Laboratorium Komputasi–fakultas Teknik Unsika: Modul 1 Pengenalan Matlab

MODUL 1 PENGENALAN MATLAB Helmi Purwacaraka (1710631160061) Asisten: Fikri Ika P, Riyant Irawan, Rosita Dewi, Sukma Tri R Tanggal Percobaan: 13/04/2020 TEL61653-Praktikum Pengolahan Sinyal Digital

Laboratorium Komputasi–Fakultas Teknik UNSIKA Abstrak Pada praktikum Modul 1 ini dilakukan beberapa percobaan yaitu pertama dilakukan pembuatan sinyal input filter yang berasal dari hasil superposisi tiga buah sinyal sinusoidal dengan frekuensi yang berbeda-beda menggunakan frekuensi sampling 18 kHz. Sinyal hasil superposisi tersebut selanjutnya diplot kedalam sebuah grafik dan diamati pula respon frekuensinya. Percobaan kedua yaitu pembuatan filter dengan fungsi FIR1 berorde 30 yang terdiri dari low-pass filter, band-pass filter, dan high-pass filter. Lalu diamati frekuensi response untuk masing-masing filter yang telah dibuat. Percobaan ketiga yaitu melakukan penapisan hasil konvolusi pada sinyal pertama dan kedua dengan filter FIR yang terlah dirancang sebelumnya.

•

•

Tujuan yang ingin dicapai pada modul ini yaitu : •

Mempelajari penggunaan system help untuk mengetahui commands dan syntax dasar MATLAB.

•

Dapat menggunakan MATLAB untuk desain filter.

•

Mempelajari bagaimana menulis fungsi dan m-file pada MATLAB.

•

Merancang MATLAB.

•

Memahami pem-filter-an lewat MATLAB secara mendalam.

Kata kunci: MATLAB, FIR1, frequensi respons. 1.

PENDAHULUAN

MATLAB adalah sebuah bahasa dengan kemampuan tinggi untuk komputasi teknis. Ia menggabungkan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam satu kesatuan yang mudah digunaka dimana masalah dan penyelesaiannya di ekspresikan dalam notasi matematik yang sudah dikenal. Pemakaian MATLAB meliputi : matematika dan komputasi, pengembangan algoritma, akuisisi data, pemodelan, simulasi, prototype, grafik saintifik dan engineering dan lain-lain. MATLAB adalah system interaktif yang mempunyai basis data array yang ridak membutuhkan dimensi. Ini memungkinan kita dapat menyelesaikan banyak masalah komputasi teknis, khususnya yang berkaitan dengan formulasi matrik dan vector. Sistem MATLAB terdiri atas lima bagian utama : •

•

•

Development Environment, yaitu kumpulan semua alat-alat dan fasilitas untuk membantu user dalam menggunakan fungsi dan file MATLAB. The MATLAB mathematical function library, yaitu koleksi semua algoritma komputasi. The MATLAB language, yaitu Bahasa matriks/array level tinggi dengan contoh

flow, fungsi, struktur data, input/output, dan fitur objek programming lainnya. Graphics, yaitu fasilitas untuk menampilkan vector dan matriks sebagai grafik. The MATLAB Application Program Interface (API), yaitu paket yang memungkinkan user menulis Bahasa C dan Fortran yang berinteraksi dengan MATLAB.

2.

pem-filter-an

FIR

dengan

STUDI PUSTAKA

MATLAB (Matrix Laboratory) adalah sebuah program untuk analisis dan komputasi numerik. Pada awalnya, program ini merupakan interface untuk koleksi rutin-rutin numerik dari proyek LINPACK dan EISPACK, namun sekarang merupakan produk komersial dari perusahaan Mathworks, Inc. MATLAB telah berkembang menjadi sebuah environment pemrograman yang canggih yang berisi fungsi-fungsi built-in untuk melakukan tugas pengolahan sinyal, aljabar linier, dan kalkulasi matematis lainnya. MATLAB juga berisi toolbox yang berisi fungsi-fungsi tambahan untuk aplikasi khusus. MATLAB bersifat extensible, dalam arti bahwa seorang pengguna dapat menulis fungsi baru untuk ditambahkan pada library ketika fungsifungsi built-in yang tersedia tidak dapat melakukan tugas tertentu. Kemampuan LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

1

pemrograman yang dibutuhkan tidak terlalu sulit bila Anda telah memiliki pengalaman dalam pemrograman bahasa lain seperti C, PASCAL, atau FORTRAN.

