ESTIMASI SIGNAL TO NOISE RATIO (SNR) MENGGUNAKAN METODE KORELASI

*Ahmad Dhiyaul Haq  -  Jurusan Teknik Elektro , Indonesia
Imam Santoso  -  Jurusan Teknik Elektro , Indonesia
Ajub Ajulian Zahra Macrina  -  Jurusan Teknik Elektro , Indonesia
Published: 18 Dec 2012.
Open Access

Citation Format:
Abstract

Abstrak

Signal to Noise ratio (SNR) adalah suatu ukuran untuk menentukan kualitas dari sebuah sinyal yang terganggu oleh derau. Penelitian ini, estimasi SNR dilakukan dengan menggunakan metode korelasi. Sinyal masukan (sinyal uji) dimodelkan dengan sinyal sinusoidal. Sinyal derau dimodelkan sebagai sinyal random dengan distribusi normal (Gaussian). Perancangan simulasi ini dilakukan dengan menggunakan Simulink Matlab. Hasil pengujian telah diperoleh bahwa variasi frekuensi sinyal masukan menghasilkan nilai estimasi SNR yang bervariasi. Pada hasil simulasi, yang mendekati nilai SNR target adalah pada frekuensi 1000 Hz dengan metode korelasi tak tertapis dan frekuensi 500 Hz dengan metode korelasi tertapis. Ukuran frame sinyal masukan 512 sampel/frame, baik dengan metode korelasi tak tertapis maupun dengan metode korelasi tertapis. Frekuensi sampling terjadi pada 16 kHz dengan metode korelasi tak tertapis dan pada 8 kHz dengan metode korelasi tertapis.Waktu tunda sampel pada sampel adalah 50 sampel dengan metode korelasi tak tertapis dan pada 30 sampel dengan metode korelasi tertapis.

Kata-kunci: Signal to Noise Ratio (SNR), Distribusi Normal (Gaussian),Simulink Matlab.

Abstract

In a communication system, a signal transmission of information will be disturbed by the unwanted signals called noise. Signal to Noise ratio (SNR) is a measure for determining the quality of a signal are disturbed by the noise.This research, SNR estimation is done using the correlation method. The input signal (test signal) modeled by a sinusoidal signal. Signal noise is modeled as a random signal with a normal(Gaussian) distribution. The design of the simulation is performed using SimulinkMatlab.The test results on simulated SNR estimation has been obtained that the variations in the frequency of the input signal produces a variety SNR value estimate. In the simulation results, the results are approximate to the target SNR value is at a frequency of 1000 Hz withthe unfiltered correlation method and at frequency of 500 Hz with the filtered correlation method. Frame size of 512 samples of the input signal both with the unfiltered and the filtered correlation method. Sampling frequency occurs at 16 kHz, the with the unfiltered correlation method and at 8 kHz with with the unfiltered. Delay timeat 50 samples with the unfiltered correlation method and in 30 samples with filtered correlation method.

Keywords: Signal to Noise Ratio (SNR), Distribusi Normal (Gaussian), Simulink Matlab.

Article Metrics: