pengantar psd

48
Dari Asal Kata : Pemrosesan Sinyal Secara Digital S.W. Smith : Matematik , Algoritma dan Teknik yang digunakan untuk memanipulasi sinyal setelah sinyal tersebut diubah ke bentuk digital . Dale Grover : Setiap penggunaan Prosesor Digital untuk memodifikasi Representasi Digital dari Sebuah Sinyal . Prosesor Digital : Setiap Peralatan yang Mampu Melakukan Operasi Digital (And, Or, Ex-Or, Shift, dsb).

Upload: donie-firmawan-ii

Post on 26-Dec-2015

66 views

Category:

Documents


2 download

DESCRIPTION

fgfdgdf

TRANSCRIPT

Page 1: Pengantar PSD

Dari Asal Kata : Pemrosesan Sinyal Secara Digital

S.W. Smith : Matematik, Algoritma dan Teknik yang digunakan untuk memanipulasi sinyal setelah sinyal tersebut diubah ke bentuk digital.

Dale Grover : Setiap penggunaan Prosesor Digital untuk memodifikasi Representasi Digital dari Sebuah Sinyal.

Prosesor Digital : Setiap Peralatan yang Mampu Melakukan Operasi Digital (And, Or, Ex-Or, Shift, dsb).

Page 2: Pengantar PSD

Sinyal : Besaran Fisika yang Nilainya Bergantung (Fungsi) dari Satu atau Lebih Besaran Fisika Lainnya. Contoh : Sinyal suara adalah perubahan tekanan udara yang bergantung pada waktu dan posisinya dari sumber suara.

Sinyal Digital : Sinyal dengan Discrete Time Discrete Value yang Direpresentasikan dengan Bilangan Biner (Bit-bit).

Sinyal Analog

Sinyal Digital

Page 3: Pengantar PSD

DSP merupakan bagian dari signal processing yang merupakan cabang dari electrical engineering.

Sebelum Tahun 1960 pemrosesan sinyal dilakukan secara analog dengan menggunakan komponen analog seperti Resistor, Kapasitor, Induktor dan Transistor.

Pada tahun 1960 ketika komputer digital pertama kali tersedia maka DSP mulai dilakukan & berkembang.

Page 4: Pengantar PSD

Namun karena pada saat itu komputer sangat mahal maka DSP hanya diaplikasikan pada bidang-bidang yang penting saja yaitu :

MILITER : SONAR (SOUND NAVIGATION AND RANGING) RADAR (RADIO DETECTION AND RANGING)

EKONOMI : OIL EXPLORATION

MEDIS : MEDICAL IMAGING

Page 5: Pengantar PSD

Namun sekarang penerapan DSP hampir ke semua bidang teknologi akibat semakin cepatnya perkembangan prosesor digital dalam bentuk IC dimana kecepatan proses meningkat, ukuran yang semakin kecil dan harga yang terjangkau.

DSP Processor is not far ...DSP Processor is not far ...

… … you might not realize that you might not realize that you already use it.you already use it.

Page 6: Pengantar PSD
Page 7: Pengantar PSD

MODUL PRAKTIKUM DSP DI LAB-HARDWARE

Pemrosesan dan Prosesor Sinyal Digital TMS320C542

MATERI PRAKTIKUM

Mode Pengalamatan Dan ADC / DAC (IC TLC320AC01) Host Port Interface (HPI) Fast Fourier Transform ( FFT )Digital Filter FIRDigital Filter IIRAdaptive Filter Untuk Active Noise Cancelation

Page 8: Pengantar PSD

Trend Masa Depan Teknologi adalah Teknologi Digital.

Keunggulan Digital dibanding Analog :

Kemajuan pesat pada teknologi manufaktur IC Digital.

Fleksibilitas

Reliability

Predictable dan Repeatable

Page 9: Pengantar PSD

Kemajuan pesat di bidang manufaktur IC digital

Speed dan Density Meningkat

Cost dan Size Berkurang

Interfacing antar sistem mudah

VLSI Technology, Computer Architecture, Software Technology

The size is getting smaller, but with better performances ...

