Skip to main content

PEMFILTERAN PADA SINYAL WICARA

loading...



MODUL 4
PEMFILTERAN PADA SINYAL WICARA


I. TUJUAN

Mahasiswa mampu menyusun filter digital dan melakukan pemfilteran pada sinyal wicara

II.DASAR TEORI

2.1. Filter IIR
Yang perlu diingat disini bahwa infinite inpulse response (IIR) dalam hal ini bukan berarti filter yang bekerja dari nilai negatif tak hingga sampai positif tak hingga.Pengertian sederhana untuk infinite impulse respon filter disini adalah bahwa output filtermerupakan fungsi dari kondisi input sekarang, input sebelumnya dan output di waktu sebelumnya. Konsep ini kemudian lebih kita kenal sebagai recursive filter, yang manamelibatkan proses feedback dan feed forward. Dalam bentuk persamaan beda yangmenghubungkan input dengan output dinyatakan seperti persmaaan (1) berikut ini.    

…… (1)
dimana:
- {bk} koefisien feed forward
- {al} koefisien feed back
- banyaknya (total koefisien) = M+N+1
- N ditetapkan sebagai orde filter IIR

Untuk merealisasikan ke dalam sebuah program simulasi atau perangkat keras maka bentuk persamaan diatas dapat disederhanakan ke dalam diagram blok Gambar 1. 

Untuk implementasi sebuah low pass filter bersifat narrow-band menggunakan sebuah filter IIR merupakan pilihan yang sangat sulit tetapi masih mungkin dilakukan.Satu alasannya adalah penentuan orde yang tepat sehingga menghasilkan bentuk yangtajam pada respon frekuensi relative sulit.Pada domain unit circle bidang-z seringditandai dengan letak pole-pole yang ada diluar lingkaran, hal ini secara fisis memberikanarti bahwa filter yang dihasilkan tidak stabil.


                                                           Gambar 1. Diagram blok Filter IIR

Kita coba untuk merealisasikan dalam program Matlab secara sederhana dengan melihat pada masing-masing kasus, dalam hal ini adalah low pass filter (LPF) dan highpass filter (HPF).

Contoh 1:

Kita akan mencoba merancang sebuah low pass filter (LPF) IIR dengan  memanfaatkan filter Butterworth. Frekuensi cut off ditetapkan sebesar 2000 Hz. Dalam hal ini frekuensi sampling adalah 10000 Hz. Langkah realisasi dalam Matlab adalahsebagai berikut.  

clear all;
R=0.2;
N=16;
Wn=0.2;
figure(1);
[B,A] = butter(N,Wn);
[H,w]=freqz(B,A,N);
len_f=length(H);
f=1/len_f:1/len_f:1;
plot(f,20*log10(abs(H)),'linewidth',2)

Dari langkah ini akan didapatkan respon frekuensi  seperti gambar berikut.
Gambar 2.Respon Frekuensi Filter IIR, LPF


Contoh 2:

Pada contoh kedua ini kita akan mencoba merancang sebuah filter IIR untuk high passfilter (HPF). Tetap dengan frekuensi cut off 2000 Hz, dan frekuensi sampling 10000.Langkah pemrogramanya adalah dengan sedikit memodifikasi bagian berikut.

  [B,A] = butter(N,Wn,'high');

Ini akan memberikan respon frekuensi seperti berikut.


