Slide week 1b introduction - sinyal
-
Upload
beny-nugraha -
Category
Education
-
view
467 -
download
4
Transcript of Slide week 1b introduction - sinyal
Modul ke:
Fakultas
Program Studi
Pengolahan Sinyal DigitalPendahuluan - Sinyal
Beny Nugraha, MT, M.Sc
01
FAKULTAS TEKNIK
TEKNIK ELEKTRO
Pengertian Sinyal
• Fungsi satu atau beberapa variabel yang berubah
menurut ruang dan waktu.
•Variabel-variabel tersebut mengandung informasi fisik
dari fenomena alam. Contoh: Sinyal suara.
•Memerlukan pengolahan sinyal agar bermanfaat pada
kebutuhan manusia. Contoh: ASP (Analog Signal
Processing) untuk mengolah (pemfilteran, penguatan,
dsb) sinyal analog
Contoh Sinyal
• Sinyal Suara:
• Tegangan listrik yang dihasilkan oleh sebuah mikrofon
sebagai respon terhadap suara “should” dan “we”.
Bentuk Sinyal
• Sinyal Satu Dimensi: Sinyal dengan variabel
independen tunggal. Contoh: s1(t) = 2t2 Sinyal yang
bergantung pada perubahan waktu.
• Sinyal Dua Dimensi: Sinyal dengan dua variabel
independen. Contoh: s2(x,y) = 3x2 + 5xy + 2y2 Sinyal
yang bergantung pada perubahan dua buah variabel
independen (e.g., ruang, waktu, dan kecepatan).
Klasifikasi Sinyal
• Sinyal Analog/Sinyal Waktu Kontinyu: Sinyal yang
bersifat kontinyu terhadap waktu (memiliki nilai untuk
setiap waktu).
•Notasi: x(t)
t ϵ (-∞,∞)•Contoh Bentuk
Sinyal Analog:
Klasifikasi Sinyal
• Sinyal Digital/Sinyal Waktu Diskrit: Sinyal yang bersifat
diskrit terhadap waktu (memiliki nilai pada waktu
tertentu saja).
•Notasi: x[n]
n = Integer.•Contoh Bentuk
Sinyal Digital:
Sampling
• Sinyal digital adalah hasil proses sampling sinyal
analog.
• Sampling Pengambilan nilai suatu sinyal analog pada
waktu tertentu (e.g., t=0, t=1, t=2, dst).
• Syarat Nyquist harus dipenuhi agar sinyal digital
mampu merepresentasikan sinyal analog aslinya.
Syarat Nyquist
• Syarat Nyquist: fs > 2fi .
•Di mana fs = Frekuensi sinyal sampling & fi = Frekuensi
sinyal yang akan disampling.
• Syarat Nyquist harus dipenuhi untuk mencegah
timbulnya efek aliasing Sinyal samplingnya akan
terlihat seperti sinyal yang lain/tidak
merepresentasikan sinyal aslinya.
Syarat Nyquist
Sampling
• Contoh hasil sampling:
Klasifikasi Sinyal
• Sinyal Riil: Sinyal yang memiliki nilai bilangan nyata.
–Contoh sinyal riil: x[n] = δ[n] + 2δ[n-1]
• Sinyal Kompleks: Sinyal yang memiliki nilai bilangan
kompleks (memiliki komponen imajiner).
–Contoh sinyal kompleks: x[n] = δ[n] + j2δ[n] + 2δ[n-
1] + j2δ[n-1]
Klasifikasi Sinyal
• Sinyal Genap: Suatu sinyal disebut sebagai sinyal genap
apabila memenuhi syarat berikut:
x[n] = x[-n], untuk seluruh harga n.
Fungsi polinomial dengan pangkat genap. Contoh:
Klasifikasi Sinyal
•Contoh bentuk sinyal genap:
• Sinyal Ganjil: Suatu sinyal disebut sebagai sinyal ganjil apabila memenuhi syarat berikut:
x[n] = -x[-n], untuk seluruh harga n.Fungsi polinomial dengan pangkat ganjil. Contoh:
Klasifikasi Sinyal
•Contoh bentuk sinyal ganjil:
• Sinyal Deterministik: Sinyal yang nilainya sudah
diketahui untuk setiap waktu.
