LAPORAN PRAKTIKUM PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL. OPERASI DASAR PADA SINYAL 2 Dan PROSES SAMPLING [PDF]

Citation preview

LAPORAN PRAKTIKUM PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL “OPERASI DASAR PADA SINYAL 2” “PROSES SAMPLING”



Nama NIM Kelas Dosen Pembimbing



DISUSUN OLEH: : Nurul Masittah : 1757301030 : TI 3.B : Muhammad Arhami, Ssi, M.Kom



POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE TAHUN AJARAN 2019/2020



LEMBAR PENGESAHAN No Praktikum Judul Praktikum Tanggal Praktikum Tanggal Penyerahan Laporan Nama Praktikan NIM Kelas Jurusan Prodi Nilai Keterangan



: 04/PSD/3.B/TI/2019 : Operasi Dasar Pada Sinyal 2 & Proses Sampling : 9 Oktober 2019 : 16 Oktober 2019 : Nurul Masittah : 1757301030 : 3.B : Teknologi Informasi dan Komputer : Teknik Informatika : :



Buket Rata, 16 Oktober 2019



Muhammad Arhami, Ssi, M.Kom NIP. 19741029 2000 3 001



i



DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN……………………………………………………………....i DAFTAR ISI…………………………………………………………………………….ii BAB I PENDAHULUAN……………………………………………………………….1 BAB II TINJAUAN KEPUSTAKAAN…………………………………………………2 2.1 Operasi Dasar Sinyal…………………………………..…………………….2 2.1.1 Time Shifting………………………………………………………2 2.1.2 Time Scaling….……………………………………………………3 2.1.3 Reflection…...……………………………………………………...4 2.2 Proses Sampling…...…………………………………..…………………….5 2.2.1 Analog to Digital Conversion...……………………………………5 2.2.2 Proses Sampling…...………………………………………………6 2.2.3 Proses Aliasing..…………………………………………………...8 BAB III LANGKAH-LANGKAH PRAKTIKUM…………………………………….10 3.1 Operasi Dasar Sinyal…………………………………..…………………...10 3.1.1 Time Shifting……………………………………………………..10 3.1.2 Time Scaling (Down Sampling)...………………………………..11 3.1.3 Time Scaling (Up Sampling)…....………………………………..12 3.1.4 Time Reflection…...……………..……………………………….13 3.2 Proses Sampling…...…………………………………..…………………...13 3.2.1 Pengamatan Frekuensi Sampling Secara Visual……..…………..13 3.2.1 Pengamatan Frekuensi Sampling Secara Audio.……..…………..14 3.2.1 Pengamatan Efek Aliasing Pada Audio………..……..…………..15 BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL PRAKTIKUM ............................................... 17 4.1 Pembahasan dan Hasil Praktikum ................................................................ 17 4.1.1 Time Shifting……………………………………………………..17 4.1.2 Time Scaling (Down Sampling)...………………………………..18 4.1.3 Time Scaling (Up Sampling)…....………………………………..19 4.1.4 Time Reflection…...……………..……………………………….20 4.2 Proses Sampling…...…………………………………..…………………...21 4.2.1 Pengamatan Frekuensi Sampling Secara Visual……..…………..21 4.2.1 Pengamatan Frekuensi Sampling Secara Audio.……..…………..21 4.2.1 Pengamatan Efek Aliasing Pada Audio………..……..…………..22 BAB V PENUTUP ......................................................................................................... 23 5.1 Simpulan………........................................................................................... 23 5.2 Saran………….………………………………………………………........23 REFERENSI ................................................................................................................... 24



ii



BAB I PENDAHULUAN



Proses pengolahan sinyal digital, diawali dengan proses pencuplikan sinyal masukan yang berupa sinyal kontinyu. Proses ini mengubah representasi sinyal yang tadinya berupa sinyal kontinyu menjadi sinyal diskrete. Proses ini dilakukan oleh suatu unit ADC (Analog to Digital Converter). Unit ADC ini terdiri dari sebuah bagian Sample/Hold dan sebuah bagian quantiser. Unit sample/hold merupakan bagian yang melakukan pencuplikan orde ke-0, yang berarti nilai masukan selama kurun waktu T dianggap memiliki nilai yang sama. Pencuplikan dilakukan setiap satu satuan waktu yang lazim disebut sebagai waktu cuplik (sampling time). Bagian quantiser akan merubah menjadi beberapa level nilai, pembagian level nilai ini bisa secara uniform ataupun secara nonuniform misal pada Gaussian quantiser. Untuk kerja dari suatu ADC bergantung pada beberapa parameter, parameter utama yang menjadi pertimbangan adalah sebagai berikut :    



Kecepatan maksimum dari waktu cuplik. Kecepatan ADC melakukan konversi. Resolusi dari quantiser, misal 8 bit akan mengubah menjadi 256 tingkatan nilai. Metoda kuantisasi akan mempengaruhi terhadap kekebalan noise.



