PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL UNTUK AUDIO,CITRA DAN VIDEO

SISTEM DIGITAL LANJUT DEDEN ARDIANSYAH MATERI  PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL     Definisi Sinyal Klasifikasi sinyal Konsep Frekuansi Sinyal Analog dan Digital ADC        Quantisasi   Format Sinyal Sistem Diskrit Operasi Matematik Sinyal Diskrit Konvolusi     Sinyal Audio Generator Manipulasi sinyal Audio IMAGE PROCESSING  Aliasing / Coding Sinyal Dasar Sistem Diskrit   Sampling Sistem Digital / Diskrit  AUDIO PROCESSING  Pengenalan Image Dasar RGB and Index Image Grayscale Image Histogram Equalization Image Processing VIDEO PROCESSING ( Optional )   Object detection Face Detection and CAMShift Tracking PART 1 Definisi Sinyal Klasifikasi sinyal Konsep Frekuensi Sinyal Analog dan Digital INFORMASI SINYAL PENGOLAHAN SINYAL ELEMEN DASAR PENGOLAH SINYAL DIGITAL DEFINISI SINYAL KELEBIHAN PEMROSESAN SINYAL SECARA DIGITAL KELEMAHAN SINYAL DIGITAL DEFINISI SINYAL   Sinyal adalah besaran yang berubah dalam waktu dan atau dalam ruang, dan membawa suatu informasi. Berbagai contoh sinyal dalam kehidupan sehari-hari : arus atau tegangan dalam rangkaian elektrik, suara, suhu. Representasi sinyal berdasarkan dimensinya dibagi menjadi    Dimensi-1 (contoh : sinyal audio), Dimensi-2 (contoh : citra), Dimensi-3 (contoh : video). INFORMASI SINYAL     amplitudo, frekuensi, perbedaan fase, dan gangguan akbiat noise, untuk dapat mengamati informasi tersebut, dapat digunakan secara langsung peralatan ukur elektronik seperti osciloskop, spektrum analyser. Pengolahan Sinyal  Pengolahan sinyal adalah suatu operasi matematik yang dilakukan terhadap suatu sinyal sehingga diperoleh informasi yang berguna. Komponen Pengolahan sinyal analog adalah • dioda, • transistor, • op-amp dan lainnya. komponen Pengolahan sinyal secara digital menggunakan komponen digital, seperti : • register, • counter, • dekoder, • mikrokontroler, dan lainya. ELEMEN DASAR PENGOLAH SINYAL DIGITAL Kelebihan Pemrosesan Sinyal Secara Digital     Sebagai penyimpan hasil pengolahan, sinyal digital lebih mudah dibandingkan sinyal analog. Sebagai media penyimpan digital dapat digunakan elemen memori: flash memory, CD/DVD, hard disk. Untuk menyimpan sinyal analog dapat digunakan pita tape magnetik. Sinyal digital kebal terhadap noise, karena bekerja pada level tegangan logika “1” dan “0” Lebih kebal terhadap perubahan temperatur, Lebih muda memprosesnya, secara teori tidak ada batasannya, tergantung dari kreativitas dan inovasi perancang. Kelemahan Sinyal Digital   Dapat Terjadi kehilangan informasi akibat pembulatan saat kuantisasi dan filtering saat pembalikan kembali ke sinyal analog. Diperlukan waktu proses yang lebih lama dibandingkan sinyal analog, perlu waktu sampling dan rekonstruksi ulang. KLASIFIKASI SINYAL • SINYAL WAKTU KONTINYU DAN SINYAL WAKTU DISKRIT • SINYAL ANALOG DAN SINYAL DIGITAL • SINYAL RIIL DAN SINYAL KOMPLEKS • SINYAL DETERMINISTIK DAN SINYAL RANDOM • SINYAL GANJIL DAN SINYAL GENAP • SINYAL PERIODIK DAN SINYAL NON-PERIODIK Sinyal waktu kontinyu dan sinyal waktu diskrit Sinyal waktu kontinyu yaitu sinyal yang terdefinisi untuk setiap nilai pada sumbu waktu t, dimana t adalah bilangan riil. sinyal waktu diskrit adalah sinyal yang terdefinisi hanya pada nilai waktu diskrit n, dimana n adalah bilangan bulat. Sinyal analog dan sinyal digital Sinyal analog adalah sinyal data dalam bentuk gelombang yang kontinyu, yang membawa informasi dengan mengubah karakteristik gelombang. Sinyal digital merupakan sinyal data dalam bentuk pulsa yang dapat