Frecuenciometro Digital
ah1n19 de Marzo de 2015
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Analisis de un proceso Estocastico
Y(n)= αx(n-D)+w(n)
w(n)= Ruido aleatorio gaussiano blanco.
Fx(x)= 1 . e-(x-mx)2/2x
x
mx= Valor medio o esperanza, valor esperado.
mx=E(x)=xFx(x)dx
x2=Varianza del ruido
x2=α-mx)2 Fx(x)dx
Aplicando auto correlación
E {x(t) x(t-T)} ----------- Rxx(T)
x(t)x(t-T) Fx(x)dx= Rxx(T)
El proceso de ruido aleatorio es ergoico
Promedio estadístico o valor expresado = Promedio en el tiempo
(Auto correlacion estadística)= Auto correlacion Temporal
Ryy(T)=E{y(n) y(n-T)}
y(n)= αx(n-D) + w(n)
D=0
α =1
Ryy(T)=E[{ x(n) + w(n)}{ x(n-T) + w(n-T)}
Ryy(T)=E{ x(n) x(n-T)} + E{ x(n) w(n-T)} + E{w(n) x(n-T)}+E{w(n) w(n-T)}
Ryy(T)=RxxT+Rxw(T)+Rwx(T)+Rww(T)
Rxx(T)------ Tiene un valor muy grande.
Rxw(T)
Rwx(T)
Rw(T)
Rxx(t)>>(Rxw(T),Rwx(T),Ryy)
T0=1/T0
Densidad espectral de Potencia
Es la tranformada de fourier de la function de auto correlación
Syy(F)=F{Ryy(T)}=Ryy(T)e-jwtdt
Proporciona la densidad de la potencia de la señal y(n) sobre F
Propiedades de la Transformada Z
Correlacion de dos Secuencias
X1(n) __z__ x1(z)
X2(n) __z__ x2(z)
Entonces:
Rx1 x2 (l)= Σn=X1(n)X2(n-l)
Ejemplo:
Determine la auto correlación de la señal utilice las propiedades de la transformada Z
X(n)=anv(n), -1 < a < 1
Solución:
Rxx(z)=z{rxx(l)}=x2(z)x(z-1)
X(n)=anv(n) z x(z)= 1 .
1-az1
R.O.C. |z| > |a|
X(z-1)= (1/1-az-1) (1/1-az)= 1 .
1-az-az-1+az
Rxx(z)= 1 .
1-a(z+z-1)+a2
R.O.C=|a| < |z|< 1 / |a|
Tambien puede ser un Procesador digital cableado configurado para efectuar un conjunto de operaciones sobre la señal de entrada.
Ventajas de un sistema procesado digital
.Flexibilidad
.Mayor precisión
.Procesarse de manera remota las señales
Elementos Básicos De Un Sistema De Procesado Digital De Señales
Procesado análogo
Señal análoga
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