Page 10: Pengantar PSD

DIGITAL APPROACH

ANALOG APPROACH

re-calculate re-design rebuild

re-program

Old and obsolete Product

New and better product ...

FLEKSIBILITAS

Page 11: Pengantar PSD

RELIABILITY Tahan terhadap pengaruh lingkungan Tahan terhadap toleransi komponen

Normal weatherExtremely hot Extremely Cold

Analog

Digital

Page 12: Pengantar PSD

PREDICTABLE dan REPEATABLE Input sama akan menghasilkan output sama Cocok untuk produksi massal

ABC

XYZ

XYZ

XYZ

UVW

Produk 1

Produk 2

AnalogDigital

Page 13: Pengantar PSD

Multimedia PC

Audio Tools

Telecommunications

Navigation System Office Automation

Hand held tools

DSP inside

Page 14: Pengantar PSD

Digital Cell PhonesKomunikasi SatelitKontrol MotorRadar dan SonarBerbagai Aplikasi AudioAplikasi MultimediaMedical UltrasoundVideo ConferencingVoice Over InternetAnalisis SeismicKamera Digital

Automated inspection Vehicle collision avoidance Secure communications Tapeless answering machines Consumer audio Cordless phones Voice mail Navigation equipment Modems (POTS, ISDN,...) Noise cancellation Music synthesis, effects

Page 15: Pengantar PSD

PRESENTASE APLIKASI DSP

Consumer5%

Military5%

Communications51%

Computer27%

Industrial12%

Page 16: Pengantar PSD

LUAS-NYA BIDANG APLIKASI DSP DIMANA SETIAP BIDANG MEMILIKI KEDALAMANNYA SENDIRI.

BACKGROUND. BASIS MATEMATIK.

DSP bukan Bidang Study Monolithic, tetapi Gabungan dari Analog

Electronics, Microprocessor Architecture, Digital Electronics,

Programming, Mathematics, Control Theory, Communications dan

Probability Theory.

Page 17: Pengantar PSD

MEMPELAJARI TEKNIK-TEKNIK KHUSUS YANG DITERAPKAN PADA SUATU BIDANG DSP YANG LEBIH SPESIFIK.

MEMPELAJARI KONSEP-KONSEP DASAR & UMUM YANG DITERAPKAN PADA SEMUA BIDANG DSP.

Page 18: Pengantar PSD

BUKUBEGINNER“Understanding Digital Signal Processing”,Richard Lyons.

“The Scientist and Engineer’s Guide to DSP”, S.W. Smith. (Online di www.DSPguide.com).

“DSP And Microcontroller”, Grover and Deller.

Page 19: Pengantar PSD

INTERMEDIATE/CLASSIC

“DSP : Principles,Algorithms and Applications”, Proakis and Manolakis.

“DSP : A Practical Approach”, Emmanuel C. Ifeachor.

“Signal and Systems : Continuous And Discrete”, Rodger E.Ziemer.

ADVANCED

“Multirate DSP”, R.E. Crochiere and L.R. Rabiner.

“Advanced DSP”, John G. Proakis.

Page 20: Pengantar PSD

APPLICATION

“Digital Communications”, Proakis.

“DSP In Telecommunications”, Kishan Shenoi.

WEBSITE

www.dspguru.com, www.bores.com, www.bdti.com/faq/dsp_faq.htm

www.redcedar.com/learndsp.htm, dll.

Page 21: Pengantar PSD

MatLab, Scope DSP, Scope FIR dll.

SOFTWARE UNTUK SIMULASI

HARDWARE UNTUK IMPLEMENTASI

TMS320 series, DSP56 series, DSP96000 series, DSP32000 series, DSP16000 series, ADSP2100 series, ADSP21000 series

TRAINING DAN SEMINAR

Page 22: Pengantar PSD

Apa yang Bisa Dilakukan Oleh Apa yang Bisa Dilakukan Oleh DSP ?DSP ?

DSP Dapat Melakukan Hampir Semua Operasi yang Dapat Dilakukan oleh Elektronika Analog.

Tapi, The Real Power Of DSP Adalah ……………………………

DSP Dapat Melakukan Operasi yang Tak Dapat Dilakukan oleh Elektronika Analog.

