Upload
kholid-bawafi
View
215
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
1/45
Laporan Praktikum Pengolahan Sinyal
PERCOBAAN 6
FILTER ANALOG
ANGGOTA KELOMPOK:
AMIRAH NISRINA
HADIAN ARDIANSYAH
KHOLID BAWAFI
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
2/45
Percobaan 6. Filter AnalogPERCOBAAN 6
FILTER ANALOG
Tujuan Praktikum
- Memahami konsep dasar filter dalam kaitannya dengan frekuensi suatu sinyal
- Mempu mendesain dan membuat program untuk notch filter.
6.1 Teori Dasar
6.1.1 Filter
Sebuah filter adalah sebuah perangkat yang dirancang untuk meredam kisaran
frekuensi tertentu, sementara tetap melewatkan frekuensi yang lain, dan digunakan untuk
mengerjakan pembatasan spectrum frekuensi tertentu dari sebuah sinyal.Kisaran frekuensi
yang diredam disebut stopband, dan kisaran frekuensi yang ditransmisikan
siebut passband. Unjuk kerja dari filter dapat dikarakteristikkan dengan saru dari empat
fungsi seperti ditunjukkan pada Gambar 9.1: low-pass, high-pass, band-bass and band-stop.
Pada Gambar 11.1 ditunjukkan karakteristik filter ideal, secara tipikal didasarkan
sebagai garis tegak, dengan sifat:
1. Tanggapan amplitudo passband datar secara kontinyu dengan nilai 1.
Frekuensi yang dapat dilewatkan filter secara lengkap dan tanpa cacat.
2. Tanggapan amplitudo stopband adalah datar secara kontinyu dengan nilai 0. Frekuensi yang
tidak diharapkan ditekan secara lengkap.
3. Transisi antara passband dan stopband terjadi secar kontinyu
Gambar 6.1. Empat Tipe Dasar dari Filter. (a) Low-Pass filter.
(b) High-Passfilter. (c) Band-Pass. (d) Band-Stop filter.
http://4.bp.blogspot.com/-lz63R--2Ty4/UZWNUYCQZYI/AAAAAAAAAtw/PRJ-QL8uFXA/s1600/Picture1.jpg
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
3/45
Model filter ideal yang ditunjukkan pada Gambar 11.1 dapat dimodifikasi
parameternya secara akurat menjadi tanggapan sebuah filter yang dapat direalisasi (baik
analog maupun digital). Kedataran relatif dari Passband dan stopband dapat dijelaskan
dengan penambahan faktor ripple yang mana menspesifikasikan deviasi maksimum dan
minimum dari nilai ideal.
Lebih lanjut, karakteristik transisi dari filter tidak dapat diubah menjadi bentuk tak
kontiny antara passband dan stopband seperi dijelaskan dengan tanggapan the brick-wall.
Daerah transisi didefinisikan penunjukkan satu daerah yang terdiri dari lebarpita transmisi
dimana transmisi sinyal menggeser dari passband ke stopband atau sebaliknya. Secara alami,
daerah transisi yang lebih sempit adalah, filter yang lebih ideal. Ketajaman yang kurang baik
dari pojok frekuensi, secara visual didefinisikan dalam tanggapan filter brickwall . Secara
historis, spesifikasi filter didefinisikan sebagai frekuensi dimana keluaran daya dari filter
adalah setengah dari daya yang masuk.
Gambar 6.2 Karakteristik Filter Secara Praktis: (a) Low Pass, (b) High Pass, (c) Band Pass dan (d) StopBand.