Gambar 3.Respon Frekuensi Filter IIR, HPF

2.2. Filter FIR
Sebuah finite impulse respon filter (filter FIR) memiliki hubungan input dan output dalam domain waktu diskrit sebagai berikut:

…. (2)
dimana:
-{bk}= koefisien feed forward
- banyaknya (total koefisien) L = M + 1
- M ditetapkan sebagai orde filter FIR

Dalam realisasi diagram blok akan dapat digambarkan seperti pada Gambar 4 berikut ini
Gambar 4. Diagram blok FIR Filter

Untuk tujuan simulasi perangkat lunak kita bisa memanfaatkan fungsi standar berikut ini:

B = FIR1(N,Wn)

Ini merupakan sebuah langkah untuk merancang filter digital FIR dengan orde sebesar N, dan frekuensi cut off Wn. Secara default oleh Matlab ditetapkan bahwa perintah tersebutakan menghasilkan sebuah low pass filter (LPF). Perintah ini akan menghasilkankoefisien-koesifien filter sepanjang (N+1) dan akan disimpan pada vektor B. Karenadalamdomain digital, maka nilai frekuensi cut off harus berada dalam rentang 0<Wn<1.0.Nilai 1.0 akan memiliki ekuivalensi dengan nilai 0,5 dari sampling rate (fs/2).Yang perluanda ketahui juga adalah bahwa B merupakan nilai real dan memiliki fase yang linear. Sedangkan gain ternormalisasi filter pada Wn sebesar -6 dB.

Contoh 3:

Kita akan merancang sebuah LPF dengan frekuensi cut off sebesar 2000 Hz. Frekuensi sampling yang ditetapkan adalah 10000 Hz. Orde filter ditetapkan sebesar 32.Maka langkah pembuatan programnya adalah sebagai berikut:

fs=10000;
[x,fs]=wavread('a.wav');
Wn = .20;
N = 32;
LP = fir1(N,Wn);
[H_x,w]=freqz(LP);
len_f=length(H_x);
f=1/len_f:1/len_f:1;
plot(f,20*log10(abs(H_x)))
grid

Hasilnya adalah respon frekuensi seperti Gambar 5 berikut

Gambar 5. Respon Frekuensi Low Pass Filter


Contoh 4:

Kita akan merancang sebuah Band Pass Filter (BPF) dengan frekuensi cut off sebesar 2000 Hz (untuk daerah rendah) dan 5000 Hz (untuk daerah tinggi). Frekuensi samplingyang ditetapkan adalah 10000 Hz. Orde filter ditetapkan sebesar 32. Beberapa bagianprogram diatas perlu modifikasi seperti berikut.

Wn1 = [.20, .50];
BP = fir1(N,Wn1);

Hasilnya akan didapatkan respon frekuensi seperti pada Gambar 6 berikut ini.

Gambar 6. Respon Frekuensi Band Pass Filter

Contoh 5:

Kita akan merancang sebuah High Pass Filter (HPF) dengan frekuensi cut offsebesar  5000 Hz (untuk daerah tinggi). Frekuensi sampling yang ditetapkan adalah 10000 Hz.Orde filter ditetapkan sebesar 32. Beberapa bagian program diatas perlu modifikasiseperti berikut.

Wn2 = .50;
HP = fir1(N,Wn2,'high');

Hasilnya berupa akan didapatkan respon frekuensi seperti pada Gambar 7 berikut ini.
Gambar 7 Respon Frekuensi High Pass Filter

2.3. Filter Pre-Emphasis

Dalam proses pengolahan sinyal wicara pre emphasis filter diperlukan setelah proses sampling. Tujuan dari pemfilteran ini adalah untuk mendapatkan bentukspectralfrekuensi sinyal wicara yang lebih halus.Dimana bentukspectral yang relatif bernilaitinggi untuk daerah rendah dan cenderung turun secara tajam untuk daerah fekuensi diatas2000 Hz.

Gambar 8. Posisi Filter Pre-Emphasis pada sistem pengolah wicara

Filter pre-emphasis didasari oleh hubungan input/output dalam domain waktu yang dinyatakan dalam persamaan beda seperti berikut:
y(n) = x(n) – ax(n-1)           (3)
dimana:
a merupakan konstanta filter pre-emhasis, biasanya bernilai 0.9 < a < 1.0

Dalam bentuk dasar operator z sebagai unit filter, persamaan diatas akan memberikan
Sebuah transfer function filterpre-emphasis seperti berikut.