• Sinyal Random: Sinyal yang nilainya random/tidak
diketahui untuk setiap waktu.
Contoh Sinyal Deterministik & Random•Contoh sinyal
deterministik:•Contoh sinyal random:
Tipe Sinyal
• Impuls:
• Step:–Waktu Diskrit:
Tipe Sinyal
•Waktu Kontinyu:
•Ramp:–Waktu Diskrit:
–Waktu Kontinyu:
Tipe Sinyal
• Sinusoida:–Waktu Diskrit:
–Waktu Kontinyu:
Tipe Sinyal
• Sinyal Periodik:• Sinyal dinyatakan periodik hanya jika x[n] = n[n+N],
untuk N bernilai integer positif.•Contoh: Sinyal Sinusoida
Konsep Frekuensi
1. Sinyal sinusoida waktu-kontinyu• Persamaan umumnya dapat ditulis:
• A adalah amplitudo, Ω adalah frekuensi dalam radian per secon (rad/s) dan θ adalah fasa dalam radian. Sebagai ganti dari Ω kita sering menggunakan frekuensi F dalam putaran persekon atau Hertz (Hz)
Konsep Frekuensi
1. Sinyal sinusoida waktu-kontinyu• Dengan:
• Maka:
Konsep Frekuensi
2. Sinyal sinusoida waktu-diskrit• Persamaan umumnya dapat ditulis:
• n adalah bilangan bulat (integer), yang dinamakan jumlah cuplikan, A adalah amplitudo sinusoida, ω adalah frekuensi dalam radian per cuplikan dan θ adalah fasa dalam radian
Konsep Frekuensi
2. Sinyal sinusoida waktu-diskrit• Dengan:
• Maka:
Operasi Dasar Pada Sinyal
•Pergeseran (Shifting): Sinyal x[n-k] adalah sinyal x[n] yang digeser sejauh k ke sebelah kanan. Sedangkan Sinyal x[n+k] adalah sinyal x[n] yang digeser sejauh k ke sebelah kiri.
Operasi Dasar Pada Sinyal
•Pembalikan (Reversal): Sinyal x[-n] adalah sinyal x[n] yang dibalik.
Operasi Dasar Pada Sinyal
•Perkalian: Perkalian dengan konstanta “a” akan mengalikan seluruh sinyal cuplikan dengan konstanta “a”.•Contoh: y[n] = 2x[n]
Operasi Dasar Pada Sinyal
• Amplifikasi (Penguatan): Penguatan sinyal dilakukan dengan mengalikan sebuah sinyal dengan konstanta atenuasi.• Contoh: Sinyal Sinus x(t) = 2sin(2πfst) melalui sebuah kanal
yang memiliki gain dengan konstanta amplifikasi 2.
Operasi Dasar Pada Sinyal
• Atenuasi (Pelemahan): Pelemahan sinyal dilakukan dengan mengalikan sebuah sinyal dengan konstanta atenuasi.• Contoh: Sinyal Sinus x(t) = 2sin(2πfst) melalui sebuah kanal yang
memiliki sifat meredam sinyal dengan konstanta atenuasi 0.5.
Operasi Dasar Pada Sinyal
•Penjumlahan: x[n] = x1[n] + x2[n] berarti menambahkan seluruh cuplikan sinyal dari x1[n] dengan x2[n].
•Pengurangan: x[n] = x1[n] - x2[n] berarti mengurangkan seluruh cuplikan sinyal dari x1[n] dengan x2[n].
PR!!!!!• Diketahui sebuah sinyal berikut:
Gambarkan sinyal yang telah:a. Diperlambat sejauh 3 satuan!b. Dikalikan dengan konstanta “2”!c. Dibalikkan (Reverse)
Pengolahan Sinyal Digital
•Pengolahan Sinyal Digital: Proses memanipulasi sinyal secara digital.
Pengolahan Sinyal Digital
•Keuntungan Pengolahan Sinyal Digital:
–Dapat disimpan pada media magnetik (berupa tape
atau disk) tanpa mengalami pelemahan.
–Fleksibel untuk dimodifikasi, hanya perlu merubah
program yang ingin dirubah.
–Lebih murah karena perangkat keras digital lebih
murah.
Terima KasihBeny Nugraha, MT, M.Sc