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Sistema anticausal

En la teoría de sistemas , un sistema anticausal es un sistema hipotético con salidas y estados internos que dependen únicamente de valores de entrada futuros. Algunos libros de texto [1] y publicaciones científicas podrían definir un sistema anticausal como aquel que no depende de valores de entrada pasados, permitiendo también la dependencia de valores de entrada presentes.

Un sistema acausal es un sistema que no es un sistema causal , es decir, que depende de algunos valores de entrada futuros y posiblemente de algunos valores de entrada del pasado o del presente. Esto contrasta con un sistema causal que depende únicamente de valores de entrada actuales y/o pasados. [2] Este suele ser un tema de la teoría de control y del procesamiento de señales digitales (DSP).

Los sistemas anticausales también son acausales, pero no siempre es cierto lo contrario. Un sistema acausal que depende de valores de entrada pasados ​​no es anticausal.

Un ejemplo de procesamiento de señales acausales es la producción de una señal de salida que se procesa a partir de una señal de entrada que se registró observando los valores de entrada tanto hacia adelante como hacia atrás en el tiempo (a partir de un tiempo predefinido denominado arbitrariamente como el tiempo "presente"). En realidad, esa entrada de tiempo "presente", así como los valores de entrada de tiempo "futuro", se han registrado en algún momento en el pasado, pero conceptualmente se pueden llamar valores de entrada "presentes" o "futuros" en este proceso acausal. Este tipo de procesamiento no se puede realizar en tiempo real , ya que los valores de entrada futuros aún no se conocen, sino que se realiza después de que se haya registrado la señal de entrada y se haya posprocesado.

La corrección de sala digital en algunos sistemas de reproducción de sonido se basa en filtros acausales.

Referencias

  1. ^ Oppenheim, Alan ; Willsky, Alan; Nawab, S. Hamid (1998). "Capítulo 9: La transformada de Laplace". Señales y sistemas (2.ª ed.). Prentice-Hall. pág. 695. ISBN 0-13-814757-4.
  2. ^ Distinción entre relaciones temporales causales y acausales, Kamran Karimi y Howard J. Hamilton, Séptima Conferencia Pacífico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos (PAKDD), 2003.

Véase también