2.1

MATLAB HELP

MATLAB menyediakan sistem help on-line yang dapat diakses dengan perintah help. Contoh:

Ukuran dari sebuah matriks dapat diketahui dengan operator size: >>Msize = size(M) Msize =

>> help instruksi; yang akan memberikan informasi mengenai masukan, keluaran, penggunaan, dan fungsi dari instruksi tersebut. Dengan menuliskan help pada command window, daftar instruksi yang ada pada MATLAB akan diperlihatkan. >> help filter; Perintah di atas akan menampilkan informasi dalam bentuk teks pada layar MATLAB Anda. Sebuah perintah yang sangat berguna untuk mempelajari pemrograman MATLAB adalah intro, yang membahas konsep ‐ konsep dasar tentang bahasa MATLAB. Selain itu, juga terdapat banyak program demonstrasi yang mengilustrasikan berbagai kapabilitas MATLAB, yang dapat dimulai dengan perintah demo.

2.2

Ketika sebuah ekspresi perintah atau pernyataan diakhiri dengan tanda semicolon (;), maka hasilnya tidak akan ditampilkan di layar. Hal ini sangat membantu ketika Anda bekerja dengan matriks dengan ukuran yang sangat besar.

VARIABEL MATRIKS

DAN

OPERASI

Tipe variabel dasar pada MATLAB adalah matriks (pada versi 5 dan ke atas, MATLAB juga menyediakan berbagai tipe data seperti pada bahasa pemrograman lainnya). Untuk mendeklarasikan sebuah variabel, Anda hanya perlu memberikan nilai tertentu padanya pada MATLAB prompt. Sebagai contoh: >>M = [ 1 2 6; 5 2 1] M= 126 521 Ketika definisi sebuah matriks melibatkan sebuah rumus yang panjang atau banyak entri, maka sebuah perintah MATLAB yang sangat panjang dapat dipecah menjadi dua (atau lebih) baris dengan cara menempatkan sebuah tanda (…) pada akhir dari sebuah baris yang ingin dilanjutkan. Sebagai contoh: P = [ 1, 2, 4, 6, 8 ]+ [ pi, 4, exp(1), 0, -1] + … [ cos(0.1*pi), sin(pi/3), tan(3), atan(2), sqrt(pi) ];

23 Oleh karena itu, kita tidak perlu menggunakan variabel khusus untuk melacak jumlah baris dan kolom suatu matriks. Ada dua jenis variabel matriks pada MATLAB, yakni skalar (scalars) dan vektor (vectors). Sebuah skalar adalah sebuah matriks yang hanya berisi satu elemen, jadi berukuran 1 x 1. Sebuah vektor adalah sebuah matriks yang hanya berisi satu baris atau kolom. Elemen individu dari sebuah variabel matriks dapat diakses dengan memberikan indeks baris dan kolom, sebagai contoh >>M13 = M(1,3) M13 = 6 Submatriks juga dapat diakses dengan cara yang mirip dengan menggunakan operator colon (:) seperti yang dijelaskan pada sesi berikut.

2.2.1

OPERATOR COLON (:)

Operator colon (:) sangat berguna untuk membuat index arrays. Gunakan perintah help colon untuk mengetahui deskripsi detail tentang kapabilitasnya. Notasi colon didasarkan pada ide bahwa sebuah selang indeks dapat dihasilkan dengan memberikan sebuah nilai awal, interval, dan sebuah nilai akhir. Karena itu, sebuah vektor yang terpartisi secara teratur dapat diperoleh dengan perintah iii = nilai awal : interval : nilai akhir Tanpa parameter interval, nilai default ‐ nya adalah 1. Metode perhitungan ini mirip dengan notasi loop DO pada FORTRAN, namun metode pada MATLAB selangkah lebih maju dengan cara menggabungkannya dengan pengindeksan matriks. Untuk sebuah matriks A 9 x 8, A(2,3) adalah elemen skalar yang berada pada baris kedua dan kolom ketiga dari matriks A. Jadi sebuah submatriks 4 x 3 dapat diekstrak dengan LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