H(z) = 1-az-1(4)

   Bentuk ini kemudian akan memberikan dasar pembentukan diagram blok yang menggambarkan hubungan input dan output seperti pada Gambar 8.

Gambar 9.Diagram blokpre-emphasis filter

Dengan memanfaatan perangkat lunak Matlab kita akan dengan mudah mendapatkan bentuk respon frekuensi filter pre-empasis.

clear all;
w=0:.01:3.14;
a=0.93;
H=1-a*exp(-j*w);
plot(w/3.14,20*log10(abs(H)),'linewidth',2)
grid
axis([0 1.00 -25 10])
xlabel('frekuensi ternormalisasi')
ylabel('magnitudo (dB)')
title('Pre-Emphasis filter')
Gambar 10. Respon frekuensi filter pre-emphasis

Dengan nilai a = 0,93 akan mampu melakukan penghalusan spectral sinyal wicara yang secara umum mengalami penurunsan sebesar 6 dB/octav. Sekarang yang menjadi pertanyaan adalah bagaimana pengaruh sebenarnya filter inipada sebuah sinyal wicara? Untuk itu anda dapat memanfaatkan program dibawah ini.

clear all;
fs=10000;[x,fs]=wavread('a.wav');
xx=length(x)+1;x(xx)=0; alpha=0.96;
for i=2:xx
y0(i)=x(i-1);
end
for i=1:xx
y(i) = x(i) - alpha*y0(i);
end
subplot(211)
t=1:xx;
plot(t/fs,y);legend('input');grid
xlabel('waktu (dt)'); ylabel('magnitudo');axis([0 0.7 -0.25 0.25]);
subplot(212)
plot(t/fs,y0); legend('output');grid
xlabel('waktu (dt)'); ylabel('magnitudo'); axis([0 0.7 -1 1.5])

Hasilnya adalah berupa sebuah gambaran bentuk sinyal input dan output dari file sinyal wicara ’
a.wav’ dalam domain waktu.
Gambar 11. Sinyal input dan output dari pre-emphasis filter dalam domain waktu

Sedangkan hasil yang didapatkan dalam bentuk domain frekuensi adalah seperti berikut.

Gambar 12. Sinyal input dan output dari pre-emphasis filter dalam domain frekuensi



III.PERANGKAT YANG DIPERLUKAN

-1 (satu) buah PC Multimedia lengkap sound card dan microphone
-Satu perangkat lunak Matlab


IV. LANGKAH-LANGKAH PERCOBAAN

4.1. Penataan Perangkat
Sebelum melakukan percobaan harus dilakukan penataan seperti pada Gambar 13 berikut ini.

Gambar 13. Penataan perangkat percobaan filtering sinyal wicara

PC harus dilengkapi dengan peralatan multimedia seperti sound card, speaker aktif dan microphone. Untuk microphone dan speaker aktif bisa juga digantikan dengan head setlengkap. Sebelum anda memulai praktikum, sebaiknya dites dulu, apakah seluruh perangkat multimedia anda sudah terintegrasi dengan PC.

4.2. Pemfilteran Sinyal Wicara dengan IIR

Pada bagian ini akan dilakukan perancangan filter IIR, mengamati bentuknya respon frekuensi, melakukan pemfilteran pada sinyal wicara, dan melihat pengaruhnya dalamdomain waktu dan domain frekuensi. Langkah-langkahnya adalah seperti berikut:

1.       Rancang sebuahlow pass filter IIR dengan spesifikasi  seperti berikut :
fc= 4000 Hz, frekuensi sampling fs=10000 Hz, dan pembentukan filter didasarkan pada
metode yang sederhana yaitu Butterworth filter.