Suatu sinyal kontinyu time x(t) merupakan sampel pada suatu frekuensi(Hz) untuk menghasilkan suatu sinyal sampel xs(t). Kita model xs(t) sebagai suatu impuls dengan area dan impuls yang diberi oleh x(nTs). Suatu low-pass filter ideal dengan frekuensi digunakan untuk memperoleh sinyal yang direkonstruksi xr(t). Proses pengolahan sinyal secara digital memiliki bentuk sedikit berbeda. Komponen utama sistem ini berupa sebuah processor digital yang mampu bekerjaapabila masukannya berupa sinyal digital. Untuk sebuah input berupa sinyalanalog perlu proses awal yang bernama digitalisasi melalui perangkat yang bernama analog-to-digital converter (ADC), dimana sinyal analog harus melalui proses sampling, quantizing dan coding. Dengan memperkirakan komponen highest-frequency dalam x(t) pada frekuensi fm. Kemudian Theorema sampling states untuk fs>2fm tidak ada hilangnya informasi pada sampling. Dalam hal ini, memilih fc dalam range fm< fc < fs- fm memberi xr(t) = x(t). Hasil ini dapat dipahami dengan pengujian fourier mengubah bentuk X(f), Xs(f) dan Xr(f). Jika fs 0, kita akan mendapatkan bentuk pergeseran sinyal ke kanan, sedangkan jika nilai to < 0 akan diperoleh bentuk pergeseran ke kiri.



Gambar 1.1 Operasi pergeseran waktu (time shifting) Di dalam bidang telekomunikasi, operasi pergeseran bisa digunakan untuk merepresentasikan sebuah proses delay propagasi sinyal. Sebuah gelombang radio dari pemancar dikirimkan pada t = 0, untuk sampai ke penerima yang cukup jauh, kira-kira 300 meter maka bagian penerima akan menangkap sinyal tersebut dalam bentuk versi sinyal tertunda selama +1μ detik (10-6 detik). Tentusaja bukan sinyal tersebut juga mengalami proses pelemahan, dan mungkin juga mangalami bentuk gangguan yang lainnya.



Gambar 1.2. Contoh kejadian pergeseran sinyal pada propagasi



2



2.1.2 Time Scaling Kita tetapkan x(t) sebagai sebuah sinyl waktu kontinyu, selanjutnya anda tetapkan bahwa y(t) adalah output dari sebuah proses pensekalaan yang dilakukan dengan variable bebas, dalam hal ini waktu, t dengan sebuah factor penskalaan bernilai a. Maka hubungan antara y(t) dan x(t) dapat dinyatakan di dalam persamaan: y(t) = x(at)



Jika a > 1, sinyal y(t) akan memiliki bentuk seperti x(t) dengan versi terkompresi. Jika 0 < a 0



yang dalam hal ini hanya didefinisikan dengan integer pada nilai k. Jika nilai k > 1, memungkinkan terjadinya hilangnya komponen nilai pada pada sinyal waktu diskrit y[kn], untuk nilai k = 2. Sampel-sampel x[k] untuk n = + 1, + 3, … dst akan hilang karena penempatan k = 2 pada x[kn] menyebabkan sampel-sampel ini terlewati. Pada contoh kasus berikut ini dimana x[n] bernilai 1 untuk n = ganjil, dan x[n] bernilai 0 untuk n genap. Maka ketika kita melakukan time scaling dengan y[n] = x[kn] = x[2n], akan menghasilkan nilai 0 untuk semua nilai n. Sebab, y[n] terdiri dari nilai-nilai x[2], x[4], x[6], … dst.



