Tema 3.4 Teorema de Muestreo.

En esta entrada conoceremos acerca del teorema de muestreo, tambien conocido como teorema de Nyquist-Shannon. Para comenzar, debemos conocer primero qué es el muestreo de las señales:

El muestreo de señales es otro concepto que necesitamos saber para aprender el teorema. Cuando hablamos de muestreo de señales nos estamos refiriendo a una técnica que consiste en seleccionar los valores de una señal analógica para obtener una señal discreta.

Una señal análoga varía de forma continua a través del tiempo. El arco iris, por ejemplo, se descompone de forma continua y lentamente. Una señal discreta, a diferencia de la análoga, solo tiene cantidad discretas de puntos y se puede seleccionar cualquier valor. 

Entonces, el muestreo es el proceso que implica estar adquiriendo muestras a intervalos específicos de tiempo de una señal analógica.

¿Qué es el teorema de muestreo? 

El teorema de muestreo es una proposición interesante que nos indica la frecuencia, o número de veces, que se debe muestrear (seleccionar valores) una señal continua para recuperar o reconstruir una señal original de acuerdo a los puntos máximos.

Debemos de aclarar algo y es que no se trata de enumerar la cantidad de veces (cuantificación) de los valores de una señal. Más bien se busca etapas de la información que permitan recuperar o reconstruir la señal una vez que se ha perdido. Etapas donde la información no se ha perdido o no hay intervención de ruido. Recordemos que es un elemento que provoca distorsión en la señal.






MUESTREO DE UNA SEÑAL EN EL TIEMPO CONTINUO:

Sea una señal continua x(t) limitada en banda, es decir, X b (w)=0  para w >  B , si tomamos muestras a intervalos T espaciadas con respecto a la frecuencia más alta de la señal x(t) , entonces ésta se podrá reconstruir a partir de sus muestras. Para efectuar el muestreo se puede multiplicar la señal x(t) por un tren de impulsos unitarios en el tiempo continuo.

Calculando la Transformada de Fourier:



 donde: w s : es la frecuencia de muestreo T: el período de muestreo


Utilizando el teorema de la convolución, se encuentra que la transformada de una secuencia discreta está dada por:




La ecuación (2.4) significa que la convolución de X(w) con un tren de impulsos corresponde a la suma de repeticiones de X(w) centradas en cada impulso desplazado nw s , el teorema de Nyquist se deduce de la figura 2.1, es decir, que las repeticiones del espectro no deben solaparse para evitar la superposición de frecuencias.

De la figura 2.1 se observa que si:


La ecuación (2.5) corresponde al teorema del muestreo donde a la desigualdad ws > 2B se le conoce como frecuencia de Nyquist o de Shannon. El teorema de Nyquist garantiza que a partir de las muestras x(nT) para n = 0, +- 1, +- 2, +- 3, ... se podrá reconstruir a la señal original x(t)de la siguiente forma: 

a) Generando un tren de impulsos cuyas amplitudes son las muestras sucesivas de x(t). 

b) Alimentando el tren de impulsos a un filtro paso bajas con ganancia T y frecuencia de corte wS , donde B< wS < wS - B , entonces la salida resultante será igual a x(t) .


De la figura 2.1, se puede deducir además que el espectro de una señal muestreada tiene las propiedades de ser: periódico, continuo y simétrico.


Uso del teorema de muestreo en Matlab

Se trabajó un sistema en matlab, donde con el uso de las graficaciones podemos observar las señales y sus frecuencias de sus señales.




Para concluir, se anexan vídeos explicativos sobre el teorema del muestreo, usando análisis de Fourier y  otro enteramente en matlab, para su mas clara comprensión:




Bibliografia:

Larry Escobar Salguero. (2008). Conceptos básicos de procesamiento digital de señales. 25 de noviembre del 2021., de UNAM Sitio web: https://biorobotics.fi-p.unam.mx/wp-content/uploads/2021/04/Conceptos_Basicos_PDS.pdf

Pedro J.. (2021). TEOREMA DE MUESTREO: TODO LO QUE DEBES SABER. 26 de noviembre del 2021., de teorema top Sitio web: https://www.teorema.top/teorema-de-muestreo-todo-lo-que-debes-saber/

https://www.uv.es/soriae/pract_1_pds.pdf





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