mengalami perubahan yang tiba-tiba dan mempunyai besaran 0 dan 1. Sinyal riil dan sinyal kompleks Sinyal riil merupakan sinyal yang bersifat riil untuk semua variabel. Sinyal kompleks merupakan sinyal yang mempunyai nilai yang kompleks, ada faktor nilai imajiner. Sinyal deterministik dan sinyal random Sinyal deterministik adalah sinyal yang keseluruhan nilainya dapat ditentukan dengan suatu persamaan matematis, contohnya sinyal sinus Sinyal random mempunyai nilai random atau tidak diketahui dengan pasti untuk waktu yang diberikan, contohnya noise tegangan pada penguat. Sinyal ganjil dan sinyal genap Sinyal x(t) atau sinyal x(n) dikatakan sebagai sinyal genap jika : Sinyal x(t) atau sinyal x(n) dikatakan sebagai sinyal ganjil jika : Sinyal periodik dan sinyal non-periodik Sinyal periodik yaitu sinyal yang mengalami pengulangan bentuk yang sama pada selang waktu tertentu. Secara matematis, sinyal waktu kontinyu dinyatakan periodik jika dan hanya jika : dimana k adalah bilangan bulat dan T adalah perioda sinyal. Sinyal waktu diskrit dinyatakan periodik jika dan hanya jika : dimana k adalah bilangan bulat dan N adalah perioda sinyal BENTUK SINYAL KONSEP FREKUENSI SINYAL SINUSOIDAL BENTUK SINYAL DISKRIT CONTOH SOAL Konsep frekuensi   Semua sinyal dalam pengolahan sinyal dapat didekati dengan model dasar sinyal sinus. Suatu sinyal sinusoidal analog/kontinu dapat dinyatakan dengan persamaan matematik: Bentuk Sinyal Dari sinyal disamping dapat diperoleh: Sinyal sinusoidal diskrit Bentuk Sinyal diskrit Contoh Soal 1 Suatu sinyal sinusoidal dengan frekuensi 2 KHz disampling setiap Ts = 0.1 ms. Tentukan frekuensi digitalnya ! Contoh Soal 2 tentukan berapa frekuensi Informasi dari sinyal tersebut dari gambar berikut : Jawab Contoh Soal 2 Dari gambar diatas dapat dilihat terdapat 5 Ts untuk satu siklus gelombang penuh. Sehingga dapat diperoleh frekuensi digital : Contoh 3: Tentukan frekuensi sampling dari sinyal berikut! Dari gambar disamping dapat dilihat terdapat 12 Ts untuk satu siklus gelombang penuh. Sehingga dapat diperoleh frekuensi digital : PART II ANALOG DIGITAL CONVERTER SAMPLING Sampling merupakan proses pengambilan sinyal analog untuk dirubah kedalam bentuk digital. Karena Kebanyakan sinyal di alam ini dalam bentuk analog. Untuk memperoleh sinyal diskrit dari sinyal analog harus dilakukan suatu proses yang disebut sampling. Secara matematik, proses sampling dapat dinyatakan oleh persamaan berikut : agar tidak terjadi aliasing besarnya frekuensi sampling minimal 2 kali frekuensi informasi. Hal ini disebut dengan : teorema Nyquist yaitu Fs (sampling) > 2 Fmaks (sinyal informasi) Contoh Sampling Menggunakan MATLAB t = [0:0.0001:2]; A = 5; f = 2; xt = A*sin(2*pi*f*t); subplot(2,2,1); plot(t,xt,'LineWidth',2); axis([0 4*(1/f) -A A]) xlabel('t(detik)'); ylabel('x(t)'); box('off'); grid('on'); n = [0:100]; fs = 20; Ts = 1/fs; nTs = n*Ts; xn = A*sin(2*pi*f*nTs); subplot(2,2,2); h3 = stem(n,xn,'.r','LineWidth',2); axis([0 4*fs/f -A A]) xlabel('n(sample ke n), Ts=1/20 detik'); ylabel('x(n)'); box('off'); grid('on'); SOAL LATIHAN MATLAB Sampling sinyal sinusiodal berikut menggunakan Matlab: ALIASING Seperti yang telah disampaikan pada teori sampling, bahwa agar tidak terjadi aliasing maka Frekuensi Sampling > 2 x Frekuensi Informasi. Bagaimana terjadinya Aliasing tersebut dapat dilihat pada contoh berikut ini: Terjadi aliasing antara F1= 10Hz dan F2=50Hz untuk frekuensi sampling (Fs=40Hz) Agar tidak terjadi sampling, maka diperlukan frekuensi sampling > 2 x Frekuensi Maksimal dari sinyal-sinyal tersebut. Dari dua sinyal