dikodekan secara independen tanpa kehilangan efisiensi kompresi [4]. Definisi DCT yang paling umum panjang N adalah:
=
� 2 −1 −1 2
� �
=1
, = 1,
… , � 2.2
Dengan :
=
1 �
= 0
2 �
≠ 0 2.3
DCT sinyal hasil windowing terlihat lebih bersih, karena sinyal-sinyal frekuensi tinggi tidak tampak seperti gambar 2.4 berikut [4] :
Gambar 2.4. Contoh DCT dari sinyal dengan menggunakan DCT 256 titik [4].
2.5 Segment Averaging
Segment averaging [9] adalah suatu proses untuk mengurangi jumlah data sinyal,
yang mana masih mempertahankan bentuk dasar pola dari sinyal yang akan diproses.
Dalam contoh gambar 2.5. ukuran data sinyal adalah 2048 2
11
. Selanjutnya data sinyal tersebut dapat disegmentasi menggunakan lebar segment dengan kelipatan 2
n
dengan 1 ≤
n ≤ 11 . Keluaran dari proses segment averaging adalah rata-rata dari setiap segment.
lebar 2
n
Gambar 2.5. Contoh proses pembagian data dengan segment �
�
2.6 Jarak Clark
Fungsi jarak Clark berfungsi untuk mencari jarak minimumnya. Dengan rumus ini dapat mengetahui jarak antara database dan data masukan. Rumus fungsi jarak yang
digunakan ditunjukkan pada persamaan dibawah ini .
=
�
−
� �
+
� 2
�=
2.4
Di mana: d
clk
= Jarak Clark P
i
= Nilai dari ekstraksi ciri citra masukan
�
= Nilai dari ekstraksi ciri Database n
= Jumlah koefisien DCT
2.7 Metode Template Matching
Template Matching adalah sebuah operasi dalam pengenalan pola yang digunakan
untuk menentukan ada tidaknya perbedaan antara dua entitas titik,kurva atau bentuk dari jenis template acuan yang sama. Secara umum template matching diartikan sebagai suatu
cara untuk membandingkan dua deret angka untuk menentukan kesamaanya.[7]
2.8 Metode k-Nearest Neighbor
Alogarima yang disebut aturan tetangga terdekat atau biasa dikenal k – Nearest
Neighbor k-NN diringkas sebagai berikut [2]. Sebuah fitur yang tidak diketahui vektor x
dan jarak mengukur, kemudian: a.
Diluar vektor Njarak , identifikasi nilai k tetangga terdekat , terlepas dari label kelas,untuk masalah 2 kelas dipilih dari nilai k yang ganjil, dan
biasanya bukan merupakan kelipatan dari banyaknya kelas M b.
Dari sampel k tersebut, identifikasi jumlah vektor ki yang termasuk dalam kelas
ωi , I = 1,2,…, M . Dengan
� �
= c.
Tetapkan x untuk kelas ωi dengan jumlah ki terbanyak dari sampel.
2.9 Mikrofon
Mikrofon adalah suatu jenis transduser yang mengubah gelombang suara menjadi sinyal listrik. Mikrofon juga dipakai pada alat-alat seperti telepon, alat perekam, alat bantu
dengar, dan pengudaraan radio serta televisi. Karakteristik mikrofon yang harus diperhatikan ketika akan memilih sebuah mikrofon adalah:
1. Prinsip cara kerja mikrofon dari jenis mikrofon itu sendiri. 2. Daerah respon frekuensi suara yang mampu dicuplik oleh mikrofon.
3. Sudut atau arah pencuplikan mikrofon. 4. Output sinyal listrik yang dihasilkan mikrofon.
5. Bentuk fisik mikrofon.
Gambar 2.6. Contoh mikrofon
2.10 Sound Card