3



Gambar 1.4. Gambar time scaling pada sinyal waktu diskrit Proses time scaling banyak ditemui pada pengolahan sinyal wicara, dimana pada suatu kondisi diperlukan untuk meningkatkan jumlah sampel untuk pembentukan sinyal dari data yang diperoleh dengan tujuan menghasilkan sinyal yang lebih smooth. Proses ini selanjutnya berkembang menjadi teknik yang dikenal dengan up sampling dan interpolasi. Pada suatu kondisi lainnya, perlu untuk mengurangi jumlah sampel dengan tujuan mempercepat proses komputasi tanpa mengorbankan kualitas sinyal. Proses ini kemudian berkembang menjadi down sampling dan decimation.



2.1.3 Reflection Kita tetapkan x(t) untuk menandai sebuah sinyal waktu kontiyu. Dan selanjutnya y(t) ditetapkan sebagai hasil operasi yang diperoleh melaui penukaran waktu ‘t’ dengan ‘– t’, yang merupakan sebuah pembalikan urutan proses sinyal dari belakang ke depan. Sehingga kita memiliki persamaan: y(t) = x(−t) Dalam hal ini persamaan diatas merupakan sebuah operasi pemantulan (reflection), yang mengacu pada suatu titik di t = 0. Ada dua kondisi yang menjadi kasus khusus pada operasi refleksi:  Sinyal genap, untuk suau kondisi dimana x(−t) = x(t) belaku untuk semua nilai t. Dalam hal ini sinyal hasil refleksi memiliki nilai yang sama dengan sinyal sebelum proses refleksi.  Sinyal ganjil, untuk suatu kondisi dimana x(−t) = −x(t) berlaku untuk semua nilai t. Dalam hal ini sinyal hasil refleksi merupakan versi negative dari sinyal sebelum proses refleksi. Dua hal ini juga berlaku untuk sinyal waktu diskrit.



4



Gambar 1.5. Operasi refleksi sinyal Di dalam aplikasi teknologi telekomunikasi operasi time reflection dimanfaatkan untuk proses estimasi dan ekualisasi kanal dengan cara mengembangkan proses refleksi sinyal menjadi sebuah teknik yang dikenal sebagai time reversal communication. Masalah time reversal tidak dibahas lebih jauh, karena memerlukan pemahaman berbagai teknik propagasi dan estimasi kanal yang cukup panjang, dan teknologi ini mulai dikembangkan mulai akhir tahun 90-an.



2.2. Proses Sampling 2.2.1. Analog to Digital Conversion Dalam proses pengolahan sinyal analog, sinyal input masuk ke Analog Signal Processing (ASP), diberi berbagai perlakukan (misalnya pemfilteran, penguatan, dsb.) dan outputnya berupa sinyal analog.



Gambar 1.6. Sistem Pengolahan Sinyal Analog Proses pengolahan sinyal secara digital memiliki bentuk sedikit berbeda. Komponen utama system ini berupa sebuah processor digital yang mampu bekerja apabila inputnya berupa sinyal digital. Untuk sebuah input berupa sinyal analog perlu proses awal yang bernama digitalisasi melalui perangkat yang bernama analog-to-digital conversion (ADC), dimana sinyal analog harus melalui proses sampling, quantizing dan coding. Demikian juga output dari processor digital harus melalui perangkat digital-to-analog conversion (DAC) agar outputnya kembali



5



menjadi bentuk analog. Ini bisa kita amati pada perangkat seperti PC, digital sound system, dsb. Secara sederhana bentuk diagram bloknya adalah seperti Gambar 1.7.



Gambar 1.7. Sistem Pengolahan Sinyal Digital 2.2.2. Proses Sampling Berdasarkan pada penjelasan diatas kita tahu betapa pentingnya satu proses yang bernama sampling. Setelah sinyal waktu kontinyu atau yang juga popoler kita kenal sebagai sinyal analog disampel, akan didapatkan bentuk sinyal waktu diskrit. Untuk mendapatkan sinyal waktu diskrit yang mampu mewakili sifat sinyal aslinya, proses sampling harus memenuhi syarat Nyquist. fs > 2 fi



dimana: fs = frekuensi sinyal sampling fi = frekuensi sinyal informasi yanga kan disampel Fenomena aliasing proses sampling akan muncul pada sinyal hasil sampling apabila proses frekuensi sinyal sampling tidak memenuhi criteria diatas. Perhatikan sebuah sinyal sinusoida waktu diskrit yang memiliki bentuk persamaan matematika seperti berikut: x(n) = A sin(∞n +θ)



dimana: A = amplitudo sinyal ∞ = frekuensi sudut Θ = fase awal sinyal Frekuensi dalam sinyal waktu diskrit memiliki satuan radian per indek sample, dan memiliki ekuivalensi dengan 2_f.



