Dipilih dari software, topik, dan level “Kelas Klasifikasi Gangguan Kualitas Daya Wavelet #3: Discrete Wavelet Transform: Dekomposisi Multi-Level Sinyal”.
Paling banyak satu email per minggu. Berhenti kapan saja dengan satu klik.
Transkrip
Narasi lengkap video ini. Kalimat yang sedang diucapkan disorot saat video diputar; klik kalimat untuk melompat ke sana.
Tampilkan transkrip
Pembuka
Inilah hasil akhirnya, sinyal transien dibedah menjadi enam pita frekuensi dengan wave-flat. Osilasi cepatnya muncul jelas di koefisien detail desatu tepat di waktu kejadian, sesuatu yang tidak bisa dilakukan transformasi Fourier. Ayo kita mulai. Halo, selamat datang di episode ketiga seri klasifikasi gangguan kualitas daya dengan wave-flat. Transformasi Fourier memberitahu frekuensi apa saja yang ada, tetapi tidak kapan terjadinya. Wave-flat memecah sinyal menjadi pita-pita frekuensi sekaligus tetap menyimpan informasi waktu, cocok untuk gangguan singkat seperti transien dan sec. Hari ini kita memakai disc-rata wave-flat transform dengan pi-wave-flats.
Langkah 1: Dekomposisi db4 lima level
Buat file dekomposisi.py Fungsi wafedage memecah sinyal dengan wave-flat dobesi debi 4 sampai 5 level. Setiap level membagi sinyal menjadi 2, aproksimasi frekuensi rendah dan detail frekuensi tinggi, lalu aproksimasi dipecah lagi. Hasilnya 6 koefisien, A5 dan D5 sampai D1. Dengan frekuensi cuplik 3,2 kHz, D1 berisi 800 sampai 1600 Hz, D2 400 sampai 800, dan seterusnya sampai A5 di bawah 50 Hz. Kita cetak panjang dan energi setiap koefisien.
Langkah 2: Energi setiap pita frekuensi
Jalankan. Panjang koefisien makin pendek di level yang lebih dalam, 323 untuk D1 sampai 26 untuk A5, karena setiap level mencuplik ulang setengahnya. Pada sinyal sec, hampir semua energi ada di A5 karena gelombang dasarnya 50 Hz, dan D1 hampir kosong. Pada sinyal transien, energi D1 naik lebih dari 20 kali, karena osilasi transiennya ada di pita frekuensi tinggi.
Langkah 3: Sag & transien di koefisien wavelet
Sekarang grafiknya. Pada sec, perubahan amplitudo terlihat di A5 dan D5, dan tepi awal serta akhir sec muncul sebagai lonjakan kecil di detail. Pada transien, koefisien D1 dan D2 diam sepanjang waktu kecuali tepat saat osilasi terjadi. Inilah kekuatan Wavelat, gangguan terlokalisasi dalam waktu dan frekuensi, dan pola inilah yang akan kita jadikan fitur.
Selesai!
Selesai. Kita sudah memahami di strata Wavelat Transform, dekomposisi 5 level dengan debi 4, pita frekuensi setiap koefisien, dan melihat gangguan terlokalisasi di koefisien detail. Di episode berikutnya kita mengekstrak fitur energi dan statistik dari koefisien Wavelat. Sedang menyusun skripsi, tesis, atau riset di bidang kualitas daya listrik dan pengolahan sinyal? Cerdas inovasi digital membantu implementasi machine learning dari pembangkitan sinyal gangguan sesuai IEEE-1159, transformasi Wavelat, ekstraksi fitur, sampai klasifikasi dengan SVM, Random Forest, dan XGBoost, serta membuka kursus pemrograman Python untuk teknik elektro. Ingin menguasai seluruh seri ini, dari sinyal sintetis sampai uji ketahanan AIS? Semua 6 episode, lengkap dengan PDF panduan langkah demi langkah dan source code, tersedia untuk pelanggan tutorial premium. Berlangganan mulai Rp69.000 per bulan, hemat 28% dengan paket 12 bulan, atau sekali bayar Rp999.000 untuk akses seumur hidup. Mau satu kelas saja? Beli kelas satuan dengan akses selamanya. Langganan sekarang di halaman premium cerdasinovasidigital.com Hubungi WhatsApp kami, atau kunjungi cerdasinovasidigital.com Terima kasih telah menonton, sampai jumpa di episode berikutnya.
Tanya materi kelas
Ketik pertanyaan atau kata kunci; kami carikan bagian episode ini yang menjelaskannya dan lompatkan videonya ke sana.
Catatan saya
Catatan disimpan bersama menit video saat ini dan hanya terlihat oleh Anda.
Tanya jawab
Bingung di salah satu langkah? Tanyakan di sini; pengajar dan peserta lain bisa menjawab.
Belum ada pertanyaan.
Pengajar
Tim Cerdas Inovasi Digital
Pengembang software, engineer BIM & 3D, dan praktisi AI
52 kelas video1.276 episode
Sehari-hari kami mengerjakan software, model BIM, game, dan otomasi AI untuk klien, lalu menjadikan pengalaman praktik itu kelas langkah demi langkah: setiap langkah diperlihatkan di layar dan dilengkapi panduan PDF.
