Teoria Electromagnetica

INTRODUCCION

La nocion de la señal es bastante amplia y aparece en diferentes situaciones en las cuales ciertas cantidades varian en el tiempo o el espacio de una magnitud fisica o de otra naturalez. Por tanto esta ligada al consepto de funcion.

El procesamiento de señales es una disciplina de las ciencias de la ingenieria ue desarrolla las tecnicas de procesamiento, analisis e interpretacion de señales tenemos control, filtrado, compresion de datos, deconvolucion, prediccion, etc.

Se pueden procesar señales analogicas (representadas por funciones continuas) o señales digitales(dadas por funciones discretas). Es el procesamiento de señales existen diferentes ramas dependiendo de la naturaleza de las señales consideradas (audio, voz , imagen, video).

El procesamiento de señales puden tener diferentes objetivos: deteccion de una señal, estimacion de los valores de una señal, codificacion, comprension para su almacenamiento y transmision. Sus aplicaciones son amplias en telecomunicaciones, audio, video, imagen (medicas, satelital), geofisica.

MARCO TEORICO

Las técnicas de análisis de Fourier de tiempo continuo son ampliamente útiles para analizar y conocer las propiedades de las señales y sistemas de tiempo continuo. Por otro lado, las técnicas del análisis de Fourier de tiempo discreto son de igual manera útiles en el estudio de señales y sistemas de tiempo discreto.

El origen del análisis de tiempo continuo se atribuye a las investigaciones realizadas sobre los problemas de la física matemática en el siglo XVIII, mientras que las herramientas para analizar señales de tiempo discreto tienen raíces diferentes. En particular sus conceptos y métodos resultan fundamentales para la disciplina del análisis numérico, las fórmulas para el procesamiento de conjuntos de datos puntuales, para producir aproximaciones numéricas de la interpolación, integración y diferenciación eran investigadas desde los tiempos de Newton. Esto proporcionó un segundo entorno en el cual se realizó gran parte del trabajo inicial sobre señales y sistemas de tiempo discreto. Por otro lado existen cierta diferencias, la representación en serie de Fourier de una señal periódica de tiempo discreto es una serie finita. De hecho, la FFT depende de manera intrínseca de esta finitud y por consecuencia es un concepto de tiempo discreto.

OBJETIVOS

• Analizar la onda cuadrada de una determinada función.

• Analizar la a proximidad que tienen dichas ondas por ondas sinusoidales de la función Vsq (t) = sen (t) + sin (3t) / 3 + sin (5t) / 5 + sin (7t) / 7 ...

• Ver como el análisis de Fourier confirmar el contenido armónico, y la comparación que tiene con una verdadera onda cuadrada.

DESARROLLO

Se tiene la función Vsq (t) = sen (t) + sin (3t) / 3 + sin (5t) / 5 + sin (7t) / 7 ... con los siguientes circuitos:

Y las graficas correspondientes:

Conectando un osciloscopio en los terminales de los circuitos se obtuvieron las siguientes señales:

CONCLUSION

Cuando un equipo electrónico nos muestra una información, puede hacerlo de forma analógica o de forma digital. Analógica quiere decir que la información, la señal, para pasar de un valor a otro pasa por todos los valores intermedios, es continua. La señal digital, en cambio, va “a saltos”, pasa de un valor al siguiente sin poder tomar valores intermedios.

Se pudieron observar dos tipos de ondas en el osciloscopio: cuadrada y senoidal. Se conoce como onda cuadrada a la onda de corriente alterna (CA) que alterna su valor entre dos valores extremos sin pasar por los valores intermedios (al contrario de lo que sucede con la onda senoidal y la onda triangular, etc.)

Se usa principalmente para la generación de pulsos eléctricos que son usados como señales (1 y

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