27
r-..
N
·
8,0
-
Tabe!
Perbandi11gan Opera:si
Perkalian Komi)leks
Antara "ilFT
Secara
Langsung Dengan }'FT
Ju l ·h;;-··1!- P;:e;:;rka;:;:lill::n
-,: -)p;;;;e:r mL::;-ilii:a:n:--. ® -'"'Cii:i:Z::::- l
tffik
)komp b
dMg'"
)iromp "' d ";
"""'m.
ba.h.am
·
DFT
(N²)
1
FFl (N/21o 2
kecepatan
--4 ----··-·
'----··-·
-! _········
.
m
4
...=:........
4,01
1
i
16-,
s
·
-
·
.... -
256
4
•
!
3
2
:
+----
5,3
,
32
I
······-· 1024
'
80 •
......
!2,8 I
!-·
-···
64
L
······-·
4096
i
192
I..
2(3"
[
1.:.;;:28_,!
1G384 I
448
I
36,6J
i,'-- 2"-c56:--·,i
65536[
1024
•
64 0)
'
,
512
I
262144 ·
2304
•
in's
!i
lk-· _- -
1'"'o24
1
-----cl=..o4:cs=...:s7-c-6-cl---· --=s:--J2...:o.....,,·
---- -2o4,s
..·-2o4,s
j
Dari
tabe! di
atas
terlihat
bahwa
dengan
menggunakan
algoritma
FFT
akan
te:jadi
penghematan
yang sangat besar dibanding dengan
menggunakan
komputasi
DFT
secara
langsung.
Gambar
2.16
memperlihatkan
kese!uruhan
tahapan
dari algoritma
FFT.
Di
mana dekomposisi pada domain \Vak'tu
diselesaikan dengan
algoritma
bit reversal
sorting.
Kemudian
data
yang
telah
didekomposisi ditransformasi
ke
dalam
domain
frekuensi.
Hal
ini
tidak
perlu di!akukan secara terpisah,
karena
data
yang
diperoieh
dari
hasi! dekomposisi
sinyal
domain
\vaktu sudalt berupa sinya!-sinyal
1
titik
yang
masing-
masi::1gnya merepresentasikan
spektrum frekuensi.
Sehingga
pada
gambar
2.16
tersebut,
hal
ini
tidak
perlu
digambarkan
lagi.
Sedangkan
tahap
berikutnya,
berupa
sintesis
pnda
sinyal-sinyal
dalam
domain
frekuensi
agar
dihasilkan sebuah
sinyal
N-titik dala1n
domain
frekuensL
Tahap
ini
digambarkan
dengan
tiga
pengulangan.
Pengulangan
yang
paling
luar
menunjukkan
jum!ah
tahap
yang
harus
dilakukan
dalam
sintesis
ini,
seperti
halnya
pada
saat
dila.1cukannya dekomposisi,
yaitu
sebanyak
Log
2
N
tahapan.
Pengulangan ya.11g
di tengah
menunjuk.kan
tahapan
yang dilakukan
oleh tiap-tiap
 |