Trabajo Colaborativo N.1 Grupo 13
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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD
Esc uel a de In gen ierías. – Ing eniería Elec trón ic a
CAD AVANZADO PARA ELECTRONICA – 208008_13 –- 2015
Ac t. No. 1. – Trabajo Colaborativa Unidad 1
ACTIVIDAD 1TRABAJO COLABORATIVO
LUIS ALBERTO SANCHEZ CORREA- Cód.: 16.786.134JORGE HIDIER GUTIERREZ PRECIADO:16926174
BRYAM MAURICIO RIOS - Cód.: 1.130.621.107CARLOS ARTURO CARDONA - Cód.:18.415.051
EDUAR DANIEL GARZON - Cód.:
Director: Juan Monroy
Grupo Colaborativo: 208008-13
Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD.
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INTRODUCCION
En el curso de CAD avanzado para electrónica de la Universidad Nacional Abierta y a
Distancia UNAD, se busca tener un conocimiento más amplio de este campo de la
ciencia, que estudia, diseña y permite simular procesos lógicos de control, con
programas y algoritmos sofisticados con ayuda de aplicativos dedicados a simulacion y
modelamiento matematico como lo es MatLab.
Las herramientas de simulación y programación están unidas al sueño y constante
construcción, pruebas y el deseo de crear sistemas que nos permitan conocer mejor las
bondades tecnológicas.
Son aplicativos que permiten disminuir costos y tiempo al momento de realizar un
desarrollo o prototipo permitiendo ver comportamientos de sistemas de control.
Más aun con el aumento de mejores procesadores, inteligencia artificial, visión artificial e
interfaces hombre máquina, y sistemas autónomos en un futuro no muy lejano se
podrán hacer simulaciones por comando de voz – pensando muy futurista, y deje de ser
solo una idea más de la ciencia ficción de las películas de Hollywood. Este primer
trabajo es un acercamiento al campo de la robótica.
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OBJETIVOS
General
Realizar las actividades Colaborativas correspondientes de la Unidad 1haciendo uso de herramientas informaticas de simulacion y control con elgrupo de trabajo colaborativo, haciendo cada miembro el respectivo aporte.
Específicos
Diseñar e implementar un programa mediante Matlab que permita filtrardiferentes frecuencias para clasificación de Instrumentos Musicales
Conocer la herramienta de simulacion y modelado de sistemas de controlMatLab.
Tener un acercamiento al control digital a través de la solución al problema
propuesto.
Aplicar herramienta Matlab para dar solución al problema propuesto de laguía.
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Problema: En una empresa dedicada a la construcción de instrumentos musicales,
requieren un software que les permita dejar pasar únicamente señales a la frecuencia a la
cual requieran probar un nuevo instrumento, el aplicativo debe permitir establecer el rango
de frecuencia a aceptar. Una vez se logre el filtro pasa banda, el aplicativo debe permitir
modificar la selectividad o factor de calidad del filtro y mostrar gráficamente la efectividad
del filtro al aplicarse una señal determinada.
MARCO TEORICO
Filtro LINEAL: Un filtro lineal es aquel filtro electrónico que aplica un operador lineal a una
señal variable en el tiempo. Son usados ampliamente en procesamiento de señales. Una
de sus aplicaciones más frecuentes es la eliminación de frecuencias no deseadas de una
determinada señal de entrada o, al contrario, discriminar una determinada frecuencia de
las demás. La teoría matemática empleada para el diseño de filtros es independiente de la
naturaleza eléctrica, electrónica o mecánica del filtro, así como del rango de frecuencias
en el que se vaya a trabajar. Sin embargo, la implementación, así como las tecnologías
necesarias para su fabricación varían. Clasificación por función de transferencia.
https://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_electr%C3%B3nicohttps://es.wikipedia.org/wiki/Operador_linealhttps://es.wikipedia.org/wiki/Operador_linealhttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_electr%C3%B3nico
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Respuesta en amplitud. Los filtros lineales pueden dividirse en dos clases: filtros de
respuesta infinita (IIR) y filtros de respuesta finita (FIR):
Los filtros FIR (que sólo puede ser implementados en tiempo discreto) pueden ser
descritos como una suma ponderada de entradas con un determinado retardo. Para
estos filtros, si la entrada en un determinado instante es cero, la salida será cero a
partir de un instante posterior a los retardos inducidos por el filtro. De este modo, solo
existirá respuesta por un tiempo finito.
