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Caracterización temporal de señales




Enviado por Pablo Turmero



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    1 INFORMACION, MENSAJE Y SEÑAL ¿Qué es la
    Información? El mensaje es la manifestación
    física de la información producida por una fuente
    La señal es la materialización física del
    mensaje.

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    2 SEÑALES Las Señales son las manifestaciones
    físicas de procesos naturales o artificiales de muy
    diferentes naturaleza. Características comunes: Son
    función de una o mas variables independientes. Contienen
    información acerca del comportamiento o la naturaleza del
    fenómeno físico en cuestión.

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    3 INTRODUCCIÓN El Proceso Digital de Señales trata
    de la representación de señales por secuencias de
    números y el posterior proceso de tales secuencias.
    Objetivos: 1) Estimar los parámetros
    característicos de la señal. 2) Transformar la
    señal en otra. Aplicaciones: Ingeniería
    Biomédica Telecomunicaciones Acústica, Sonar, Radar
    Física Nuclear Sismología Proceso Digital de
    Imágenes

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    4 INTRODUCCIÓN SEÑAL:  Es una función
    que contiene información sobre el estado ó
    comportamiento de un sistema físico. Según el rango
    de variabilidad de la variable independiente, la señal
    puede ser:           1)
    Contínua en el tiempo f(t), t ? [a,b]
            2) Discreta en el
    tiempo: f(t) ? {t0,t1,…,tn} Según el rango de
    variabilidad de la amplitud, la señal puede ser: 1)
    Contínua en amplitud 2) Discreta en amplitud Las
    Señales Digitales son discretas en tiempo y en
    amplitud.

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    5 INTRODUCCIÓN DESCRIPCION DE SEÑALES EN EL DOMINIO
    TEMPORAL Valor Medio (en un intervalo T): Valor Medio Temporal:
    Valor Medio Cuadrático: Varianza:

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    6 SEÑALES DISCRETAS ELEMENTALES Las señales
    discretas se caracterizan por estar definidas solamente para un
    conjunto numerable de valores de la variable independiente. Se
    representan matemáticamente por secuencias
    numéricas. En la práctica suelen provenir de un
    muestreo periódico de una señal analógica.
    Las señales digitales se obtienen a partir de la
    cuantización de las señales discretas resultantes
    del muestreo de las señales analógicas.
                    
    , siendo T el periodo de muestreo

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    7 SEÑALES DISCRETAS ELEMENTALES SECUENCIAS DISCRETAS
    ELEMENTALES Impulso unitario discreto  d(n)=1 si n=0, d(n)=0
    Si n<0    Escalón unitario
    discreto:    u(n)=1 (Si n=0) , u(n)=0 (Si n<0)
    Propiedades: 1) d(n)=x(0) d(n) 3) 2) d(n)=u(n)-u(n-1) 4)

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    8 x(n) = ejwn = cos(wn) + jsen(wn) El conjunto de todos los
    valores distintos que esta secuencia discreta puede adoptar se
    encuentran en el intervalo [-p ,p]. SECUENCIA COMPLEJA
    EXPONENCIAL SEÑALES DISCRETAS ELEMENTALES

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    9 Las secuencias exponenciales complejas (y sinusoidales) no son
    necesariamente periódicas (con periodo T=2p /w), sino que
    la condición de periodicidad es: wN=2p k, siendo k un
    entero Hay N frecuencias distinguibles para las cuales las
    secuencias correspondientes son periódicas con periodo N.
    Este conjunto de frecuencias es:
                                
    wk=2p k/N siendo k=0,1,2…N-1 SECUENCIA COMPLEJA EXPONENCIAL
    SEÑALES DISCRETAS ELEMENTALES

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    10 Señales de Energia: Son señales que tienen
    energia finita, por lo que son limitadas en tiempo. Se define la
    energía como :  E = ? |x(n)|? Señales de
    Potencia: Se describen en términos de potencia las
    señales Periódicas, o Aleatorias estacionarias o no
    limitadas en t. Se define la potencia como:  
    CLASIFICACIÓN DE SEÑALES DISCRETAS SEÑALES
    DISCRETAS ELEMENTALES

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    11 SEÑALES DISCRETAS ELEMENTALES Las señales
    discretas pueden clasificarse del siguiente modo:
    CLASIFICACIÓN DE SEÑALES DISCRETAS