Kemiringan relatif dari filter adalah daerah transisi yang dijelaskan dengan orde filter;
orde filter yang lebih tinggi menghasilkan daerah transisi yang lebih sempit. Perhatikan
bahwa daerah stopband tidak akan pernah secara lengkap mnghilangkan komponen
frekuensi pada kisaran tersebut. Merupakan suatu hal yang penting untuk menentukan faktor
penguatan untuk aplikasi tertentu suatu filter. Kisaran faktor antara dari – 20 sampai – 100 dB
(1/10 to 1/100000) dapat dicapai.
http://1.bp.blogspot.com/-jkcZMXAdSKM/UZWN_d-ujeI/AAAAAAAAAt4/r9deApRZxv4/s1600/Picture2.jpg
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
4/45
Karakteristik tambahan yang menjeaskan tingkah-laku filter adalah lebar dari darah
transisi yang ditunjukkan pada Gambar 11.2. Untuk kisaran transisi yang lebih kecil akan
memerlukan perancangan yang lebih komplek. Kompleksitas dari filter (di sini adalah
ketajaman kemiringan transisi) dapat dikarakteristikkan dengan orde dari filter. Perancangan
yang paling sederhana adalah filter dengan orde satu. Band dari transisi filter menguatkan
sinyal masukan -20 dB untuk setiap peubahan frekuensi dalam kelipatan 10. Filter demikian
dinamakan sebagai filter dengan penguatan pada -20 dB/decade. Konsep ini diilustrasikan
dalam filter pelewat frekuensi rendah orde satu yang ditunjukkan pada Gambar 11(a), dimana
satu decade didasarkan pada pertambahan frekuensi dengan faktor 10. Diulangi, bahwa – 20
dB bersesuaian dengan sebuah penurunan dengan faktor 10. Kemudian filter akan mengurani
amplitudonya dari sinyal masukan dengan 1/10 untuk setiap decade dalam pertambahan
frekuensi. Sebagai alternatif dengan cara yang sama dapat juga dinyatakan sebagai – 6
dB/octave, dimana satu octave menunjukkan kelipat-gandaan dari frekuensi.
Pada Gambar 11.3(a) ditunjukkan filter pelewat frekuensi rendah orde dua.
Perancangan penguatan adalah – 40 dB/decade atau – 12 dB/octave. Jadi unjuk kerja dari
perancangan filter ini adalah pembentukan dua kali, sehingga secara umum menjadi lebih
mahal dengan kompleksitas yang lebih tinggi, karena filter orde dua disusun dari filter orde
satu tersusun dua tingkat secara seri.
Gambar 6.3 (a) Tanggapan Filter Pelewat Frekuensi Rendah Orde Satu.
(b) Tanggapan Filter Pelewat Frekuensi Rendah Orde Dua.
Sekarang, bahwa karakteristik dasar dari filter dapat ditunjukkan, kemudia dilanjutkan
dengan pertimbangan pemilihan tipe dari filter. Setiap tipe filter mempunyai parameter
tertentu yang mana dapat dioptimalkan dalam pendekatan dengan bentuk filter ideal. Yang
tidak menguntungkan adalahtidak ada filter yang dapat digunakan untuk pendekatan seluruh
karakteristik filter ideal.
http://4.bp.blogspot.com/-fMXhX3SreCY/UZWOrayl8lI/AAAAAAAAAuA/1ZYtHi_YEcI/s1600/Picture3.jpg
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
5/45
Filter Butterworth
Filter ini adalah terbaik jika digunakan untuk tanggapan kedataran yang maksimal
dalam transmisi passband, minimalisasi ripple passband (didasarkan pada Gambar 11.1).
Seperti yang dapat kita lihat dari tanggapan magnitude pada Gambar 10.4, pendekatan
tanggapan ideal brick wall dapat dicapai sesuai dengan pertambahan orde N. Untuk
menentukan orde minimum dapat ditentukan dengan melakukan pertimbangan overshot
maksimum yang diijinkan. Filter ini merupakan yang terbaik untuk aplikasi linieritas
amplitudo pada daerah passband. Frekuensi pojok , fc, dari filter ini didefinisikan sebagai
titik 3-db seperti yang telah dijelaskan terdahulu. Tanggapan fasa filter ini tidak linier. Pada
Gambar 11.4(a) ditunjukkan tanggapan magnitude dari filter Butterworth dengan orde yang
berbeda.