Los filtros IIR, por el contrario, pueden presentar salida aun cuando la entrada sea
cero, si las condiciones iniciales son distintas de cero. La energía del filtro decaerá con
el tiempo, pero no llegará a ser nula. Por tanto, la respuesta al impulso se extiende
infinitamente.
Hasta la década de 1970, sólo era posible construir filtros IIR. Generalmente, la distinción
entre filtros FIR e IIR, se aplica únicamente en el dominio del tiempo discreto. Respuesta
en frecuencia. Respuesta en frecuencia de diferentes tipos de filtros IIR: Butterworth,
Chebyshev y elíptico. Todos ellos son filtros de paso bajo de orden cinco. Hay varios tipos
de filtros lineales en lo que respecta a su respuesta en frecuencia:
Filtro paso bajo: permite el paso de frecuencias bajas.
Filtro paso alto: permite el paso de frecuencias alto.
Filtro pasa banda: permite el paso de un rango intermedio de frecuencias.
Filtro banda eliminada: bloquea el paso de un rango intermedio de frecuencias.
Filtro pasa todo: permite el paso de todas las frecuencias, pudiendo modificar su fase.
https://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_IIRhttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_IIRhttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_FIRhttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_FIRhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Tiempo_discreto&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_IIRhttps://es.wikipedia.org/wiki/A%C3%B1os_1970https://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_paso_bajohttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_paso_altohttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_paso_bandahttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_banda_eliminadahttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Filtro_paso_todo&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Fase_(onda)https://es.wikipedia.org/wiki/Fase_(onda)https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Filtro_paso_todo&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_banda_eliminadahttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_paso_bandahttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_paso_altohttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_paso_bajohttps://es.wikipedia.org/wiki/A%C3%B1os_1970https://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_IIRhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Tiempo_discreto&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_FIRhttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_FIRhttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_IIRhttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_IIR
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Expresión del Filtro: Hay muchas formas de representar un filtro. Por ejemplo, en función
de w (frecuencia digital), en función de z y en función de n (número de muestra). Todas
son equivalentes, pero a la hora de trabajar a veces conviene más una u otra. Como regla
general se suele dejar el término a0=1. Si se expresa en función de z y en forma de
fracción:
Y en dominio de n:
Los coeficientes son la a y el b y son los que definen el filtro, por lo tanto el diseño
consiste en calcularlos. Se parte de las especificaciones y, basándose en éstas, se elige
el tipo de filtro. En este ejemplo se parte de un filtro digital que anule las frecuencias
menores a 5Hz y la de 50Hz y que no altere al resto, la frecuencia de muestreo será
1000Hz, además se quiere fase lineal. Con estas especificaciones se elige un filtro FIR.En Matlab se obtienen los coeficientes que definen el filtro, que en la ecuación anterior se
llaman a y b (el numerador es la variable b y el denominador solo tiene un término que es
1, como corresponde a un filtro FIR):
El filtro de Butterworth es uno de los filtros electrónicos más básicos, diseñado para
producir la respuesta más plana que sea posible hasta la frecuencia de corte. En otras
palabras, la salida se mantiene constante casi hasta la frecuencia de corte, luegodisminuye a razón de 20n dB por década (ó ~6n dB por octava), donde n es el número de
polos del filtro. El filtro Butterworth más básico es el típico filtro pasa bajo de primer orden,
el cual puede ser modificado a un filtro pasa alto o añadir en serie otros formando un filtro
pasa banda o elimina banda y filtros de mayores órdenes.