6



Gambar 1.6. Sinyal sinus diskrit Sinyal sinus pada Gambar 3 tersusun dari 61 sampel, sinyal ini memiliki frekuensi f = 50 dan disampel dengan Fs = 1000. Sehingga untuk satu siklus sinyal sinus memiliki sample sebanyak Fs/f = 1000/50 = 20 sampel. Berbeda dengan sinyal waktu kontinyu (C-T), sifat frekuensi pada sinyal waktu diskrit (D-T) adalah: 1. Sinyal hanya periodik jika f rasional. Sinyal periodic dengan periode N apabila berlaku untuk untuk semua n bahwa x(n+N) = x(n). Periode fundamental NF adalah nilai N yang terkecil. Sebagai contoh: agar suatu sinyal periodic maka cos(2π(N+n) + θ) = cos(2πn + θ) = cos(2πn + θ +2πk) k



⇔2πN = 2πk ⇔ f = N ⇔ f



2.



harus rasional



Sinyal dengan fekuensi beda sejauh k2_ (dengan k bernilai integer) adalah identik. Jadi berbeda dengan kasus pada C-T, pada kasus D-T ini sinyal yang memiliki suatu frekuensi unik tidak berarti sinyal nya bersifat unik. Sebagai contoh: cos[(ωo + 2π)n +θ] = cos (ωo + 2π)



karena cos(ωo + 2π) = cos(ωo). Jadi bila xk(n) = cos(ωo + 2π) , k = 0,1,…. Dimana ωk = ωon+ 2kπ, maka xk(n) tidak bisa dibedakan satu sama lain. Artinya x1(n) = x2(n) = x3(n)….= xk(n). Sehingga suatu sinyal dengan frekuensi berbeda akan berbeda jika frekuensinya dibatasi pada daerah −π < ω < π atau –1/2 < f 2m Sebagai contoh, manusia dapat mendengar suara dari frekuensi 20 Hz sampai dengan sekitar 20kHz, artinya lebar pita dari suara yang mampu didengar manusia adalah sekitar 20 kHz. Dengan demikian, pengubahan suara menjadi data dijital memerlukan laju pencuplikan sedikitnya 2×20kHz = 40 kHz atau 40.000 cuplikan/detik supaya sinyal suara dapat direkonstruksi secara sempurna, yang berarti juga kualitas dari suara hasil perekaman dijital dapat dimainkan tanpa distorsi.



9



BAB III LANGKAH-LANGKAH PRAKTIKUM 3.1 Operasi Dasar Sinyal 2 3.1.1.Time Shifting 1. Dibuat program operasi pergeseran sinyal (time shifting) dengan listing berikut



Gambar 1.10. Dibuat program operadi pergeseran sinyal (time shifting) 2. Perlu dimodifikasi pergeserannya dari -2 menjadi -4



Gambar 1.11. Dimodifikasi pergeserannya dari -2 menjadi -4 3. Perlu dimodifikasi pergeserannya menjadi bilangan positif, yaitu +4



Gambar 1.12. Dimodifikasi pergeserannya menjadi bilangan positif



10



3.1.2 Time Scaling (Down Sampling) 1. Dibuat program time scaling dengan tujuan memperkecil jumlah sampel pada suatu sekuen, yang dikenal dengan down sampling



Gambar 1.13. Program down sampling 2. Program down sampling dimodifikasi



Gambar 1.14. Program down sampling yang dimodikasi



3. Sebuah program dibuat untuk melakukan time scaling dengan tujuan mendapatkan bentuk sinyal yang lebih halus dengan teknik Up Sampling



Gambar 1.15. Program up sampling 4. Perlu dimodikasi program diatas dengan mengubah variable k menjadi 10



Gambar 1.16. Program up sampling yang dimodifikasi 11



3.1.3. Time Scaling (Up Sampling) 1. Dibuat program time scaling dengan tujuan memperbanyak jumlah sampel pada suatu sekuen, yang dikenal dengan up sampling