diatas kita ketahui bahwa FMaks sebesar 50 Hz. Sehingga Frekuensi sampling yang dibutuhkan > 2 x Fmaks misalnya kita gunakan Frekuensi Sampling sebesar 150 Hz. Perhatikan hasil sampling kedua sinyal tersebut: Kuantisasi   Proses kuantisasi mengubah sinyal continuous valued x(n) menjadi sinyal discrete valued xq (n), digunakan untuk merepresentasikan x(n). Salah satu proses kuantisasi yang sering digunakan berbentuk xq (n) = Q[x(n)]. Kuantisasi ini menghasilkan kesalahan (error) kuantisasi sebesar e q (n ) = x q (n )- x (n ). Misalnya sinyal analog xa (t) ternyata memiliki nilai antara 0.1£ xa (t) £ 0.4 . Sinyal ini disampling pada sebuah frekuensi sampling tertentu menghasilkan x(n). Pada titiktitik sampling, nilai x(n) persis sama dengan xa (t). Namun ketika dikuantisasi, maka hasilnya xq (n) memiliki perbedaan dengan x(n) (dan xa (t) pada titik sampling) sebesar eq (n). Hal ini disebabkan oleh adanya pembatasan nilai yang bisa dimiliki oleh xq (n). Dalam contoh ini, xq (n) hanya diberi kesempatan untuk mempunyai satu dari L buah nilai dari daftar yang terbatas {0.0, 0.1, 0.2, dst}. Nilai-nilai sebanyak L itu disebut sebagai level kuantisasi. Step kuantisasi (D) adalah selisih antara satu level dengan level terdekat berikutnya, yang dalam contoh ini sebesar 0.1. Nilai-nilai yang terjadi dalam proses kuantisasi Beberapa sifat dari kuantisasi adalah:   Apabila step kuantisasi ini membesar, maka jumlah level kuantisasi yang dibutuhkan untuk mencakup rentang dinamis sinyal menjadi berkurang, sehingga jumlah bit yang diperlukan dapat dihemat. Tapi akibatnya eq (n) rata-rata membesar. Sebaliknya, apabila step kuantisasi mengecil, maka eq (n) rata-rata membaik (mengecil). Namun akibatnya jumlah jumlah level kuantisasi yang dibutuhkan untuk mencakup rentang dinamis sinyal menjadi membesar, sehingga jumlah bit yang diperlukan menjadi boros. CONTOH CONTOH 1 CONTOH 2 PART III SISTEM DIGITAL / DISKRIT SISTEM DISKRIT/DIGITAL SISTEM DISKRIT/DIGITAL Suatu sinyal diskrit dinyatakan dengan notasi x[n] , dimana n adalah suatu bilangan integer (bulat), dimana n merepresentasikan suatu sampel (sampling). Untuk x[0], nilai o dalam kurung siku menyatakan sample ke-0, x[1] nilai 1 dalam kurung siku menyatakan sample ke 1. Untuk sinyal pergeseran sinyal atau delay disimbolkan sebagai berikut : x[n-1] menyatakan sinyal sampel ke n digeser ke kanan sejauh 1 sampel, dan x[n-2] menyatakan sinyal sampel ke n digeser ke kanan sejauh 2 sampel. x[n+1] menyatakan sinyal diskrit digeser ke kiri sejauh 1, x[n+2] menyatakan sinyal diskrit digeser ke kiri sejauh 2 sample. Representasi Sinyal Diskrit 1. Dalam pengolahan sinyal diskrit dikenal beberapa sinyal dasar. 2. Delay unit sample Merupakan operasi pergeseran, digunakan untuk merepresentasikan suatu sinyal sampling yang ke-n. secara matematik, dinyatakan oleh persamaan berikut: Deret unit step Pada deret unit step besar amplitude atau implusnya sama dengan 1 untuk n≥0 dan lainnya sama dengan 0. Sinyal unit step digunakan untuk mengambil suatu sinyal pada daerah tertentu dan membuang daerah yang ditidak diinginkan. Proses ini dikenal pula dengan window atau masking. Unit Ramp function Merupakan suatu sinyal yang memiliki nilai membesar secara proporsional dan linear. Persamaan fungsi ini dinyatakan oleh persamaan berikut: Format Sinyal Diskrit Sinyal diskrit dapat direpresentasikan dalam bentuk persamaan matematik, table, dan deret. Perhatikan sinyal diskrit pada gambar dibawah ini : Referesentasi Sinyal Diskrit Operasi Matematik Sinyal Diskrit 1. Operasi penjumlahan Operasi perkalian skalar