Hasil Pencarian

Ditemukan 14887 dokumen yang sesuai dengan query

Suhartati Agoes

Reduksi derau menggunakan transformasi wavelet : Tugas seminar.

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1998

TA3052

UI - Tugas Akhir Universitas Indonesia Library

Suhartati Agoes

Simulasi reduksi derau menggunakan transformasi wavelet

"ABSTRAK

Derau (noise) yang terjadi pada proses pembentukan atau pengiriman suatu informasi berupa gambar (image) sangat mempengaruhi hasil yang diterima. Karena itu menghilangkan atau mengurangi adanya derau pada gambar merupakan suatu cara agar diperoleh gambar hasil rekonstruksi yang lebih baik. Thresholding adalah salah satu cara untuk menghilangkan atau mengurangi adanya derau pada gambar dengan algoritma Donoho dan menggunakan beberapa jenis fungsi dasar wavelet telah menghasilkan gambar rekonstruksi berdasarkan nilai threshold dari harga standard deviasi distribusi koefisien setiap subband. Signal to Noise Ratio (SNR) menyatakan baik atau buruknya suatu gambar hasil rekonstruksi dengan menggunakan suatu algoritma tertentu. Harga SNR yang tinggi menunjukkan gambar hasil rekonstruksi yang baik atau sebaliknya. Analisis proses simulasi ini menggunakan transformasi wavelet dengan algoritma modifikasi sehingga menghasilkan harga Signal to Noise Ratio (SNR) yang lebih tinggi bila dibandingkan dengan algoritma Donoho dengan menggunakan fungsi dasar wavelet yang sama.

ABSTRACT
In the recent wavelets literature, there has been considerable interest in the use of wavelet transform for removing noise from images. Various techniques have been attempted to reject noise, one of their methods is Donoho method's. This method is the use of transform based thresholding. The application of thresholding in Donoho method's is merely based on the size of transformed subbands. We proposed similar to the Donoho method's but the size of transformed subbands are replaced by their energy subbands. The simulation results show that the proposed method gave the best SNR compared to the Donoho method's.;In the recent wavelets literature, there has been considerable interest in the use of wavelet transform for removing noise from images. Various techniques have been attempted to reject noise, one of their methods is Donoho method's. This method is the use of transform based thresholding. The application of thresholding in Donoho method's is merely based on the size of transformed subbands. We proposed similar to the Donoho method's but the size of transformed subbands are replaced by their energy subbands. The simulation results show that the proposed method gave the best SNR compared to the Donoho method's."

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1998

T-Pdf

UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library

Barkah Syamnova Yudhistira

Reduksi noise pada image menggunakan transformasi wavelet directional

"Perpustakaan memiliki sejumlah koleksi arsip bersejarah, arsip bersejarah tersebut dituliskan pada kedua sisi kertas. Usia penyimpanan yang cukup lama merupakan salah satu penyebab adanya rembesan tinta. Pada beberapa kasus, edge foreground tampak lebih jelas dibandingkan edge penginterferensi. Namun terkadang tulisan penginterferensi tampak lebih jelas dibandingkan tulisan foreground. Proses pembersihan arsip dari tulisan penginterferensi yang berasal dari tulisan bagian belakang kertas melalui beberapa tahapan. Tahap awal pembersihan image arsip dari interferensi adalah transformasi wavelet directional. Koefisien subband horizontal, vertikal dan diagonal hasil dekomposisi dari transformasi wavelet dikonvolusikan dengan matriks yang mewakili suatu arah tertentu. Proses transformasi wavelet yang telah disebutkan diatas merupakan transformasi wavelet directional. Koefisien-koefisien subband hasil konvolusi disusutkan mendekati harga asalnya menggunakan Soft Thresholding Donoho. Setelah melalui proses tersebut dilakukan proses transformasi wavelet balik. Untuk menghilangkan objek yang terlalu kecil seperti bintik-bintik yang tidak diinginkan dan memperhalus objek yang ingin disegmentasi maka dilakukan proses opening pada image hasil proses transformasi. Proses memperjelas tulisan foreground dilakukan dengan cara menambahkan image hasil proses opening dengan image hasil proses operasi neighborhood. Operasi neighborhood adalah proses logika pembandingan image dengan suatu tabel lookup. Percobaan dilakukan dengan memvariasikan kombinasi matriks pengkonvolusi yang mewakili suatu arah tertentu sehingga dapat diperoleh matriks pengkonvolusi yang menghasilkan image yang memiliki interferensi paling rendah. Hasil proses dinilai secara objektif menggunakan RMSE, RMSE yang semakin kecil menandakan terjadinya error yang semakin kecil atau image makin menyerupai image aslinya."

