Mari Berbagi walaupun hanya sekedar Informasi

Berbagi informasi tentang segala hal positif

Archive for the ‘Tutorial’ Category

Gelombang Elektromagnetik untuk Testing

with one comment

Pada tulisan sebelumnya telah dibahas mengenai dasar gelombang elektromagnetik maupun pemanfaatan gelombang elektromagnetik untuk pemanasan. Pada tulisan ini akan dibahas mengenai manfaat elektromagnetik khususnya untuk bidang pengukuran. Peranan gelombang elektromagnetik terhadap kehidupan sehari-hari memang sangat vital. Kontribusi besar dimulai dari Maxwell yang menjelaskan tentang kaitan antara listrik dan magnetik yang kemudian terkenal dengan 4 rumusan yang menjadi dasar bidang elektromagnetik. Fenomena ynag dijelaskan secara teoritis oleh Maxwell tersebut kemudian dibuktikan dengan eksperimen oleh Herzt. Sejak saat itu perkembangan studi elektromagnetik berkembang pesat dan mulai diaplikasikan dalam berbagai bidang. Penggunaan elektromagnetik untuk material testing menjadi salah satu bidang yang menjadi fokus penelitian elektromagnetik-

Elektromagnetik untuk testing berprinsip pada respon material terhadap gelombang elektromagnetik ataupun induksi magnetik. Perilaku gelombang elektromagnetik pada material diobservasi dan dimanfaatkan untuk mengetahui karakteristik suatu material atau untuk pendeteksian diskontinuitas pada material. Metode yang terkenal untuk melakukan elektromagnetik testing adalah Eddy Current Testing. Seringkali orang mengira bahwa electromagneting testing hanyalah Eddy Current Testing, padahal masih ada beberapa method seperti Alternating Current Field Measurement ataupun remote field testing. Prinsip dari ECT adalah jika ada kumparan beraliran listrik dan didekatkan dnegan material maka akan terjadi perubahan impedans pada kumparan tersebut karena medan magnet yang timbul pada kumparan yg berarus listrik tersebut akan menginduksi arus eddy pada material yang ditest. Jadi pengukuran material dengan teknik ini berdasarkan pada pengukuran impedance tranduser arus eddy. Apabila ada suatu diskontinuitas seperti retakan pada material maka akan mengakibatkan perubahan pada impedans kumparan tersebut. Seringkali perubahan impedans ini terlalu kecil sehingga memerlukan tambahan rangkaian untuk mendeteksi perubahannya.

Elektromagnetik testing sering dimanfaatkan untuk mendeteksi adanya retakan pada benda metalik ataupun adanya karat pada logam tersebut. Umumnya digunakan untuk bahan yang nonferromagnetik karena berkaitan dengan kedalaman penetrasi elektromagnetik pada material tersebut. Perkembangan terbaru, material ferromagnetik juag mulai dikaji electrik dan magnetik propertiesnya. Elektromagnetik testing juga dapat digunakan untuk menentukan ukuran retakan pada material misalakan pada pipa dan tabung baja ataupun logam. Pengecekan badan kapal adalah salah satu aplikasi dari elektromagnetik testing.

Pemanfaatan yang sangat populer adalah untuk pengecekan aluminum alloy xang umum digunakan untuk bahan baku pesawat terbang. Proses pembuatan bahan ini harus dikontrol secara ketat berdasarkan komposisi dai campuran dan proses pemanasannya. karakteristik campuran yang berubah pada proses pemanasan tersebut dapat diamati dengan elektromagnetik testing. Deteksi kerusakan pada saat overhaul pesawat terbang juga dapat dilakukan. Selain itu pengukuran ketebalan bahan pelapis juga dapat ditentukan dengan elektromagnetik testing. Seiring dengan kemajuan teknologi, aplikasi elektromagnetik testing semakin luas penggunaannya. Semua test tersebut berdasarkan interaksi elektromagnetik pada material. Setiap material mempunyai karakteristik secara magnetik maupun electrik yang berbeda. Diskontinuitas material karena adanya campuran material, proses pencampuran dengan pemanasan yang tidak sempurna, retakan, korosi ataupun berbagai diskontinuitas lainnya menyebabkan perubahan pada parameter elektromagnetik yang digunakan untuk pengukuran. Hal ini yang mendasari ide penggunaan elektromagnetik testing untuk pengetesan berbagai material. Pada frekuensi tinggi khususnya gelombang mikro pengembangan aplikasi non destructive testing juga sangat pesat. Aplikasinya akan dijelaskan dalam tulisan selanjutnya.