Filter Chebyshev
Sama dengan filter Butterworth, filter ini dapat mencapai steep rolloffs dengan
perancangan orde yang lebih tinggi. Antara filter Chebyshev dan Butterworth mempunyai
bentuk perancangan penguatan pada daerah transisi yang sama. Keuntungannya adalah ripple
yang terjadi pada daerah passband (seperti ditunjukkan pada Gambar 11.4(a) dan 11.4(b)).
Perbedaannya dengan filter Butterworth adalah frekuensi cutoff untuk filter ini tidak
dispesifikasikan pada titik 3-dB point, tapi lebih disukai pad frekuensi dimana
dispesifikasikan ripple maksimumnya. Seperti pada filter Butterworth, filter ini secara
lengkap dispesifikasikan dengan penguatan passband maksimum, frkuensi cutoff dan orde
frekuensi.
Filter Elliptic
Bila dibandingkan dengan filter Butterworth dan filter Chebyshev, filter elliptik
mempertahankan tanjakan kemiringan cutoff pada orde filter terendah. Tapi
mempunyai ripple yang sangat kurang baik pada daerah passband dan stopband. Ketajaman
cutoff dicapai dengan menambahkan dip atau “notches” pada daerah stopband. Notch untuk
memberikan zero transmission (penguatan yang lengkap) pada daerah yang dipilih. Sebagai
tambahan terhadap pengatan passband maksimum dan frekuensi corner. Spesifikasi yang
lengkap dari filter ini termasuk orde dari filter tersebut dan ripple pada stopband.
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
6/45
Klompleksitas dari filter ii biasanya memerlukan sebuah komputer dalam perancangannya.
Tanggapan fasa dari filter ini biasanya tidak linier. Perhatikan Gambar 11.4(c).
Filter Thompson atau Bessel
Tanggapan magnitude dari filter Bessel adalah monotonic dan and smooth- tidak ada
ripple pada transmission band atau stop band. Tapi roll off filter ini kurang tajam
dibandingkan dengan filter yang telah disebutkan di atas. Keuntungan utama dari filter ini
adalah linieritas fasanya.
Gambar 6.4 Pembandingan Tipe Magnitude dari High-pass dengan Cutoff 20Hz dan Variasi
Orde (n=1,2,4,8). (a) Filter Butterworth, (b) Filter Chebyshev, (c) Filter Besse, (d) Filter
Elliptic.
http://1.bp.blogspot.com/-REY6DJsikKU/UZWQYmFqXBI/AAAAAAAAAus/hVvASeKVCmA/s1600/Picture7.pnghttp://1.bp.blogspot.com/-ZDDMxQrrVNw/UZWQBeCD4AI/AAAAAAAAAuk/urhxqePNne0/s1600/Picture6.pnghttp://1.bp.blogspot.com/-rvNw9Wrv-I8/UZWPpz0pltI/AAAAAAAAAuc/KAiCfcqqZr4/s1600/Picture5.pnghttp://1.bp.blogspot.com/-8TJNCPYfaI8/UZWPm-JaI9I/AAAAAAAAAuU/4z0EzGc-zj4/s1600/Picture5.pnghttp://4.bp.blogspot.com/-wvny3mh1pL8/UZWPR9P9M3I/AAAAAAAAAuM/QLTDpa8jQ1A/s1600/Picture4.png
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
7/45
11.1.2 Perencanaan Filter dengan MATLAB
Berikut ini merupakan statemen yang dapat digunakan untuk perencanaan filter
elliptic atau Cauer analog dan digital.
[B,A] = ELLIP(N,Rp,Rs,Wn)
Keterangan:
N = orde lowpass digital
Rp= decibels dari ripple pada passband dan
Rs =decibels dari stopband dan menurun.
