Deteksi Sinyal Akustik Yang Ditimbulkan Kapal Menggunakan Pendekatan Hidden Markov Tree (HMT)

Ibrahim, Musa (2014) Deteksi Sinyal Akustik Yang Ditimbulkan Kapal Menggunakan Pendekatan Hidden Markov Tree (HMT). Other thesis, Insititut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2208100047_Undergraduate_Thesis.pdf Download (1MB)

Abstract

Dengan banyaknya penerapan di dunia nyata, deteksi akustik bawah air telah dipelajari selama beberapa dekade, dan masih menjadi masalah terbuka. Bidang akustik bawah air berhubungan erat dengan bidang studi akustik lain, yang meliputi sonar, pemrosesan sinyal akustik, oseanografi akustik, bioacoustic, dan physical acoustic. Masalah muncul ketika algoritma pemrosesan sinyal dan kriteria deteksi tradisional, yang biasa diasumsikan sebagai noise Gaussian, menghadapi lingkungan non- Gaussian dalam akustik bawah air. Untuk itu, berbagai macam metode deteksi mulai dikembangkan dalam lingkungan non-Gaussian. Pada Tugas Akhir ini, akan dibahas metode untuk mendeteksi sinyal yang terpancar oleh kapal. Penguraian wavelet dari sinyal bawah air menghasilkan sebuah struktur pohon, yang lebih jauh lagi dimodelkan dengan Hidden Markov Tree (HMT). HMT ini merepresentasikan sinyal dan parameter-parameternya. Likelihood yang didefinisikan pada parameter lalu dianalisa dan membentuk sebuah kriteria deteksi baru. asil percobaan menunjukkan tingkat kebenaran deteksi mencapai 86%.
=============================================================================================================================
With so many real-world application, the detection of underwater acoustics has been studied for decades, and is still an open issue. Field of underwater acoustics is closely related to other fields of study acoustics, which include sonar, acoustic signal processing, acoustic oceanography, bioacoustic, and physical acoustic. The problem arises when the signal processing algorithms and traditional detection criteria, which is assumed to be Gaussian noise, facing a non-Gaussian environment in underwater acoustics. For that reason, a variety of detection methods were developed in non-Gaussian environment. Wavelet decomposition of underwater signal produces a tree structure, which is further modeled by Hidden Markov Tree (HMT). HMT represents signals and parameters. Likelihood which is defined in the parameter then analyzed and forming a new detection criteria. The experimental results show 86 % probability of detection.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSE 621.384 11 Ibr d-1, 2014
Uncontrolled Keywords:	Deteksi, akustik bawah air, HMT, detection, underwater acoustic
Subjects:	Q Science > QC Physics > QC221 Acoustics. Sound
Divisions:	Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	24 Jan 2024 07:05
Last Modified:	24 Jan 2024 07:05
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/105607

Actions (login required)

View Item