Gambar 1.17. Program up sampling 2. Program up sampling dimodifikasi



Gambar 1.18. Program up sampling yang dimodikasi 3. Sebuah program dibuat untuk mendapatkan penghalusan sinyal dengan teknik yang berbeda yaitu interpolation atau up sampling



Gambar 1.19. Program up sampling 4. Perlu dimodikasi program diatas dengan mengubah variable k menjadi 10



Gambar 1.20. Program up sampling yang dimodifikasi



12



3.1.4. Time Reflection 1. Program time reflection dibuat



Gambar 1.21 Program time reflection 2. Perlu dimodifikasi program time reflection diatas



Gambar 1.22. Program time reflection dimodifikasi



3.2. Proses Sampling 3.2.1. Pengamatan Pengaruh Pemilihan Frekuensi Sampling Secara Visual 1. Dibuat program yang ditekankan pada konsep pemahaman fenomena sampling



13



Gambar 1.23 Program sampling 2. Perlu dimodifikasi program diatas dengan mengubah variable Fs



Gambar 1.24. Program sampling yang telah dimodifikasi 3.2.2. Pengamatan Pengaruh Pemilihan Frekuensi Sampling pada Efek Audio 1. Dibuat program yang ditekankan pada konsep pemahaman fenomena sampling pada audio



Gambar 1.25. Program sampling pada audio 14



2. Perlu dimodifikasi program diatas dengan mengubah frekuensinya



Gambar 1.26. Program sampling audio yang telah dimodifikasi



3.2.3. Pengamatan Efek Aliasing pada Audio 1. Program efek aliasing pada audio yang dibuat untuk menyusun lagu sederhana



Gambar 1.27. Program efek aliasing



15



2.Disambungkan dengan perintah audiowrite, bertujuan untuk menyimpan lagu tersebut dengan nama gundul.wav



1.28. Sambungan perintah audiowrite



3.



Program diatas dimodifikasi dengan mengubah variable Fs dari 160000 menjadi 2000



Gambar 1.29. Program efek aliasing yang telah dimodifikasi



16



BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL PRAKTIKUM 4.1. Operasi Dasar Sinyal 2 4.1.1. Time Shifting 1.



Gambar 1.30. Hasil program operasi pergeseran sinyal (time shifting) Pada hasil program operasi time shifting diatas menunjukkan bahwa program tersebut dibuat untuk membuat pergeseran sinyal, pada gambar pertama sinyal bergeser ke sebelah kiri dengan ditentukan variable pergeserannya menjadi -2, maka dari itu sinyal berada disebelah kiri pada bilangan negative, ujung sinyal terletak di +3 karena 5-2=+3. Sedangkan pada gambar kedua, sinyal bergeser ke sebelah kiri juga tapi ditentukan variable pergeserannya menjadi -4, sehingga sinyal lebih digeser ke kiri, karena -2 lebih mendekati 0, ujung sinyal terletak di +1 karena 5-4=+1. 2.



Gambar 1.31. Hasil modifikasi pergeseran menjadi bilangan positif Pada hasil program diatas, telah dimodifikasi variable pergeserannya menjadi bilangan positif, yaitu +4, oleh karena itu sinyal terletak pada sebelah kanan, ujung sinyal terletak di -1 karena -5+4=-1.



17



4.1.2. Time Scaling (Down Sampling) 1.



Gambar 1.32. Hasil program down sampling Pada hasil program downsampling diatas, ditunjukkan bahwa program tersebut dibuat dengan tujuan memperkecil jumlah sampel pada suatu sekuen. Pada gambar pertama, dimasukkan variable x dengan vector 1,2…,10, variable y=downsample(x,3). Artinya adalah, y akan membuat deret bilangan dari 1-10, tapi dengan loncatan 3 bilangan, sehingga menjadi 1 4 7 10. Sedangkan pada gambar kedua, variable y diubah menjadi downsample(x,3,2). 3 adalah loncatan bilangan, sedangkan 2 adalah batas awal yang akan dicetak pada deret bilangan variable y. Oleh karena itu, y menjadi 3 6 9, karna batas awal>2, dan loncatannya adalah 3 bilangan.



2.