Ditulis oleh:
Dhidik Prastiyanto

Reference:
Handbook of Non Destructive Testing, published by American Society for Nondestructive Testing

Written by dhidikp

June 9, 2010 at 11:24 am

Jaringan Syaraf Tiruan

with one comment

Jaringan syaraf tiruan adalah algoritma penyelesaian masalah komputasi yang prinsip kerjanya menirukan jaringan syaraf manusia. Struktur jaringan syaraf tiruan terdiri dari pemroses berupa neuron dan penghubung antar neuron. Meniru analogi jaringan syaraf manusia, jaringan syaraf tiruan terdiri dari interkoneksi beberapa lapisan neuron mulai dari neuron input sampai neuron output. Neuron input berfungsi untuk menerima masukan yang selanjutnya akan diproses dalam layer berikutnya. Masukan sering kali harus dibuat ternormalisasi dengan tujuan supaya error pada pemrosesan tidak menuju tidak berhingga. Pada proses pengolahan masukan di JST akan terjadi proses perkalian, penjumlahan dan penerapan fungsi aktifasi terhadap masukan sebuah node.

jaringan syarat tiruan dimanfaatkan untuk penyelesaian berbagai permasalahan. Ada beberapa pendapat yang menyatakan bahwa jaringan syaraf tiruan kurang mempunyai keunggulan dalam penyelesaian berbagai masalah. Namun kenyataannya jaringan syarat tiruan telah banyak digunakan dan menyelesaikan masalah di berbagai bidang. Perkembangan algoritma jaringan syaraf tiruan memang cukup pesat dan terdapat wadah khusus pada IEEE yang menerbitkan jurnal international transaction on neural network. Jika kita mencari kata neural network di IEEE explore maka akan kita temukan puluhan ribu artikel yang menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan untuk berbagai keperluan.

Dengan jaringan syaraf tiruan kita tidak perlu mengetahui persamaan hubungan input dan output dari sistem yang ingin dicari solusinya. Misalkan untuk pengenalan huruf maka yang perlu dipikirkan adalah apa yang akan dijadikan masukan jaringan, bagaimana struktur jaringan dan pelatihannya dan apa keluaran jaringan. Kita tidak perlu memikirkan relasi matematik antara masukan dan keluaran. Jaringan syaraf tiruan mampu memodelkan hubungan linier maupun tidak linier.

Jaringan syarat tiruan sering digunakan untuk memprediksi volume penjualan suatu produk, mengatur proses industri dan berbagai keperluan riset tentang konsumen. Berbagai aplikasi lain dapat kita temui di Industri dalam hal manajemen resiko, pengelolaan aset dan keperluan lainnya. Dalam bidang medik juga dapat kita jumpai berbagai penelitian tentang modeleng dan deteksi kelainan jantung maupun organ-organ lain melalui pemrosesan terhadap isyarat yang berupa suara, gambar ataupun data-data yang lain.

Dalam studi elektromagnetik, beberapa peneliti juga mencoba menerapkannya dalam modelling maupun invers modelling. Modelling terhadap komponen rf dan microwave aktif dan pasif juga pernah dipublikasikan dalam jurnal ilmiah. Masih di bidang elektromagnetik terkait dengan karakteriksasi material. JST juga pernah diterapkan untuk rekonstruksi karakteristik elektrik dan magnetik suatu material.

Berbagai teknologi dan produk yang bermanfaat juga telah banyak dihasilkan dan derasal dari riset dengan menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan.Pusat-pusat riset di luar negeri memang banyak yang mempunyai hubungan harmonis dengan industri sehingga industri banyak yang tertarik untuk mengembangkan suatu prototipe dari laboratorium menjadi suatu produk yang berguna. Penelitian memang selayaknya tidak hanya berujung pada publikasi ilmiah atau laporan tertulis semata.

