Análisis de Señales

Glosario de Términos (Análisis de Señales).

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Análisis de Señales por Mind Map: Análisis de Señales

1. Señales

1.1. Señal Sinusoidal; Si los valores de una señal se repiten en intervalos de tiempo iguales, se dice que la señal es periódica. El período de la señal es el tiempo que tarda en repetirse por primera vez.

1.2. Señales Discretas; Las variables independientes sólo pueden tomar conjuntos restringidos de valores.

1.3. Señal Exponencial; Si a es positiva, entonces conforme t se incrementa x(t) es una exponencial creciente. Si a es negativa, entonces x(t) es una exponencial decreciente.

1.4. Señales Directas; Las variables independientes son continuas (pueden tomar cualquier valor real).

1.5. Señales Periódicas; Una señal periódica contínua tiene la propiedad que su valor se repite luego de un desplazamiento de tiempo

1.5.1. Señal Periódica Discreta; Se define semejante a las señales periódicas continuas como una secuencia discreta en el tiempo

1.6. Señales Asimétricas; Gráficamente la simetría par de una señal se verifica mediante la existencia de una simetría con respecto al eje vertical.

1.6.1. Simetría; es la correspondencia exacta en tamaño, forma y posición de las partes de un todo.

1.7. Señal No Periódica; En éste caso, los valores de la señal no se repiten para ningún valor de T.

2. También Están;

2.1. Señal Impulso; La señal impulso es muy importante, a pesar de solo ser una señal teórica, esta señal simplemente representa una cantidad de energía finita en un instante de tiempo infinitesimal.

2.2. Función Escalón; La función escalón unitario se define como la integral de la función impulso desde el infinito negativo hasta el tiempo t.

2.3. Función Rectangular; Es una función matemática que tiene como característica, el tener un valor de 0 para todos los valores negativos de su argumento y de 1 para todos los valores positivos de su argumento.

2.4. Función Sinc; tiene dos definiciones, la normalizada y la desnormalizada que se definen de la siguiente forma.

2.4.1. Normalizada; esta se relaciona con el análisis de sistemas y señales en ingeniería lo cual es importante para el procesamiento de señales digitales (audio, voz, imágenes, video).

2.4.2. Desnormalizada; La función sinc desnormalizada es utilizada en matemática (funciones de Bessel) y proyecciones cartográficas (Proyección de Winkel-Tripel).

2.4.2.1. En los dos casos se pueden ver los valores de las funciones, los valores de las funciones.

3. Operaciones Entre Señales

3.1. Señales de Prueba; Las señales de prueba son aquellas que utilizamos para caracterizar un sistema de forma “empírica” .

3.2. Señales Continuas; Una señal continua o señal en el tiempo-continuo es una señal que puede expresarse como una función cuyo dominio se encuentra en el conjunto de los números reales, y normalmente es el tiempo.

3.3. Señales Discretas; Las señales discretas se caracterizan por estar definidas solamente para un conjunto numerable de valores de la variable independiente.

3.4. Señales Analogicas; Si una señal continua puede tomar cualquier valor en un intervalo continuo, entonces esa señal recibe el nombre de señal analógica

3.5. Señales Digitales; Si una señal discreta x[n] puede tomar únicamente un número finito de valores distintos, recibe el nombre de señal digita

4. Además

4.1. Sistema Causal; depende solo de los valores presentes y/o pasados de la entrada; no depende de valores futuros.

4.1.1. Sistema No-Causal; por tener variable independiente referenciada a tiempo futuro, no se pueden implementar en tiempo real. Sin embargo si los sistemas no causales se realizan con variables diferentes al tiempo, por ejemplo espacio se podrían implementar.

4.2. Sistema Lineal; Un sistema lineal tiene la propiedad de aditividad, es decir, la respuesta a una suma de señales en la entrada es igual a la suma de las entradas individuales.

4.3. Invarianza; Si el comportamiento de un sistema y las características del mismo están fijos en el tiempo, se los llama invariantes en el tiempo.

4.4. Funciones Ortogonales; En análisis funcional, se dice que dos funciones f y g de un cierto espacio son ortogonales si su producto escalar [f,g] es nulo.