Skip to main content

Pengertian Quantizing dan Clipping Pada Suara Digital

Quantizing & Clipping
Suara digital didapatkan dengan proses mengambil sampling data dari suara analog. Banyaknya data yang diambil dari proses sampling ini disebut dengan sampling rate. Pengambilan sampling ini  dalam area suara digital seringkali juga mengalami proses yang disebut quantizing (atau quantization).

Quantization merupakan proses pengubahan sinyal sample dari nilai yang bersifat continous menjadi nilai yang bersifat diskrit ke nilai bulat terdekat. Sinyal analog biasanya bersifat continous dan biasanya dinyatakan dalam bilangan real. Agar sinyal analog tersebut dapat disimpan dalam bentuk digital sinyal tersebut harus melalui proses sampling dan juga quantizing. Jadi Quantizing adalah mengubah sinyal analog yang dinyatakan dalam bilangan real yang continous menjadi sinyal digital (diskrit) dengan mengubah masing-masing bilangan real tersebut ke bilangan bulat terdekat.

Proses ini biasanya melibatkan proses rounding atau truncating. Dan bila amplitudo gelombang yang didapatkan lebih besar dari interval yang tersedia, maka ada proses clipping pada bagian atas dan bawah gelombang tersebut. Ilustrasi gambar di atas mendeskripsikan proses quantizing dan clipping.

Quantization menyebabkan sebagian informasi dari sinyal analog hilang. Perbedaan antara nilai sinyal analog dengan sinyal yang telah ter-quantifikasi disebut sebagai quantization error. Quantifization error ditentukan oleh tingkat quantization yang dilakukan. Tingkat quantization dinyatakan dalam jumlah bit yang digunakan untuk menyimpan bilangan bulat hasil perkiraan nilai sinyal analog. Semakin tinggi tingkat quantizing yang dilakukan, quantization error akan semakin kecil dan kualitas sinyal yang dihasilkan akan semakin mirip dengan sinyal analog yang menjadi sumber suara asli.

Comments

Popular posts from this blog

Pengertian Binding dalam Bahasa Pemrograman dan Kapan Terjadinya

Binding dimaksudkan sebagai pengikatan (association) antara suatu entity dengan atributnya, misalnya binding/pengikatan antara suatu variable dengan tipe datanya atau dengan nilainya, atau dapat juga antara suatu operasi dengan simbol, misalnya simbol + dikenali sebagai operasi penjumlahan atau simbol ^ dikenali sebagai operasi pangkat, dll.  Peristiwa binding dan kapan terjadinya binding (biasanya disebut dengan binding time ) berperan penting dalam membicarakan semantics suatu bahasa pemrograman. Beberapa kemungkinan binding time adalah:

Latihan Soal Jawab Matematika Diskrit

Berikut di bawah ini adalah latihan soal jawab untuk matematika diskrit dengan topik-topik: Pernyataan Logika Circuits dan Ekspresi Boolean Argumen (valid/tidak valid) Teori Himpunan Permutasi Fungsi --o0o-- Pernyataan Logika 1. Buatlah tabel kebenaran untuk menentukan yang mana tautology dan yang mana contradiction dalam pernyataan logika (a) dan (b) di bawah ini: a. (p ∧ q) ∨ (∼p ∨ (p ∧ ∼q)) b.  (p ∧ ∼q) ∧ (∼p ∨ q)

Contoh proses normalisasi relasi dari UNF – 1NF – 2NF – dan 3NF

Dalam posting tulisan tentang: “Tujuan dan Manfaat Normalisasi dalam Perancangan Database” , kita sudah mempelajari tentang: “Apa itu normalisasi” dan “Mengapa kita perlu melakukan normalisasi”. Kedua pertanyaan itu sudah terjawab dalam tulisan tersebut.  Kemudian dalam posting tulisan tentang: “Konsep Ketergantungan Fungsional, Normalisasi, dan Identifikasi Primary Key dalam Perancangan Sistem Database” , kita sudah mempelajari suatu konsep penting yang digunakan untuk melakukan normalisasi, yaitu konsep ketergantungan fungsional yang terdiri dari ketergantungan penuh, ketergantungan parsial atau sebagian, dan ketergantungan transitif. Proses normalisasi pertama-tama dilakukan dengan mengidentifikasi adanya ketergantungan-ketergantungan tersebut dalam relasi-relasi dan kemudian menghilangkannya. Cara melakukan normalisasi, mengidentifikasi berbagai macam ketergantungan, dan menghilangkan ketergantungan pada relasi-relasi bisa dipelajari ulang dalam postingan tulisan di at