2.       Amati bentuk respon frekuensi yang dihasilkannya, usahakan untuk menampilkan dengan sumbu mendatar frekuensi (Hz) dan sumbu tegak berupa magnitudo dalambesaran dB.
3.      Tambahkan program untuk memangil sebuah file ‘*.wav’, dalam hal ini bisa digunakanhasil perekaman yang telah dilakukan pada percobaan 1, misal file ’u.wav’. 

[s,fs]=wavread('FILE_U.wav');

4.       Lakukan pemfilteran dengan menggunakan koefisien-koefisien IIR yang telah dirancang pada langkah 1.

s0=filter(B,A,s);

5.       Buat sebuah tambahan program untuk mengamati bentuk spectralnya, bandingkan sinyal wicara tersebut sebelum pemfilteran dan sesudah pemfilteran.
6.       Coba tambahkannoiseGausian dengan varianss2 = 0.2 pada sinyal wicara yangdipanggil pada langkah ke 3. Dan lakukan proses pemfilteran ulang seperti padalangkah 4.
7.       Ulangi langkah 5 untuk melihat pengaruhnoise pada spectral sinyal wicara, dan lihatpengaruh pemfilteran pada spectal sinyal bernois tersebut.  
8.       Setelah menyelesaikan langkah 1 sampai 7, cobalah untuk membuat sebuah filterhighpass filter IIR dengan spesifikasi yang sama dengan yang telah dilakukan dengan lowpass filter, kecuali frekuensi cut off dirubah menjadi fc = 200 Hz.

4.3. Pemfilteran Sinyal Wicara dengan FIR

Pada bagian ini akan dilakukan perancangan filter FIR, mengamati bentuknya respon frekuensi, melakukan pemfilteran pada sinyal wicara, dan melihat pengaruhnya dalamdomain waktu dan domain frekuensi. Langkah-langkahnya adalah seperti berikut:

1.       Rancang sebuah low pass filter FIR dengan spesifikasi  seperti berikut:
fc= 4000 Hz, frekuensi sampling fs=10000 Hz, dan pembentukan filter didasarkan padametode yang sederhana yaitu seperti pada contoh yang ada di bagian teori.
2.       Amati bentuk respon frekuensi yang dihasilkannya, usahakan menampilkan dengan sumbu mendatar frekuensi (Hz) dan sumbu tegak berupa magnitudo dalam besaran dB.
3.       Tambahkan program untuk memangil sebuah file ‘*.wav’, dalam hal ini bisa  kitagunakan hasil perekaman yang telah dilakukan pada percobaan 1, misal file’FILE_U.wav’. 

[s,fs]=wavread('FILE_U.wav');

4.       Lakukan pemfilteran dengan menggunakan koefisien-koefisien FIR yang telah dirancang pada langkah 1 

y1 = conv(LP,x);

5.       Buat sebuah tambahan program untuk mengamati bentuk spectralnya, bandingkan sinyal wicara tersebut sebelum pemfilteran dan sesudah pemfilteran.
6.       Coba tambahkan noise Gausian dengan varianss2 = 0.2 pada sinyal wicara yangdipanggil pada langkah ke 3. Dan lakukan proses pemfilteran ulang seperti padalangkah 4.
7.       Ulangi langkah 5 untuk melihat pengaruh noise pada spectral sinyal wicara, dan lihatpengaruh pemfilteran pada spectal sinyal bernois tersebut.  
8.       Setelah menyelesaikan langkah 1 sampai 7, cobalah untuk membuat sebuah filterhighpass filter FIR dengan spesifikasi yang sama dengan yang telah dilakukan dengan lowpass filter, kecuali frekuensi cut off anda rubah menjadi fc = 200 Hz.
9.       Ulangi langkah 8 dengan band pass filter yang memiliki spesifikasifL = 200 HzdanfH= 4000 Hz

