Batan Siapkan Lima Benih Unggul dari
Pemanfaatan Radiasi
YOGYAKARTA -- Badan Tenaga Nuklir Nasional (Batan) akan
meluncurkan sedikitnya lima benih unggul baru di bidang pertanian. Benih
tersebut memanfaatkan sinar radiasi. Lima benih unggul ini berupa padi, sorgum,
dan kedelai.
Kepala Pusat Aplikasi Isotop dan Radiasi (Pair) Batan, Hendig
Winarno, mengatakan, pihaknya terus berupaya memanfaatkan radiasi gamma dan
berkas elektron untuk peningkatan budi daya benih yang ada di Indonesia.
"Kita sudah menghasilkan banyak sekali produk benih unggul.
Tahun ini akan kita luncurkan dua benih unggul padi, dua benih sorgum dan benih
kedelai," katanya di sela seminar dan lokakarya Forum for Nuclear in Asia
(FNCA) di Yogyakarta, Senin (9/2).
Kegiatan yang digelar hingga Kamis (12/2) ini diikuti ahli-ahli
pemanfaatan teknologi nuklir dari delapan negara di dunia. Delapan negara ini
adalah Bangladesh, Indonesia, Malaysia, Filipina, Kazakhstan, Jepang, Thailand,
dan Vietnam.
Hendig mengakui, selain meluncurkan lima benih unggul, tahun ini
Batan juga berhasil membuat satu produk yang memanfaatkan limbah untuk pupuk
tanaman. Produk yang diberi nama Fitosan ini mulai diperkenalkan ke masyarakat
sejak akhir 2014 lalu. Bahkan, produk pupuk ini juga sudah dimanfaatkan di
beberapa daerah termasuk DIY untuk tanaman cabai.
Fitosan, menurut Hendig, merupakan pemanfaatan limbah kulit udang
yang diproses dengan sedikit radiasi gamma dan berkas elektron menjadi
oligochitosan sehingga bisa dijadikan pupuk. Manfaat oligochitosan antara lain
untuk meningkatkan daya tumbuh tanaman, mencegah dan mengurangi penyakit
tanaman, serta meningkatkan imunitas serta produktivitas tanaman. Produk ini
sudah dimanfaatkan di tanaman cabai. Hasilnya, tanaman terhindar dari penyakit
virus kuning, frekuensi panen naik, usia panen lebih cepat, dan produktivitas
naik 100 persen. Selain radiasi gamma dan berkas elektron, bagian nuklir
lain yang dimanfaatkan untuk bidang pertanian adalah sintesis super water
absorbent hydrogel (SWA). Produk ini, Hendig mengatakan, sering dimanfaatkan di
bidang pertanian, khususnya di lahan berpasir.
Sementara itu, menurut Anhar Rihcza, antariksawan dari Batan,
setiap tahun pihaknya bekerja sama dengan 10 daerah di Indonesia untuk menguji
coba produk melalui demplot tanaman. Diakuinya, tidak semua daerah mau, tetapi
sebagian besar berhasil dengan baik dan menjadi produk unggul daerah.
Kepala Batan Djarot Sulistio Wisnubroto, mengatakan, semua produk
Batan sudah diujicobakan dan sudah hilang radiasinya sehingga aman bagi
masyarakat. "Hilirisasi produk memang menjadi kendala tersendiri. Namun,
itu membutuhkan kerja sama banyak pihak," katanya. n ed: andi nur
aminah
Estimasi kerapatan spektral adalah proses
teknis membusuk sinyal yang kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih
sederhana. Seperti dijelaskan di
atas, banyak proses fisik digambarkan sebagai jumlah dari banyak komponen
frekuensi individu. Setiap proses
yang mengkuantifikasi berbagai jumlah (misalnya amplitudo, kekuatan,
intensitas, atau fase), frekuensi vs bisa disebut analisis spektrum.
Analisis spektrum dapat dilakukan
pada seluruh sinyal. Atau, sinyal
dapat dipecah menjadi segmen pendek (kadang-kadang disebutframe), dan
analisis spektrum dapat diterapkan untuk segmen ini individu. fungsi periodik (seperti) Yang sangat cocok untuk
sub-divisi. Teknik matematika umum
untuk menganalisis fungsi-fungsi non-periodik jatuh ke dalam kategori analisis Fourier .
The Transformasi Fourier dari fungsi
menghasilkan spektrum frekuensi yang berisi semua informasi tentang sinyal
asli, tetapi dalam bentuk yang berbeda. Ini
berarti bahwa fungsi asli dapat sepenuhnya direkonstruksi (disintesis) oleh invers transformasi Fourier . Untuk rekonstruksi yang sempurna,
spektrum analyzer harus menjaga kedua amplitudo dan fase dari masing-masing komponen
frekuensi. Kedua potongan informasi
dapat direpresentasikan sebagai vektor 2 dimensi, sebagai bilangan kompleks , atau sebagai besarnya
(amplitudo) dan fase dalam koordinat polar (yaitu, sebagai fasor ). Teknik
umum dalam pemrosesan sinyal untuk mempertimbangkan amplitudo kuadrat,
atau kekuasaan ; dalam
hal ini rencana yang dihasilkan disebut sebagai spektrum daya .
Dalam prakteknya, hampir semua perangkat
lunak dan perangkat elektronik yang menghasilkan spektrum frekuensi menerapkantransformasi Fourier cepat (FFT),
yang merupakan pendekatan matematika khusus untuk solusi terpisahkan penuh. Secara resmi menyatakan, FFT adalah
metode untuk menghitung transformasi Fourier diskrit dari sinyal sampel .
