Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebutuhan transmisi data telemedicine seperti citra dan video medis secara nirkabel mengharuskan data dikompresi terlebih dahulu agar dapat dikirimkan secara efisien. Yu, et.al, membuktikan bahwa standar kompresi H.264 dapat diterapkan pada kompresi video medis, sementara menurut Xiong, et.al transformasi wavelet diskrit mengungguli DCT pada kompresi citra dan video.Skripsi ini bertujuan untuk mensimulasikan algoritma H.264 dengan transformasi 2D berupa transformasi wavelet diskrit serta menganalisis hasil simulasinya dengan parameter kualitas objektif yaitu PSNR dan rasio kompresi. Simulasi kompresi video medis berdasarkan algoritma H.264 dengan DCT maupun DWT dilakukan pada parameter kompresi yang sama untuk dibandingkan hasilnya.Hasil simulasi menunjukkan bahwa DWT dapat diterapkan pada kompresi video medis berdasarkan algoritma H.264 dengan gain hingga 1,06 dB mengungguli DCT. Namun demikia, rasio kompresi yang didapat tidak terlalu berbeda secara signifikan akibat adanya padding pada hasil dekomposisi DWT.

---

The need of telemedicine data transmission, such as image and video, using wireless network requires data to be compressed efficiently. Yu, et.al, proved that H.264 standard of video coding is applicable in medical video compression, while according to Xiong et.al, discrete wavelet transform outperforms discrete cosine transform in image and video compression.This thesis aims to simulate medical video compression based-on H.264 algorithm using discrete wavelet transform and analyze the simulation results showed by objective quality parameter, namely PSNR and compression ratio. The simulation using DCT and DWT performed on the same compression parameters to compare the results.The simulation result show that DWT is applicable in medical video compression based-on H.264 algorithm with 1,06 dB outperformed DCT. However, the compression ratio obtained doesn‟t differ significantly because of the pixel padding on the DWT decomposition matrices."

"Data seismik refleksi yang direkam pada survey seismik darat sering terkontaminasi oleh noise koheren groundroll yang merupakan gelombang dispersif yang merambat di permukaan. Sinyal gelombang groundroll ini memiliki ciri amplitude yang besar dan frekuensi yang relative rendah dan berubah di sepanjang perambatannya (non-stasioner). Beberapa teknik pemfilteran yang selama ini digunakan adalah berdasarkan pada pendekatan dengan transformasi Fourier, dimana transformasi Fourier ini mengasumsikan wavelet bersifat statis sepanjang perambatannya. Teknikteknik pemfilteran tersebut diantaranya adalah pemfilteran frekuensi (frequency filtering), dan f-k filtering. Suatu alternative baru dari transformasi Fourier yang dapat digunakan saat ini adalah transformasi wavelet, dimana transformasi ini mengurai/mendekomposisi sebuah fungsi menggunakan fungsi basis (dasar) yang memiliki durasi terbatas baik dalam domain fekuensi maupun domain waktu. Hal ini berbeda dengan transformasi Fourier, dimana transformasi Fourier mendekomposisi suatu fungsi menggunakan fungsi basis sinusoidal yang memiliki durasi tak terbatas pada domain waktu dan frekuensi. Dengan menggunakan transformasi wavelet, pemfilteran gelombang groundroll dapat dilakukan dengan baik dan memiliki kelebihan dibandingkan dengan pemfilteran dengan transformasi yang berbasis transformasi Fourier, diantaranya adalah kualitas sinyal reflektor yang tetap terjaga.

---

Low-frequency, high-amplitude ground roll is an old problem in land-based seismic field records. Current processing techniques aimed at ground-roll suppression, such as frequency filtering, f -k filtering, and f -k filtering with time-offset windowing, use the Fourier transform, a technique that assumes that the basic seismic signal is stationary.

A new alternative to the Fourier transform is the wavelet transform, which decomposes a function using basis functions that, unlike the Fourier transform, have finite extent in both frequency and time. Application of a filter based on the wavelet transform to land seismic shot records suppresses ground roll in a time-frequency sense; unlike the Fourier filter, this filter does not assume that the signal is stationary.

The wavelet transform technique also allows more effective time-frequency analysis and filtering than current processing techniques and can be implemented using an algorithm as computationally efficient as the fast Fourier transform. This new filtering technique leads to the improvement of shot records and considerably improves he final stack quality."

"Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) adalah suatu teknik pengiriman pembawa jamak yang merupakan bentuk khusus dari Frequency Division Multiplexing (FDM) yang menggunakan spektrum lebih kecil terbagi ke dalam beberapa pembawa dengan mengatur jarak kanal yang lebih kecil sehingga penggunaan bandwidth akan lebih efisien.Pengiriman sinyal OFDM berdasarkan Transformasi Fourier Cepat (TFC-OFDM) memberikan efisiensi bandwidth dan memiliki kemampuan untuk mencegah terjadi interferensi Antar Simbol (IAS) dan Interferensi Antar Pernbawa (IAP) dengan penggunaan cyclic prefix yang dimasukkan di antara simbol-simbol TFD-OFDM, tetapi langkah ini membutuhkan hingga 25% dari bandwidth. Untuk meningkatkan efisiensi bandwidth dan memberikan kemampuan lebih baik dalam mencegah terjadinya IAS dan IAP maka diajukan pengiriman sinyal OFDM berdasarkan Transformasi Wavelet Diskrit (TWD-OFDM).Melalui pemodelan sistem OFDM berdasarkan Transformasi Wavelet Diskrit (TWD) dan Transformasi Fourier Cepat (TFC) pada kanal Additive White Gaussian Noise (AWGN) dan kanal Rayleigh fading lintasan jamak dengan bantuan perangkat lunak MATLAB versi 7.0.1, maka dapat dianalisa sejauh mana Bit Error Rate (BER) pada kedua sistem untuk tingkat Power Noise (Eb/No) yang sama.

---

Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) is a multi-carrier transmission technique, which divides the available frequency into many carriers. OFDM is a special case of Frequency Division Multiplexing (FDM). OFDM uses the much spectrum more efficiently by spacing the channels much more closely together.

Fast Fourier Transform (FFT) based OFDM signal transmission gives bandwidth efficiency and have capability to combat Inter Carrier Interference (IC) and Inter-Symbol Interference (ISI) by adding a cyclic prefix between FFT -OFDM symbols, but this can decrease the bandwidth efficiency roughly 25%. To improve the bandwidth efficiency and ISI, ICI, Discrete Wavelet Transform is proposed.

Through DWT-OFDM and FFT OFDM over Additive White Gaussian Noise (AWGN) and Rayleigh Fading multi path Channel modeling supported with the program-based MATLAB version 7.0.1, we could analyze and compare Bit Error Rate (BER) over the same level of Power Noise (Eb/No)."