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Control Analogico


Enviado por   •  7 de Julio de 2012  •  2.433 Palabras (10 Páginas)  •  682 Visitas

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El Procesamiento de Señales posee una larga y rica historia. Es una tecnología que se entronca con un inmenso conjunto de disciplinas entre las que se encuentran las telecomunicaciones, el control, la exploración del espacio, la medicina y la arqueología, por nombrar solo unas pocas. Hoy en día, esta afirmación es incluso más cierta con la televisión digital, los sistema de información y el entretenimiento multimedia. Es más, a medida que los sistemas de comunicación se van convirtiendo cada vez más en sistemas sin hilos, móviles y multifunción, la importancia de un procesamiento de señales sofisticado en dichos equipos se hace cada vez más relevante.

El Procesamiento de señales trata de la representación, transformación y manipulación de señales y de la importancia que contienen. Cuando se refiere al procesado digital de señales, se refiere a la representación mediante secuencias de números de precisión finita y el procesado se realiza utilizando un computador digital.

A menudo es deseable que estos sistemas funcionen en tiempo real, lo que significa que el sistema en tiempo discreto se implementa de forma que las muestras de salida se calculan a la misma velocidad a la que se muestrea la señal en tiempo continuo. Son muchas las aplicaciones que requieren esta especificación. El tratamiento en tiempo discreto y en tiempo real de señales en tiempo continuo es práctica común en sistema de control, comunicaciones, radar, sonar, codificación y realce de voz y vídeo, ingeniería biomédica y un largo etcétera.

Otro tipo de problemas del tratamiento de señales al que se enfrenta es la interpretación de señales. Por ejemplo, en un sistema de reconocimiento de voz el objetivo es comprender la señal de entrada. Típicamente, un sistema como éste aplicará un procesado digital previo (filtrado, estimación de parámetros, etc.) seguido por un sistema de reconocimiento de patrones que produzca una representación simbólica.

Los problemas de tratamiento de señales no están confinados, por supuesto, a señales unidimensionales. Aunque hay algunas diferencias fundamentales entre las teorías del tratamiento de señales unidimensionales y multidimensionales, una buena parte del material que se presenta aquí tiene su contrapartida en sistemas multidimensionales. Entre ellas destaca las aplicadas al procesamiento de imágenes digitales.

El tratamiento de señales en tiempo discreto ha avanzado con pasos desiguales durante un largo periodo de tiempo. Hasta principios de los años cincuenta el tratamiento de señales se realizaban con circuitos electrónicos o incluso con dispositivos mecánicos.

Aunque los computadores digitales ya estaban disponibles en entornos de negocios y en laboratorios científicos, éstos eran caros y de capacidad relativamente limitada. Uno de los primeros usos de los computadores digitales en el tratamiento de señales fue en la prospección petrolífera. Se grababan los datos sísmicos en cintas magnéticas para su procesamiento posterior. Este tipo de tratamiento de señales no se podía realizar generalmente en tiempo real. Aunque el procesamiento de señales mediante computadores digitales ofrecía tremendas ventajas de flexibilidad, sin embargo, el procesado no se podía realizar en tiempo real. Las aportaciones de Cooley y Tukey (1965) de un algoritmo eficiente para el cálculo de las transformadas de Fourier aceleró el uso del computador digital. Muchas aplicaciones desarrolladas requerían del análisis espectral de la señal y con las nuevas transformadas rápidas se redujo en varios órdenes de magnitud el tiempo de cómputo. Además, se dieron cuenta de que el nuevo algoritmo se podría implementar en hardware digital específico, por lo que muchos algoritmos de tratamiento digital de señales que previamente eran impracticables comenzaron a verse como posibles.

Otro desarrollo importante en la historia del Procesamiento de Señales ocurrió en el terreno de la Microelectrónica. Aunque los primeros microprocesadores eran demasiado lentos para implementar en tiempo real la mayoría de los sistemas en tiempo discreto, a mediados de los ochenta la tecnología de los circuitos integrados había avanzado hasta el nivel de permitir la realización de microcomputadores en coma fijo y coma flotante con arquitecturas especialmente diseñadas para realizar algoritmos de procesamiento de señales en tiempo discreto. A estos procesadores se les conoce por el acrónimo de DSP (Digital Signal Processor). Con esta tecnología llegó, por primera vez, la posibilidad de una amplia aplicación de las técnicas de tratamiento de señales en tiempo discreto. Aun más, hoy en día los diseños de los microprocesadores genéricos son ampliados en registros e instrucciones para poderlos destinarlos a tareas de procesamiento de señales, sea el caso más llamativo el conjunto de instrucciones MMX insertadas en la familia INTEL a partir del mítico PENTIUM.

De las diferentes materias que involucra el tratamiento de señales, en este tema sólo se va a versar sobre los Sistemas lineales e invariantes en el tiempo, abreviados por la sigla LTI (Linear Time Invariant). Los filtros sitemas LTI son, por ejemplo, usuales en el procesamiento del audio. Los equipos de música vienen dotados con filtros que le permite al oyente modificar las cantidades relativas de energía de baja frecuencia (graves) y la energía de alta frecuencia (agudos). Estos filtros varían sus respuestas en frecuencias mediante la manipulación de los controles de tono.

Otra clase común de filtros LTI son aquellos en los que la salida del filtro es una aproximación de la derivada de su entrada. Los filtros diferenciadores son útiles para acentuar las transiciones rápidas de una señal, y una aplicación en la que se emplea a menudo es en la intensificación de los bordes. La figura ilustra el efecto de un filtro diferenciador en una imagen. La figura muestra dos imágenes, la original y el resultado del procesamiento con un filtro que tiene una respuesta en frecuencia lineal. Como la derivada en los bordes de la imagen es mayor que en las regiones donde la intensidad varía con lentitud en el espacio, el efecto de los filtros diferenciadores es resaltar los bordes.

Cada vez tiene mayor importancia el tratamiento de la señal a nivel de ingenierías, dado a que el mundo está sumergido en señales. Los seres vivos producen y procesan señales desde el proceso de producción e interpretación del habla y, en general, de muchos sonidos, hasta la captura y proceso de las señales luminosas con nuestro sentido de la vista y nuestro sistema nervioso.

Por otra parte, en la era moderna, el hombre se ha dedicado, con intensidad exponencial, a construir nuevas señales, procesándolas, almacenándolas o transmitiéndolas, buscando, por ejemplo, mecanismos para la detección

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