Ditulis oleh:
Dhidik Prastiyanto

Written by dhidikp

March 10, 2010 at 4:10 pm

Permasalahan seputar Dongle

leave a comment »

Software-software komersial dilengkapi dengan piranti untuk melindungi dari pembajakan. Dongle adalah salah satu piranti yang digunakan untuk keperluan tersebut. Dengan dongle maka suatu software hanya bisa dipakai oleh satu komputer pada saat yang sama. Harga lisense suatu software terutama untuk keperluan spesifik memang sangat mahal. Grup saya menggunakan suatu software untuk mendesain dan menganalisis permasalahan gelombang elektromagnetik dengan license sekitar 14000 euro per tahun. Sebuah harga yang terbilang sangat mahal jika software tersebut tidak dimanfaatkan secara optimal.

Seringkali saat komputer terutama setelah instalasi perangkat lunak memiliki masalah dengan pembacaan dongle. Untuk mengatasi permasalah tersebut kita dapat menganalis pesan error yang disampaikan. Minggu yang lalu laptop grup saya yang baru saja dipakai mahasiswa bachelor untuk praktikum mengalami permasalahan ini. Errornya adalah can not read image file from the dongle. Untuk kesalahan tersebut dapat dilakukan langkah-langkah berikut:
1. Check status koneksi port yang digunakan, pastikan dongle tersebut menancap dengan benar. Kita juga dapat mengecek status dari port tersebut dari device manager sistem operasi.
2. Periksa data yg tertera pada license, pastikan bahwa license tersebut sesuai dengan ID Dongle yang digunakan.
3. Apabila kedua hal tersebut sudah benar tetapi tetap terjadi masalah maka instal ulang driver Dongle tersebut. Dongle biasanya disertai dengan CD Drivernya. Jika Cd Driver sudah hilang entah kemana maka download saja dari perusahaan pembuatnya. Kalau dari perusahaan pembuatnya mengharuskan menghubungi customer service, daripada repot bisa saja kita googling driver yg banyak tersedia bebas.
Masalah saya teratasi dengan instalasi driver dongle tersebut.

Untuk dongle dengan koneksi ke port pararel, kita harus menghubungkan dengan port pararel komputer. Extension dari pararel ke USB biasanya tidak dapat membaca dongle koneksi pararel melalui port USB. Dongle dengan port paralel memang agak merepotkan karena kebanyakan laptop sekarang tidak dilengkapi dengan port ini. Untuk keperluaan akademis biasanya pembuat software menyediakan license khusus yang lebih murah. Baru saja grup kami mendapatkan license untuk keperluan akademis suatu perankat lunak. Memang jika dibandingkan license profesional ada beberapa pembatasan pada license untuk akademis tersebut, akan tetapi sudah cukup mencukupi untuk kebutuhan modelling yg kami butuhkan.

Ditulis oleh:
Dhidik Prastiyanto

Written by dhidikp

March 6, 2010 at 11:02 am

Posted in Tutorial

Tagged with ,

Pengolahan Citra

leave a comment »

Pengolahan citra mengalami perkembangan yang sangat pesat. Memang pengolahan citra merupakan bidang yang sangat menarik. Berkembangnya teknologi pemrosesan gambar memang sangat menakjubkan. Siang tadi grup saya menerima kunjungan dari sebuah perusahaan mikroskop ternama. Dia menawarkan mikroskop yang dilengkapi dengan teknologi pengolahan citra yang sangat maju. Alat tersebut mampu menampilkan gambar 2 dimensi maupun gambar 3 dimensi secara sempurna. Didukung dengan lensa optik yang mampu untuk zoom sampai 5000 kali, alat tersebut mengintegrasi beberapa teknik perbaikan gambar dengan baik. Fokus yang kurang jelas dapat diperbaiki secara otomatis dengan hanya menekan satu tombol. Mikroskop tersebut juga dilengkapi dengan software analisis citra yang telah terpadu. Kita dapat menampilkan profil permukaan 3 dimensi lengakp dengan ukurannya sehingga urusan mengukur sebuah objek 3D dalam ukuran mikron dapat dilakukan.

