TA Metode Adaptive Thresholding Untuk Denoising Pada Discrete Wavelet Transform
Daftar Isi:
- Proses thresholding merupakan salah satu proses pre processing yang penting dalam penelitian wavelet transform. Pada beberapa penelitian proses thresholding dilakukan secara manual. Melakukan proses denoising secara manual bisa saja menyebabkan sinyal asli yang memiliki informasi terhapus atau noise belum terhapus pada sinyal asli. Mengingat pentingnya proses thresholding, pada penelitian ini membuat dan mempelajari proses thresholding sebagai bagian dari proses pengolahan sinyal suara jantung PCG. Pada penelitian ini akan melakukan proses denoising secara adaptive pada sinyal jantung PCG yang diberi noise Gaussian dengan nilai -3 dB, -2 dB, -1dB dan 1dB, Penelitian ini membuat dan menerapkan adaptive thresholding dengan pencarian nilai thresholding sesuai karakteristik sinyal masukan. Proses denoising menerapkan metode soft thresholding dan hard thresholding. Hasilnya nilai threshold mampu dan sesuai untuk mengurangi sinyal yang telah ditambahkan noise, hal ini dibuktikan nilai SNR yang meningkat dan nilai MSE terus mengecil dari nilai SNR noise. Menggunakan Discrete Wavelet Transform, guna mencari energi normalisasi pada sinyal. Menggunakan mother wavelet Daubechies orde 2 dan 7. Hasil denoising dengan metode soft thresholding maupun hard thresholding menunjukkan bahwa nilai energi normalisasi tertinggi terletak pada nilai koefisien detail D9, range frekuensi untuk D9 adalah antara 46.88 Hz hingga 93.75 Hz.