EFISIENSI DARI KARAKTERISTIK GETARAN MOTOR LISTRIK MENGGUNAKAN FAST FOURIER TRANSFORM DAN NEURAL NETWORK
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Pada penelitian ini akan dikembangkan model sistem pengidentifikasi nada-nada dalam sinyal suara yang dapat mengenali chord sebagai outputnya.. Sistem yang dikembangkan
Setelah melakukan 5 kali percobaan pada sampel mobil karburator dengan tingkat pembakaran sempurna, maka diperoleh nilai rata-rata magnitude sensor KE-50 dan
Hasil variasi panjang segmen dan variasi definisi OSA yang memilki kinerja terbaik kemudian digunakan sebagai acuan dalam melakukan variasi terhadap komponen frekuensi,
Pompa sentrifugal banyak berperan dalam peralatan yang penting sehingga kerusakan pada pompa sentrifugal akan mempengaruhi produksi.Dalam penelitian ini, dibuat prototipe
PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan TEORI DASAR Vibrasi Motor Fast Fourier Transform (FFT) Neural Network (NN) PERANCANGAN SISTEM KLASIFIKASI Spesifikasi FFT
Dengan menggunakan Discrete Wavelete Transform (DWT ) sebagai ekstraksi ciri dari sinyal EEG dan Artificial Neural Network (ANN) sebagai classifier, maka akan dibangun
Untuk mendapatkan data template yang akan digunakan sebagai pembanding pada proses verifikasi citra sidik jari, maka diambil 1 (satu) sampel citra diantara 8
Saat optocoupler digunakan sebagai sensor maka harus menggunakan r otary encoder yang di- couple dengan as motor DC untuk mendeteksi kecepatan putaran motor