Penjelasan diatas adalah salah satu aplikasi pengolahan citra khususnya pengolahan citra digital. Pengolahan citra sendiri mempunyai aplikasi dalam beberapa bidang. Salah satunya adalah bidang medis. Medical imaging atau pencitraan medis sering diartikan sebagai pemanfaatan gambar untuk tujuan klinis atau medis seperti diagnosa atau mengobservasi suatu penyakit. Penggabungan dengan teknologi lainnya menghasilkan sinergi yang bermanfaat sebagai contoh Magnetic resonance imaging atau nuclear magnetic resonance imaging dapat dipergunakan untuk menscan bagian tubuh seperti otak sehingga suatu kelainan atau pecahnya pembuluh darah diotak dapat diobservasi. Bidang computer vision adalah contoh lainnya dari pengabungan teknologi pengolahan citra dengan bidang lain. Contoh aplikasi dari bidang ini adalah otomatisasi peralatan berdasarkan gambar yang diambil. Contoh lainnay adalh epnghitungan jumlah orang atau benda berdasarkan gambar.

Aplikasi lainnya adalah untuk dekteksi wajah dan deteksi ciri suatu object. Bidang ini juga berkembang sangat pesat. Banyak aalt yang dihasilkan dari tingkat penelitian laboratorium sampai tingkat industri untuk mendeteksi suatu cacat pada suatu benda. Aplikasi yang lain yang tak kalah menarik adalah remote sensing. Dengan remote sensiing, informasi tentang suatu object yang berada jauh dan dalam jangkauan yang luas bisa didapatkan berdasarkan gambar dari object tersebut. Pengambilan gambar melalui satelit menjadi bidang yang menarik untuk mengobservari kekayaan alam atau banyak manfaat lainnya. Salah satu contoh yang sangat kita kenal adalah aplikasi google earth yang sangat bermanfaat.

Pengolahan citra adalah bagian dari pengolahan sinyal, hanya saja masukannya adalah gambar atau frame-frame gambar. Teknik ayng dipergunakan kebanyakan juga teknik-teknik dalam pengolahan sinyal hanya saja dalam bentuk teknik pengolahan dua dimensi. Operasi-operasi yang digunakan pada pengolahan citra antara lain, transformasi, segmentasi, registrasi image, ekstraksi ciri, koreksi warna dan beberapa teknik lainnya.

Penelitian bidang pengolahan gambar di berbagai universitas di Indonesia memang selayaknya dikembangkan samapai ke tahap aplikatif yang berguna bagi masyarakat atau dunia industri. Penelitian bidang ini relatif tidak membutuhkan biaya yang besar karena bisa mengandalkan komputer sebagai pemrosesnya. Ide-ide kreatif yang berawal dari berbagai permasalahan yang ada dapat dijadikan topik penelitian yang menarik. Hasil inovasi teknologi akan menjadi sangat mahal jika kita hanya sebagai pengguna tanpa berusaha mengembangkan teknologi tersebut. Sebagai contoh mikroskop digital yang saya ceritakan di awal dibanderol dengan harga 20rb samapi 40rb euro per set mikroskop. Sebuah nilai fantastis karena memang harga itu untuk menebus mahalnya ide dan penelitian yang telah dilakukan.

Ditulis oleh:
Dhidik Prastiyanto

Written by dhidikp

October 21, 2009 at 10:11 pm

Filter Digital Matlab

with 2 comments

Tulisan filter digital matlab ini pengantar untuk dapat mendesain filter digital dengan Matlab. Filter digital sendiri pengertianya adalah suatu sistem yang memproses masukan sinyal diskret menjadi keluaran dengan suatu tujuan tertentu misalkan mengurangi noise dari sinyal tersebut.

Karakteristik filter digital ditentukan oleh fungsi alih atau persamaan diferens filter. Dari persamaan diferens filter dapat ditentukan respon filter terhadap masukan. perancangan filter digital ditentukan oleh tujuan penggunaan filter tersebut. Misalkan membuat low pass filter atau tapis pelewat rendah maka spesikasi filter low pass tersebut ditentukan dahulu, seperti frekuensi cut off dan gain pass band maupun stop bandnya. Filter ideal mempunyai gain linear pada pass bandnya adalah 1 dan gain pada stop bandnya 0. Akan tetapi realisasi filter yang sangat mendekati kondisi ideal akan menimbulkan cost pada komputasinya. setelah spesifikasi filter ditentukan maka perancangan adalah untuk menenentukan fungsi alih yang memenuhi spesifikasi yang diinginkan.