ELLIP mempunyai koefisien filter dengan panjang N+1 dengan vector B (sebagai
pembilang dan A (sebagai penyebut).
Frekuensi cut-off Wn harus terletak antara 0.0 < Wn < 1.0, dengan 1.0 sesuai dengan
setengah dari kecepatan sampling. Menggunakan Rp = 0.5 dan Rs = 20 sebagai titik awal, jika dipilihnya. Jika Wn merupakan dua elemen vector, Wn = [W1 W2], ELLIP menjadi filter
BPF dengan orde 2N dengan passband W1 < W < W2.
[B,A]=ELLIP(N,Rp,Rs,Wn,'high') untuk perencanaan HPF.
[B,A]=ELLIP(N,Rp,Rs,Wn,'stop') adalah filter bandstop jika Wn=[W1 W2].
11.2 Peralatan
- PC multimedia yang sudah dilengkapi dengan OS Windows
- Perangkat Lunak Matlab yang dilengkapi dengan Tool Box DSP
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
8/45
11.3 Langkah Percobaan
Berikut ini beberapa contoh perangkat lunak untuk filter elliptik, yaitu untuk LPF,
HPF, BPF, dan Bandstop. Silakan dijalankan perangkat lunak tersebut untuk mengetahui
tanggapannya. Pada LPF dan HPF, ulangi percobaan ini untuk Wn = 1000, 8000, 10000.Jika
program tidak dapat dieksekusi maka gantilah Fs=22000, dan amati yang terjadi.
Pada BPF dan Banstop, ulangi percobaan ini untuk Wn = [1000 2000], Wn =
[3000 8000], Wn = [5000 10000]. Jika program tidak dapat dieksekusi maka gantilah
Fs=22000, dan amati yang terjadi.
Untuk FS diketahui 16000 : 2 menjadi 8000
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude masuk ke frekuensi 5000 akan
turun perlahan sampai nol
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
9/45
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude masuk ke frekuensi
1000 akan turun perlahan sampai nol
-----------------------------------------------------------------------------------------
Untuk FS diketahui 22000 : 2 menjadi 12000
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude masuk ke frekuensi
8000 akan turun perlahan sampai nol
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
10/45
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude masuk ke frekuensi
10000 akan turun perlahan sampai nol
----------------------------------------------------------------------------------------- berikut ini adalah filter untuk melewatkan bagian frekuensi tinggi.
Untuk FS diketahui 16000 : 2 menjadi 8000
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude masuk ke frekuensi
5000 akan naik perlahan sampai setabil 1
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
11/45
Percobaan Dibawah ini kebalikan dari percobaan yang diatas
Untuk warna merah diatas merupakan Wn Ketika magnitude masuk ke
frekuensi 1000 akan naik perlahan sampai 1
-----------------------------------------------------------------------------------------
Untuk FS diketahui 22000 : 2 menjadi 12000
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude masuk ke frekuensi
8000 akan naik perlahan sampai 1
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
12/45
-----------------------------------------------------------------------------------------
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude masuk ke frekuensi
10000 akan naik perlahan sampai Magnitude 1
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
13/45
-----------------------------------------------------------------------------------------
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 0 masuk ke frekuensi
3000 akan naik perlahan sampai Magnitude 1 Ketika ke Frekuensi 5000 akan
turun sampek 0
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
14/45
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 0 masuk ke frekuensi
1000 akan naik perlahan sampai Magnitude 1 Ketika ke Frekuensi 2000 akan
turun sampek 0 Sampai Frekuensi 8000
-----------------------------------------------------------------------------------------
Untuk FS diketahui 22000 : 2 menjadi 12000
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 0 masuk ke frekuensi
3000 akan naik perlahan sampai Magnitude 1 Ketika ke Frekuensi 8000 akan
turun sampek 0 Sampai Frekuensi 12000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
15/45
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 0 masuk ke frekuensi
5000 akan naik perlahan sampai Magnitude 1 Ketika ke Frekuensi 10000
akan turun sampek 0 Sampai Frekuensi 12000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
16/45
------------------------------------------------------------------------------------------------
Pada percobaan yang ini Kebalikan dari Percobaan yang diatas