Karena reversibilitas, Fourier
transform disebut representasi dari fungsi, dalam hal
frekuensi bukan waktu; dengan
demikian, itu adalahdomain frekuensi representasi. Operasi linear yang dapat dilakukan dalam
domain waktu memiliki rekan-rekan yang sering dapat dilakukan lebih mudah dalam
domain frekuensi. Analisis frekuensi
juga menyederhanakan pemahaman dan interpretasi efek berbagai operasi
waktu-domain, baik linear dan non-linear. Misalnya,
hanya non-linear atau waktu-varian operasi dapat membuat
frekuensi baru di spektrum frekuensi.
Transformasi Fourier dari stochastic (random) gelombang ( noise ) juga acak. Beberapa
jenis rata-rata diperlukan untuk menciptakan gambaran yang jelas tentang
kandungan frekuensi yang mendasari ( distribusi frekuensi ). Biasanya, data dibagi menjadi
waktu-segmen durasi yang dipilih, dan transformasi yang dilakukan pada
masing-masing. Maka besarnya atau
(biasanya) komponen kuadrat-besarnya transformasi dijumlahkan menjadi rata-rata
transformasi. Ini adalah operasi
yang sangat umum dilakukan pada digital sampel data time-domain,
dengan menggunakan transformasi Fourier diskrit . Jenis pengolahan disebut metode Welch . Ketika hasilnya datar, yang biasa disebut sebagai white noise . Namun,
teknik pemrosesan tersebut sering mengungkapkan konten spektral bahkan di
antara Data yang muncul bising dalam domain waktu
- See more at: http://optoelektronika-vero.blogspot.com/2015/05/estimasi-kerapatan-spektral.html#sthash.UVCLook2.dpuf
Estimasi kerapatan spektral adalah proses
teknis membusuk sinyal yang kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih
sederhana. Seperti dijelaskan di
atas, banyak proses fisik digambarkan sebagai jumlah dari banyak komponen
frekuensi individu. Setiap proses
yang mengkuantifikasi berbagai jumlah (misalnya amplitudo, kekuatan,
intensitas, atau fase), frekuensi vs bisa disebut analisis spektrum.
Analisis spektrum dapat dilakukan
pada seluruh sinyal. Atau, sinyal
dapat dipecah menjadi segmen pendek (kadang-kadang disebutframe), dan
analisis spektrum dapat diterapkan untuk segmen ini individu. fungsi periodik (seperti) Yang sangat cocok untuk
sub-divisi. Teknik matematika umum
untuk menganalisis fungsi-fungsi non-periodik jatuh ke dalam kategori analisis Fourier .
The Transformasi Fourier dari fungsi
menghasilkan spektrum frekuensi yang berisi semua informasi tentang sinyal
asli, tetapi dalam bentuk yang berbeda. Ini
berarti bahwa fungsi asli dapat sepenuhnya direkonstruksi (disintesis) oleh invers transformasi Fourier . Untuk rekonstruksi yang sempurna,
spektrum analyzer harus menjaga kedua amplitudo dan fase dari masing-masing komponen
frekuensi. Kedua potongan informasi
dapat direpresentasikan sebagai vektor 2 dimensi, sebagai bilangan kompleks , atau sebagai besarnya
(amplitudo) dan fase dalam koordinat polar (yaitu, sebagai fasor ). Teknik
umum dalam pemrosesan sinyal untuk mempertimbangkan amplitudo kuadrat,
atau kekuasaan ; dalam
hal ini rencana yang dihasilkan disebut sebagai spektrum daya .
Dalam prakteknya, hampir semua perangkat
lunak dan perangkat elektronik yang menghasilkan spektrum frekuensi menerapkantransformasi Fourier cepat (FFT),
yang merupakan pendekatan matematika khusus untuk solusi terpisahkan penuh. Secara resmi menyatakan, FFT adalah
metode untuk menghitung transformasi Fourier diskrit dari sinyal sampel .
Karena reversibilitas, Fourier
transform disebut representasi dari fungsi, dalam hal
frekuensi bukan waktu; dengan
demikian, itu adalahdomain frekuensi representasi. Operasi linear yang dapat dilakukan dalam
domain waktu memiliki rekan-rekan yang sering dapat dilakukan lebih mudah dalam
domain frekuensi. Analisis frekuensi
juga menyederhanakan pemahaman dan interpretasi efek berbagai operasi
waktu-domain, baik linear dan non-linear. Misalnya,
hanya non-linear atau waktu-varian operasi dapat membuat
frekuensi baru di spektrum frekuensi.
Transformasi Fourier dari stochastic (random) gelombang ( noise ) juga acak. Beberapa
jenis rata-rata diperlukan untuk menciptakan gambaran yang jelas tentang
kandungan frekuensi yang mendasari ( distribusi frekuensi ). Biasanya, data dibagi menjadi
waktu-segmen durasi yang dipilih, dan transformasi yang dilakukan pada
masing-masing. Maka besarnya atau
(biasanya) komponen kuadrat-besarnya transformasi dijumlahkan menjadi rata-rata
transformasi. Ini adalah operasi
yang sangat umum dilakukan pada digital sampel data time-domain,
dengan menggunakan transformasi Fourier diskrit . Jenis pengolahan disebut metode Welch . Ketika hasilnya datar, yang biasa disebut sebagai white noise . Namun,
teknik pemrosesan tersebut sering mengungkapkan konten spektral bahkan di
antara Data yang muncul bising dalam domain waktu
- See more at: http://optoelektronika-vero.blogspot.com/2015/05/estimasi-kerapatan-spektral.html#sthash.UVCLook2.dpuf
Tidak ada komentar:
Posting Komentar