Untuk mendesain filter dengan Matlab bisa dilakukan dengan dua cara yaitu dengan memanfaatkan visual desain FDA Tool ataupun dengan menulis m file. Tujuannya tetap sama yaitu mendapatkan koefisien filter b dan a (koefisien pembilang dan penyebut fungsi alih filter). Filter digital sangat luas penerapannya pada piranti elektronik seperti handphone, penerima stereo dan berbagai alat piranti digital lainnya.

Filter digital sendiri sering diklasifikasikan menjadi
-filter rekursif yaitu filter yang mempunyai loop umpan balik sehingga tanggapan impulsenya mempunya batasan waktu yang tidak berhingga atau sering disebut infinite impuls response.
-filter non rekursif yaitu filter yang hanya terdapat umpan maju saja sehingga tanggapan impulsenya terhingga atau disebut finite impulse response (FIR)

1. Dengan FDA Tool
Filter Design and Analysis adalah tool yang sangat mudah digunakan untuk mendesain filter. FDATool berupa GUI yang memungkinkan kita untuk mendesain, memanggil dan menganalisis filter IIR maupun filter FIR. Untuk memanggil tool ini sangat mudah sekali yaitu dengan mengetikan pada command window matlab fdatool kemudian dieksekusi. Setelah eksekusi perintah tersebut maka akan muncul window FDA. Window tersebut berfungsi untuk merancang filter dengan spesifikasi yang kita inginkan. Rancangan filter bermula dari tanggapan frekuensi yang diinginkan. Jadi intinya adalah menentukan parameter-parameter tanggapan frekuensi dengan mengatur pada frame-frame yang telah tersedia.

2. Menggunakan script pemrograman dalam m file.
Matlab menyediakan berbagai tool yang lengkap dalam desain filter digital maupun implementasi filter hasil rancangan tersebut untuk simulasi performa dari filter digital tersebut. Berikut beberapa syntax penting dalam mendesain filter da mengimplementasikan.
– Perintah untuk mendesain filter IIR. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mendesain filter IIR. Hasil dari tool ini adalah koefisien filter. Beberapa metode itu adalah besself, butter, cheby1, cheby2, ellip, maxflat dan yulewalk. Metode-metode desain filter yang terkenal seperti Butterworth dan chebysev tidak perlu dilakukan lagi dengan manual dan cukup digantikan dengan beberapa baris script.
– Perintah untuk mendesain filter FIR. Ada banyak metode yang dipergunakan diantaranya yang terkenal adalah desain dengan window-based atau frequency sampling-based. Perintah-perintahnya adalah: cremez,fir1,fir2,fircls,fircls1,firls,fircos,intfilt, kaiserord dan remez.
– Perintah untuk memperkirakan orde filter. Perintah-perintah untuk menghitung orde filter tersebut adalah: buttord,cheb10rd,cheb2ord,ellipord dan remezord.

Untuk mencoba filter hasil rancangan dengan filter desain and analysis tool maupun dengan tool pada cript m file sangat mudah. Untuk koefisien filtewr hasil rancangan pada FDA Tool dapat dikirim ke signal processing tool (SPtool) sehingga dengan mudah kita dapat menerapkan filter tersebut terhadap masukan dan melihat keluaran dari filter. Untuk mencoba pada script m file cukup dengan perintah y=filter(b,a,x), perintah tersebut adalah memfilter dengan filter yang mempunyai koefisien pembilang b dan penyebut a terhadap masukan x.

Filter digital dapat juga dibuat dengan koefisien yang berupah sesuai dengan tujuan penggunaannya misalkan untuk identifikasi sistem. Filter yang koefisiennya dapat diatur dengan suatu algoritma tertentu disebut filter adaptif.

Demikian sedikit tentang pengantar perancangan filter digital dengan Matlab, lain kesempatan akan dibahas tentang contoh perancangan filter digital.