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 3000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Ketika ke Frekuensi 5000 akan naik sampek 1
Sampai Frekuensi 80000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
17/45
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 1000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Ketika ke Frekuensi 2000 akan naik sampek 1
Sampai Frekuensi 80000
-----------------------------------------------------------------------------------------
Untuk FS diketahui 22000 : 2 menjadi 12000
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 3000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Ketika ke Frekuensi 8000 akan naik sampek 1
Sampai Frekuensi 120000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
18/45
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 3000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Ketika ke Frekuensi 10000 akan naik sampek 1
Sampai Frekuensi 120000
------------------------------------------------------------------------------------------------
Berikut ini beberapa contoh perangkat lunak untuk filter chebyshev 1, yaitu untuk
LPF, HPF, BPF, dan Bandstop. Silakan dijalankan perangkat lunak tersebut untuk
mengetahui tanggapannya. Pada LPF dan HPF, ulangi percobaan ini untuk R = 0.2, 0.5, 1,
dan 1.5.
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
19/45
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 5000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Sampai ke Frekuensi 7000 dan akan stabil 0
Sampai Frekuensi 8000
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 5000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Sampai ke Frekuensi 7000 dan akan stabil 0
Sampai Frekuensi 8000
Kita bisa melihat garis hijau untuk naik turunya Magnitude dari tanggapan Frekuensi
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
20/45
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 5000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Sampai ke Frekuensi 7000 dan akan stabil 0
Sampai Frekuensi 8000
Kita bisa melihat garis hijau untuk naik turunya Magnitude dari tanggapan Frekuensi
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Kita bisa melihat garis hijau untuk naik turunya Magnitude dari tanggapan Frekuensi
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 5000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Sampai ke Frekuensi 7000 dan akan stabil 0
Sampai Frekuensi 8000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
21/45
------------------------------------------------------------------------------------------------
-
Pada percobaan yang ini Kebalikan dari Percobaan sebelumnya
Kita bisa melihat garis hijau untuk naik turunya Magnitude dari tanggapan Frekuensi
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 0 masuk ke frekuensi 5000
akan Naik perlahan sampai Magnitude 1 Sampai ke Frekuensi 8000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
22/45
Kita bisa melihat garis hijau untuk naik turunya Magnitude dari tanggapan Frekuensi
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 0 masuk ke frekuensi 5000
akan Naik perlahan sampai Magnitude 1 Sampai ke Frekuensi 8000
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Kita bisa melihat garis hijau untuk naik turunya Magnitude dari tanggapan Frekuensi
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 0 masuk ke frekuensi 5000
akan Naik perlahan sampai Magnitude 1 Sampai ke Frekuensi 8000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
23/45
Kita bisa melihat garis hijau untuk naik turunya Magnitude dari tanggapan Frekuensi
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 0 masuk ke frekuensi 5000
akan Naik perlahan sampai Magnitude 1 Sampai ke Frekuensi 8000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
24/45
------------------------------------------------------------------------------------------------
Untuk FS diketahui 16000 : 2 menjadi 8000
Untuk warna merah merupakan Wn Ketika magnitude 1 masuk ke frekuensi 3000
akan Turun perlahan sampai Magnitude 0 Ketika ke Frekuensi 5000 akan naik sampek 1
Sampai Frekuensi 80000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
25/45
Berikut ini beberapa contoh perangkat lunak untuk filter Bessel, yaitu untuk LPF,
HPF, BPF, dan Bandstop. Silakan dijalankan perangkat lunak tersebut untuk mengetahui
tanggapannya.
