Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada skripsi ini, dibahas simulasi metode pencocokkan blok dengan ukuran blok bervariasi (variable size block matching) yang diterapkan pada pemampatan sinyal gambar bergerak (video compression), dan membandingkannya dengan metode pencocokkan blok dengan ukuran tetap. Data yang akan dibandingkan berupa perbandingan sinyal terhadap noise dan besarnya bit yang akan ditransmisikan dengan asumsi saluran bersifat tanpa loss sehingga besarnya overhead tambahan untuk menangani masalah pengirimannya, tidak dimasukkan dalam perhitungan. Simulasi menunjukkan, kualitas gambar yang dihasilkan bila digunakan ukuran blok yang bervariasi pada metode pencocokkan blok, ternyata cukup tinggi, dan jumlah bit yang dihasilkan untuk merepresentasikan gambar tersebut relatif lebih kecil bila dibandingkan dengan pemakaian ukuran blok yang tetap. Nilai optimum pernakaian ukuran blok yang bervariasi tersebut dicapai bila digunakan ukuran blok S x S piksel dengan ukuran minimal 2 x 2 piksel. Karena pada pemakaian blok inilah, dicapai kompromi yang baik antara usaha meningkatkan kualitas gambar hasiI pemampatan, dengan usaha mengurangi banyaknya bit hasil pemampatan."

"ABSTRAKPemampatan gambar bergerak merupakan proses mereduksi jumlah bit dengan menghilangkan redundansi spasial dan redundansi temporal yang terdapat pada gambar bergerak. Dengan menghilangkan redundansi ini diperoleh rasio pemampatan yang sangat berarti tanpa mengurangi kualitas gambar rekonstruksi.Salah satu metode untuk menghilangkan redundansi spasial adalah menggunakan Wavelet Transform sedangkan untuk menghilangkan redundansi temporal digunakan Block Matching Algorithm Motion Compensation (BMA-MC). Pada Tesis ini dilakukan simulasi dan analisa unjuk kerja sistem pemampatan gambar bergerak menggunakan metode kuantisasi vektor dan yang dipadukan dengan WT BMA-MC.Penerapan metode kuantisasi vektor pada WT BMA dapat meningkatkan unjuk kerja sistem pemampatan gambar bergerak untuk gambar dengan aktivitas pergerakan rendah sedangkan untuk gambar dengan aktivitas pergerakan cukup tinggi tidak memberikan perbedaan yang berarti dari metode kuantisasi skalar.

---

ABSTRACT

Video signals compression is a process to reduce bit information by eliminating spatial redundancies and temporal redundancies. One of the methods to eliminate spatial redundancies is Wavelet Transform, while Block Matching Algorithm Motion Compensation (BMA-MC) can eliminate temporal redundancies. Removing both redundancies could reach compression ratio significantly without decreasing quality of reconstructed image.

The simulation results showed that the proposed system by using wavelet transform and BMA-MC with vector quantization performance was better than by using Wavelet transform and BMA-MC with scalar quantization for image with low moving activity but image with high moving activity gave insignificant different result."

"Jaringan komunikasi dan informasi yang berkembang sekarang ini banyak menawarkan beragam jasa komunikasi seperti suara, data dan gambar. Komunikasi gambar, baik gambar diam maupun gambar bergerak harus diolah sehingga kapasitas memori dan lebar pita frekuensi (bandwidth) yang dibutuhkan dalam proses selanjutnya menjadi seminimal mungkin dengan mempertimbangkan kualitas dari gambar. Oleh sebab itulah dibutuhkan suatu teknik pemampatan sinyal gambar bergerak untuk mengatasi persoalan kapasitas memori dan bandwidth tersebut. Dalam sinyal gambar bergerak terdapat redundansi spasial dan redundansi temporal yang harus dikurangi oleh teknik pemampatan sinyal gambar bergerak. Dengan mengurangi redundansi ini diperoleh rasio pemampatan yang tinggi dengan kualitas gambar rekonstruksi yang baik. Dalam pemampatan sinyal gambar bergerak digunakan metode Predicted mumi dengan Motion Compensation dan metode MPEG1 dengan metode Predicted dan Interpolated untuk mengurangi redundansi spasial dan temporal tersebut."

"Speaker verification menggunakan suara dalam mengidentifikasi penggunanya sehingga memilih peluang yang sangat besar untuk diterima di dalam masyarakat karena kemudahannya. Dengan biaya yang lebih murah dibanding sistem biometrik lain, akurasi yang didapatkan dari sistem ini cukup baik [!]. Terlebih lagi, riset terhadap suara telah dilakukan secara terus-menerus beberapa tahun belakangan ini sehingga dapat dijadikan acuan dalam pembuatan sistem speaker verification yang lebih baik lagi. Dengan adanya mikroprosesor Digital Signal Processing (DSP) yang dioptimasi untuk pengolahan sinyal dijital dan aplikasi perhitungan numerik kecepatan tinggi, sistem ini dapat lebih mudah dibuat dan diaplikasikan dalam kehidupan nyata. Selain itu, karena dapat diprogram (programmable), maka sistem keluaran dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan juga kontrol akurasinya akan menjadi lebih baik. Pada skripsi ini, dibahas unjuk kerja sistem speaker verification menggunakan parangkat keras ADSP-2181 yang merupakan prosesor DSP buatan Analog Device dengan metode ekstraksi fitur Linear Predictive Coding (LPC) dan metode pencocokan fitur Dynamic Time Warping (DTW) yang dihasilkan dari ujicoba terhadap 8 orang speaker dilihat dari nilai False Acceptance Rate (FAR) dan False Reject Rate (FRR). Unjuk kerja sistem speaker verification yang telah dibuat dan diujicoba ternyata cukup baik. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata FAR yang kecil, yaitu sebesar 10.72% dan niiai FRR sebesar 37.5%."

"Masalah pencocokan untai terbagi menjadi dua yakni pencocokan untai eksak dan hampiran. Pada skripsi ini, masalah pencocokan untai yang dibahas adalah pencocokan untai eksak. Inti dari masalah pencocokan untai eksak adalah mencari semua posisi kemunculan suatu untai pada untai yang lain. Salah satu ukuran yang membedakan dua buah untai adalah jarak Hamming. Jika diberikan dua buah untai, misalkan x dan y dengan panjang yang sama, maka jarak Hamming antara keduanya adalah banyaknya karakter pada untai x yang berbeda dengan karakter pada untai y pada posisi yang bersesuaian. Dalam pencocokan untai eksak, panjang untai yang akan dicocokan tidak akan selalu sama sehingga jarak Hamming antara keduanya tidak dapat dihitung. Dengan merangkaikan sejumlah untai hampa pada untai yang lebih pendek sehingga panjangnya menjadi sama, jarak Hamming antara keduanya barulah dapat dihitung. Dengan pemikiran inilah akhirnya ukuran jarak Hamming digunakan dalam pencocokan untai eksak untuk mencari semua posisi kemunculan suatu untai pada untai lain yang lebih panjang.

---

String matching problem is divided into exact and approximate string matching. In this thesis, we discuss the exact string matching. The main problem of exact string matching is to find all position of a string in other string. The measure that used in this thesis is Hamming distance. Given two strings namely the x and y with the equal length, Hamming distance of the two is the number of positions at which the corresponding characters are different. In string matching problem, Hamming distance between them can?t always be calculated because the strings are not always have the same length. By concating a number of empty string with shortest string until the length to be same, then Hamming distance could be calculated. Finally, Hamming distance measure is used by exact string matching to find all position of a string in other string."