41
0
3
Gambar
2.23
memberikan gambaran
dari
fungsi
wavelet
yang
umum
dipergunakan. Wavelet
Haar
adalah
wavelet
yang
tertua
dan
paling
sederhana.
Wavelet
Daubechies adalah
yang paling
sering dipergunakan. Wavelet-wavelet tersebut
mewakili
dasar
dari
pemrosesan
sinyal
dengan wavelet dan
banyak dipergunakan dalam aplikasi.
Dinamakan
juga
wavelet
Maxflat
karena
respon
frekuensinya memiliki
nilai
flatness
maksimum pada
frekuensi
0
dan p.
Sifat
ini
sangat diharapkan pada beberapa
aplikasi.
Wavelet
Haar,
Daubechies, Symlets
dan
Coiflets
disusun
oleh
wavelet
orthogonal.
Bersama
dengan
wavelet
Meyer,
wavelet-wavelet tersebut
mampu
melakukan
perfect
reconstruction. Wavelet Meyer, Morlet dan Mexican Hat memiliki bentuk simetri.
2.2.11. Transformasi Wavelet Daubechies D4
Transformasi wavelet Daubechies ditemukan oleh
matematikawan
Ingrid
Daubechies. Transformasi Daubechies D4
memiliki empat koefisien
lowpass-filter
(dinotasikan dengan
h
k
)
dan
empat koefisien highpass-filter (dinotasikan dengan
g
k
).
Koefisien lowpass-filter adalah :
h =
1
+
3
4
2
h
=
3
+
3
4
2
h =
3
-
3
4
2
h =
1
-
3
4
2
Setiap langkah transformasi wavelet mengaplikasikan koefisien lowpass-filter pada data
input.
Jika
himpunan
data
awal
memiliki
N
jumlah
data,
maka
scaling
function
akan
diaplikasikan dalam transformasi wavelet untuk menghitung
N
/
2
data yang dihaluskan.
 |