Pratiwi, Radhiyah Ulfah (2020) Penjejakan (Tracking) Sumber Bunyi Bawah Air Dengan Teknik Sparse. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
02311640000095-Undergraduate_Thesis.pdf Download (4MB) | Preview |
Abstract
Teknik sparse atau yang lebih dikenal dengan compressed sensing (CS) merupakan suatu metode yang sering digunakan untuk proses rekonstruksi sinyal. Metode ini dianggap lebih baik dari metode konvensional karena dapat merekonstruksi suatu sinyal dengan jumlah data yang lebih sedikit. Ada banyak algoritma yang dapat digunakan untuk rekonstruksi sinyal dengan menggunakan metode CS, di antaranya adalah l1-minimization dan orthogonal matching pursuit (OMP). Dalam tugas akhir ini, kedua algoritma tersebut digunakan untuk rekonstruksi sinyal objek bawah air dan kemudian dibandingkan untuk mengetahui algoritma mana yang lebih baik dalam rekonstruksi sinyal objek bawah air. Pembandingan kedua algoritma tersebut didasarkan pada parameter berupa PSNR dan RMSE terhadap sparsitas. Dari simulasi yang telah dilakukan, diketahui bahwa algoritma l1-minimization dapat merekonstruksi sinyal hingga sparsitas 40%. Sedangkan algoritma OMP, hanya dapat merekonstruksi sinyal hingga sparsitas 30%. PSNR dan RMSE yang dihasilkan dari algoritma l1-minimization menunjukkan bahwa algoritma ini memberikan hasil rekonstruksi yang lebih baik dibandingkan OMP untuk sinyal objek bawah air. Selain itu, hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa proses penjejakan terbaik adalah pada sudut datang 90°.
====================================================================================================================
The sparse technique or better known as compressed sensing (CS) is a method often used for the signal reconstruction process. This method had considered better than conventional methods because it can reconstruct a signal with a smaller amount of data. Many algorithms had used for signal reconstruction using the CS method, including l1-minimization and orthogonal matching pursuit (OMP). In this thesis, the two algorithms were used for signal reconstruction of underwater objects and then compared to find out which algorithm is better for the signal reconstruction of underwater objects. The comparison of the two algorithms had based on parameters in the form of PSNR and RMSE against sparsity. Based on the simulations that had been doing, known that the l1-minimization algorithm can reconstruct signal up to 40% sparsity. Whereas, the OMP algorithm can only reconstruct signal up to 30% sparsity. PSNR and RMSE generated from the l1-minimization algorithm show that this algorithm provides better reconstruction results than OMP for underwater object signals. Also, the results obtained show that the best tracking process is at an angle of incidence of 90°.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | l1-minimization, orthogonal matching pursuit, rekonstruksi sinyal, sparse l1-minimization, orthogonal matching pursuit, signal reconstruction, sparse |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Physics Engineering > 30201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Pratiwi Radhiyah Ulfah |
| Date Deposited: | 23 Aug 2020 08:24 |
| Last Modified: | 22 Nov 2023 01:29 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/80583 |
Actions (login required)
 |
View Item |