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    12 OPERACIONES ELEMENTALES Suma de secuencias: y(n)=x1(n)+x2(n)
    Multiplicación de secuencias: y(n)=x1(n)x2(n)
    Adición escalar: y(n)=x(n)+a Multiplicación por una
    constante: y(n)= a x(n) Desplazamiento temporal: n-k ——->
    y(n-k) Inversión: -n ——-> y(-n)

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    13 OPERACIONES ELEMENTALES Secuencia par: x(-n)=x(n) Secuencia
    impar: x(-n)=-x(n) Toda secuencia arbitraria puede expresarse
    como la suma de dos componentes, una de las cuales es par y la
    otra impar:
                    
    x(n)=xe(n)+xo(n) PROPIEDADES DE SIMETRÍA

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    14 Sistemas lineales discretos

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    15 Un Sistema es un modelo matemático ó
    abstracción de un proceso físico que relaciona
    entradas y salidas según alguna regla preestablecida.
    Consideraremos sistemas que procesan señales discretas, es
    decir que reciben en sus entradas sucesiones de números y
    entregan en sus salidas otras sucesiones:

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    16 SISTEMAS LINEALES INVARIANTES EN EL TIEMPO Sistemas Lineales
    Son aquellos que verifican el principio de superposición:
    Homogeneidad: Un cambio en la amplitud de la señal de
    entrada, provoca el mismo cambio de amplitud en la señal
    de salida. Aditividad : La respuesta a la suma de dos
    señales es la suma de las respuestas a cda una de las
    señales.

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    17 SISTEMAS LINEALES INVARIANTES EN EL TIEMPO La invariancia en
    el tiempo significa que si ante una señal x(k) se obtiene
    una respuesta y(k), entonces ante x(k + n) se tendrá una
    respuesta y(k + n).

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    18 SISTEMAS LINEALES INVARIANTES EN EL TIEMPO Sistema causal:
    y(n)=T[x(-?),…,x(n-1),x(n)] Sistema causal de memoria finita:
    y(n)=T[x(n-N),…,x(n-1),x(n)] Sistema Invariante en el tiempo:
    y(n-m)=T[x(n-m)] En general: y(n)=T[x(-?),…,x(n-1),x(n),
    x(n+1),…,x(?)]

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    19 SISTEMAS LINEALES INVARIANTES EN EL TIEMPO Sistemas
    Invertibles: Si distintas entradas dan lugar a distintas salidas
    En el caso de sistemas LIT: h(n) * h1(n)=d (n)

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    20 INTERACCION SEÑAL-SISTEMA

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    21 Si excitamos un sistema discreto con un pulso unitario d (n)
    obtendremos una respuesta h(m) denominada respuesta al impulso.
    Respuesta Impulsional

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    22 ? En general: y[n?=T[x(n)?; ?Por otro lado: ? Por linealidad:
    ? Por Definición: h(n) = T[?(n)? Respuesta Impulsional del
    Sistema ? Por Invarianza: h(n-k) = T[?(n-k)? Suma de
    Convolución

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    23 SISTEMAS ESTABLES ? Un Sistema DLI es ESTABLE, si para una
    entrada acotada, la salida está acotada: ?x(n)? ? M ?
    ?y(n)? ? N, para M,N finitos ? Por definición: ? Luego, el
    sistema es estable si está acotado: ?Si un Sistema DLI, es
    causal: y(n)=T[x(-? ),…,x(n)?

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    24 SISTEMAS LINEALES INVARIANTES EN EL TIEMPO SISTEMAS
    DISCRETOS                    
    SISTEMAS CONTINUOS
                     
      
                                                
        Suma de
    Convolución                       Integral
    de Convolución

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    25 ECUACIONES EN DIFERENCIAS Los sistemas contínuos :
    Ecuaciones Diferenciales Lineales con coeficientes constantes .
    Los sistemas discretos: Ecuaciones en diferencias lineales de
    coeficientes constantes. Expresión Recursiva

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    26 ECUACIONES EN DIFERENCIAS Caso Particular Describe un sistema
    LIT, en el que: h(n) = bn/a0 si 0£ n£ M
                                                  
    ——-> FILTROS FIR h(n) = 0 en otro
    caso        Las ecuaciones en
    diferencias pueden representarse graficamente definiendo los
    siguientes bloques: Expresión no Recursiva

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    27 Casos particulares SISTEMA CAUSAL  FIR IIR 

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