Referens,
1. Diktat Pengolahan Sinyal Digital, Dhidik Prastiyanto
2. Filter design documentation. Matlab

Ditulis oleh:
Dhidik Prastiyanto

Written by dhidikp

October 19, 2009 at 7:32 pm

Transformasi Laplace

leave a comment »

Transformasi laplace adalah metode transformasi yang digunakan untuk penyelesaian persamaan diferensial yang digagas oleh Piere Simon Laplace. Pierre Simon Laplace pertama kali mengembangkan transformasi ini memang hanya bermaksud untuk mempermudah penyelesaian persamaan deferensial dalam matematik. Perkembangannya transformasi laplace banyak digunakan di bidang fisika, optik, kendali dan pengolahan sinyal. Transformasi laplace digunakan untuk penyelesain sistem linier tidak ubah waktu (LTI).

Pada rangkaian listrik, devais optik, sistem kendali kita dapat menganalis menggunakan transformasi laplace. Contoh sederhananya adalah pada rangkaian listrik dengan sumber tegangan v(t) dihubungkan dengan saklar on off dengan induktor, resistor dan kapasitor secara seri. Apabila terjadi perubahan arus saat saklar dari kondisi terbuka kemudian di tutup maka akan didapatkan persamaaan deferensial integral sebagai berikut

v(t)=i(t)R+L.di(t)/dt+(1/C)Integral(I(t)dt

dengan menerapkan deferensial pada kedua suku maka akan didapatkan

v'(t)=L.i”(t)+R.i'(t)+i(t)/C

Persamaaan deferensial tersebut dengan mudah dapat diselesaikan dengan transformasi Laplace. Transformasi laplace sendiri mempunya rumusan sebagai berikut
F(s)=L{f(t)}= integral seluruh waktu ( f(t)e^(-st))dt
Untuk laplace satu sisi:
F(s)=L{f(t)}= integral dari nol sampai tak hingga ( f(t)e^(-st))dt
dengan s=a+jw

Laplace dari sebuah sistem atau suatu sinyal bisa dihitung dengan rumusan tersebut. Tabel laplace dapat mempermudah untuk mendapatkan transformasi laplace dari suatu sinnyal atau sistem. Kita tinggal memakai acuan dalam tabel untuk menentukan tranformasi laplace maupun transformasi balik laplace.

Transformasi laplace digunakan untuk penyelesain sistem waktu kontinyu. Transformasi laplace dari tanggapan impuls sistem h(t) akan menhasilkan H(s) yang dikenal sebagai transfer function atau fungsi alih sistem. Analasis terhadap fungsi alih sistem adalah salah satu metode analisis sistem. Pemodelan sistem kontinyu biasaya dilakukan dalam kawasan s.

Transformasi laplace digunakan untuk menganalis dan mencari solusi dari sebuah sistem. Pada contoh rangkaian listrik yang disebutkan diatas dengan mudah kita dapat melihat di tabel dan melaplacekan tiap suku dari persamaan tersebut sehingga didapatkan
V(s)=L.(s^2.I(s)+s.i(0)+i'(0)) + R(s.I(s)-i(0)) +(1/C)I(s)
Dengan anggapan kondisi awal adalah nol dan i(t) adalah keluaran maka didapatan fungsi alih sistem
H(s)= 1/(L.s^2 + R.s +1/C)

Sebagai contoh lainnya, dalam bidang teknik kendali kita dapat melakukan simulasi input output sebuah sistem yang kita bangun. misalkan kita ingin membangun suatu sistem penampungan limbah dengan tiga buah tangki pemroses limbah dengan satu masukan dari sistem pembuangan limbah yang dapat diatur volume yang masuk. Laju dari tangki satu ke tangki lainnya juga dapat diatur. Maka secara sederhana kita dapat memodelkan sistem tersebut dengan menggunakan analogi rangkaian R L dan C. Kapasitas dapat diwakili dengan C, katup pengatur tiap tangki dapat diwakili dengan R. Laju masukan limbah dapat diwakili dengan Q1 dan laju keluaran limbah dapat diwakili dengan Q2. Maka dengan menelusuri dari tangki pertama dengan menganalisa hubungan masukan dan keluaran dari tangki tersebut dan karakteristiknya akan didapatkan suatu fungsi alih H1(s) yang merupakan representasi hubungan input outpu dari tangki pertama. Keluaran tangki pertama akan menjadi masukan tangki kedua sehingga sistem ini dapat dikategorikan sebagai sistem cascade. Dengan menganalisnya maka kita juga akan mendapatkan H2(s) sebagai fungsi alih tangki kedua, demikian halnya dengan tangki ketiga. Dengan menggabung komponen-komponen kecil dari penyusun sistem tersebut maka kita akan dapatkan diagram blok sistem dalam representasi s.

