Perancangan Filter FIR untuk Memisahkan Komponen Utama dari Derau pada deret volume perdagangan harian bertren

Info proyek

• Bidang studiEkonometrika
• JenjangSkripsi (S1)
• Jenis metodePemrosesan Sinyal
• Perkiraan pengerjaan± 3 hari kerja
• Perangkatfir1, freqz, filtfilt (Signal Processing Toolbox)
• HargaRp 350.000 - Rp 2.050.000

Tujuan analisis

Merancang filter FIR dan menilai kemampuannya menekan derau tanpa merusak komponen utama pada deret volume perdagangan harian bertren.

Variabel

Contoh hasil

• 60Filter order
• 54Cutoff (Hz)
• 1.745Passband ripple (dB)
• 50.348Stopband attenuation (dB)
• 1.658SNR before (dB)
• 19.876SNR after (dB)

Filter FIR orde 60 dengan cutoff 54 Hz menaikkan rasio sinyal-ke-derau Daily trade volume dari 1.7 dB menjadi 19.9 dB; redaman pita henti 50.3 dB sehingga komponen pengganggu Random transaction noise tertekan.

Dihitung dari data sintetis sebagai ilustrasi, bukan dari penelitian nyata.

Tentang Perancangan Filter FIR

Filter FIR memiliki respons impuls berhingga, selalu stabil, dan dapat dirancang berfase linear. Cocok untuk penyaringan sinyal yang menuntut tidak ada distorsi fase, misalnya EEG, ECG, dan audio.

Langkah pengerjaan

1. 1Tentukan jenis filter (lolos rendah, lolos tinggi, lolos pita) dan frekuensi potong
2. 2Pilih orde dan jendela (misalnya Hamming)
3. 3Rancang koefisien dengan fir1
4. 4Periksa respons frekuensi dengan freqz
5. 5Terapkan dengan filtfilt untuk fase nol
6. 6Bandingkan sinyal sebelum dan sesudah penyaringan

Asumsi yang perlu diperiksa

• Frekuensi potong ternormalisasi terhadap setengah frekuensi sampling
• Orde cukup tinggi untuk transisi yang tajam (dengan konsekuensi tunda)
• Sinyal cukup panjang dibandingkan orde filter

Membaca dan melaporkan hasil

Laporkan jenis, orde, jendela, frekuensi potong, redaman pita henti, dan tunda grup. Tunjukkan respons frekuensi serta efek filter pada sinyal.

Contoh kode MATLAB

Skrip awal singkat dengan nama variabel proyek ini. Versi yang diserahkan disesuaikan dengan data Anda dan diberi komentar lengkap.

rng(2);
fs = 1000;
filter_cutoff_frequency = (0:1/fs:2-1/fs)';
daily_trade_volume = sin(2*pi*10*filter_cutoff_frequency) + 0.6*sin(2*pi*200*filter_cutoff_frequency) + 0.1*randn(size(filter_cutoff_frequency));

order = 60;
fc = 50;                                           % cutoff in Hz
b = fir1(order, fc/(fs/2), 'low', hamming(order+1));
yf = filtfilt(b, 1, daily_trade_volume);                        % zero-phase filtering

[h, w] = freqz(b, 1, 2048, fs);
att200 = interp1(w, 20*log10(abs(h)), 200);
fprintf('Order %d, group delay %d samples\n', order, order/2);
fprintf('Attenuation at 200 Hz: %.1f dB\n', att200);
fprintf('RMS before: %.3f, after: %.3f\n', rms(daily_trade_volume), rms(yf));

figure;
subplot(2,1,1);
plot(w, 20*log10(abs(h) + eps)); grid on;
xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); ylim([-120 5]);
subplot(2,1,2);
idx = 1:500;
plot(filter_cutoff_frequency(idx), daily_trade_volume(idx), filter_cutoff_frequency(idx), yf(idx), 'LineWidth', 1.2);
legend('Raw', 'FIR filtered'); xlabel('Time (s)');

Paket dan harga

Pilih seberapa banyak bantuan yang Anda perlukan. Setiap paket yang lebih tinggi sudah mencakup semua item paket di bawahnya. Harga belum termasuk PPN 11%.

• Pembayaran: DP 50% sebelum pekerjaan dimulai, pelunasan setelah hasil diserahkan
• Pajak: Harga belum termasuk PPN 11%
• Data dan integritas akademik: Hasil dihitung dari data penelitian Anda sendiri; Anda yang menulis dan mempertanggungjawabkan naskah, kami membantu analisis dan pemahaman
• Revisi: Maksimal 2 kali revisi termasuk dalam harga (Paket 3: 3 kali)

Pertanyaan umum