M. SUDIRO
M. SUDIRO34Transmorfasi Fourier dalam 2 DimensiProses sebagai
berikut:Menyusun data dalam array dua-dimensional seperti
ditunjukkan dalam gambar.DFT ada pada tiap baris dan menggantikan
data dalam baris oleh DFT sebelumnya.DFT ada pada tiap kolom dan
menggantikan data dalam kolom oleh DFT sebelumnya.
2 dimensi FFT pada koordinat rectangularTransmorfasi Fourier
dalam 2 DimensiSecara matematik :
Dimana:u,v = variabel bebas setelah transformasix,y = variabel
bebas sebelum transformasiF(u,v) = fungsi yang ditransformasiF(x,y)
= fungsi untuk transformasiTransmorfasi Fourier dalam Sistem
Koordinat LainSebagai contoh, penggambaran radar menggunakan
beberapa teknik SAR yang memerlukan transformasi fourier dalam
koordinat polar.
Q dan = sudut dan radius sesudah transformasir dan = sudut dan
radius sebelum transformasiF(Q,) = fungsi transformasif (r,) =
fungsi untuk ditransforrmasikanKecepatan algoritma : FFT, Kecepatan
Konvolusi, Kecepatan KorelasiPenerapan persamaan 11-34 (DFT) untuk
perhitungan beban minimum: NCMUL = N2 NCMUL = jumlah perkalian
kompleksN = jumlah waktu point data dan jumlah pencuplikan
frekuensiNCADD = N2 1NCADD = jumlah penambahan komplek dalam
transformasiKecepatan algoritma : FFT, Kecepatan Konvolusi,
Kecepatan KorelasiPenerapan persamaan 11-34 untuk perhitungan beban
minimum untuk DFT adalah:NCMUL = N2 (11-47)NCMUL = jumlah perkalian
kompleksN = jumlah waktu point data dan jumlah pencuplikan
frekuensiNCADD = N2 1(11-48)NCADD = jumlah penambahan komplek dalam
transformasi
Asal mula dari kecepatan transformasi fourier (FFT) milik Cooley
dan Tukey diluar lingkup buku ini, tetapi prinsipnya sederhana. Hal
ini memungkinkan untuk menghitung sebuah N transform poin kuadrat
(jumlah waktu dan pencuplikan sama). Kecepatan algoritma : FFT,
Kecepatan Konvolusi, Kecepatan KorelasiKecepatan Konvolusi dan
Korelasi :Dengan keuntungan dari teorema konvolusi akan
memungkinkan untuk menghitung secara cepat konvolusi dengan
menggunakan FFT.
Kecepatan algoritma : FFT, Kecepatan Konvolusi, Kecepatan
KorelasiMetode untuk menghitung korelasi menggunakan FFT sama
dengan kecepatan korelasi:
Kesalahan Pemrosesan WindowsBla bla bla
WindowingProses window adalah perkalian pada waktunya
Cosinus pada Windoww(k) = sin[k/N]
dimana :w(k)= nilai window (real dan imajiner) untuk nilai kk=
counter ranging dari 0 sampai N-1= penentu tipe windowN= jumlah
dari point sinyal/windowKasus khusus dikenal dengan window hann
Cosinus pada Window
Gambar window hann sinyal noncenter
Gambar window hann sinyal center bin
Cosinus pada WindowWindow hamming sinyal noncenter
Window Kaiser-BasselI0 = Fungsi Bessel yang dimodifikasi dengan
zero-order jenis pertama
I0 = Fungsi Bessel yang dimodifikasi dengan zero-order jenis
pertama dengan argumen A