Diagram blok sistem tersebut dengan mudah dapat kita selesaikan menggunakan aljabar diagram blok untuk mendapatkan fungsi alih sistem secara keseluruhan. Apabila fungsi alaih sistem sudah didapatkan maka analisis terhadap sistem akan menjadi mudah. Kita dapat mengetes sistem tersebut terhadap beberapa masukan untuk mendapatkan keluarannya.

Pemodelan sistem dan analis sistem melalui simulasi menjadi sangat penting karena prototipe tanpa didahului pemodelan dan analisis terhadap model akan membuat peluang kegagalan protipe besar. Dan hal ini akan memakan biaya banyak. Bisa dibayangkan berapa biaya jika pembangunan sebuah pengolah limbah seperti pada contoh yang dikemukan langsung pada trial error sistem nyata. Bahkan untuk prototyping saja sudah memakan biaya banyak. Tentunya hal yang murah adalah pemodelan sistem dan uji coba komputer based karena perubahan nilai parameter desain semudah mengetikkan angka baru nilai parameter tersebut tanpa biaya apapun kecuali biaya license software jika software design menggunakan software komersial.

Dengan berkembangnya metode numeris yang sangat pesat, maka analisis sebuah sistem yang berbasis fungsi alih sistem dalam s dapat dikerjakan dengan software seperti Matlab dan Scilab. Dengan leluasa kita bisa membuat model sistem dengan simulink dan mengamati karakteristik sistem dengan berbagai masukan tes. Dasar-dasar transformasi laplace menjadi sangat penting untuk mendapatkan pemahaman yang komprehensif sehingga dapat memodelkan sistem dengan baik. Mengenai syntax akan dengan mudah dikuasai jika kita mencoba. Mungkin bagi yang belum pernah dapat mencoba dengan membaca help dari syntax lti dan tf. Pemodelan sistem juga dapat dilakukan dengan membuat sistem dengan simulink yang tersedia pada Matlab. Yang harus dipahami adalah penurunan dari karakteristik fisik atau elektronik ke model sistem.

Demikian sedikit penjelasan tentang transformasi laplace dan kegunaannya.

Ditulis oleh:
Dhidik prastiyanto

referens:
Diktat Kuliah Sinyal dan Sistem (Dhidik Prastiyanto)

Written by dhidikp

October 18, 2009 at 2:01 pm

Transformasi Fourier

with 3 comments

Tulisan ini penjelasan tentang transformasi fourier secara singkat. Transformasi fourier menjadi alat analisis yang banyak dipergunakan di berbagai bidang. Pada pembahasan kali ini transformasi fourier dikaitkan dengan bidang pengolahan sinyal.

Asal kata transformasi berarti mengubah sesuatu, begitu juga dengan transformasi fourier. Secara sederhananya transformasi fourier dipergunakan untuk mengubah dari kawasan waktu menjadi kawasan frekuensi. Mengapa perlu dilakukan pengubahan tersebut?. Pengubahan itu dimaksudkan untuk mempermudah analisis yang dilakukan. Dalam bidang pengolahan sinyal maka pengubahan tersebut dapat dilakukan terhadap sinyal maupun terhadap sistemnya. Transformasi fourier sinyal akan menghasilkan spektrum sinyal. Sedangkan transformasi fourier terhadap sistem akan menghasilkan tanggapan frekuensi sistem.

Mari kita bahas mengapa kita perlu mengubah sinyal dalam kawasan waktu menjadi sinyal dalam kawasan frekuensi. Untuk mempermudah bayangkan, alat yang dasarnya transformasi fourier contohnya adalah spektrum analyzer. Spektrum analyzer adalah implementasi dari transformasi fourier cepat (fast fourier transform). Sedangkan alat ukur untuk menampilkan sinyal dalam kawasan waktu contohnya adalah osiloskop.