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2005

S40086

UI - Skripsi Membership Universitas Indonesia Library

Mohammad Natsir

Reduksi spekel citra Sar Jers dan Ers menggunakan analisis multi resolusi transformasi wavalet

"Spekel adalah suatu kesalahan granular yang selalu ada pada semua jenis sistem pencitraan yang koheren. Keberadaan spsekel dalam citra mengurangi resolusi, klasifikasi dan susah diinterpretasi. Banyak teknik mereduksi spekel yang telah digunakan untuk menghilangkan efek dari fenomena itu. Dalam penelitian ini dicoba sebuah algoritma pengurangan spekel yang efektif, menggunakan transformasi wavelet.

Menurut Kun Abyoto d.k.k. (1998) algoritma ini lebih baik dibandingkan dengan algoritma-algoritma yang telah ada dalam mengurangi spekel citra radar SAR. Tolok ukur kualitas reduksi dinyatakan dengan angka perbandingan deviasi standar dan rata-rata citra (DPR). DPR citra menggunakan transformasi wavelet lebih rendah dibandingkan dengan metoda reduksi spekel lama (filter Median dan Lee) yang ditunjukkan dengan penurunan DPR citra tanpa mengurangi detail secara berarti. Hasil yang diperoleh pada citra SAR JERS-1 dan citra SAR ERS-1 berbeda. Grafik antara DPR versus level multiresolusi yang diperoleh dari citra SAR JERS-1 turun kemudian naik lagi setelah j=2, sedangkan grafik yang soma dari citra ERS-1 turun sampai j=G sedikit di atas j=5 dan kemudian turun lagi, Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa semakin tinggi tingkat multiresolusinya semakin kecil spekel yang ada. Disamping itu diperkirakan citra asli SAR JERS-1 mempunyai spekel lebih sedikit dari pada ERS-1.

Speckle is a granular error that always available in every coherent imaging system. The existence of speckles can reduce the image resolution, difficult for doing correct classification and interpretation. There are many ways in the reducing speckles that have been used for eliminating the speckle effects. In this research I would like to try a speckle reducing algorithm, by using wavelet transformation.

According to Kun Abyoto et. al. (1998) the algorithm is better then the existing algorithm in reducing SAR image speckles, that can be seen by the standard deviation relative (DPR) and the average are lower then the conventional one (Median and Lee filters). For the ERS-1 and JERS-l SAR images are quit different. The graph between DPR versus multi resolution from MRS-1 decreases but after j=2, the curve increases. The graph of ERS-1 DPR versus multi resolution go down except j=d. The conclusion of the experiment is that the more multi resolution level the smaller speckle found, and the JERS-l has a smaller amount of speckle then ERS-1."

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2000

T-Pdf

UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library

Ismail

Pemanpatan citra menggunakan transformasi wavelets dengan metoda Human Visual System (HVS) : Tugas Seminar

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1998

TA3063

UI - Tugas Akhir Universitas Indonesia Library

Rahmadi Kurnia

Peningkatan kualitas citra mammography dengan menggunakan beberapa filter dan transformasi wavelet : Tugas seminar.

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1998

TA3046

UI - Tugas Akhir Universitas Indonesia Library

Randy Satria Putra

Reduksi PAPR pada OFDM dengan menggunakan transformasi wavelet dan teknik clipping = Combining wavelet transformation and clipping technique for PAPR reduction in OFDM

"ABSTRAK

Proses transmisi sinyal dari pengirim menuju ke penerima dalam system telekomunikasi memiliki gangguan noise dan multipath fading yang disebabkan oleh reflection, scattering, atau difraction. Data rate yang tinggi pada kanal fading menyebabkan bandwidth koheren kanal menjadi lebih sempit jika dibandingkan dengan bandwidth sinyal sehingga kanal mengalami frekuensi selektif fading. Untuk mengatasinya, salah satunya adalah dengan digunakannya teknik modulasi multi carrier dengan tujuan agar sinyal mengalami flat fading pada tiap subcarrier. Teknik multi carrier yang popular digunakan adalah Orthogonal Frequency Division Multiplex (OFDM). Namun, salah satu kekurangan teknik ini adalah nilai Peak to Average Power Ratio (PAPR) yang tinggi. PAPR merupakan perbandingan daya puncak dengan daya rata-rata sinyal. Nilai PAPR yang tinggi menyebabkan penurunan performasi sistem OFDM. Skripsi ini membahas perancangan dan analisis metode reduksi PAPR dengan menggunakan transformasi wavelet dan teknik clipping agar didapatkan reduksi PAPR yang lebih baik sehingga dapat meningkatkan performansi OFDM. Dari hasil perancangan dan analisa didapatkan penurunan nilai PAPR yang signifikan, khususnya pada wavelet rbio3.7 dan teknik Deep Clipping.