Untuk warna merah Ketika magnitude 3.906 frekuensi akan naik terus melewati
frekuensi 3000 sampai Frekuensi 5000 akan naik sampek Sampai Frekuensi 80000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
26/45
Untuk warna merah Ketika magnitude 0.5 frekuensi akan naik terus melewati
frekuensi 3000 sampai Frekuensi 8000 sampai magnitude 3.5
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
27/45
Untuk warna merah Ketika magnitude 0.002 frekuensi akan naik terus melewati
frekuensi 3000 sampai Frekuensi 8000 sampai magnitude 0.014 turun perlahan sampai
magnitude 0.004
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
28/45
Untuk warna merah Ketika magnitude 0.5 frekuensi akan naik ketika melewati
frekuensi 3000 sampai Frekuensi 8000 sampai magnitude 1.5 naik perlahan sampai
magnitude 2
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
29/45
Berikut ini beberapa contoh perangkat lunak untuk filter Butterworth, yaitu untuk
LPF, HPF, BPF, dan Bandstop. Silakan dijalankan perangkat lunak tersebut untuk
mengetahui tanggapannya.
Untuk warna merah Ketika magnitude 1 frekuensi akan turun ketika frekuensi 3000
dan turun lagi ketika Frekuensi 5000 magnitude 0.7 turun perlahan sampai magnitude 0
frekuensi 8000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
30/45
Untuk warna merah Ketika magnitude 0 frekuensi akan naik ketika frekuensi 3000
dan stabil ketika Frekuensi 5000 magnitude 1 sampai frekuensi 8000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
31/45
Untuk warna merah Ketika magnitude 0 frekuensi akan naik ketika frekuensi 3000
dan turun lagi ketika Frekuensi 5000 magnitude 1 turun perlahan sampai magnitude 0
frekuensi 8000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
32/45
Pada percobaan yang ini Kebalikan dari Percobaan sebelumnya
Untuk warna merah Ketika magnitude 1 frekuensi akan turun ketika frekuensi 3000
dan naik lagi ketika Frekuensi 5000 magnitude 0stabil frekuensi 8000
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
33/45
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
34/45
10.4 Analisis Data
Pada akhir percobaan ini, anda harus memahami dan mejelaskan beberapa hal berikut ini:
1. Tunjukkan perbedaan tanggapan dari beberapa jenis filter tersebut di atas
(elliptik, Bessel, Butterworth, dan chebyshev). Dan jelaskan implementasi dari filter
tersebut?
Elliptic
Filter eliptik (juga disebut sebagai filter Cauer ) adalah sebuah filter elektronik
dengan ripple yang diratakan pada passband dan stopband nya. Jumlah dari ripple di
setiap band dapat diatur secara tersendiri, dan tidak ada filter lain dengan orde yang
sama yang mempunyai transisi gain yang lebih cepat antara pass band dan stop band,
dengan nilai ripple yang telah diberikan
https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Cauer&action=edit&redlink=1https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Cauer&action=edit&redlink=1https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Cauer&action=edit&redlink=1https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Cauer&action=edit&redlink=1
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
35/45
Bessel
Filter Bassel mempunyai respon fase yang linear melalui rentang frekuensi
yang lebar, yang menghasilkan grup delay yang konstan di dalam rentang frekuensi
tersebut. Bassel juga menghasilkan sifat transmisi gelombang kotak. Bagaimanapun,
gain passband pada bassel tidak serata seperti Butterworth, dan transisi dari passband
ke stop band tidak setajam pada filter Chebyshev
Butterworth
Butterworth low- pass filter sering digunakan sebagai anti-aliasing filter dalam
aplikasi konverter data di mana tingkat sinyal yang tepat diperlukan di seluruh sinyal
passband
https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Bassel&action=edit&redlink=1https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Bassel&action=edit&redlink=1https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Bassel&action=edit&redlink=1https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Bassel&action=edit&redlink=1
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
36/45
Chebyshev
Filter Chebyshev sering digunakan pada bank filter, dimana sinyal
frekuensinya lebih penting daripada penguatan konstan
KESIMPULAN
Butterworth filter memberikan optimasi pada daerah pass-band, Chebyshevmemberikan optimasi pada roll-off, sedangkan Bessel memberikan optimasi terhadap step
response.