4.4. Pre Emphasis Filter pada Sinyal Speech

Pada bagian ini akan dilakukan perancangan filter pre-emphasis, mengamati bentuknya respon frekuensi, melakukan pemfilteran pada sinyal wicara, dan melihatpengaruhnya dalam domain waktu dan domain frekuensi. Langkah-langkahnya adalahseperti berikut:
1.       Lakukan perancangan filterpre-empashis dengan nilai a = 0,95. Dalam hal ini kita bisa memanfaatkan program yang ada pada bagian teori.
2.       Panggil sebuah file ’*.wav’, dalam hal ini bisa memilih file ’aiueo.wav’ atau jika tidak keberatan lakukan perekaman lebih dulu dan anda gunakan sebagai file ’*.wav’ yangakan dianalisa.
3.       Amati bentukspectral sinyal, sebelum dan sesudah diperlakukan dengan pre-empashis.
4.       Cobalah rancang sebuah filterde-emphasis. Jika mengalami kesulitan dengan hal ini, tanyakan kepada instruktur atau dosen praktikum.

5. ANALISA DATA  DAN TUGAS

1.       Anda telah melakukan serangkaian percobaan dengan filter digital untuk sinyal wicara, yang harus dilakukan sekarang adalah membuat analisa tentang filter digital tersebutdan jawab berbagai masalah berikut:

a)       Mengapa pemfilteran sinyal wicara dilakukan pada daerah 200 Hz sampai 4000 Hz?
b)      Apa pengaruh filer pre-emphasis pada bentuk spectral sinyal wicara?
c)       Seberapa besar redaman yang dihasilkan sebuah filter FIR dan filter IIR yang telah anda rancang terhadap spectral sinyal wicara tepat pada daerah frekuensicut-off?

2.       Berikan analisa tentang sinyal wicara bernoise, dan pengaruh filter low pass yang dirancang.

loading...

Comments

POSTINGAN POPULER

Monitoring Temperatur suhu ruangan dan Kelembabpan Menggunakan Thingspeak

Monitoring Temperatur suhu ruangan dan kelembabpan menggunakan thingspeak Bisanya ketika duduk di kamar atau ruang tamu perubahan suhu yang terjadi terasa begitu aneh. Sebenarnya berapa sih suhu rungan dalam kamar tersbut? Hal ini yang membuat saya terdorong untuk membuat alat yang dapat memonitoring suhu ruangan dengan menggunakan thisngspeak. Apa sih kompen-komponen yang saya gunakan untuk membuat projek ini ?? Disini saya akan menggunakan DHT11 untuk merasakan kelembaban, BMP180 untuk merasakan suhu dan tekanan dan Resistor Pengendalian Cahaya (LDR) untuk mendapatkan gambaran kasar tentang intensitas cahaya. Arduino nano akan mengumpulkan data dari sensor ini dan mengirim ke ESP8266 untuk mengunggahnya ke saluran pribadi Anda di thingspeak.com. Kami akan menyalakan Arduino nano kami dari adaptor dinding 12V-2A, sensor dan ESP8266 akan menerima tegangan yang diubah dari LM2596 berdasarkan buck converter. Daftar komponen: BMP180 tekanan dan sensor suhu, Sensor ...

Biodata Lengkap Ceng Zam-Zam

 Asalamualaikum,. Hallo Sazam comunity dan para sobat-sobat ku, Sekarang saya mau menulis nieh beberapa Info dan Biodata Ceng zamzam, "Lupa sama temen tuh hal biasa, tapi kalo Lupa sama Ceng zamzam Mana Bisa?" bner gak? hhe.. jangan lupa yah mampir terus ke blog ini.. ya sudahlah Ayo kita Lihat-Lihat Nieh biodata dan Info tentang Ceng Zamzam   Nama Lengkap : Ahmad Zamzam Zainal Mutaqin  Nama Panggilan : Ceng zamzam Atau Azam  Kelas : 10 berinjak ke 11  Anak ke : 1 dari 3 bersaudara Hoby : Mengaji, Olahraga, dll Cita-Cita : Dokter atau Ilmuan T,T,L : Garut,05-Desember-1995 No HP : (0......) Nama Fb : Ceng Zamzam N.twitter : @Ceng Zamzam Alamat    :Kp.Babakan sukaluyu                  Desa.suka Mukti Rt/04 Rw/04                  Kec.Cilawu,Garut-Jawa barat,Indonesia N....

