4. Ukuran Codebook misalnya 32 bit, 64 bit, 128 bit dan seterusnya.
3.4.1 Pembentukan basis data
Gambar 33 memperlihatkan diagram alir pembentukan basis data.
Gambar 33. Diagram alir proses pembentukan basis data.
MULAI
Menangkap gelombang
perubahan fase
Sampling
Ekstraksi matriks sample
point
Trainning HMM
Data Base Pembentukan
HMM
Vector quantization
Codebook
SELESAI
Dari Gambar 33 di atas dapat dijelaskan sebagai berikut : 1
Tahap pertama gelombang perubahan fase setiap gerakan jenis kawanan ikan yang diperoleh dari keluaran perangkat pendeteksi gerakan jenis
kawanan ikan di rekam di komputer dengan menggunakan perangkat lunak Cool Edit Pro ke file dengan nama .wav, contoh : bandeng1.wav.
Setiap jenis kawanan ikan trainning dilakukan sebanyak 5 kali percobaan.
2 Selanjutnya gelombang yang direkam tersebut dipenggal dengan
panjang waktu 0.1 ms yang dilakukan dengan bantuan Cool Edit Pro. 3
Kemudian penggalan gelombang perubahan fase tersebut di sampling sebanyak 800 samples. 8000 Hz 0.1 detik.
4 Selanjutnya sample penggalan gelombang perubahan fase tersebut di
blocking atau di dibagi-bagi dalam beberapa frame di mana satu frame terdiri dari N frame yang dalam penelitian ini terdiri dari 256 sample.
5 Proses
windowing dilakukan dengan menggunakan Hamming windowing
6 Selanjutnya setelah dilakukan windowing, sample tersebut dikonversi ke
domain frekuensi dengan menggunakan Fast Fourier Transform FFT sehingga diperoleh spektrum frekuensinya. Dalam proses FFT hasilnya
dibagi 1000 agar spektrum yang dihasilkan tidak terlalu besar dan dibatasi pada spektrum dari frekuensi 20 Hz sampai 500 Hz.
7 Komponen spektrum yang diperoleh merupakan nilai vector real dan
imaginer dari semua jenis ikan. 8
Selanjutnya nilai vektor tersebut diplot dalam suatu bidang datar yang disebut dengan nama titik sample. atau codeword
9 Selanjutnya beberapa titik-titik sample yang terdekat dikuantisasikan ke
satu titik vektor yang dinamakan centroid sehingga diperoleh beberapa titik centroid. Proses tersebut dinamakan vector quantization VQ.
10 Pada penelitian ini algoritma VQ yang digunakan adalah algoritma LBG.
11 Nilai titik sample setiap jenis kawanan ikan untuk 5 lima kali
pembelajaran direkam menjadi sebuah codebook dalam suatu basis
data dengan nama label tertentu, misalnya bandeng1, bandeng2, kerong1 dan seterusnya.
12 Berdasarkan nilai centroid dari setiap label dihitung jumlahnya untuk
menentukan jumlah state dari HMM chain 13
Berdasarkan jumlah state tersebut dan urutan penggalan sampling yang diwakili oleh masing-masing centroid, dari gelombang perubahan fase
untuk semua jenis ikan berikut beberapa hasil percobaan diperoleh nilai-nilai. parameter HMM yang kemudian direkam dalan sebuah basis
data.
3.4.2 Proses pengenalan
Kategori