Gambar 1.33. Hasil program up sampling Gambar diatas adalah hasil program pada down sampling, grafik ditentukan dengan variable k dan variable gbatas. Pada kedua gambar diatas, tidak terjadi perubahan pada sinyal asli, karena pada script stem sinyal asli disesuaikan dengan bilangan gbatas, yaitu 120, oleh karena itu batas akhir grafik pada sinyal asli adalah 120. Sedangkan pada hasilnya dibawah terdapat perbedaan, karena pada script stem sinyal ditulisakn gbatas/k, oleh karena itu bilangan pada variable gbatas dibagi



18



dengan bilangan variable k, di gambar pertama ditentukan k nya adalah 6, maka 120/6, sehingga batas akhir grafiknya adalah 30. Lalu pada gambar kedua ditentukan variable k nya menjadi 10, sehingga 120/10, oleh karena itu batas akhir grafik pada gambar kedua menjadi 12. 4.1.3. Time Scaling (Up Sampling) 1.



Gambar 1.34. Hasil program up sampling Pada hasil program diatas, ditunjukkan untuk lebih memahami logika program up sampling selanjutnya. Pada gambar pertama, ditentukan variable x nya dengan deret 1 2 3 4, dan variable y dengan upsample(x,3). Logika upsample adalah penambahan sample atau memperbanyak sample sehingga menjadi 3, jadi pada semua sample di variable x akan ditambahkan 2 lagi menjadi 3 dengan bilangan 0 pada setelahnya. Oleh karena itu, y menjadi 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0. Pada gambar kedua, variable x tetap sama, tapi telah dimodifikasi pada varaibel y menjadi upsample (x,3,2), 3 artinya penambahan berupa bilangan 0 sebelum sample x agar menjadi 3 sample pada tiap masing-masing sample x, sedangkan 2 adalah penambahan 2 sampling agar menjadi 3 sample. 2.



Gambar 1.35. Hasil program up sampling 19



Pada hasil program up sampling diatas ditunjukkan bahwa logika up sampling adalah dengan perkalian antara variable gbatas dan variable k, berbeda dengan downsampling yang menggunakan pembagian pada kedua variable tersebut. Pada gambar pertama, ditentukan variable k nya adalah 4 dan variable gbatas nya adalah 30, 4*30=120 maka batas akhir grafik pada gambar pertama adalah 120. Sedangkan gambar kedua, telah dimodifikasi k nya adalah 10, 10*30=300 maka batas akhir grafik pada gambar kedua adalah 300.



4.1.4 Time Reflection 1.



Gambar 1.36. Hasil program time reflection Pada gambar diatas, ditunjukkan hasil program time reflection, artinya pencerminan sinyal. Time reflection bergantung pada variable stem pada sinyal asli dan hasil refleksi. Pada gambar pertama ditetapkan variable stem(n,x+3) dengan tetapan (x,y), n untuk x, dan x untuk y, dan variable stem pada hasil refleksi adalah (n-(x_max+1),y+3) dengan tetapan (x,y), n-(x_max+1) untuk x dan y untuk y. Maka dihasilkan grafik program pertama seperti gambar pertama diatas, karena penambahan +3 dilakukan pada sumbu y, hasil pencerminannya sejajar dengan bilangan pada sumbu x. Untuk melihat perubahannya, pada program kedua telah dimodifikasi, tapi pencerminan dilakukan pada sumbu x, yaitu variable stem(n+3,x) ddan variable stem pada hasil refleksinya (n-(x_max+1)+3,y), maka hasil grafik menunjukkan pencerminan pada sumbu x. Jika sinyal asli diubah variable stemnya, maka sesuaikan dengan sinyal hasil refleksinya juga, agar terlihat hasil pencerminan antara grafik atas dan bawah. Jika tidak terlihat habis sampai ujung, bisa ditambahkan batas grafik akhir pada variable axis.



20



4.2. Proses Sampling 4.2.1. Pengamatan Pengaruh Pemilihan Frekuensi Sampling Secara Visual 1.



Gambar 1.37. Hasil program sampling secara visual Pada hasil program sampling diatas, tujuannya adalah untuk pengamatan sample secara visual. Pengamatan tersebut bergantung dengan variable Fs, karena Fs adalah frekuensi sampling. Pada gambar pertama, Fs di grafik bagian atas adalah 8, sehingga titiknya sebanyak 8, grafik bagian bawah Fs nya adalah 10, sehingga titiknya sebanyak 10. Begitu juga pada gambar kedua, titiknya tergantung dengan yang ditetapkan pada variable Fs. 4.2.2. Pengamatan Pengaruh Pemilihan Frekuensi Sampling pada Efek Audio 1.



