by Agfianto Eko PUTRA, Wiwit SURYANTO, Agung Nugraha SULISTYANA
Seismic data analysis of the 2006 Merapi volcano eruption has been carried out using the Continuous Wavelet Transform (CWT) and the Wavelet-based Decomposition and Correlation (WAVEDECOR) combined with the Fast Fourier Transform (FFT). The CWT is used to show the frequency pattern of the event while the WAVEDECOR [...]
Agfianto Eko Putra, Catur Atmaji, and Fajrul Ghaleb
In the area of affective computing technology, the classification of emotions can be used for a variety of things such as health, entertainment, education, etc. This study determined the classification of emotions based on EEG (Electroencephalography) signals, which is emotions are classified according to the 2-dimensional graphics modeling [...]
It has been determined the best mother wavelet for stock prediction of SONY 2006 and BNI 2012 based on the Adaplet Method (The Adaptive Filter which is use wavelet as initial coefficients). The Mother Wavelets, which is used, are Coiflet 1-5, Daubechies 1-5, and Symlet 1-5. The prediction analysis includes overshoot, autocorrelation error and data [...]
Continue reading about The Best Mother Wavelet for Stock Prediction Using Adaplet Method
Silahkan unduh versi Bahasa Indonesia-nya disini
Wavelets and Filter Banks Course Notes
Copyright ©Dr. W. J. Phillips
January 9, 2003
1. Analysis and Synthesis of Signals
2. Time-Frequency Analysis
2.1 The Short Time Fourier Transform
2.2 The spectrogram
2.3 An Orthgonal Basis of Functions
3. Time-Scale Analysis
3.1 The Continuous Wavelet Transform
3.2 Comparision with STFT
3.3 The Scalogram
3.4 Examples of Wavelets
3.5 Analysis and Synthesis with Wavelets
3.6 [...]
Data rekam EEG (Electroencephalo-gram) yang berupa sinyal digital dapat dianalisis dengan metode dekomposisi dan korelasi berbasis wavelet (dekorlet) untuk mengekstraksi informasi frekuensi yang terkandung di dalamnya. Dekomposisi berbasis wavelet digunakan untuk membagi frekuensi yang terkandung mendekati klasifikasi frekuensi ritme gelombang EEG, yaitu delta, theta, alpha dan beta. Sedangkan proses korelasi digunakan untuk memperoleh informasi dominasi [...]
The pattern prediction results from the Sony 2006 and Toshiba share data have been analyzed using Adaplet Method, a wavelet based adaptive filter (adaptive filter which its initial coefficients are wavelet coefficients), which is based on Coiflet, Symlet and Daubechies Wavelets. According to these wavelets, it has shown that, for all data, as its wavelet [...]
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 [...]
Kebutuhan akan resolusi tinggi dalam analisis sinyal non-stasioner telah mengakibatkan perkembangan berbagai sarana (tools) yang ampuh untuk menganalisis data-data sinyal non-stasioner.
Metode Transformasi berbasis Wavelet merupakan salah satu sarana yang dapat digunakan untuk menganalisis (meneliti) sinyal-sinyal non-stasioner. Dalam beberapa tahun terakhir ini, metode ini telah dibuktikan kegunaannya dan sangat populer di berbagai bidang ilmu. Analisis Wavelet [...]
Continue reading about Analisis Sinyal Menggunakan Wavelet - Pendahuluan
Wavelet theory” is the result of a multidisciplinary effort that brought together mathematicians, physicists and engineers… this connection has created a flow of ideas that goes well beyond the construction of new bases or transforms. - Stephane Mallat
Dalam beberapa tahun belakangan ini telah terjadi ledakan besar pada aktivitas yang melibatkan wavelet. Ribuankarya ilmiah (paper) tentang [...]
Continue reading about Perkembangan (Aplikasi) Transformasi Wavelet
Abstrak
Pada penelitian ini telah dilakukan eksplorasi dan pengujian Transformasi Paket Wavelet (TPW) dan Dekomposisi Wavelet yang dilanjutkan dengan proses korelasi terhadap data-data Gn. Merapi. Proses korelasi dilakukan untuk menghasilkan analisa kuantitaif tingkat kesamaan pada frekuensi-frekuensi tertentu (berkaitan dengan hasil Dekomposisi Wavelet).
Hasil dari TPW menunjukkan adanya gambaran pola (analisa kualitatif), sedangkan hasil Dekomposisi Wavelet yang dilanjutkan [...]
Komentar Baru