Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Visual communications services are now making a significant impact on modern society. Videoconferencing, HDTV and Multimedia are just examples where this technology is being used to good effect. Communicating using video signals does, however, require a large volume of data to be transmitted, and even with modern high-bandwidth communication links this can be expensive. This requires the implementation of efficient image or video coding and compression schemes. This paper presents image compression schemes using wavelet transform. This paper also highlights the importance of the four most desirable characteristics for use in digital signal processing, namely orthonormality, compactness, regularity or smoothness and symmetry or anti-symmetry. Some of these characteristics are mutually exclusive and require design compromise. From the simulation results it can be seen that for equal total length of the analysis (decomposition) and synthesis (reconstruction) filters, biorthonormal wavelets performs much better than the ortlionormal wavelet (i.e. asymmetrical wavelets). This performance is not only in terms of a higher WPSNR but also in terms of the quality of reconstructed image."

"Noise presence in real world data signal is inevitable. Under ideal conditions, this noise may decrease to such negligible levels so data obtained might be consideret not corrupted by noise...."

"Keberadaan noise pada data magnetotellurik dapat membiaskan hasil interpretasi. Noise ini dapat eliminasi dibutuhkan remote station yang jauh dar lokasi pengukuran dan bebas dari interferensi. Remote station diasumsikan bahwa terbebas dari noise, sehingga data dari remote station dapat digunakan untuk mereduksi noise pada stasiun pengukuran. Akan tetapi penambahan remote station ini akan meningkatkan biaya operasional eksplorasi dan juga akan membutuhkan banyak waktu serta sulit untuk mencari lokasi yang terbebas dari noise, terutama pada eksporasi geothermal dikarenakan area di Indonesia yang biasanya memiliki medan dan akses sulit dilalui. Oleh karena itu, diperlukan teknologi yang dapat mengreduksi noise pada data magnetotellurik dan meningkatkan kualitas data sehingga dapat mengurangi biaya dan waktu dalam eksplorasi. Melalui metode continuous wavelet transform, data magnetotellurik yang terkontaminasi noise dapat direduksi tanpa ada bantuan remote station dan akan menyebabkan eksplorasi geothermal menjadi lebih efisien. Metode continuous wavelet transform mengolah data magnetotelurik berupa time series domain yang masih belum difilter dan mengubah data time series domain tersebut ke dalam time-frequency domain. Pengubahan menjadi time-frequency menggunakan metode continuous wqavelet transform untuk dianalisis keberadaan noisenya pada frekuensi dan waktu kemunculan noise yang kemudian dihilangkan. Data yang telah dihilangkan akan dapat diolah menjadi apparent resistivity dan fase vs frekuensi. Hasil filter yang telah dilakukan dibandingkan dengan pengolahan software komersil. Dimana filter berhasil menghilangkan keberadaan noise transient yang muncul dengan kisaran frekuensi 30-400 Hz dan kemunculan selama 0.2-0.4 detik. Sehingga filter ini dapt menjadi alternatif lain dalam penghilangan noise pada data magnetotelurik.

---

The presence of noise in magnetotelluric data can produce a bias in its interpretation. To eliminate this noise, a remote station that is far from interference is needed. Assuming that the remote station is almost free from noise, the data from remote station can be used to reduce the noise from measurement station. However, adding an additional station means there will be an increase in exploration cost. Also, adding a remote station itself can be challenging and time-wasting since finding an area that is free from interference is quite hard to do, especially for geothermal exploration area in Indonesia that usually have difficult terrain and access. To answer this, we need a technology that can reduce noise from magnetotelluric data and improve the data quality while keeping the cost and time of exploration as low as possible. By using continuous wavelet transform method, the noise from magnetotelluric data can be reduced without the need to use a remote station which makes exploration becomes more efficient. The continuous wavelet transform method processes magnetotelluric data from unfiltered time series domain and changes the domains time series data into a time-frequency domain. Changing processes to a time-frequency uses the continuous wavelet transform method to analyze the existence of the frequency and time of occurrence of noise which is then removed. Data that has been removed will be processed into apparent resistivity and phase vs frequency. The filter results have been done compared to commercial software processing. Where the filter successfully eliminates the presence of transient noise that appears with a frequency range of 30-400 Hz and emergence for 0.2-0.4 seconds. So this filter can be another alternative in noise removal in magnetotelluric data."