Operasi Pergeseran Operasi Pencerminan Operasi perkalian 2 sinyal KONVOLUSI Konvolusi didefinisikan sebagai operasi penjumlahan dua fungsi setelah fungsi satu dicerminkan dan digeser. Konvolusi antara dua sinyal diskrit x[n] dan h[n] dapat dinyatakan sebagai Contoh soal: Menggunakan matlab    xn=[2 1 2 1 1 0]; hn=[1 0 1 2 2 1]; yn=conv(x,h); PART IV AUDIO PROCESSING Pembangkitan Sinyal Sinus %File Name: sin_suara_1.m %Oleh: Deden, Lab Sinyal, EEPIS Fs=8000; t=0:0.001:1.0; y1=sin(2*pi*852*t);%+sin(2*pi*1209*t); wavplay(y1,Fs) plot(t,y1);axis([0 0.2 -1 1]); title('Sinyal Sinus (f=852 Hz), sampling 8000 Hz') Membangkitkan Sirine %File Name:lamp_02.m %Oleh: Deden fs=8000; dt=1/fs; dur=2.8; t=0:dt:dur; psi=2*pi*(100 + 200*t + 500*t.*t); xx= 7.7*sin(psi); sound(xx,fs); Pembangkitan Nada DTMF Fs=8000; t=0:0.001:1.5; y1=sin(2*pi*852*t)+sin(2*pi*1209*t); y2=sin(2*pi*770*t)+sin(2*pi*1477*t); y3=sin(2*pi*770*t)+sin(2*pi*1477*t); y4=sin(2*pi*697*t)+sin(2*pi*1209*t); y5=sin(2*pi*697*t)+sin(2*pi*1336*t); y6=sin(2*pi*697*t)+sin(2*pi*1209*t); y7=sin(2*pi*941*t)+sin(2*pi*1477*t); wavplay(y1,Fs) wavplay(y2,Fs) wavplay(y3,Fs) wavplay(y4,Fs) wavplay(y5,Fs) wavplay(y6,Fs) wavplay(y7,Fs) Pembangkit Sinyal DOREMI Sinyal DOREMI fs=8000; % frekuensi sampling 8kHz t=0:1/fs:0.25; % panjang not ¼ detik c=sin(2*pi*262*t); % nada c d=sin(2*pi*294*t); % nada d e=sin(2*pi*330*t); % nada e f=sin(2*pi*349*t); % nada f g=sin(2*pi*392*t); % nada g a=sin(2*pi*440*t); % nada a b=sin(2*pi*494*t); % nada b c1=sin(2*pi*523*t); % nada C nol=zeros(size(t)); % spasi kosong Nada Sinyal DOREMI db=[e,e,c,c,e,e,at,at,g,f,f,e,e,e… e,f,f,e,f,f,e,d,c,d,d,c,b,b,b… c,e,e,c,e,e,e,at,at,g,f,f,e,e,e,e… e,f,f,e,f,f,f,f,f,f… e,e,e,c,c,g,g,f,f,f,f,f,f]; Mainkan Sinyal sound(db,fs); % mainkan pada fs 8kHz Simpan Nada wavwrite(db,’d:\dragonball.wav’); % simpan ke file WAV Manipulasi Audio Mainkan audio normal signal and reversed signal Membuat Echo Cutting Audio $ ffmpeg -ss 00:00:00.00 -t 30 -i Sistar.mp3 -ab 256k -y Alone-Sistar.wav Alone- Echo with softer tone Echo with stereo PART V IMAGE PROCESSING INTRODUCTION Introduction Image Processing        imread() imshow() imwrite() rgb2gray() imhist() imadjust() im2bw() imread imshow() To show our image, we the imshow() or imagesc() command. The imshow() command shows an image in standard 8-bit format, like it would appear in a web browser. The imagesc() command displays the image on scaled axes with the min value as black and the max value as white. RGB RGB to Gray Histogram imadjust() im2bw() blending dan Negasi blending dan Negasi Operasi blending dalam pengolahan citra digital adalah operasi pengabungan dua citra atau lebih, yang merupakan penjumlahan dari operasi perkalian ke-dua matriks dengan skalar. C = w1.A + w2 . B w1 + w2 = 1 Operasi negasi dalam pengolahan citra digital adalah operasi pengurangan matriks konstan dengan matriks (citra) sembarang. C = k – A, k = matriks konstan Code Matlab Blending clear all clc gambar1=imread('C:\Users\zhigayina); zendra\Documents\MATLAB\kuliah\gambar\motor2.jpg' gambar2=imread('C:\Users\zhigayina); zendra\Documents\MATLAB\kuliah\gambar\motor3.jpg' w1 = 0.5; w2 = w1; gambarblend = immultiply(gambar1,w1); gambarblend2 = immultiply(gambar2,w2); hasilblend = gambarblend+gambarblend2; imshow(hasilblend); Code Matlab Negasi clear all clc macan = imread('C:\Users\zhigayinazendra\Documents\MATLAB\kuliah\gambar\tah anan.jpg'); k = 200; Konversi = k-macan; figure, imshow(Konversi); Citra asli Citra setelah Blending TERIMA KASIH Hidup Itu Bukan Mencari Pilihan Tetapi Tetap Harus Memilih