forum dan kuis

Perhitungan Konvolusi Sirkular Untuk mengetahui bagaimana metoda untuk menghitung konvolusi sirkular, perhatikan contoh berikut: Diketahui urutan yang pertama: x = {1, 2, 3, 4, 5, 6} dan uruta yang kedua: h = {7, 8, 9, 3}. Tentukan !  Jawab: Langkah 1 : Gambarkan kedua urutan tersebut secara bertumpuk, urutan pertama di atas urutan kedua, dan tambahkan padding berupa angka 0 agar ukuran urutan kedua sama dengan urutan pertama: Langkah 2: Putar urutan h, sehingga komponen pertama menjadi kelima, kedua menjadi keempat, dan seterusnya. Sebut urutan ini menjadi h’: Langkah 3: Geser urutan h’ ke kiri sehingga komponen kelima dari h’ berada di bawah komponen pertama dari x: Posisi ini adalah  posisi awal  yang paling penting!! Langkah 4: Untuk mencari y[0], posisi awal ke kanan sejauh 0 satuan. Dalam hal ini berarti tidak ada pergeseran: Langkah 5: Pindahkan komponen per

APLIKASI FFT PADA IMAGE PROCESSING Image processing merupakan fungsi spasial yang bisa dikonversi menjadi domain frequensi.  Untuk citra dua dimensi, citra memiliki informasi spasial (dua dimensi) yang terkandung di dalam setiap elemen pikselnya. Dalam tahap perkembangannya, FFT memiliki teknik algortima yang bervariasi. Terima kasih pada Image-J, terkait dengan artikel saya sebelumnya, fungsi FFT sudah tersedia sebagai fungsi bawaan. Pada artikel ini saya akan menjelaskan aplikasi penggunaan FFT pada pengolahan citra, secara spesifik untuk teknik filtering dengan menggunakan aplikasi Image-J. Berikut ini adalah contoh penggunaan fungsi FFT pada image processing: Gambar di atas menunjukkan sebuah citra yang memiliki struktur periodic yang unik. Dalam contoh kasus ini, kita ingin menghilangkan background dari citra ini dengan menggunakan operasi FFT. Untuk itu kita akan menggunakan fungsi FFT dari Image-J yang sudah tersedia. Untuk melakukan Fourier transformation dengan

Menghitung Spektrum frekuensi dengan DFT Spektrum frekuensi dari suatu sinyal diskrit x(n), dapat dihitung dengan menggunakan rumus DFT: Jika sinyal input x(n) ditransformasi dengan DFT maka akan menghasilkan spektrum dari sinyal itu X(k) ,yang masih dalam   bentuk bilangan kompleks. Magnitudo dari spektrum frekuensi dihitung dengan: Sedangkan sudut fase dihitung dengan: Sebagai contoh, sinyal pada Gambar 4.3 memiliki nilai:                            Dimana : x(0) = 0.3493 x(1) = 0.8183 x(2) = 1.0446   x(3) = 0.9720 x(4) = 0.7148 x(5) = 0.4611 x(6) = 0.3349 x(7) = 0.3254 x(8) = 0.3285 x(9) = 0.2550 x(10) = 0.1106 x(11) = -0.0189 x(12) = -0.0583 x(13) = -0.0227 x(14) = -0.0124 x(15) = -0.1210 x(16) = -0.3342 x(17) = -0.5117 x(18) = -0.4777 x(19) = -0.1574 Spektrum frekuensi dari sinyal tersebut yang dihitung dengan DFT adalah:           Magnitu

M e m b u a t L a t c h B e k e r j a d e n g a n B e n a r P a d a c on t o h s e b e l u m n ya k i t a m e n g g u na k a n l a t ch s e b a g a i m e m o r i u n t u k A L U . M i s a l n ya t e r s a p a t 4 b u a h l a t c h a w a l n y a m e n y i m p a n 0 0 0 0 . K i t a g u n a k a n A L U u n t u k m en g - i n c r e m e n t s eh i n g g a m en j ad i 0 0 0 1 ( ga m b a r 1 a ). N o rm a l n y a , l a c t h ha r u s d i - d i s ab l e , un t u k m e n g h i n da r i d a t a y a n g t i da k d ii ng i n k a n k a r e n a t a k s e n ga j a t e r s i m p a n . P a d a c o n t o h , A L U d a pa t m e m ba c a i si c u rr e n t l a t c h , 0 0 0 0 , d a n m e n gh i t u n g p e na m b a h a n , 0 0 0 1 . T e t ap i n il a i b a r u i n i t i d a k b i sa d i s i m p a n k e m b a l i s a a t l a t ch d i - d i s ab l e . S e t e l a h A L U s e l e s a i m e l a k u k a n o p e r a si i n c r e m e n t , l a t