2

perintah A(2:5,1:3). Tanda colon juga berfungsi sebagai sebuah wild card, misalnya, A(2,:) adalah baris kedua matriks A. Pengindeksan mundur akan membalikkan sebuah vektor, misalnya X(9:‐1:1) untuk sebuah vektor yang berisi 9 buah elemen. Kadang ‐ kadang, Anda juga memerlukan sebuah daftar yang berisi semua nilai elemen pada matriks, jadi A(:) memberikan sebuah vektor kolom 72 x 1, yang merupakan hasil concatenation elemen ‐ elemen setiap kolom matrik A. Ini merupakan contoh reshaping matriks. Teknik reshaping yang lebih umum dapat dilakukan dengan fungsi reshape(A,M,N). Sebagai contoh, matriks A 9 x 8 dapat di‐reshape menjadi sebuah matriks 12 x 6 dengan Anew = reshape(A,12,6). 2.2.2

OPERASI MATRIKS DAN ARRAY

Operasi default pada MATLAB adalah operasi matriks. Jadi A*B berarti perkalian matriks, yang akan dibahas pada bagian berikut.

2.2.3

2.2.4

OPERASI POINTWISE ARRAY

Bila kita ingin melakukan perkalian pointwise, ada beberapa kebingungan yang bisa muncul. Pada kasus pointwise, kita ingin mengalikan matriks secara elemen per elemen, jadi mereka harus memiliki dimensi yang sama. Sebagai contoh, dua matriks 5 x 8 dapat dikalikan secara pointwise, walaupun keduanya tidak bisa melakukan perkalian matriks biasa. Untuk melakukan perkalian pointwise pada MATLAB, kita menggunakan operator “point‐star” A .* B. Misalnya bila A dan B keduanya adalah matriks 3 x 2 maka

TINJAUAN PERKALIAN MATRIKS

Operasi perkalian matriks AB hanya dapat dilakukan bila kedua matriks tersebut memiliki dimensi yang kompatibel, yakni jumlah kolom matriks A harus sama dengan jumlah baris matriks B. Sebagai contoh, sebuah matriks 5 x 8 dapat mengalikan sebuah matriks 8 x 3 untuk menghasilkan sebuah matriks AB 5 x 3. Secara umum, bila A adalah m x n, maka B haruslah n x p, dan hasil perkalian AB akan memiliki dimensi m x p. Umumnya perkalian matriks tidak bersifat komutatif, yakni AB ≠ BA. Bila p ≠ m, maka perkalian AB tidak terdefinisi. Beberapa kasus khusus untuk perkalian matriks adalah outer product dan inner product. Pada outer product, sebuah vektor kolom mengalikan sebuah vektor baris untuk menghasilkan sebuah matriks. Bila kita membiarkan semua elemen salah satu vektor tersebut berupa ‘1’ , maka kita akan memperoleh hasil yang berulang.

Untuk inner product, sebuah vektor baris mengalikan sebuah vektor kolom, jadi hasilnya berupa skalar. Bila kita membiarkan semua elemen salah satu vektor tersebut berupa ‘1’, maka kita akan memperoleh penjumlahan semua elemen vektor lainnya.

Untuk selanjutnya, perkalian semacam ini kita sebut dengan istilah perkalian array. Perhatikan bahwa perkalian array bersifat komutatif karena kita akan memperoleh hasil yang sama bila kita menghitung D = B.*A. Dalam MATLAB, bila sebuah “titik” digunakan dengan operator aritmetik, maka ia akan mengubah definisi operator tersebut ke operasi pointwise. Jadi operator ./ berarti pembagian pointwise, .^ berarti pemangkatan pointwise. Misalnya, xx = (0.9).^(0:49) akan menghasilkan suatu vector yang nilainya sama dengan (0,9)n untuk n = 0,1, 2, …49.