"Lapangan Talavera seluas 230km2 adalah lapangan migas yang berada di Cekungan Sumatera Utara yang merupakan salah satu cekungan mature di Indonesia. Lapangan ini diduga memiliki fitur stratigrafi berupa chanel dan delta dengan perlapisan batu pasir yang tipis sehingga tidak dapat terdeteksi dalam peta seismik konvensional. Dalam penelitian ini dipilih atribut seismik dekomposisi spektral berbasis Continuous Wavelet Transform (CWT) yang dapat mengekstrak informasi frekuensi dari peta seismik fungsi waktu menjadi peta fungsi waktu-frekuensi. Hasilnya diharapkan akan dapat digunakan untuk mendelineasi fitur stratigrafi dan mengetahui penyebaran lapisan batu pasir (batuan reservoar). Sementara atribut RMS amplitude digunakan untuk melihat distribusi kandidat reservoar sekaligus menjadi data pembanding dan pendukung informasi yang didapat dari atribut dekomposisi spektral. Pada akhirnya, hasil penellitian ini akan sangat berguna bagi perhitungan cadangan rinci, yang akan sangat tergantung pada geometri dan kualitas reservoar. Selain itu, juga akan berguna bagi perencanaan produksi pada fase eksploitasi. Dari hasil penelitian ini didapatkan tiga fasies reservoar dan hubungan korelasi yang kuat antara metode dekomposisi spektral dengan ekstraksi atribut RMS amplitude. Dengan atribut RMS amplitude dapat dilihat distribusi reservoar berdasarkan tingginya nilai amplitudo. Sementara untuk delineasi batu pasir secara lebih rinci diperoleh dari hasil analisa dekomposisi spektral.

---

Talavera is a 230km2 area of the oil and gas field located in the North Sumatra Basin, which is one mature basins in Indonesia. This field has allegedly stratigraphic features such as channels and delta sandstone with thin bedding that can not be detected in conventional seismic map.

In this study, seismic attribute spectral decomposition based on Continuous Wavelet Transform ( CWT ) is selected to extract the frequency information from the seismic map time domain becomes a seismic map time - frequency domain. The results are expected to be used to delineate the stratigraphic and geographic distribution of feature layers of sandstone (reservoir rock) . While the RMS amplitude attribute is used to look at the distribution of the reservoir as well as a candidate benchmark data and supporting information obtained from spectral decomposition attributes. In the end, this study results will be useful for a detailed calculation of reserves, which will depend on the geometry and quality of the reservoir. In addition, it will also be useful for the planning of production in the exploitation phase.

From the results of this study, the three reservoir facies and a strong correlation between the spectral decomposition method with RMS amplitude attribute extraction are detected. With RMS amplitude attribute can be seen by the high value of reservoir distribution amplitude . As for the delineation of sandstone in more detail the results obtained from the spectral decomposition analysis."

"Formasi Keutapang yang berada pada Cekungan Sumatera Utara merupakan salah satu cekungan back-arc di Indonesia yang sudah memproduksi minyak dan gas. Dalam penelitian ini, formasi Keutapang didominasi oleh litologi perselingan batupasir dan batuserpih. Metode Continuous Wavelet Transform (CWT) dan metode atribut RMS Amplitude digunakan untuk pemetaan reservoir batupasir karena dapat memetakan lapisan tipis dan efektif terhadap perubahan kontras amplitude. Hasil dari penerapan (CWT) pada frekuensi 30 Hz dapat memetakan dengan baik kemenerusan lapisan batupasir pada Formasi Keutapang. Untuk hasil analisa atribut RMS Amplitude dengan jendela 20 ms dapat memetakan sebaran batupasir dengan baik. Respon RMS Amplitude tinggi merupakan batupasir sedangkan untuk batuserpih ditunjukkan dengan daerah RMS Amplitude rendah. Interpretasi distribusi reservoar batupasir dari (CWT) dan atribut RMS Amplitude dihasilkan sebagai pengendapan channel.

