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Ejemplos de matlab PROCESAMIENTO DE SEÑALES DIGITALES


Enviado por   •  12 de Abril de 2018  •  Tareas  •  521 Palabras (3 Páginas)  •  206 Visitas

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              INSTITUTO TECNOLÓGICO DE MÉRIDA[pic 1]

PROCESAMIENTO DE SEÑALES  DIGITALES

ALUMNO:

Alam Chab Canul

PROFESOR:

ERWIN SOSA LOPEZ

FECHA: 10/04/18

Cuando una señal se convierte de analógica a digital se genera un ruido que puede ser analizado por métodos reducidos. Para un análisis más preciso y menos complicado, se busca evitar que el método y las operaciones sean no lineales. Sin embargo, en la práctica, es difícil encontrar alguna condición que sea completamente lineal. Lo mismo ocurre con el ruido de conversión A/D, que es independiente de la señal de entrada y se genera de forma completamente aleatoria.

Un método para poder analizar este ruido es el análisis por cuantificación estadística. Este método establece que nuestro valor cuantificado Q[x(n)] es igual a la señal de entrada x(n) más el ruido o error e(n), que es una secuencia aleatoria denominada ruido de cuantificación:

[pic 2]

Para que el modelo sea matemáticamente correcto, se tienen que asumir algunos detalles:

  • La función e(n) surge de un proceso estacionario aleatorio.
  • Este proceso no está relacionado con la entrada x(n).
  • El proceso de e(n) es completamente independiente, es decir, que sus muestras son independientes entre sí.
  • La función de densidad probabilística fE(e), de la muestra e(n) para cada n está distribuida uniformemente sobre una amplitud de intervalo Δ = 2-B, la cual es la resolución de cuantificación.

Digamos, pues, que para que una señal cumpla con estas características tiene que ser lo "suficientemente aleatoria".

Tras la cuantificación, el error normalizado debe estar distribuido de manera uniforme, y debe poder apreciarse que la función es independiente. Resolvimos dos ejemplos para ilustrar estas características. Podemos determinar que el error normalizado está distribuido de manera uniforme por medio de la siguiente operación:[pic 3]

Si e1 muestra que el error normalizado es uniforme en el intervalo de [-1/2, +1/2], entonces el histograma que se genere también lo será. Para fines de graficado, el histograma se divide en 128 espacios.

Para saber si las muestras del error normalizado son independientes entre sí, acudimos a la siguiente operación:

[pic 4]

La cual es el promedio de dos muestras de error consecutivas normalizadas. Si estas muestras son realmente independientes entre sí, el histograma resultante debe tener la forma de un triángulo en un intervalo de [-1/2, +1/2].

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