Reporte Práctica # 1 “Señales Senoidales y Cosenoidales y el comando Plot”

ESIME-ZAC ICE RECONOCIMIENTO Y SÍNTESIS DE VOZ9CV1[pic 1]6

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL[pic 2][pic 3]

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA

UNIDAD ZACATENCO

ALUMNO: Cervantes Pérez Juan Carlos.

PROFESOR: SÁNCHEZ SÁNCHEZ MARCIAL MARGARITO.

GRUPO: 9CV16

ESPECIALIDAD: Acústica.

TIPO DE TAREA: Reporte Práctica # 1 “Señales Senoidales y Cosenoidales y el comando Plot”.

FECHA DE ENTREGA: 24/04/2023

PRÁCTICA # 1 MATLAB:

OBJETIVO: Ver y comprender las gráficas de una señal, principalmente de una senoide y una cosenoide utilizando el comando “Plot ()” y la herramienta Matlab.

Marco teórico:

Nyquist-Shannon:

Nyquist-Shannon establece que, para reconstruir correctamente una señal continúa a partir de sus muestras discretas, la frecuencia de muestreo debe ser al menos el doble de la frecuencia máxima contenida en la señal original. Este teorema es esencial para la teoría del procesamiento de señales y se aplica en muchos campos, desde la ingeniería eléctrica hasta la informática y la comunicación de datos.

La frecuencia máxima de una señal continua se refiere a la frecuencia más alta presente en la señal, es decir, la frecuencia que contiene la componente de la señal con la amplitud más alta. El teorema de Nyquist-Shannon establece que para evitar el aliasing y garantizar una reconstrucción precisa de la señal, la frecuencia de muestreo debe ser al menos el doble de la frecuencia máxima de la señal original.

Por ejemplo, si la frecuencia máxima de la señal original es de 1 kHz, la frecuencia de muestreo debe ser de al menos 2 kHz para garantizar que la señal se pueda reconstruir correctamente. Si la frecuencia de muestreo es menor que el doble de la frecuencia máxima, se produce aliasing, lo que significa que las frecuencias más altas se mapean en frecuencias más bajas, lo que resulta en una señal distorsionada.

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Aliasing:

El aliasing es un fenómeno que se produce cuando se muestrea una señal analógica a una frecuencia de muestreo inadecuada, lo que resulta en la aparición de frecuencias espurias o erróneas en la señal muestreada. En otras palabras, el aliasing ocurre cuando la frecuencia de muestreo es demasiado baja para capturar toda la información contenida en la señal original.

El aliasing se produce porque la señal original puede contener componentes de frecuencia más alta que la frecuencia de muestreo. Cuando esto ocurre, las frecuencias más altas de la señal se mezclan con las frecuencias más bajas durante el proceso de muestreo, lo que resulta en una señal distorsionada que no representa con precisión la señal original.

El aliasing puede tener consecuencias negativas en diversas aplicaciones de procesamiento de señales. Por ejemplo, en la grabación de audio, el aliasing puede producir un efecto de "serrado" en las frecuencias más altas de la señal, lo que resulta en una señal de audio distorsionada y de baja calidad. En la tomografía por emisión de positrones (PET), el aliasing puede producir artefactos en las imágenes que dificultan la interpretación de la información.

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