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modela y analiza representaciones de datos de eventos físicos De Wikipedia, la enciclopedia libre
El procesado de señal (también conocido como tratamiento o procesamiento de señales) es la disciplina que desarrolla y estudia las técnicas de tratamiento (filtrado, amplificación,...), el análisis y la clasificación de las señales. Se basa en los resultados de la teoría de la información, de la estadística y la matemática aplicada.[1]
Una señal es un flujo de información proveniente de una fuente, la cual puede tener una naturaleza diversa: mecánica, óptica, magnética, eléctrica, acústica,... Por lo general, para poder ser procesadas, las señales se transforman en señales eléctricas mediante transductores. Las señales pueden proceder de diversas fuentes, dependiendo de su naturaleza:
Para su análisis, las señales habitualmente son modeladas como funciones matemáticas. La clasificación más básica de las señales se produce según su representación respecto a las variables de las que dependen (tiempo, espacio,...):
Un parámetro importante de señales digitales y discretas es la frecuencia de muestreo.
Las señales pueden proceder de diversas fuentes. Hay varios tipos de procesamiento de señales, dependiendo de su naturaleza:
Una señal es una función , donde esta función es[2]
Hay varias clases de procesado de señal, dependiendo de la naturaleza de la señal, y las técnicas necesarias para su procesado difieren ampliamente.
El procesamiento de señales analógicas es para señales que no han sido digitalizadas, como en la mayoría de los sistemas de radio, teléfono y televisión del siglo XX. En él intervienen tanto circuitos electrónicos lineales como no lineales. Los primeros son, por ejemplo, filtros pasivos, filtros activos, mezcladores aditivos, integradores y líneas de retardo. Los circuitos no lineales incluyen compandores, multiplicadores (mezclador de frecuencias, amplificador controlado por tensión), filtro controlado por tensión, oscilador controlado por tensión y bucle de enganche de fase.
El procesamiento de señal en tiempo continuo es para señales que varían con el cambio de dominio continuo (sin considerar algunos puntos interrumpidos individuales).
Los métodos de procesamiento de señales incluyen el dominio del tiempo, dominio de la frecuencia y dominio de la frecuencia compleja. Esta tecnología analiza principalmente el modelado de un sistema continuo lineal e invariante en el tiempo, la integral de la respuesta de estado cero del sistema, la configuración de la función del sistema y el filtrado continuo en el tiempo de señales deterministas.
El procesamiento de señal de tiempo discreto es para señales muestreadas, definidas solo en puntos discretos en el tiempo y, como tales, se cuantifican en el tiempo, pero no en la magnitud.
El procesamiento de señales analógicas en tiempo discreto es una tecnología basada en dispositivos electrónicos como circuitos sample and hold, multiplexores analógicos por división de tiempo, líneas de retardo analógicas y registro de desplazamiento de retroalimentación analógica. Esta tecnología fue una predecesora del procesamiento de señales digitales y todavía se usa en el procesamiento avanzado de señales de gigahercios.
El concepto de procesamiento de señales en tiempo discreto también se refiere a una disciplina teórica que establece una base matemática para el procesamiento de señales digitales, sin tener en cuenta el error de cuantificación.
El procesamiento de señales no lineales implica el análisis y procesamiento de señales producidas a partir de sistemas no lineales y puede estar en el tiempo, frecuencia o dominios espaciotemporales.[3][4] Los sistemas no lineales pueden producir comportamientos muy complejos que incluyen bifurcaciones, caos, armónicos y subarmónicos que no se pueden producir o analizado usando métodos lineales.
El procesamiento de señales polinómicas es un tipo de procesamiento de señales no lineal, donde los sistemas polinómicos pueden interpretarse como extensiones conceptualmente sencillas de los sistemas lineales al caso no lineal.[5]
El procesamiento estadístico de señales es un enfoque que trata las señales como procesos estocásticos, utilizando sus propiedades estadísticas para realizar tareas de procesamiento de señales.[6] Las técnicas estadísticas se utilizan ampliamente en aplicaciones de procesamiento de señales. Por ejemplo, se puede modelar la distribución de probabilidad del ruido producido al fotografiar una imagen y construir técnicas basadas en este modelo para reducir el ruido en la imagen resultante.
Las operaciones y aplicaciones más comunes son:
En los sistemas de comunicación, el procesamiento de señales puede ocurrir en:
Según Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer, los principios del tratamiento de señales se encuentran en las técnicas clásicas de análisis numérico del siglo XVII. Además, afirman que el perfeccionamiento digital de estas técnicas puede encontrarse en los sistemas de control digital de los años 40 y 50.[11]
En 1948, Claude Shannon escribió el influyente artículo "A Mathematical Theory of Communication", publicado en el Bell System Technical Journal,.[12] que sentó las bases para el posterior desarrollo de los sistemas de comunicación de la información y el procesamiento de señales para su transmisión.[13]
El procesamiento de señales maduró y floreció en las décadas de 1960 y 1970, y en la década de 1980 se generalizó el uso del procesamiento digital de señales con chips procesadores de señales digitales especializados.[13]
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