2.2.5

OPERASI CONCATENATION ARRAY

Operasi ini digunakan untuk menempelkan dua atau lebih array dengan syarat syarat tertetu sesuai dengan operasi concatenation yang diinginkan. Dalam MATLAB terdapat dua buah fungsi yang dapat digunakan untuk melakukan proses concatenation (penempelan) arrays. Fungsi tersebut adalah vertcat dan horzcat. Penjelasan lanjut dapat dilihat pada help MATLAB untuk fungsi‐fungsi tersebut.

2.3

PLOT DAN GRAFIK

MATLAB dapat menghasilkan plot dua dimensi x ‐y dan plot tiga dimensi, menayangkan citra, dan bahkan membuat dan memutar video. Dua fungsi yang yang sering digunakan pada praktikum ini adalah plot dan stem. Untuk memanggil fungsi LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

3

ini, umumnya kita membutuhkan dua vektor (satu vektor juga bisa, namun untuk definisi yang berbeda, gunakan perintah help untuk melihat informasi yang lebih lengkap), untuk sumbu x dan sumbu y. Pemanggilan fungsi plot(x,y) akan menghasilkan suatu plot yang terkoneksi dengan garis lurus untuk setiap dua titik { (x(1),y(1), (x(2),y(2), (x(3),y(3), …….., (x(N),y(N) } seperti yang ditunjukkan pada gambar PA.1. Pemanggilan fungsi stem(x,y) akan menghasilkan presentasi seperti yang ditunjukkan pada gambar kedua PA.1

menjadi tiga baris dan dua kolom (jadi terdapat enam segmen) dan mengarahkan plot berikutnya ke segmen kiri baris kedua. Grafik pada PA.1 diperoleh dengan perintah subplot(2,1,1) dan subplot(2,1,2).

2.4

KONSTRUK PEMROGRAMAN

MATLAB mendukung paradigma pemrograman fungsional, di mana Anda dapat menyusun fungsi ‐ fungsi secara nested. Perhatikan persamaan di bawah

yang dapat diimplementaskan dengan hanya menggunakan satu baris kode MATLAB, yakni sum( log( abs(x) ) )

MATLAB memiliki banyak opsi plotting yang dapat dipelajari dengan help plotxy, help plotxyz, dan help graphics (versi 4) atau help graph2d, help graph3d, dan help specgraph (versi 5).

2.3.1

FIGURE WINDOWS

Ketika MATLAB membuat sebuah plot, MATLAB menulis grafik tersebut ke figure windows. Anda bisa membuka beberapa figure windows namun setiap saat hanya satu window yang aktif. Setiap perintah plot pada command window akan mengalihkan keluarannya ke window yang aktif. Perintah figure(n) akan menampilkan sebuah figure window yang baru yang ditandai dengan bilangan n, atau membuatnya aktif kembali bila telah ada sebelumnya. Pengendalian terhadap berbagai atribut window (ukuran, lokasi, warna) juga mungkin dilakukan dengan perintah figure, yang melakukan inisialisasi terhadap window plot.

2.3.2

MEMPLOT BEBERAPA GRAFIK

Anda juga dapat membuat beberapa grafik/plot pada satu window dengan menggunakan fungsi subplot. Fungsi ini tidak melakukan proses plotting, namun hanya membagi window menjadi beberapa segmen. Sebagai contoh, perintah subplot(3,2,3) akan membagi figure window

di mana x adalah sebuah vektor yang berisi elemen‐elemen xn. Contoh ini mengilustrasikan MATLAB dalam bentuk yang paling efisien, di mana fungsi ‐ fungsi individu dikombinasikan untuk menghasilkan keluaran. Penulisan kode‐ kode MATLAB yang efisien memerlukan gaya pemrograman yang menghasilkan fungsi‐fungsi kecil yang divektorisasi. Loop ‐ loop harus dihindari. Cara utama untuk menghindari loop adalah memanggil fungsi ‐ fungsi toolbox sebanyak/sesering mungkin.

2.4.1

FUNGSI BUILTIN MATLAB

Banyak fungsi ‐ fungsi MATLAB yang dapat beroperasi pada skalar sama mudahnya dengan operasi pada array. Sebagai contoh, bila x adalah sebuah array, maka cos(x) mengembalikan sebuah array dengan ukuran yang sama seandainya x berisi kosinus dari setiap elemen x.

