sistem linier lecture 1
Post on 18-Jun-2015
623 Views
Preview:
TRANSCRIPT
KULIAH 1SISTEM LINEAR
•Sinyal dan Sistem
•Interkoneksi Sistem
SINYAL
Sinyal merupakan fungsi variabel bebas yang mengandung informasi
Contoh: Sinyal elektrik: tegangan dan arus pada
rangkaian Sinyal akustik: audio atau sinyal
percakapan (analog atau digital) Sinyal video: variasi intensitas pada sebuah
citra Sinyal biologikal : urutan pada gen
VARIABEL BEBAS
Kontinyu Lintasan pesawat luar angkasa Tegangan/voltase listrik
Diskrit DNA Piksel pada citra digital
Dapat berupa 1-D, 2-D, . . . N-D Fokus pada 1-D, variabel “waktu”
Sinyal waktu kontinu, x(t), tkontinyu Sinyal waktu diskrit, x[n], ninteger
Sinyal waktu kontinu
CT (Continous Time) - x(t), t : nilai kontinu
Sebagian besar sinyal merupakan sinyal waktu kontinu.
Contoh: tegangan dan arus, tekanan, temperatur, kecepatan, dll.
Sinyal waktu diskrit
DT (Discrete Time) - x[n], n: bilangan bulat
Contoh: Urutan DNA Jumlah populasi pada generasi ke-n
Sinyal DT buatan manusia
Why DT? dapat diproses oleh komputer modern dan pengolah sinyal digital (Digital Signal Processors)
Indeks pasar bursa Dow-Jones minggu
Citra digital
Sistem
Proses transformasi sinyal, relasi masukan-keluaran
Menghasilkan sebuah atau beberapa keluaran
Contoh sistem
Rangkaian RLC
Algoritma deteksi tepi pada citra Algoritma analisis faktor ekonomi dan
finansial untuk memprediksi harga
Interkoneksi sistem
Prinsip penting: Merancang sistem yang lebih kompleks dari
beberapa subsistem sederhana Memodifikasi respon sistem
Blok diagram sinyal:
Rangkaian RLC
Pendeteksi tepi
= turunan kedua Sinyal ini mendeteksi perubahan slope
sinyal
1. Kausalitas (Causality)2. Linearitas (Linearity)3. Invariansi Waktu (Time-Invariance)
Nonantisipatif: sistem tidak dapat meramalkan harga masukan yang akan datang.
Waktu keluaran hanya tergantung pada nilai masukan saat ini dan yang lalu.
Semua sinyal fisik real-time adalah kausal
Pada CT, sistem x(t) → y(t) dikatakan kausal jika:
ketika x1(t) → y1(t) x2(t) → y2(t)
dan x1(t) = x2(t) untuk semua t ≤ t0
maka y1(t) = y2(t) untuk semua t ≤ t0
TI, jika karakteristik sistem tidak berubah terhadap waktu
Pada DT, sistem TI dinyatakan:jika x[n] → y[n]maka x[n - n0] → y[n - n0]
n0 = pergeseran waktu Pada CT,
jika x(t) → y(t)maka x(t - t0) → y(t - t0)
→ TI
→ Time Varying
Sistem CT dikatakan linear jika memiliki sifat superposisi:
jika x1(t) → y1(t) dan x2(t) → y2(t)
maka ax1(t) + bx2(t) → ay1(t) + by2(t)
y[n] = x2 [n] Nonlinear, TI, kausal y(t) = x(2t) Linear, bukan TI, nonkausal
Superposisijika
maka
Zero input → zero output
Banyak pemrosesan fisik dapat dimodelkan sebagai sistem LTI
Dapat dianalisis secara rinci Jika diketahui respon sistem LTI untuk
beberapa input, maka dapat diketahui respon untuk banyak input
top related