---

Keutapang Formation located in North Sumatera basin is one of the back arc basin in Indonesia which has produced oil and gas. In this research, Keutapang formation dominated by sandstone and shale lithology. Continuous Wavelet Transform (CWT) and RMS Amplitude attribute method used for sandstone reservoir mapping because it can map out a thin layer and effective to amplitude contrast changing.

The result of (CWT) apllication in 30 Hz frequency could map well on the sandstone layer continuity in Keutapang Formation. For RMS amplitude attribute analysis result with 20 ms window can map out the distribution of sandstone well. High amplitude RMS response is sandstone while shale showed by Low Amplitude RMS area. The interpretation of sandstone reservoir distribution of and RMS Amplitude attribute generated as the channel sedimentation."

"This paper proposed a hybrid watermarking method that used dither quantization of Singular Value Decomposition (SVD) on average coefficients of Integer Haar Wavelet Transform (IHWT). The wa-termark image embeds through dither quantization process on singular coefficients value. This sche-me aims to obtain the higher robustness level than previous method which performs dither quanti-zation of SVD directly on image pixels value. The experiment results show that the proposed method has proper watermarked images quality above 38dB. The proposed method has better performance than the previous method in term of robustness against several image processing attacks. In JPEG compression with Quality Factor of 50 and 70, JPEG2000 compression with Compression Ratio of 5 and 3, average filtering, and Gaussian filtering, the previous method has average Normalized Correla-tion (NC) values of 0.8756, 0.9759, 0.9509, 0.9905, 0.8321, and 0.9297 respectively. While, the pro-posed method has better average NC values of 0.9730, 0.9884, 0.9844, 0.9963, 0.9020, and 0.9590 respectively.Paper ini mengusulkan metode watermarking yang menggabungkan kuantisasi dither SVD pada nilai koefisien rata-rata IHWT. Citra watermark disisipkan melalui proses kuantisasi dither pada nilai koe-fisien singular. Skema ini dilakukan untuk memperoleh tingkat ketahanan yang lebih tinggi dari meto-de sebelumnya yang melakukan kuantisasi dither SVD secara langsung pada nilai piksel citra. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mempunyai kualitas citra ter-watermark yang layak diatas 38dB. Metode yang diusulkan mempunyai kinerja lebih baik dari metode sebelumnya da-lam hal ketahanan terhadap beberapa serangan citra. Dalam kompresi JPEG dengan Quality Factor 50 dan 70, kompresi JPEG2000 dengan Compression Ratio 5 dan 3, average filtering, dan gaussian filte-ring, metode sebelumnya menghasilkan nilai Normalized Correlation (NC) rata-rata berturut-turut se-besar 0.8756, 0.9759, 0.9509, 0.9905, 0.8321, dan 0.9297. Sementara, metode yang diusulkan meng-hasilkan nilai NC rata-rata yang lebih baik sebesar 0.9730, 0.9884, 0.9844, 0.9963, 0.9020, dan 0.9590 berturut-turut."

"OFDM merupakan teknik yang cukup menarik perhatian karena dapat mempertahankan performansinya dalam kondisi kanal yang buruk. Namun Teknik OFDM memiliki beberapa kelemahan yaitu PAPR yang tinggi dan sensitivitas terhadap error frekuensi carrier. PAPR yang tinggi menyebabkan interferensi dengan sinyal dari kanal lain, selain itu juga menyebabkan meningkatnya kekompleksitasan A/D converter maupun D/A converter serta mengurangi efisiensi dari power amplifier. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka digunakanlah teknik-teknik reduksi PAPR, yang salah satunya adalah metode companding μ-law transform. Namun disamping usaha untuk mereduksi PAPR pada sinyal OFDM, diupayakan untuk dapat meningkatkan performansi sinyal agar menjadi semakin baik dalam arti Bit Error Rate (BER) yang semakin rendah. Dari penelitian sebelumnya pada sistem SC-FDMA, didapatkan bahwa dengan teknik wavelet transform 1 (satu) level dan companding, dapat meningkatkan performansi BER dan menurunkan PAPR. Tetapi bila level dekomposisi wavelet ditingkatkan menjadi 2 (dua) level, maka terjadi peningkatan performansi BER namun PAPR juga meningkat sehingga tidak terjadi penurunan nilai PAPR bila dibandingkan dengan sistem Konvensional SC-FDMA semula. Thesis ini mengusulkan suatu teknik Hybrid yaitu menggabungkan teknik DCT dengan wavelet transform dan companding μ-law transform , untuk diterapkan pada sistem OFDM. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem OFDM dengan teknik Hybrid DCT-Wavelet transform dan Companding μ-law transform mempunyai performansi BER yang lebih baik daripada : sistem Konvensional OFDM, sistem OFDM dengan wavelet transform-companding μ-law transform dan sistem DCT-OFDM ,serta mempunyai nilai PAPR yang lebih rendah daripada : sistem Konvensional OFDM dan sistem OFDM dengan wavelet transform-companding μ-law transform.

