Telah dikembangkan sebuah metode analisis sinyal non-stasioner menggunakan Penapisan Adaptif berbasis Wavelet, yang selanjutnya dinamakan Adaplet. Proses ini diawali dengan melakukan penundaan pada sinyal asli d(n) untuk mendapatkan x(n) yang diumpankan ke penapis adaptif sehingga menghasilkan keluaran y(n), kemudian keluaran ini dibandingkan dengan masukan sinyal asli d(n), sebagai sinyal yang dikehendaki (expected signal) yang akhirnya menghasilkan keluaran ralat e(n) yang kemudian digunakan sebagai tuner untuk penapis adaptif yang bersangkutan, sedemikian hingga ralat e(n) bisa mendekati 0 (nol).

Selama proses penapisan adaptif akan diperoleh sekumpulan ralat e(n), yang kemudian di-autokorelasi-kan sehingga membentuk kurva yang memiliki koefisien-koefisien polinomial. Koefisien-koefisien polinomial ini yang kemudian digunakan sebagai ’model’ dari sinyal yang diamati, hal ini berkaitan dengan pola-pola ranah waktu yang terdapat pada sinyal yang bersangkutan. Selain itu, antar koefisien pada tipe-tipe sinyal tertentu dibandingkan sehingga diperoleh persamaan linear garis (y=ax+b) yang merupakan fitur sinyal yang bersangkutan.

Hasil untuk data-data seismik volkanik Gunung Merapi yang mewakili 3 jenis yang berbeda menunjukkan adanya pola-pola tertentu, yang ditunjukkan dari plot hingga 4 koefisien polinomial 3-komponen (Sn, Se dan Sz) dan hubungan antar koefisien yang dinyatakan dalam persamaan garis linear.

Informasi selengkapnya bisa diunduh DISINI.

Tags: , , ,

8 Responses to “Analisis Sinyal Non-stasioner menggunakan Metode ADAPLET (Tapis adaptif berbasis Wavelet)”

  1. Pak,

    saya ada sedikit pertanyaan.. kalau pada sinyal kan datanya itu bisa kita tunda atau majukan berdasrkan nilai X(n+ i)nya..

    Kalau gambar gimana kira2 menganalisanya pak mohon sedikit pencerahannya…

  2. @Zakaria:
    untuk gambar, analisa hampir sama dengan sinyal 1D, Anda bisa melihat informasi frekuensi menggunakan 2D DFT, atau menggunakan DCT Anda akan memperoleh komponen AC (komponen frekuensi) dan DC (rerata data) dari suatu image, dst…

  3. Pak,
    saya boleh ngak minta filenya adn kalau ada matlab programnnya untuk belajar lebih dalam menggenai ADAPLET. siapa tahu bisa dipakai untuk tugas akhir saya nich..kirimnnya via email aja yhadibowo@gmail.com
    makasih banyak
    yudha

  4. Pak

    1. Bagaimana menentukan mother wavelet yang sesuai untuk suatu sinyal?
    2. Hasil rekonstruksi yang baik punya kriteria apa aja?

    Thanx

  5. @tutut:
    1. Mother wavelet yang sesuai bisa ditentukan berdasar analisis apa yang akan dilakukan (sekedar transformasi atau dekomposisi atau apa), selain itu (bisa) tergantung dengan macam sinyalnya -> saya sudah mengembangkan sebuah algoritma yang melakukan adaptasi wavelet terhadap sinyalnya (adaplet), silahkan cek di karya ilmiah…
    2. rekonstruksi yang baik tentunya mendekati 100% dibandingkan sinyal asal atau aslinya…

  6. @Yudha:
    untuk artikel ADAPLET bisa Anda unduh di bagian halaman ini, sedangkan skrip matlab belum siap kita publish karena masih dalam tahap pengembangan lebih lanjut, jika sudah ready akan saya postingkan di web saya + penjelasannya, Insya Alloh…

  7. Pak, apa bedanya transformasi wavelet dan dekomposisi wavelet ?

  8. @andy:
    transformasi wavelet digunakan untuk membawa data-data isyarat (sinyal) dari time domain ke time/scale-frequency domain…
    sedangkan dekomposisi wavelet adalah proses penapisan bertingkat (filter bank) untuk sebuah sinyal… (mendekomposisi…)

Leave a Reply

You can use these tags: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>