tersebut sinyal data melebihi maka akan mengalami overlap, dimana akan sinyal data yang berlebihan tersebut akan dipotong sebesar nilai overlap [9]
Gambar 2.11. Proses Framing [9] Windowing merupakan tahapan untuk menetralisir diskontinuitas sinyal pada
awalan dan akhir tiap bentuk data sinyal dengan melakukan proses dari fungsi window. Windowing
berfungsi untuk membuat pola pola pada data sinyal sehingga data sinyal dapat diproses dalam tahapan selanjutnya. Pada proses ini jenis window yang dipakai adalah
jenis Hamming Window. Digunakan Hamming window karena hamming window mempunyai side lobe yang paling kecil dan main lobe yang paling besar sehingga hasil
windowing akan lebih halus dalam menghilangkan efek diskontinuitas[7]. Pada gambar
2.12.. menunjukan proses windowing. Persamaan Hamming Window [7]:
1
2 cos
46 ,
54 ,
N n
n w
2.4
Dimana: wn = windowing
N = jumlah data dari sinyal
n = waktu diskrit ke
Gambar 2.12. Proses Framing dan Windowing
2.6. Discrete Fourier TransformDFT
DFT merupakan perluasan dari transformasi fourier yang berlaku untuk sinyal- sinyal diskrit dengan panjang yang terhingga. Semua sinyak periodik terbentuk dari
gabungan sinyal-sinyal sinusoidal yang menjadi satu yang dirumuskan pada persamaan 2.5[10]. Gambar 2.13. menunjukan proses ektraksi ciri DFT.
Persamaan matematis DFT diuraikan pada persamaan 2.5 [28]: ∑
2.5 dengan, n=0, 1,…, N-1, dan k = 0, 1, 2, …, N-1
X k adalah keluaran dalam domain frekuensi, x adalah masukkan dalam domain waktu
dan N adalah runtun masukkan diskrit.
e = natural number 2.7182818284…
n = indeks dalam domain
frekuensi 0, 1, 2, …, N-1 k =
indeks dalam domain waktu 0,1,2, …, N-1
j = konstanta fourrier
Gambar 2.13. Proses Ektraksi Ciri
2.7. Segment Averaging
Segment averaging merupakan metode untuk mengurangi jumlah data dengan cara
mengelompokannya dalam rentang segment tertentu yang kemudian dicari rata-ratanya pada tiap segment. Tujuan segment averaging ini untuk mengurangi jumlah data ektraksi
ciri yang memiliki ukuran panjang menjadi ukuran kecil. Lebar segment ditentukan dari banyak data berdasarkan perhitungan 2
n
, ukuran banyaknya segment yang terbentuk didapat dari pembagian seluruh data terhadap lebar segment[9]. Gambar 2.14. menunjukan
proses segment averaging dengan lebar segment 64 dan mengahasilkan pembagian 4 frame
.
100 200
300 400
500 600
10 20
30 40
Data tercuplik
A m
pl itu
do
Pencarian Nilai Absolut
50 100
150 200
250 300
10 20
30 40
Data tercuplik
A m
pl itu
do
Pengambilan Setengan Bagian Pada Nilai Absolut