---

OFDM is an interesting technique because it can maintain its performance under bad channel condition. But this technique has several weaknesses such as high PAPR and sensitivity at carrier frequency error. High PAPR cause interference with signal from another channel, can increase the complexity of both A/D converter and D/A converter and also reduce the efficiency of power amplifier.

In order to solve that problem, we can use several PAPR reduction techniques ,in which one of them is companding technique using μ-law transform. Beside all the effort to reduce PAPR in OFDM system, we also have to increase the BER performance or in other words, to more reduce bit error rate in OFDM system.

From previous research on SC-FDMA system, result that using wavelet transform 1(one) level decomposition and companding, can increase BER performance and also reduce PAPR. But the problem occur if we increase the decomposition level become 2(two), result in increasing BER performance but PAPR also increase so there will be no PAPR reduction in SC-FDMA system. That is the main point of reason for author to do research.

So in this thesis, author proposed a Hybrid technique which combine DCT with Wavelet Transform and Companding μ-law transform, to be implemented in OFDM system.

Simulation result shows that OFDM system using Hybrid technique have better BER performance than : Convensional OFDM system, OFDM system with wavelet transform-companding μ-law transform and DCT-OFDM system. Furthermore, that Hybrid OFDM system have lower PAPR value than : Convensional OFDM system and OFDM system with wavelet transform-companding μ-law transform."

"Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian algoritma enkripsi citra menggunakan compressive sensing dan sistem chaotic telah banyak dikembangkan. Dengan memanfaatkan properti yang kompleks dari ergodisitas, tidak mudah untuk diprediksi, dan sensitifitas terhadap keadaan awal dari suatu sistem chaotic, suatu sistem chaotic dapat digabungkan dengan compressive sensing. Banyak algoritma enkripsi yang menggunakan sistem chaotic pada dimensi rendah menanggung risiko keamanan dan ekspansi data enkripsi. Selain itu, algoritma enkripsi menggunakan compressive sensing menghasilkan citra dekripsi dengan kualitas citra yang berbeda dengan citra awal. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kelemahan ini dengan mengembangkan metode enkripsi citra menggunakan 2D Sine-Chebyshev-ICMIC Map, compressive sensing dan multi-level discrete wavelet transform. Representasi sparse dibentuk menggunakan multi-level discrete wavelet transform dengan mengelompokan koefisien wavelet. Fungsi hash SHA-256 dari citra awal digunakan untuk menghasilkan kondisi awal dari chaotic map sehingga dapat meningkatkan ketahanan terhadap serangan known-plaintext dan chosen-plaintext. Hasil penelitian menunjukkan metode enkripsi citra memiliki ketahanan dan keamanan dari beberapa serangan dengan hasil kompresi yang baik

---

In the past few years, the research in image encryption using compressive sensing and chaotic system has grown rapidly. With complex properties of ergodicity, unpredictability, and sensitivity to the initial states of chaotic system, chaotic system can be combined with compressive sensing. There are many encryption algorithm that used low-dimensional chaotic system that suffer security risks and expansion in encryption data. Furthermore, encryption algorithm using compressive sensing gives the differences between the plain image and the decrypted image. This study aims to overcome this weakness by developing image encryption method using 2D Sine-Chebyshev-ICMIC Map, compressive sensing and multi-level discrete wavelet transform by grouping the wavelet coefficient. SHA-256 hash function of the plain image is generated to calculate the initial states of chaotic system. Result from experiments shows that the enryption method has robustness and secure againts some attacks with good compression result"