ABSTRACT

The process of signal transmission from transmitter to receiver in a telecommunication system has some disturbance such as noise and multipath fading caused by reflection, scattering, or difraction. High data rate in the fading channel causes the channel coherent bandwidth becomes narrower compared to the signal bandwidth so that the channel has frequency selective fading. To overcome this problem, the multi carrier modulation technique is used with the aim to have a flat signal fading on each subcarrier. The well-known multi-carrier technique is Orthogonal Frequency Division Multiplex (OFDM). However, one of the drawbacks of this technique is the Peak to Average Power Ratio (PAPR) is high. PAPR is ratio between the peak power and the average power of the signal. High PAPR values causes degradation in system?s performance. This thesis designs and analyses PAPR reduction using wavelet transform and clipping techniques in order to obtain better PAPR reduction to improve the performance of OFDM system. The results of design and analysis show a significant reduction in PAPR value, especially when wavelet rbio3.7 and Deep Clipping techniques are used."

Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2012

S42614

UI - Skripsi Open Universitas Indonesia Library

Transformasi wavelet (Perbandingannya dengan transformasi fourier) : Tugas seminar.

Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1997

TA2917

UI - Tugas Akhir Universitas Indonesia Library

Wijayanti Risda Hutami

Reduksi noise pada data seismik menggunakan dekomposisi spektral berbasis transformasi wavelet = Suppression noise in seismic data using spectral decomposition based on wavelet transform

"Noise linier adalah energi seismik yang menjalar di sepanjang permukaan (gelombang permukaan). Karakteristik noise linier adalah frekuensi rendah, kecepatan rendah, dan amplitudo tinggi. Noise linier masih menjadi permasalahan dalam data seismik, sebab mampu menyamarkan sinyal refleksi. Teknik pengolahan yang saat ini digunakan adalah filter F-K, berpotensi untuk mereduksi sinyal refleksi yang berada pada rentang slope noise. Metode dekomposisi spektral berbasis transformasi wavelet merupakan metode filtering alternatif, mampu mendekomposisikan data seismik menjadi beberapa subband melalui filter low-pass dan filter high-pass. Setiap filtering mendekomposisikan data seismik ke dalam domain frekuensi (f) dan bilangan gelombang (k). Metode ini diujikan pada data real seismik darat 2-D yang memiliki rentang velocity 20 m/ms hingga 100 m/ms. Terdapat 2 metode filtering, yaitu membuang subband yang mengandung noise dan menggunakan filter F-K pada subband yang mengandung noise. Metode filtering 2 lebih efektif mereduksi noise linier pada data penelitian dibandingkan metode filtering 1. Hal ini dibuktikan pada hasil penelitian yang menunjukkan peningkatan kualitas tampilan shot point gather dan stacking.

Linear noise is seismic energy that propagates along the surface (surface waves). Characteristic of linear noise is low-frequency, low-velocity, and high amplitude. Linear noise is such a problem in land seismic data, because able to disguise signal reflection. Current processing techniques aimed at linear noise suppression, such as f-k filtering has potentially to reduce signal reflection which range in noise slope. A new alternative to f-k filtering is spectral decomposition based on wavelet transform, which decomposes seismic data into different sub bands by applying low-pass and high-pass filters. Each filtering decomposes the seismic data into frequency and wavenumber domain. This method is applied in real 2-D land seismic data to reduce linear noise with velocity range 20 m/ms to 100 m/ms. There are two methods of filtering, killing sub bands which contained noise and using f-k filter on sub band which contained noise. Second method is more effective to reduce linear noise than first method. This technique leads to the improvement of shot records and final stack quality."

Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2014

S54748

UI - Skripsi Membership Universitas Indonesia Library

Perhitungan pengaruh perubahan pressure drop pada katup kontrol terhadap derau hidrodinamika dengan menggunakan smart plant

Prima 10 (1-2) 2013

Artikel Jurnal Universitas Indonesia Library

<< 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 >>

Hasil Pencarian :: Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian