No abstract

No abstract

Instrumentasi medis digunakan untuk mendapatkan dan merekam data sinyal dari tubuh pasien salah satunya adalah sinyal pernapasan. Data dari sinyal pernapasan tersebut mampu mendiagnosa kesehatan pernapasan pasien. Dalam memperoleh data sinyal tersebut, terdapat noise yang mengganggu informasi sinyal yang diperlukan. Pada artikel ini, sinyal input akan dilakukan filter dengan dua tipe filter (filter FIR dengan metode window method dan filter IIR dengan pole-zero placement method atau bilinear transformation method) dan dibandingkan keefektifan kedua tipe filter dalam mengurangi atau menghilangkan noise sinyal. Kedua filter memiliki frekuensi cut-off sebesar 50 Hz. Sinyal output menunjukkan bahwa sinyal noise ECG lebih efektif dihilangkan menggunakan filter IIR. Oleh karena itu, filter IIR lebih direkomendasikan digunakan dalam instrumentasi medis karena keefektifan serta penggunaan perangkat keras yang minimum.

– Electroencephalography (EEG) is a method used to analyze brain activities, detect abnormalities in brain, and diagnose brain-related disease. To extract information from EEG signal, preprocessing steps such as Fast Fourier Transform (FFT), filter, and wavelet decomposition will be needed. This paper primarily focuses on implementation of Finite Impulse Response (FIR) and Infinite Impulse Response (IIR) filter design in EEG signal preprocessing in MATLAB software. The result of the simulation indicates that each filter design implemented in EEG preprocessing has different performance and side effect toward signal processing parameters such as phase distortion, amplitude ratio, and processing time. Filter design type implementation also affect power and entropy calculation result. Keywords – EEG, FIR filter digital, IIR filter digital, Wavelet Decomposition, GUI-MATLAB

No abstract