Page 23: Pengantar PSD

Pada Elektronika Analog digunakan Komponen Fisik (Kapasitor, Induktor, Resistor, Transistor, Op-Amp) untuk memproses sinyal.

Operasi Peralatan Fisik Dapat Dinyatakan dengan Persamaan Matematik

Contoh : Kapasitor ( I = C dV/dt ).

Tapi ……………………………….

Bukan Berarti Setiap Persamaan Matematik Dapat Kita Buat ke dalam

Peralatan Fisik.

Page 24: Pengantar PSD

DSP MEMANG BERBEDADSP MEMANG BERBEDA

Di dalam DSP tidak ada batasan: Gravitasi, Massa, Momentum, Suhu,

Kelembaban,dll. yang ada hanya persamaan Matematik.

Sehingga pada DSP …………………………………………………..

THE EQUATION OF MATHEMATICS IS REALITY.

Contoh : y(n) = ( x(n) + x(n-1) + x(n-2) + x(n-3) ) / 3 merupakan LPF

y(n) = 1,618.y(n-1) - y(n-2) dengan y(-1) = 0 dan y(-2) =0,588

akan menghasilkan sinyal sinus dengan frekuensi 1 Khz

Page 25: Pengantar PSD

CARA KERJA DSP SECARA UMUMCARA KERJA DSP SECARA UMUM

Page 26: Pengantar PSD

TUJUAN UTAMA DSPTUJUAN UTAMA DSP

Mendapatkan (Mengekstrak) Informasi yang Dibawa oleh Sinyal.

5 OPERASI DASAR PADA DSP 1. Spectral Analysis : Mengetahui dan Menganalisa Spektrum

Frekuensi dari Sinyal. (Erat Kaitannya dengan Transformasi)

2. Filtering : Memodifikasi Contents Frekuensi dari Sinyal untuk

Mendapatkan Informasi yang Diinginkan dan Membuang Bagian

yang Tak Diperlukan.

Page 27: Pengantar PSD

3. Synthesis : Membangkitkan Sesuatu, DSP Dapat Membangkitkan

Mulai dari Bunyi yang Sederhana sampai Suara Manusia.

4. Correlation : Mencari Hubungan Kedekatan (Keterkaitan) antara

Sinyal yang Sama (Auto Correlation) atau Dua Buah Sinyal yang

Berbeda (Cross Correlation). Contoh : Auto Correlation Digunakan

untuk Menentukan Karakteristik dari Rongga Suara Manusia Sedangkan Cross Correlation Digunakan pada Radar. 5. Control : Pemrosesan Input Digital untuk Menghasilkan Output

Digital guna Mengontrol Suatu Peralatan.

Page 28: Pengantar PSD

DSP Menggantikan atau Menambah Performance dari Peralatan Elektronika Analog.

APLIKASI FILTERING SPECTRAL ANALYSIS

SYNTHESIS CORRELATION CONTROL

Automobile Engine Control

Automobile Active Suspension

Answering Machines

Portable Phones

Cellular Phones

Television

Radio

Hard Disk Drive Electronics

Electronic Music

Speech Synthesis

Page 29: Pengantar PSD

DSP Menciptakan Aplikasi Baru yang Tak Mungkin Dilakukan oleh Peralatan Elektronika Analog.

APLIKASI FILTERING SPECTRAL ANALYSIS

SYNTHESIS CORRELATION CONTROL

High Speed Modems

Speech And Image Recognition

Medical Imaging Equipment

Active Noise Cancellation (ANC)

CD (Music), CD-Rom

Digital Audio Tape (DAT)

Page 30: Pengantar PSD

TRANSFORMASI FOURIERJean Baptiste Fourier : Setiap Sinyal terdiri dari sinyal-sinyal sinus dengan

amplitudo dan fase tertentu

Page 31: Pengantar PSD

FOURIER TRANSFORM

DISKRET TIME FOURIER TRANSFORM

n

njenxX )()(

dtetxX j)()(

DISKRET TIME DISKRIT FREKUENSI FOURIER TRANSFORM = DFT

1

0

1

0

2)()()(

N

n

nkN

N

n

nkN

jWnxenxkX

Page 32: Pengantar PSD

Komputasi DFT adalah komputasi yang rumit dan memerlukan banyak memori.

