Procesamiento de señales

4.1- ANALISIS ESPECTRAL
El análisis espectral podría ser considerado análogo a la composición tímbrica o espectral, es decir, a través del análisis de la evolución del espectro en una composición, uno obtiene una mayor comprensión de su contenido y su desarrollo. El análisis espectral es frecuentemente utilizado en el proceso composicional mismo, principalmente en tareas de procesamiento delmaterial sonoro a nivel micro
El análisis espectral tiene por objeto descomponer una serie de tiempo estacionaria en una suma, posiblemente infinita, de componentes senoidales de diversas frecuencias y amplitudes. Aunque contiene la misma información que el análisis en el dominio del tiempo, el análisis en el dominio de la frecuencia puede facilitar la intuición.
El análisis espectral tiene quever con vibraciones y oscilaciones, las cuales, en su forma más pura, son ondulaciones sin quiebres abruptos que se repiten periódicamente a través del tiempo, manteniendo siempre la misma amplitud y frecuencia de oscilación, como la señal emitida por un diapasón. Estas ondulaciones se conocen como ondas senoidales o cosenoidales y son los componentes de prácticamente todas las señales conocidas,como el ruido blanco o la voz. El análisis espectral separa una señal en las diversas ondas senoidales que la conforman.

La ilustración más familiar consiste en el paso de un rayo de luz blanca por un prisma que lo separa en componentes de diferentes colores. Cada color corresponde a un tipo de vibración con características particulares. El análisis espectral se refiere a la teoría y técnica quepermite descomponer una señal o serie de tiempo (luminosa, sonora, sensorial, económica, etc.) en componentes senoidales de diferentes frecuencias y amplitudes. En el análisis espectral importa menos la forma específica de la serie a lo largo del tiempo y más la identificación de las ondas senoidales presentes.

Una función senoidal, se representa por donde, en el caso discreto, que es el comúnen series de tiempo, la variable tiempo asume valores enteros, esto es t=0,1,2,3 Con respecto a los demás parámetros, C es un coeficiente llamado amplitud, positivo o negativo, que multiplica la señal senoidal; w es la frecuencia angular dada en radianes, por ejemplo π radianes equivale a 180 grados y Φ es una constante llamada ángulo de fase que sirve para desplazar la señal en el tiempo,usualmente en una cantidad que se encuentra en el intervalo -π y π radianes. La frecuencia angular w también se puede escribir como w=2 π f, donde f es la frecuencia dada en ciclos por unidad de tiempo. Ciclo se refiere a la parte de la señal que se repite indefinidamente; puede medirse de valle a valle, o pico a pico, o de cualquier punto al mismo punto.

4.2- CLASIFICACIÓN DE SEÑALES
Junto con lasclasificaciones de señales mostradas a continuación, es importante entender la clasificación de Sistemas.
Tiempo Continuo vs. Tiempo Discreto
Como el nombre lo sugiere, esta clasificación se puede establecer, después de saber si el eje del tiempo es discreto o continuo como se observa en la figura 2. Una señal continua en el tiempo tendrá un valor para todos los números reales que existen en eleje del tiempo. En contraste a esto, una señal discreta en el tiempo es comúnmente creada utilizando el Teorema de Muestreo para discretizar una señal continua, de esta manera la señal nada mas tendrá valores en los espacios que tienen una separación igual y son creados en el eje del tiempo.




Fig. 2 eje de tiempo continuó o discreto
Análogo vs. Digital
La diferencia entre loanálogo y lo digital es muy similar a la diferencia entre el tiempo continuo y el tiempo discreto. Sin embargo, en este caso, la diferencia es con respecto al valor de la función, eje de las ordenadas, figura 3. Análogo corresponde al eje y continuo, mientras lo digital corresponde al eje y discreto. Un ejemplo de una señal digital es una secuencia binaria, donde la función solo tiene valores de cero...