakukan setiap 1 mili detik. Sebagian komponen frekuensi yang tidak dominan

menjadi tidak terlihat pada spektogram pita lebar.

• Spektogram pita sempit adalah analisis spectral pada suatu interval sepanjang

50 mili detik menggunakan filter dengan lebar pita 40 Hz serta analisis detail

yang dilakukan setiap 1 mili detik. Untuk melihat komponen-komponen

frekuensi yang lebih rinci dilakukan menggunakan spektogram pita sempit

4. Script untuk Wideband Spectrogram

>> T = 0:0.001:2;

>> X = chirp(T,100,1,200,'q');

>> specgram(X,128,1E3,128,127);


>>



Wideband : Sinyal diskrit pada spectrogram wideband tidak nampak. Lebih baik

dari pada Narrowband. Panjang window pada ‘numoverlap’ besar mendekati besar

windownya.

Script untuk Narrow Spectrogram

>> T = 0:0.001:2;

>> X = chirp(T,100,1,200,'q');

>> specgram(X,128,1E3,128,25);


>>



Narrowband : Sinyal diskrit pada spectrogram nampak. Panjang window pada

‘numoverlap’ sangat kecil tapi tidak sama dengan nol.

5. Spectrogram yang paling cocok:

- Wideband spectrogram

- Narrow spectrogram

III. SPEECH ANALYSIS

1. Script untuk speech analysis

>> [Y,Fs]=wavread('C:\MATLAB7\work\2407.048.wav');

Fs=8000;

plot(Y);

satu=fir1(16,0.05,'low');

Y_conv=conv(satu,Y);

figure(2);

plot(satu);

sound(Y_conv,Fs);

wavwrite(Y_conv,'Test1.wav');

specgram(Y_conv,128,1E3,128,120);

>>

Dari script di atas diperoleh spectrogram sebagai berikut

Sinyal asli



2.

IV. TRANSFORMASI SELAIN FOURIER

ANITA FARUCHI-2407 100 048

Documents

Transcript of ANITA FARUCHI-2407 100 048