1...2,1,0,)()(1

0

/2

NkenxkXN

n

Nknj

FFT (FAST FOURIER TRANSFORM) adalah algoritma untuk menghitung secara efisien dan cepat untuk operasi DFT N-titik dengan N adalah pangkat dari 2 atau 4

Accumulate

Multiply Complex OperationNot only once

Page 33: Pengantar PSD

Setelah dilakukan Transformasi Fourier menjadi domain frekuensi

Sinyal dalam domain waktu

LAPLACE TRANSFORM

dtetxSX st)()(

Z TRANSFORM

n

nznxzX )()(

sTez Analog Digital

Sebuah rekaman sinyal suara

Spekturn frekuensi-nya

Page 34: Pengantar PSD

KONVOLUSI

kk

knhkxknxkhnhnxny )()()()()(*)()(

Untuk mengkonvolusi suatu sinyal ...

Dengan sinyal lain

1. Kita “flip” sinyal kedua

2. Kemudian di”geser”

3. Kalikan dengan sinyal pertama

4. Jumlahkan daerah di bawah kurva

Langkah-langkah KONVOLUSI :1. Flipping/Folding2. Shifting3. Multiplication4. Summation

Page 35: Pengantar PSD

Signal Smoothing

Sinyal penuh noise

Dikonvolusi dengan sinyal “penghalus”

Menghasilkan sinyal yang lebih “halus”

CONTOH KONVOLUSI

Dengan sifat ini, konvolusi bisa digunakan untuk Digital Filtering

Page 36: Pengantar PSD

DIGITAL FILTERImplementasi algoritma matematik untuk melakukan modifikasi pada spektrum frekuensi dari suatu sinyal digital untuk mencapai tujuan yang diinginkan.

Noisy Signal

Noise dihilangkan dengan filter

Sinyal direcover

Analisa Frekuensi

Noise Noise

Sinyal Asli

Page 37: Pengantar PSD

DIGITAL FILTER FINITE IMPULSE RESPONSE ( FIR )

1

0

)()()(N

k

knxkhny

M

k

N

kk

knykbknxkaknxkhny100

)()()()()()()(

DIGITAL FILTER INFINITE IMPULSE RESPONSE ( IIR )

Perancangan Filter Digital FIR bisa dilakukan secara perhitungan matematik manual atau menggunakan software seperti Scope FIR,Parks-MC, MatLab dsb.

Perancangan Filter Digital IIR bisa dilakukan secara perhitungan matematik manual atau menggunakan software seperti : MatLab, Web-Site dsb.

Page 38: Pengantar PSD

KORELASI

Pengukuran kemiripan/kesamaan antara dua sinyal sebagai fungsi pergeseran waktu.

1. Dua fungsi yang mirip dan tidak digeser

2. Produk keduanya bernilai positif

3. Bila terjadi pergeseran...

4. Produk keduanya seba-gian menjadi negatif

5. Fungsi korelasinya menunjukkan dimana kemiripan antara dua sinyal tersebut.

Page 39: Pengantar PSD

AUTO KORELASI

nn

xx nxlnxlnxnxlr )()()()()(

1. Autokorelasi dari noise yang random adalah sebuah “spike”

2. Autokorelasi dari sinyal sinus adalah fungsi periodik

3. Sehingga autokorelasi suatu sinyal sinus yang ber-noise ...

menghasilkan “spike” ...

dan fungsi sinus periodik.

Page 40: Pengantar PSD

KORELASI SILANG

nn

xy nylnxlnynxlr )()()()()(

Suara yang sudah diketahui

Suara terdeteksi

Burung nightingale

nightingale lain Burung Merpati

Korelasi Silang

Korelasi kuat Korelasi lemah

Penggunaan lain pada radar atau sonar untuk mendeteksi jenis pesawat atau kapal selam.

