Los sistemas de señales son fundamentales en varios campos de la ingeniería, como la electricidad, las telecomunicaciones y la informática, y desempeñan un papel crucial en el procesamiento, el análisis y la transmisión de información. Este artículo presenta conceptos básicos de los sistemas de señales, que abarcan tanto las señales continuas como las discretas, las señales digitales, el teorema de muestreo y más.
En los sistemas de señales, una señal es cualquier cantidad física que transporta información. Los sistemas son mecanismos o procesos que operan sobre las señales para producir resultados deseados, como filtrado, amplificación o modulación. Comprender las señales y los sistemas permite a los ingenieros manipular la información de manera eficaz, ya sea en el procesamiento de audio, la comunicación digital o la imagenología médica.
Las señales a menudo se clasifican como:
Los sistemas que procesan estas señales generalmente se clasifican como lineales , no lineales , invariantes en el tiempo o variables en el tiempo , entre otros tipos, dependiendo de cómo interactúan con las señales.
Las señales de tiempo continuo son funciones de una variable continua, normalmente el tiempo. Algunos ejemplos comunes son las ondas de audio, las variaciones de temperatura y las señales de voltaje en circuitos. Un modelo matemático representa las señales de tiempo continuo como x(t), donde t es una variable continua. Pueden variar suavemente a lo largo del tiempo, lo que las hace ideales para representar fenómenos que ocurren de forma natural.
Una forma de onda de audio se puede representar como x(t) = Asin(wt + Ø) donde A es la amplitud, w es la frecuencia y Ø es la fase.
Las señales de tiempo discreto se definen únicamente en intervalos específicos, o muestras, de la señal de tiempo continuo. Matemáticamente, se representan como x[n], donde n es un entero que representa cada instante de muestreo. Las señales discretas son esenciales en la computación digital, ya que las computadoras manejan datos en forma discreta.
El proceso de conversión de señales de tiempo continuo en señales de tiempo discreto requiere un muestreo, en el que la señal se mide a intervalos regulares. Esta representación discreta permite un almacenamiento, procesamiento y transmisión eficiente de datos en sistemas digitales.
Una señal de audio muestreada a 44,1 kHz (común en audio digital) convierte una forma de onda continua en muestras discretas en cada uno de los 44.100 intervalos por segundo.
Una señal digital es una señal de tiempo discreto con valores de amplitud cuantificados. Cada muestra de la señal está representada por un conjunto finito de valores, normalmente binarios. Las señales digitales son resistentes al ruido y la degradación, lo que las hace ideales para el almacenamiento y la transmisión a largas distancias.
Las señales digitales se utilizan ampliamente en computadoras, telecomunicaciones y medios audiovisuales digitales. Al digitalizar las señales, se vuelven más fáciles de manipular mediante circuitos digitales o software.
En telecomunicaciones, una señal de voz puede digitalizarse utilizando un convertidor analógico a digital (ADC) y transmitirse como una serie de valores binarios.
El teorema de muestreo , formulado por Claude Shannon, establece que una señal continua puede ser representada completamente por sus muestras y reconstruida perfectamente si se muestrea a una frecuencia que sea al menos el doble de su componente de frecuencia más alta. Esta frecuencia de muestreo mínima se conoce como frecuencia de Nyquist.
El teorema es fundamental en el procesamiento de señales digitales porque garantiza que las señales se puedan digitalizar y recuperar con precisión, siempre que se cumplan las condiciones de muestreo. Si la frecuencia de muestreo es inferior a la frecuencia de Nyquist, se produce un aliasing que distorsiona la señal al reconstruirla.
Para una señal de audio con una frecuencia máxima de 20 kHz, la frecuencia de muestreo debe ser de al menos 40 kHz para garantizar una representación precisa.
Las señales de tiempo discreto forman los componentes básicos para tareas de procesamiento de señales más complejas. Algunas señales de tiempo discreto elementales comunes incluyen:
Indica crecimiento.
Cada una de estas señales tiene aplicaciones en varios tipos de procesamiento de señales, incluido el análisis de sistemas, el filtrado y el análisis del dominio del tiempo.
Las señales de tiempo discreto se pueden clasificar según varias características:
Comprender estas clasificaciones ayuda a determinar las técnicas de procesamiento adecuadas, ya que ciertos métodos son adecuados para tipos de señales específicos.
En el procesamiento de señales, las señales de tiempo discreto se modifican con frecuencia para mejorar o extraer información específica. Las modificaciones más comunes incluyen:
Estas modificaciones permiten a los ingenieros adaptar las señales para diversas aplicaciones, como reducción de ruido, cancelación de eco y extracción de características.
https://mitpress.mit.edu/9780138147570/signals-and-systems/
https://www.pearson.com/store/p/discrete-time-signal-processing/P100000238620
https://en.wikipedia.org/wiki/Special:PageHistory/Sampling_theorem