Kita akan mudah menganalaisis suatu sinyal sederhana misalkan x(t)=4 sint(100.pi.t). Dengan osisloskop kita dengan mudah menganalisis frekuensi dari sinyal tersebut dengan meliat waktu yang dibutuhkan untuk mencapai satu gelombang penuh maka akan didapati periode sinyal. Frekuensi didapatkan dengan rumusan f=1/T. Untuk amplitudenya juga dengan mudah dapat kita liat pada sumbu vertikal osisloskop tersebut. Sekarang bagaimana kalo mengamati sinyal yang lebih kompleks, contohnya sinyal suara manusia? JIka kita melihat output pada radio yang menuju loudspeaker maka disitu kita dapati sinyal suara dalam bentuk isyarat listrik. Akan sangat susah untuk menentukan frekuensi dan amplitudenya.

Amplitude dan frekuensi menjadi penting untuk merancang aplikasi lainnya contohnya filter. Kita harus mengetahui spektrum sinyal untuk dapat merancang sebuah filter. Untuk itulah spektrum analyser digunakan. Pada spektrum analyzer kita lihat sumbu vertikalnya adalah magnitude yang bisa berbentuk linear maupun skala logaritmik sedangkan sumbu horisontalnya adalah frekuensi. jadi dengan mudah dapat ditentukan batasan frekuensi dan magnitude dari sebuah sinyal. Dasar transformasi fourier adalah penguraian sebuah sinyal menjadi komponen penyusunnya. Komponen penyusun sinyal yang komplek adalah sinus. Memang secara sengaja deret fourier mengurai sinyal kompleks menjadi sinyal sinus penyusunnya.

Apanila transformasi forier diterapkan terhadap sebuah sistem maka akan didapatkan tanggapan frekuensi dari sistem tersebut. Analisis sistem dalam kawasan frekuensi sama halnya dengan analisis sinyal dalam kawasan frekuensi, membuat beberapa kemudahan. Apabila sistem adalah sistem yang kompleks ayng terdiri dari sistem-sistem kecil penyusunnya maka penyederhanaan untuk mendapatkan karakteristik sistem akan lebih mudah dalam transformasi fourier. Contoh jelasnya apabila diketuai tanggapan frekuensi sistem H1(jw) dan H2(j(w) yang di cascade maka dengan mudah gabungan dari sistem tersebuat adalah perkaliannya. Dalam kawasan waktu kita harus melakukan konvolusi untuk dua buah sistem yang dicascade.

Dalam benak mungkin bertanya, Apa sih kegunaan mempelajari itu semua, toh dalam dunia kerja hampir tidak dibutuhkan. Pertanyaan ini benar jika diterapkan pada kondisi dunia kerja di Indonesia dimana kita sebagaian besar hanyalah sebagai operator, pengguna atau perakit. Hampir dikata tidak pernah seseorang menggunakan transformasi fourier untuk menganalis permasalahan walaupun orang tersbut bekerja dalam bidang telekomunikasi. Lain halya kalo bekerja di negara maju yang sangat mengutamakan bagian riset untuk pengembangan produk. Lini terdepan riset akan membutuhkan penguasaan teknik analisis yang mantap. Pengetahuan tentang filosofi sebuah alat bantu analisispun sangat diperlukan untuk menghubungkan rumusan matematis yang rumit dengan permasalahan nyata yang dihadapi. Untuk itu menurut pendapat saya, dalam mempelajari sesuatu, misalkan transformasi fourier, kita harus tahu secara detail tentang apa transformasi tersebut dan kegunaannya. Banyak kasus pada mahasiswa hafal rumusan transformasi fourier dan kalao ada soal menghitung transformasi fourier sebuah persamaan sinyal dengan cepat dapat menyelesain. Akan tetapi saat ditanyakan makna transformasi tersebut dan implementasinya bagaimana ternyata mengalami kesulitan. Mungkin saya sendiri termasuk dalam kelompok tersebut:).

Demikian sedikit penjelasan tentang transformasi fourier, lain waktu disambung bagaimana rumusan transformasi fourier, kaitannya dengan DFT dan FFt serta implementasinya

Ditulis oleh:
Dhidik Prastiyanto

Ditulis oleh di

Written by dhidikp

October 16, 2009 at 10:49 pm

Follow

Get every new post delivered to your Inbox.

Join 32 other followers