NILAI-NILAI PANCASILA BERWUJUD DAN BERSIFAT FILSAFAT

NILAI-NILAI PANCASILA BERWUJUD DAN BERSIFAT FILSAFAT 1 .     Nilai-Nilai Pancasila Hakikat dan pokok-pokok yang terkandung dalam Pancasila yaitu: 1.   Pancasila sebagai pandangan hidup bangsa, berarti bahwa nilai-nilai yang terkandung dalam Pancasila itu dijadikan dasar dan pedoman dalam mengatur sikap dan tingkah laku manusia Indonesia, dalam hubungannya dengan Tuhan, masyarakat, dan alam semesta. Jadi Pancasila hams tercermin dalam segala bidang kehidupan yang meliputi bidang ekonomi, politik, sosial budaya dan pertahanan dan keamanan 2.             Pancasila sebagai dasar Negara, berarti bahwa nilai-nilai yang terkandung dalam Pancasila itu dijadikan dasar dan pedoman dalam mengatur tata kehidupan bernegara, seperti yang di atur oleh UUD 1945. Untuk kepentingan-kepentingan kegiatan praktis operasional di atur dalam Tap. MPR No. Ill/ MPR/ 2000 tentang Sumber Hukum dan Tata Urutan Perundang-undangan, ...

Macam-macam dan Cara Kerja Sensor Mekanik

Sensor Mechanics Tujuan Umum Setelah mahasiswa mempelajarai bab ini, diharapkan dapat memahami fungsi dan peranan sensor mekanik dalam teknik pengukuran dan pengontrolan sistem di dunianyata dengan baik. Tujuan Khusus Setelah mempelajari topik demi topik dalam bab ini maka diharapkan mahasiswa dapat : 1.     Mengerti tentang macam-macam dan fungsi dari sensor posisi dengan baik. 2.     Mengerti tentang jenis, fungsi dan kegunaan dari sensor kecepatan dalam sistem kendali berumpan balik dengan baik 3.     Mengerti jenis-jenis dan penerapan dari sensor tekanan dalam sistem pengaturan berumpan balik dengan baik 4.     Mengerti macam, fungsi dan kegunaan dari sensor aliran fluida dengan baik 5.     Mengerti tentang macam, fungsi dan penerapan sensor level dalam sistem otomasi industri dengan baik Pendahuluan Pergerakkan mekanis adalah tindakan yang paling banyak dijumpai dalam...

SAKADANG PEUCANG JEUNG BUAYA

Sakadang Buhaya keur moyan di sisi walungan. Jol sakadang Peucang. “Rék naon Sakdang Peucang ka dieu? Rék maling cai, nya? Di leuweung euweuh cai. Da halodo banget.” Jawab Peucang, “Kuring mah tara nginum deui cai walungan. Komo ayeuna keur saat. Nya teu ngeunah nya loading... kiruh. Ayeuna mah nginum téh cai kalapa. Nya beresih nya ngeunah. Amis.” “Rék naon atuh kadieu?” cék Buhaya. Omong Peucang, “Tadina mah rék ngalalajoan kulit sampéan. Resep ting gareret, hérang. Komo mun katojo ku panonpoé. Euweuh baé nu kulitna alus saperti kulit sampéan. Ngan geuning bet kotor. Pinuh ku leutak.” Omong Buhaya, “Walungan saat. Kuring teu bisa teuteuleuman pikeun meresihan tonggong.” “Emh, lebar. Kulit saalus-alus jadi kotor. Kumaha mun diberesihan ku kuring” ceuk Peucang. “Nya sukur baé ari daek mah,” jawab Buhaya, “kumaha caranya?”, ceuk Buhaya keneh “Kulit tonggong sampéan dikumbah ku kuring. Tapi caina kudu anu beresih. Tuh di tengah!, ceuk Peucang “Pek atuh. G...