Perhatikan bahwa tidak ada loop yang diperlukan, meskipun cos(x) melakukan operasi kosinus pada setiap elemen array. Kebanyakan fungsi transcendental mengikuti aturan pointwise ini. Pada beberapa kasus khusus, adalah sangat penting untuk membedakan eksponensial matriks (expm) dengan eksponensial pointwise (exp):

LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

4

2.4.2

ALIRAN PROGRAM (PROGRAM FLOW)

Aliran program dapat dikendalikan pada MATLAB menggunakan pernyataan if, loop while, dan loop for. Pada MATLAB versi 5, terdapat juga pernyataan switch. Hal ini mirip dengan bahasa‐bahasa tingkat tinggi seperti C++ atau PASCAL. Deskripsi dan contoh dari setiap konstruk program tersebut dapat dilihat dengan menggunakan perintah help.

2.5

MATLAB SCRIPTS

Setiap perintah/pernyataan yang dapat dimasukkan pada window prompt dapat disimpan pada sebuah file teks dan dieksekusi sebagai script. File teks tersebut dapat dibuat dengan menggunakan sembarang editor ASCII seperti program Notepad atau pada editor teks MATLAB. Ekstensi file harus berupa .m dan script tersebut dieksekusi pada MATLAB dengan hanya mengetikkan nama file (dengan atau tanpa ekstensi). Program‐program tersebut umumnya dikenal dengan istilah m‐file. Berikut merupakan contoh sebuah m‐file: tt = 0:0.3:4; xx = sin(0.7*pi*tt); subplot(2,1,1) plot( tt, xx) title(‘tt = 0:0.3:4; xx = sin(0.7*pi*tt); plot( tt, xx)’) subplot(2,1,2) stem( tt, xx) title(‘‘tt = 0:0.3:4; xx = sin(0.7*pi*tt); plot( tt, xx)’) Bila perintah‐perintah ini disimpan dengan file bernama plotstem.m maka pengetikan plotstem pada command prompt akan menjalankan file tersebut, dan kedelapan baris perintah akan dieksekusi sama halnya bila mereka diketikkan baris per baris pada command prompt. Hasilnya adalah dua buah plot seperti yang tampak pada gambar PA.1.

3.

Gambar 3-1 Memulai Percobaan

Membuat Sinyal Masukan Filter

1

2

•Dibuat 3 sinyal sinusoidal pada frekuensi fs=18 Khz untuk masing-masing frekuensi sinyal f1=400 Hz, f2=2400 Hz, f3=6000 Hz

3

•Dijumlahkan ketiga sinyal tersebut menjadi satu sinyal sinusoidal rusak dengan perintah >>sintot1=(sin1+sin2+sin3)/3

4

•Dicoba plot gambarnya dengan perintah >>plot(sintot)

5 6

1.

Komputer beserta software MATLAB

2.

Buku catatan

•Diilihat juga respon frekuensinya dengan perintah freqz •Buat sebuah sintot2 f=[200:600:8000]

dengan

frekuensi

Gambar 3-2 Membuat Sinyal Masukan Filter

Desain dan Simulasi Filter FIR

1

•Dibuat beberapa filter dengan spesifikasi sebagai berikut : •Filter FIR LPF, BPF, HPF dengan orde 30

2

•Dirancang ketiga filter tersebut, dicari koefisien filternya dengan perintah yang sesuai (fir1). Dicatat masing-masing koefisien filter

3

•Dilihat frekuensi respon masing-masing filter dengan perintah freqz. Digambarkan hasilnya. Dianalasis pada frekuensi cut-off

METODOLOGI

Pada percobaan 1 ini, alat dan bahan yang digunakan yaitu :

•Pada Matlab, direpresentasikan sinyal dalam vektor (matriks 1 x N, N panjang vektor).