Gambar 1.38. Hasil program sampling audio Pada hasil program diatas, ditujukan untuk pengamatan pengaruh frekuensi sampling pada efek audio. Hasil program tersebut bisa berbeda karena bergantung dengan variable frekuensinya, pada gambar pertama variable f ditetapkan sebesar 350, sedangkan pada gambar kedua variable f ditetapkan sebesar 100. Saat f 350, gelombang pada grafik menjadi lebih banyak dan lebih rapat daripada saat f sebesar 100. Jadi, semakin besar frekuensi, maka semakin banyak gelombang dan semakin rapat gelombang yang dihasilkan pada grafik. 21



4.2.3. Pengamatan Efek Aliasing pada Audio 1.



Gambar 1.39. Hasil program efek aliasing pada audio 2. Setelah disambung dengan script untuk menyimpan file gundul.wav, perlu dicari file tersebut melalui explorer



Gambar 1.40. File gundul.wav yang telah disimpan melalui audiowrite Pada hasil program efek aliasing diatas, ditujukan untuk melihat gelombang pada lagu yang dibuat pada script. Terdapat perbedaan pada dua gambar diatas, bergantung dengan variable Fs. Pada gambar pertama Fs sebesar 16000, sehingga gelombang menjadi lebih rapat, sedangkan gambar kedua Fs ditetapkan sebesar 2000, sehingga gelombang terlihat jarang. Melodi yang dihasilkan antar kedua program diatas juga berbeda. Maka, semakin kecil Fs, semakin jarang gelombang yang dihasilkan. Sebaliknya, semakin besar Fs, maka semakin rapat gelombang yang dihasilkan.



22



BAB V PENUTUP 5.1 Simpulan 1. Sinyal adalah besaran yang berubah dalam waktu dan atau dalam ruang, dan membawa suatu informasi. Berbagai contoh sinyal dalam kehidupan seharihari : arus atau tegangan dalam rangkaian elektrik, suara, suhu. 2. Representasi sinyal berdasarkan dimensinya dibagi menjadi Dimensi-1 (contoh : sinyal audio), Dimensi-2 (contoh : citra), Dimensi-3 (contoh : video). 3. Suatu sinyal mempunyai beberapa informasi yang dapat diamati, misalnya amplitudo, frekuensi, perbedaan fase, dan gangguan akbiat noise, untuk dapat mengamati informasi tersebut, dapat digunakan secara langsung peralatan ukur elektronik seperti osciloskop, spektrum analyser. 4. Semakin besar frekuensi, maka semakin banyak gelombang dan semakin rapat gelombang yang dihasilkan pada grafik. Sebaliknya, semakin kecil frekuensi, maka semakin sedikit gelombang dan semakin jarang gelombang yang dihasilkan pada grafik. 5. Semakin kecil Fs, semakin jarang gelombang yang dihasilkan. Sebaliknya, semakin besar Fs, maka semakin rapat gelombang yang dihasilkan.



5.2 Saran Saran kepada praktikan, untuk lebih banyak belajar mengenai penggunaan tools-tools pada Matlab agar lebih memahami dan menguasai output-output yang dihasilkan beserta fungsi dari perintah-perintah yang telah dilakukan dan lebih memahami grafik sesuai dengan script yang dibuat.



23



REFERENSI



1. Modul Praktikum Operasi Dasar Pada Sinyal 2 2. Modul Praktikum Proses Sampling 3. Praktikum Sinyal dan Sistem



https://www.academia.edu/11737353/PRAKTIKUM_SINYAL_DAN_ SISTEM diakses pada tanggal 12 Okt. 19 4. Praktikum Sinyal dan Sistem



http://tribudi.lecturer.pens.ac.id/LN_Sinyal_sistem_Prak/prak_SinyalS istem_1.pdf diakses pada tanggal 12 Okt. 19 5. Pengantar PSD



http://staff.uny.ac.id/sites/default/files/Pengantar%20PSD_0.pdf diakses pada tanggal 12 Okt. 19



6. Praktikum Pemrosesan Sinyal Teorema Sampling



https://www.academia.edu/29071355/LAPORAN_PRAKTIKUM_PE MROSESAN_SINYAL_PRAKTIKUM_2_TEOREMA_SAMPLING diakses pada tanggal 12 Okt. 19



24