Diferencia entre revisiones de «Transformada de Fourier y muestreo de señales»

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Como hemos comentado en el apartado anterior hasta que la frecuencia de muestreo no sea mayor a 80 Hz, los resultados no serán los correctos, como podemos ver en las siguientes imágenes.
 
Como hemos comentado en el apartado anterior hasta que la frecuencia de muestreo no sea mayor a 80 Hz, los resultados no serán los correctos, como podemos ver en las siguientes imágenes.
  
 
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Esto se debe al aliasing, es decir, al ser las frecuencias de muestreo muy bajas, se meten dentro de manera descolocada (sin ningún tipo de orden).
 
Esto se debe al aliasing, es decir, al ser las frecuencias de muestreo muy bajas, se meten dentro de manera descolocada (sin ningún tipo de orden).
  

Revisión del 21:15 12 nov 2014


1 Ejercicio

Consideramos la señal:

f(t)= eF02Πit + 1/2 cos(F12Πt) + cos (F22Πt)

con F0=8; F1=8.2 y F2=40.

Se pide:

1.1 Calcular la transformada de Fourier.

Descomponemos la señal:

Señal → FT

eF02Πit → δ0(Ί)

cos(F12Πt) → (δa(Ί)+ δ-a(Ί))/2

cos (F22Πt) → (δa(Ί)+ δ-a(Ί))/2

%ejercicio1

clear all

%Frecuencias 

F0=8; F1=8.2; F2=40;

P=100;

%Intervalo

t=0:1/P:1;

%Senal 

f=exp(F0*2*pi*t*i);

g=(1/2)*cos(F1*2*pi*t);

h=cos(F2*2*pi*t);

i=f+g+h;

%Transformada de fourier

dft=abs(fftshift(fft(f)))

dft1=abs(fftshift(fft(g)));

dft2=abs(fftshift(fft(h)));

dft3=abs(fftshift(fft(i)));

%Para rescalar

tau2=[-1/2:1/P:1/2];

%Dibujamos

figure(1)

subplot (1,3,1)

plot(tau2*P,dft/P,'k')

title('exp(F0*2*pi*t*i)')

subplot (1,3,2)

plot(tau2*P,dft1/P,'b')

title('(1/2)*cos(F1*2*pi*t)')

subplot (1,3,3)

plot(tau2*P,dft2/P,'g')

title('cos(F2*2*pi*t)')

figure (2)

plot(tau2*P,dft3/P,'r')


imagen


imagen

1.2 Muestrearla a 12 Hz en el intervalo [0,1] y representar la señal muestreada.

1.2.1 Representar también la aproximación de la Transformada de Fourier (FT) usando la DFT con el mismo número de puntos que la muestra.

1.2.2 ¿En qué frecuencias están los picos de la DFT y dónde debería estar?

%ejercicio1_ap2

clear all

%Frecuencias

F0=8; F1=8.2; F2=40;

%Frecuencia de muestreo

Fs=12; 

%Intervalo

t=0:1/Fs:1;

%Senal

f=exp(F0*2*pi*t*i);

g=(1/2)*cos(F1*2*pi*t);

h=cos(F2*2*pi*t);

i=f+g+h;

%Dibujo del muestreo

figure (1)

plot(t,i,'*-')

title('senal muestreada')

%DFT

dft3=abs(fftshift(fft(i)));

p=length(t);

%Rescalar

tau2=[-1/2:1/p:1/2-1/p];

%Dibujo de la dft

figure(2)

plot(tau2*Fs,dft3/Fs,'ro-')

title('DFT')


imagen


imagen


Los picos de la DFT estan aproximadamente en el -4 y en el 3, cuando deberíamos de tener 5 picos. Esto sucede ya que la frecuencia de muestreo es inferior a 2B (Dos veces el ancho de la banda). La frecuencia más alta es de 40 Hz, por lo que la frecuencia de muestreo mínima para obtener los resultados esperados debería de ser de 80 Hz.

1.3 Repetir el caso anterior con un muestreo a 5 Hz, 20 Hz, 40 Hz, 50 Hz y 100 Hz. En todos los casos mantener la ventana temporal t € [0,1]. ¿Mejora el error que cometemos en las frecuencias?

Como hemos comentado en el apartado anterior hasta que la frecuencia de muestreo no sea mayor a 80 Hz, los resultados no serán los correctos, como podemos ver en las siguientes imágenes.

imagen Esto se debe al aliasing, es decir, al ser las frecuencias de muestreo muy bajas, se meten dentro de manera descolocada (sin ningún tipo de orden).

1.4 Ahora vamos a aumentar la ventana temporal fijando la frecuencia de muestreo a 30 Hz. Muestrear la señal en los intervalo temporales [0,1],[0,2],[0,10] y [0,100]. ¿ En qué frecuencia están los picos de la FT y donde deberían estar? ¿Qué error se comete?

1.5 ¿Qué diferencias hay entre el apartado 2 y 3?

El Teorema de Shanon nos dice que con un muestreo a 12 Hz es posible reconstruir una señal banda-limitada mediante la siguiente formula.


Dibujar F(t), tomando sumando desde n=-40 hasta n=40. Comparar en la misma gráfica f(t) y su reconstrucción F(t). ¿Qué relación hay entre ellas?