
Abstrak Tulisan ini mempresentasikan tentang pemisahan sinyal bunyi untuk memantau kondisi poros dengan menggunakan metode Blind Source Separation (BSS) - Independent Component Analysis (ICA). Pada penelitian ini, bunyi poros retak yang sementara berputar direkam melalui susunan mikrofon (microphone array) sebagai sensornya. Tiap-tiap mikrofon menerima sinyal dari poros tersebut, sehingga sinyal output dari tiap mikrofon merupakan sinyal campuran. BSS merupakan teknik memisahkan sinyal campuran berdasarkan analisa kebebasan statistik ICA sumber bunyi. Dengan memperhatikan jarak dan sudut datang antara mikrofon dengan poros maka tiap mikrofon menerima sinyal berbeda pula. Sinyal campuran dari tiap mikrofon akan diestimasi untuk memantau kondisi poros berdasarkan analisa pola bunyi. Pada penelitian ini pemisahan sinyal dilakukan pada time-domain dengan algoritma natural gradient. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh metode pemisahan sinyal terbaik adalah metode pemisahan sinyal dalam kawasan waktu (TDICA) jauh lebih baik dari metode FDICA karena nilai MSE melalui TDICA jauh lebih kecil.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