Gambar 3-3 Desain dan Simulasi Filter FIR

Melakukan Penapisan

Memulai percobaan LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

5

1

2 3

•Lakukan penapisan pada sinyal sintot1 dan sintot2 dengan menggunakan filter LPF, BPF, dan HPF FIR yang telah dirancang. •Plot sinyal keluaran menggunakan perintah stem

•Plot spektrum perintah freqz

frekuensi

menggunakan

Gambar 3-5 Melakukan Penapisan

Mengakhiri Percobaan

1

•Sebelum keluar dari ruang praktikum, dirapikan meja praktikum dan dimatikan komputer dari jala-jala listrik

2

•Dipastikan asisten telah menandatangani catatan percobaan kali ini pada Buku Catatan Laboratorium

3

Gambar4-2 Plot sinyal perintah >>stem(i, sintot1);

•Selesai

Gambar 3-6 Mengakhiri Percobaan

4.

HASIL DAN ANALISIS

Percobaan 1: membuat sinyal masukan Filter Pada percobaan pertama ini dilakukan representasi 3 buah sinyal sinusoidal dengan nilai frekuensi yang berbeda-beda. Representasi sinyal tersebut dilakukan sebanyak 100 sampel (I dari 1 sampai 100). Untuk masing-masing frekuensi sinyalnya yaitu f1 = 400 Hz, f2 = 2400 Hz, dan f3 = 6000 Hz. Dengan frekuensi sampling sebesar 18000 Hz. Lalu kita diperintahkan menjumlahkan ketiga sinyal tersebut dalam sintot1.

Gambar4-3 Script dengan perintah freqz

Gambar4-4 Respon frekuensi perintah freqz

Gambar4-1 Script >>stem(i, sintot1); LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

6

2. Apakah terjadi aliasing pada sintot2?

Gambar4-5 Script perintah >>stem(i, sintot2);

Jawaban: Karena frekuensi informasi tertinggi pada sintot1 yaitu sebesar 6000 Hz, maka frekuensi sampling minimumnya adalah 12000 Hz. Pada sintot2 frekuensi informasi tertinggi sebesar 8000 Hz, maka frekuensi sampling minimumnya adalah 16000 Hz. Oleh sebab itu, digunakan frekuensi sampling sebesar 18000 Hz agar tetap memenuhi kriteria Nyquist. Karena jika tidak memenuhi kriteria tersebut akan menimbulkan efek yang disebut aliasing. Rumus kriteria Nyquist: Fs = >2fi Fenomena aliasing proses sampling akan muncul pada sinyal hasl sampling apabila proses frekuensi sinyal sampling tidak memenuhi kriteria di atas. Lalu pada sintot2 sendiri tidak terjadi efek aliasing karena frekuensi informasi tertinggi pada sintot2 sebesar 8000 Hz jika dilihat dari rumus kriteria Nyquist Fs = >2fi maka 18000 = >2 X 8000. Jadi pada sintot2 tidak terjadi efek aliasing. Percobaan 2: Desain dan Simulasi Filter FIR Pada percobaan 2, dilakukan pembuatan 3 buah filter dengan memanfaatkan fungsi fir1 yang telah ada pada MATLAB. Filter pertama yang dibuat yaitu filter FIR low-pass orde 30 dan fc=1000 Hz, lalu catat seluruh koefisien filter. Berikut respons frekuensi dan respon impulsnya. a.

LPF

Gambar4-6 Plot sinyal perintah sintot2

Gambar4-8 Script LPF freqz

Gambar4-7 Respon frekuensi sintot2 freqz

Pertanyaan: 1. Mengapa digunakan frekuensi sampling fs=18000 Hz? Kaitkan dengan fenomena aliasing?

Gambar4-9 Frekuensi respons LPF freqz LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

7

b.

Gambar4-10 Script LPF impz

Gambar4-14 Script BPF impz

Gambar4-11 Plot respons impulse LPF impz

Gambar4-15 Plot respons impuls BPF impz

c.

