Free Printable QUIZ 9 ADSP

1.

Metoda Pade dan Prony berguna untuk

a)

Mengestimasi sinyal deterministik

b)

Mengestimasi sinyal stokastik

c)

Mengestimasi sinyal acak

d)

Mengestimasi Random Process

2.

Pada ARMA(M,N), kelebihan metode Pade dibandingkan Prony adalah adalah

a)

Metode Pade memiliki perhitungan yang lebih sedikit

b)

Metode Pade lebih fleksibel

c)

Metode Pade dapat mengestimasi M+N suku pertama sinyal dengan tepat sedangkan Metode Prony tidak

d)

Metode Pade dapat digunakan untuk mengestimasi sinyal acak maupun deterministik sedangkan metode Prony hanya untuk sinyal acak

3.

Kelebihan Metode Prony dibandingkan dengan metode Pade adalah

a)

Memiliki kompleksitas lebih kecil

b)

Lebih fleksibel baik untuk model AR maupun MA

c)

secara umum lebih adaptif dibandingkan dengan metode Pade

d)

secara umum menghasilkan MSE lebih kecil

4.

Filter Wiener termasuk filter optimum karena

a)

menghasilkan keluaran dengan MSE terkecil dibandingkan dengan target

b)

menghasilkan keluaran yang sama persis dengan target

c)

memiliki target yang jelas

d)

koefisien filter diperoleh dengan melakukan turunan

5.

Pada filter Wiener FIR orde 1, jika sinyal input $x\left(n\right)$ memiliki panjang 10, maka dimensi dari matriks X pada proses perhitungan koefisien filter Wiener memiliki dimensi

a)

10 $\times$ 1

b)

10 $\times$ 2

c)

10 $\times$ 3

d)

10 $\times$ 4

6.

Pada filter Wiener FIR orde 1, jika sinyal input $x\left(n\right)$ memiliki panjang 10, maka dimensi dari matriks $R_{xx}$ memiliki dimensi

a)

10 $\times$ 10

b)

8 $\times$ 8

c)

5 $\times$ 5

d)

2 $\times$ 2

7.

Wiener filter dikatakan sebagai filter yang memiliki keluaran yang 'sedekat mungkin' dengan target. Maksud dari istilah 'sedekat mungkin' adalah

a)

MAE antara input filter dan target paling kecil

b)

MAE antara output filter dan target paling kecil

c)

MSE antara input filter dan target paling kecil

d)

MSE antara output filter dan target paling kecil

8.

Kekurangan dari Filter Wiener adalah

a)

Filter Wiener khususnya realisasi FIR tidak selalu menjamin kestabilan pada hasil realisasinya

b)

Memerlukan adanya target

c)

Filter harus menerima sejumlah sinyal yang cukup untuk dapat menghitung koefisien filter yang akurat

d)

Filter tidak harus menerima sejumlah sinyal yang cukup namun permasalahan terletak pada proses komputasi yang berat

9.

Pada filter Wiener FIR , diberikan sinyal input $x\left(n\right)=\left[1\ \ \ 1\ \ \ 1\ \ \ 1\ \ \ 1\ \ \ 1\right]$ dan sinyal target $d\left(n\right)=\left[1\ \ 2\ \ 1\ \ 2\ \ 1\ \ 2\right]$ . Nilai $r_{xx}\left(1\right)$ adalah

a)

3

b)

4

c)

5

d)

6

10.

Pada filter Wiener FIR , diberikan sinyal input $x\left(n\right)=\left[1\ \ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1\right]$ dan sinyal target $d\left(n\right)=\left[1\ 2\ 1\ 2\ 1\ 2\right]$ . Nilai $r_{xd}\left(1\right)$ adalah

a)

5

b)

6

c)

7

d)

8

11.

Pada implementasi Wiener Filter sebagai Channel Equalizer, yang menjadi sinyal target adalah

a)

Sinyal pilot

b)

Sinyal terima

c)

sinyal [1 1 1 ... ]

d)

Sinyal pada sisi penerima yang yang sudah terkena proses di kanal

12.

Yang menjadi sinyal target pada filter Wiener yang bertindak sebagai Linear Predictor adalah

a)

Sinyal pilot

b)

Sinyal terima

c)

Sinyal berikutnya dari sinyal input filter Wiener

d)

sinyal [1 1 1 ...]

QUIZ 9 ADSP

Total questions: 12

Worksheet time: 11mins

Similar Resources on Wayground