CONTO DONGENG SASAKALA

Conto dongeng sasakala Di handap ieu aya sababaraha rupa conto dongeng sasakala di Bahasa sunda. Pek kuhidep klik link di handap ieu sangkan bisa maca carita dina tiap-tiap judul: 1.        Sasakala Gunung Tangkuban Parahu 2.          SasakalaSitu Bagendit 3.          Sasakala Talaga Warna 4.          Sasakala Gunung Gajah 5.        Sasakala Ratna Inten Déwata 6.          Sasakala Cika-Cika Di Cianjur 7.          Sasakala Hayam Pelung 8.          Sasakala Kuda Kosong 9.          Sasakala Béas Pandanwangi 10.      Sasakala Lembur Sabadar 11.      Sasakala Kampung Sodong 12.      Sasakala Leuwi Batok jeung ...

SAKADANG KUYA JEUNG SAKADANG MONYET NGALA CAU

SAWATARA bulan ti harita, pelak cau Sakadang Kuya téh geus baruahan, malah geus arasak. Mimiti kanyahoanana ku Sakadang Monyét. Atuh Sakadang Monyét téh hariweusweus nyaritakeun tangkal cau téa ka Sakadang Kuya. “Ieuh, geuning tangkal cau téh geus buahan. Buahna ogé geus karonéng deuih,” ceuk Sakadang Monyét “Piraku Sakadang Monyét?” “Sumpah. Pan bieu uing ngaliwat ka dinya. Kudu buru-buru diala, bisi kaburu ku cocodot!” “Heug, isukan mah urang ala.” “Keun uing anu ngalana mah, urang taékan. Sakadang Kuya mah cicing wé di handap, da teu bisa naék. Ngan uing ménta nya, apan uing anu ngalana, jeung uing deuih anu pangheulana nganyahoankeun geus asakna ogé! Kuduna mah dibagi dua.” Sakadang Kuya ukur nyenghél ngadéngé omongan Sakadang Monyét kitu téh. Teu némbal. Peutingna, soré kénéh Sakadang Monyét geus saré. Jigana mah capéeun, lantaran beurangna geus liar jauh. Ari Sakadang Kuya mah masih kénéh nyileuk. Keur kitu kadéngé Sakadang Monyét ngalindur, “Isuk...

Sistem Monitoring Dan Pengendalian Beban Daya Listrik Solar Home System (SHS) Menggunakan Mikrokontroler VIA Internet Of Things (IOT)

Pada bab ini akan dijelaskan tentang perancangan system monitoring dan pengendali beban solar home system (SHS) atau pembangkit listrik tenaga surya untuk perumahan. Fungsi dari sistem pengontrolan dan monitoring pada SHS ini yaitu untuk mempermudah pengguna dalam mengatur konsumsi daya yang digunakan sehingga pengguna dapat memaksimalkan pemakaian SHS. Blok diagram merupakan gambaran dasar dari sistem yang akan dirancang. Blok diagram ini dibuat agar mempermudah memahami cara kerja dari sistem yang telah dibuat. Gambar  1. Blok Diagram Sistem Monitoring dan Kontrol SHS     Garis yang berwarna merah merupakan system kerja dari solar home sytem, sedangkan garis yang berwarna biru merupakan alur sistem control dan monitoring SHS. Secara sederhana cara kerja dari solar home system ini adalah sebagai berikut:  1. Panel Surya Panel surya akan mengubah sinar matahari yang mengenai setiap sel surya menjadi arus dan tegangan, namun nilainya tidak k...

Ebook Gratis Pengolahan Citra