BPF

HPF

Gambar4-12 Script BPF freqz

Gambar4-16 Script HPF freqz

Gambar4-13 Frekuensi respons BPF freqz

Gambar4-17 Frekuensi respons HPF freqz

LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

8

Gambar4-18 Script HPF impz

Gambar4-20 Script LPF

Gambar4-21 Command Window LPF

Gambar4-19 Plot respon impuls HPF impz

Pertanyaan: 1. Berapa nilai magnitude respons frekuensi filter di frekuensi cut-off? Apakah sama dengan teori? Jawaban: Dapat dilihat dari grafik hasil percobaan diperoleh bahwa sinyal LPF mengalami penurunan, juga terhadap filter yang lain. Hasil ini relevan dengan teori yang mengemukakan akan terjadinya suatu peredaman Gambar4-22 Konvolusi stem LPF

Percobaan 3: Melakukan Penapisan Pada percobaan keempat ini, praktikan akan melakukan penapisan pada sinyal sintot1 dan sintot2 dengan menggunakan filter LPF, BPF, dan HPF FIR dan IIR. Gunakan fungsi conv. Lalu plot sinyal keluaran dengan perintah stem dan freqz. •

Sinyal sintot 1

LowPass Syntax pada percobaan ini di tunjukan sebagai berikut

LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

9

Gambar4-23 Plot frekuensi freqz LPF

PassBand Syntax pada percobaan ini di tunjukan sebagai berikut

Gambar4-24 Script BPF

Gambar4-27 Plot Frekuensi freqz BPF

HighPass Syntax pada percobaan ini di tunjukan sebagai berikut Gambar4-25 Comannd window BPF

Gambar4-28 Script HPF

Gambar4-29 Command window HPF

Gambar4-26 Stemp BPF

LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

10

Gambar4-30 Stemp HPF

Gambar4-34 Stemp LPF

Gambar4-31 Plot frekuensi freqz HPF

•

Sinyal sintot 2

LowPass Syntax pada percobaan ini di tunjukan sebagai berikut

Gambar4-32 Script LPF

Gambar4-35 Plot frekuensi freqz LPF

BandPass Syntax pada percobaan ini di tunjukan sebagai berikut

Gambar4-33 Command window LPF Gambar4-36 Script BPF

LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

11

Gambar4-40 Script HPF

Gambar4-37 Command window BPF

Gambar4-41 Command window HPF

Gambar4-38 Stemp BPF

Gambar4-42 Stemp HPF

Gambar4-39 Plot frekuensi freqz

HighPass Syntax pada percobaan ini di tunjukan sebagai berikut Gambar4-43 Plot frekuensi freqz HPF

Pertanyaan: LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

12

Jelaskan perbedaan sinyal keluaran ketiga macam filter tersebut (LPF, BPF, HPF). Hubungkan dengan spektrum frekuensi sinyal keluaran. Jawaban: Dapat dilihat dari hasil percobaan yang telah dilakukan, ditemukan bahwa keluaran sinyal dari tiap masing-masing filter yang berbeda-beda. Untuk filter LPF hanya melewatkan atau menyaring frekuensi rendah saja, untuk BPF dapat menyaring frekuensi dalam rentang waktu tertentu atau diantara, sedangkan untuk HPF hanya menyaring frekuensi tinggi saja.

5.

KESIMPULAN

Berikut adalah kesimpulan dari percobaan 1 ini: 1.

Sistem help sangat bermanfaat sekali bagi siapapun yang memulai menggunakan MATLAB. Gunakan perintah ini apabila kita merasa lupa/ingin tahu commands atau syntax dasar ketika menggunakan MATLAB.

2.

Percobaan 2 dan 3 memperdalam praktikan untuk lebih memahami penggunaan MATLAB dalam mendesain filter.

3.

Praktikan juga telah mampu melakukan desain dan simulasi filter FIR melalui percobaan 2 dan 3.

4.

Praktikan telah mampu memahami secara mendalam serta merancang pem-filter-an FIR dengan MATLAB.

DAFTARPUSTAKA [1]

Jackstar H. S., Panduan PenulisanLaporan, Jacks Publishing, Bandung, 2008.

[2]

Adel S. Sedra dan Kennet C. Smith, Microelectronic Circuits, Oxford University Press, USA, 1997.

[3]

http://www.labdasar.ee.itb.ac.id, 2020, 10.00 WIB.

13

April

LaporanPraktikum - LaboratoriumKomputasi – FT UNSIKA

13