señales

Conversor AD /DA

1. Muestreador (Sampler)

Es la transformación de una señal de variable continua a otra discreta como es el resultado de tomar “muestras” de la señal de variable continua en varios momentos.

Muestreo Periódico

el muestreo periodico consiste en tomar cada variable que se da aleatoriamente.

Formula

x(n) = xa(nT) − ∞ < n < ∞

2. Cuantizador (Quantizer)

Es la trasformación de las señales de variable discreta y valores continuos y señales de variable discreta pero con valores discretos.

El valor de cada muestra es vecino entonces con un valor de un ligado definido de posibles valores.

Error de cuantificación

Es la diferencia del valor continuo y su aproximación.

3. Codificador (Encoder)

Consiste en la retribución de un signo usualmente binaria para valores cuantificados.

Sistema de procesamiento digital de señales (PDS)

Área de la ciencia y la ingeniera que ha sido progresivo desde la segunda mitad del siglo XX. Los avances en el procesamiento y compresión de audio y video, así como las nuevas tecnologías en comunicaciones digitales.

Ejemplo

Donde la secuencia x(n) contiene entonces muestras de la señal analògica xa(t) separadas por un intervalo T.

telefonía celular, módems ADSL, etc.

Naturaleza analógica

Son todas las variables independientes de las funciones que las representan como sus valores continuos. Matemáticamente estas señales son funciones.

5. Interpolación (Interpolation)

Es el aumentando la tasa de muestreo en un sistema de procesamiento de señales, siendo procesos muy comunes en el sistema de procesamiento de señales y casi siempre se realiza utilizando un filtro.

La interpolación requiere que la tasa de muestreo sea incrementada por algún factor entero.

6. Filtro de suavizado (Smoothing Filter)

Un filtro de interpolación es en realidad varios filtros que funcionan en paralelo, cada uno con la misma entrada de datos.

Su objetivo es suavizar la imagen siendo útil cuando se presume que la imagen tiene gran cantidad de ruido y se quiere eliminar.

También consiguen manejar información correspondiente a una determinada escala (tamaño de la matriz de filtrado

Posibilidades

Filtro de la media, fija al pixel central la media de todos los pixeles incluidos en la ventana. Siendo la matriz de filtrado compuesta por unos y el divisor siendo el número total de elementos en la matriz.

Filtro de media ponderada, son los elementos de la matriz de filtrado se de más peso a uno de ellos (generalmente el central) para lograr un resultado más parecido a la imagen original y evitar que aparezca borrosa.

Filtro de la mediana, Es el valor final del pixel o un valor real presente en la imagen y no un promedio, reduciendo el efecto borroso que tienen las imágenes que han sufrido un filtro.

Filtros gaussianos. Aparentan una distribución gaussiana bivariante. El valor máximo aparece en el pixel central y se reduce hacia los extremos tanto más rápido cuanto menor sea el parámetro de desviación típica.