Untuk melewatkan sinyal dengan frekuensi di bawah 20Khz dengan memblok sinyal
di atas 22.05 kHz, dibuuhkan Low-Pass filter dengan performa yang tinggi. untuk itu
digunakan filter tipe Bessel karena telinga tidak terlalu sensitif dengan perubahan phasa dari
sinyal
Filter Chebyshev mempunyai daerah transisi yang lebih kecil daripada filter
Butterworth dengan orde yang sama, pada ripple di passband nya. Filter ini meminimalisir
tinggi dari ripple maksimum.
Filter eliptik adalah pilihan yang tepat untuk memenuhi persyaratan magnitude-respon
yang keras, dan sebuah teknik pembuatan yang membantu memaksimalkan selektifitas band-
edge tanpa meningkatkan orde filter.
Meningkatkan selektifitas filter pada passband mempunyai efek yang negatif pada
delay respon.Filter Elliptic mempunyai variasi delay yang lebih sedikit daripada filter
Chebyshev tapi mempunyai puncak delay yang lebih banyak.
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
37/45
2. Coba anda buat rekaman suara anda atau suara yang lain, terserah berupa
vokal atau ucapan yang lain, dan umpankan pada sebuah filter dengan berbagai
batasan frekuensi untuk meniadakan derau yang terjadi. Amati dan jelaskan.
Cara merekam , meyimpan hasil rekaman dan menampilkan batasan frekuensi
Menampilkan Frekuensi dan mengeluarakan suara hasil rekaman aiueo
Hasil dari sinyal scrip diatas
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
38/45
3. Dari pertanyaan nomor 2, tampilkan gelombang masukan dan keluaran
sebagai fungsi frekuensi dalam satu kurve tapi dengan warna yang berbea.
Hasil dari sinyal scrip diatas
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
39/45
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
40/45
10.5 Tugas
1. Rancang perangkat lunak sebuah filter eliiptik yang dapat melewatkan
frekuensi antara 1000 – 4000 Hz. Tampilkan tanggapan filter tersebut. Tampilkan
tanggapan filter tersebut.
2. Rancang perangkat lunak sebuah filter Bessel yang dapat melewatkan
frekuensi antara 1000 – 4000 Hz. Tampilkan tanggapan filter tersebut. Tampilkan
tanggapan filter tersebut.
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
41/45
3. Rancang perangkat lunak sebuah filter Butterworth yang dapat melewatkan
frekuensi antara 1000 – 4000 Hz. Tampilkan tanggapan filter tersebut. Tampilkan
tanggapan filter tersebut.
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
42/45
4. Rancang perangkat lunak sebuah filter chebysev 1 yang dapat melewatkan
frekuensi antara 1000 – 4000 Hz. Tampilkan tanggapan filter tersebut. Tampilkan
tanggapan filter tersebut.
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
43/45
5. Rancang perangkat lunak sebuah filter chebysev 1 yang dapat melewatkan
frekuensi di bawah 1000 dan di atas 4000 Hz. Abaiakan frekuensi di atas 8000.
Tampilkan tanggapan filter tersebut.
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
44/45
6. Buat program yang dapat menampilkan tiga kurve sekaligus yaitu gelombang
masukan, tanggapan frekuensi, dan gelombang keluaran.
8/18/2019 Praktikum 6 2A-D4 TE Praktikum Pengolahan Sinyal ( Amirah Nisrina, Hadian Ardiansyah, Kholid Bawafi)
45/45