Teorema del muestreo

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Mindmap am Teorema del muestreo, erstellt von Hector Velasco am 17/05/2017.
Hector Velasco
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Teorema del muestreo
  1. Hablamos de muestreo periódico de una señal analógica cuando tomamos mediciones de la misma a intervalos iguales
    1. Es evidente que si la frecuencia de muestreo es muy baja, es decir mediciones demasiado espaciadas, se perderán “detalles” de la señal original
    2. La señal analógica (que queremos muestrear) en caso de ser periódica tendrá un espectro que será una suma de componentes senoidales de frecuencias espaciadas a intervalos f=1/T o una integral de componentes senoidales de frecuencias infinitamente próximas entre sí
      1. Una función s(t) periódica en el tiempo T, puede ser representada con una serie de funcione cosenoidales de amplitud ck, fase (phi)k y frecuencia fk=k.f múltiplo de la frecuencia fundamental f=1/T (la de la función representada). Es la conocida serie de Fourier.
      2. Si una señal no es periódica, en vez de una sumatoria de componentes espaciadas a intervalos 1/T, se tiene una integral (no periódica es períodoT infinito, espaciamiento 1/T nulo). La forma de calcular la S(f) de una función no periódica en el tiempo es mediante la Transformada de Fourier. Aún así, si una señal es no periódica, sus componentes ocuparán una cierta banda de frecuencias.
        1. La representación de estas amplitudes ck sobre un diagrama Amplitud vs frecuencia es lo que denominamos diagrama espectral o espectro de frecuencia de la señal. La componente c0 es la componente de frecuencia 0 (componente de continua)
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