"Perkembangan dunia internet yang begitu cepat pada dekade terakhir ini telah membuka peluang produsen untuk memproduksi secara komersial media dijital. Media ini mencakup data, teks, gambar, audio maupun video. Untuk itu pengembangan perlindungan terhadap hak kekayaan intelektual menjadi isu yang sanngat penting, Watermarking adalah teknologi yang mampu melindungi hak kekayaan intelektual dari pemilik konten. Pada tugas skripsi ini disajikan skema real time video stream watermarking dengan menggunakan Transform Wavelet Diskrit. Dalam sistem ini, watermark disisipkan pada setiap frame yang ditangkap oleh webcam yang diproses dengan real time.

---

The fast development of the Internet in the last decade has increased the company's opportunity for commercial presentation of their digital media products. The media may include data, text, image, audio and video. The intellectual property right protection is becoming an increasing important issue, digital watermarking is a technology that capable to protect the intellectual property right of the content owners. This paper presents a real time video stream watermarking scheme using Discrete Wavelet Transform. In this system, watermark is embedded in frames that captured by webcam in real time."

"Data seismik merupakan data yang secara alami tidak stasioner, karena mempunyai berbagai kandungan frekuensi dalam domain waktu. Salah satu atribut seismik yang bertujuan untuk mencirikan tanggap frekuensi yang tergantung waktu dari batuan dan reservoir bawah permukaan adalah dekomposisi waktu-frekuensi atau sering disebut sebagai dekomposisi spektral. Dengan dekomposisi spektral diharapkan lapisan-lapisan sedimen yang tidak tampak terpisah (berada di dalam satu wiggle wavelet) dengan menggunakan data seismik konvensional, akan tampak terpisah jelas. Salah satu metode dari dekomposisi spektral yaitu Continous Wavelet Transform (CWT).CWT adalah metoda dekomposisi waktu-frekuensi (time-frequency decomposition) yang ditujukan untuk mengkarakterisasi respon seismik pada frekuensi tertentu. Studi ini dilakukan dengan mengaplikasikan CWT pada wavelet dan frekuensi tertentu untuk melihat resolusi dari seismik .Wavelet yang digunakan pada studi ini adalah wavelet morlet, complex Gaussian-4, daubechies-5, coiflet-3 dan symlet-2 pada frekuensi 20 Hz, 40 Hz, 60 Hz dan 80 Hz (pada data sintetik 2D seismik) serta 40 Hz, 60 Hz, 80 Hz (pada data real 2D seismik).Dan hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa pada data seismik sintetik 2D seismik dilakukan aplikasi CWT dengan time sample 3s dan 50 CDP trace menunjukkan bahwa semakin tinggi frekuensi maka pemisahan lapisan tipis yang dapat dilakukan semakin baik. Pada data seismik real 2D, pemisahan lapisan tipis pada batubara terjadi pada tuning frequency 80 Hz dengan menggunakan wavelet symlet-2.

---

Seismic data is naturally a non-stationary data, because it has many frequencies information in time domain. One of seismic attributes, which is used to characterize the frequency response as function of time and reservoir rock, is time-frequency decomposition or commonly known as spectral decomposition. By using spectral decomposition, it is expected that thin sedimentary layers (in one wiggle wavelet) can be separated rather than using conventionally seismic data.

CWT is one of time-frequency decomposition method to decompose the seismic signal into single frequency. This study had been carried out by implementing CWT in certain wavelet and frequency to analyze the seismic resolution. The various wavelets had been used this study, they are morlet, complex Gaussian-4, daubechies-5, coiflet-3 and symlet-2. The various frequencies of 20 hz, 40 Hz, 60 Hz dan 80 Hz frequency (for 2D synthetic seismic data) and 40 Hz, 60 Hz, 80 Hz frequency (for 2D real seismic data) are applied.

The application of 2D synthetic seismic data that is implemented with CWT, 0.3 s time sample and 50 trace, shows that the use of higher frequency shows better separation. In addition, the application of 2D real seismic data shows that the best separation is in the frequency of 80 Hz with wavelet symlet-2."