Page 41: Pengantar PSD

PEMROSESAN SINYAL DIGITAL UNTUK PENGENALAN SUARA

IBM Compatible

LPT 1Paralel Port

MODULLCD

DSKplusTMS320C542

MODULKEYPAD

Input SinyalAnalog

Modul I/O

DFT log|F| IDFTSinyalSuara

F nf

DomainFrekuensi

DomainKuenfrensi

Filter LTF DFT

Real Cepstrum

TanggapanRongga Suara

Hlog Flog1 Hlog1

Spesifikasi System

Input Suara Diambil Selama Durasi Tertentu

Input Suara Dibatasi Hanya Untuk Huruf Vokal

Validasi Password Menggunakan Uji Korelasi

Password Yang Valid Akan Membuka Aplikasi Tertentu

Page 42: Pengantar PSD

TEKNIK QUADRATURE AMPLITUDO MODULATION (QAM) + FILTER DIGITAL UNTUK PENGIRIMAN DATA MELALUI FREKUENSI VOICE BAND

HOST CPU 1

DSKPlusTMS320C542(Transmitter)

DSKPlusTMS320C542

(Receiver)

HOST CPU 2

Diagram Blok Transmitter

RootRaisedCosineFilter

RootRaisedCosineFilter

DAC

cos ct

- sin c t

I

Q

MapperDiffrentialEncoder

ScramblerHost

Page 43: Pengantar PSD

Pass BandRoot RaisedCosine Filter

Pass BandHilbert Root

Raised CosineFilter

Equalizer

Decesion

Inverse

Mapper

Demodulator

ADC

Automatic GainContro l

CarrierRecovery

ModulatorBase Band

Error Calulator

Clock Recovery

DifferentialDecoder

Descrambler

Host

Diagram Blok Receiver Spesifikasi System

Kecepatan pengiriman data 7200 bpsSaluran Transmisi 26 AWG, 18 kft

disimulasikan dengan Butterworth Low-Pass filter

dengan frekuensi cut-off 2500 Hz

Data yang dapat dikirim hanya satu karakter dan satu arah.

Page 44: Pengantar PSD

PEMROSESAN SINYAL DIGITAL UNTUK PENGENALAN WARNA

Citra wana

Charge Couple Device

Dskplus TMS320C54x

Komputer (PC)

Energi foton

Sinyal video komposit Karakteristik dalam domain frekuensi

ManusiaCCD

Pemrosesan sinyal

digital

1

Sinyal VideoKomposit

Pengenalan denganJaringan Saraf

Tiruan

2

Informasi dalam domain frekuensi

Keputusan

Spesifikasi System

Spektrum Frekuensi dari warna yang dikenali diperoleh dengan Algoritma Real FFT radiks-2 1024 titik

Pengenalan warna menggunakan jaringan saraf tiruan dengan Propagasi Balik

Warna yang dapat dikenali hanya hitam, abu-abu dan putih

Page 45: Pengantar PSD

NOISE REDUCTION MENGGUNAKAN FILTER ADAPTIVE

FI R

Noise

SuaraSinus

Sinyalreferensi

LMS

errorkoefisien

Output

Spesifikasi System

Digunakan Filter Digital FIR dan Algoritma Adaptif Least Mean Square ( LMS )

Noise dihasilkan secara internal (simulasi) berupa Random Noise

Page 46: Pengantar PSD

KEMBANGKAN TOPIK SKRIPSI YANG PERNAH DIBUAT

BUAT TOPIK BARU MISALNYA :Data Compression, Adaptive Echo Cancellation, System Identification, Object Detection (RADAR) Dll.

PELAJARI DSP MULAI DARI SEKARANG

Pelajari Semua Konsep-Konsep Dasar & Umum DSP.Pelajari Teknik-Teknik dan Algoritma Khusus Dari Aplikasi DSP Sesuai Dengan Topik Yang Dipilih.

DALAM SATU KELOMPOK SKRIPSI DIUSAHAKAN ADA YANG MENGERTI MATEMATIK, PROGRAMMING DAN ELEKTRONIK

Page 47: Pengantar PSD

“The Scientist and Engineer’s Guide to DSP”, S.W. Smith. “DSP And Microcontroller”, Grover and Deller.

www.dspguru.com

www.redcedar.com/learndsp.htm

www.bores.com

Skripsi-Skripsi Dengan Topik DSP Jurusan Teknik Komputer

Page 48: Pengantar PSD