https://es.wikipedia.org/wiki/Hzhttps://es.wikipedia.org/wiki/Matlabhttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_electr%C3%B3nicohttps://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia_de_cortehttps://es.wikipedia.org/wiki/DBhttps://es.wikipedia.org/wiki/DBhttps://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia_de_cortehttps://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_electr%C3%B3nicohttps://es.wikipedia.org/wiki/Matlabhttps://es.wikipedia.org/wiki/Hz
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Filtros de Butterworth de varios órdenes. Según lo mencionado antes, la respuesta en
frecuencia del filtro es extremadamente plana (con mínimas ondulaciones) en la banda
pasante. Visto en un diagrama de Bode con escala logarítmica, la respuesta decaelinealmente desde la frecuencia de corte hacia menos infinito. Para un filtro de primer
orden son -20 dB por década (aprox. -6dB por octava). El filtro de Butterworth es el único
filtro que mantiene su forma para órdenes mayores (sólo con una pendiente mayor a partir
de la frecuencia de corte). Este tipo de filtros necesita un mayor orden para los mismos
requerimientos en comparación con otros, como los de Chebyshev o el elíptico. Diseño: Si
llamamos H a la respuesta en frecuencia, se debe cumplir que las 2N-1 primeras
derivadas de sean cero para y . Únicamente posee polos y la
función de transferencia es:
https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_Bodehttps://es.wikipedia.org/wiki/Logaritmohttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Filt_elect_pend.PNGhttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Filt_elect_pend.PNGhttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Filt_elect_pend.PNGhttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Filt_elect_pend.PNGhttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Filt_elect_pend.PNGhttps://es.wikipedia.org/wiki/Logaritmohttps://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_Bodehttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Filt_elect_pend.PNGhttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Filt_elect_pend.PNG
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Donde N es el orden del filtro, es la frecuencia de corte (en la que la respuesta cae 3
dB por debajo de la banda pasante) y es la frecuencia analógica compleja ( ).
La transformada de Fourier (pr. fʊrieɪ), denominada así por Joseph Fourier, es
una transformación matemática empleada para transformar señales entre el dominio del
tiempo (o espacial) y el dominio de la frecuencia, que tiene muchas aplicaciones en la
física y la ingeniería. Es reversible, siendo capaz de transformaciones de cualquiera delos dominios al otro. El propio término se refiere tanto a la operación de transformación
como a la función que produce. En el caso de una función periódica en el tiempo (por
ejemplo, un sonido musical continuo pero no necesariamente sinusoidal), la transformada
https://es.wikipedia.org/wiki/Joseph_Fourierhttps://es.wikipedia.org/wiki/Transformaci%C3%B3n_(matem%C3%A1ticas)https://es.wikipedia.org/wiki/Dominio_del_tiempohttps://es.wikipedia.org/wiki/Dominio_del_tiempohttps://es.wikipedia.org/wiki/Dominio_de_la_frecuenciahttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_matem%C3%A1ticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_peri%C3%B3dicahttps://es.wikipedia.org/wiki/Sinusoidalhttps://es.wikipedia.org/wiki/Sinusoidalhttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_peri%C3%B3dicahttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_matem%C3%A1ticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Dominio_de_la_frecuenciahttps://es.wikipedia.org/wiki/Dominio_del_tiempohttps://es.wikipedia.org/wiki/Dominio_del_tiempohttps://es.wikipedia.org/wiki/Transformaci%C3%B3n_(matem%C3%A1ticas)https://es.wikipedia.org/wiki/Joseph_Fourier
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de Fourier se puede simplificar para el cálculo de un conjunto discreto de amplitudes
complejas, llamado coeficientes de las series de Fourier. Ellos representan el espectro de
frecuencia de la señal del dominio-tiempo original. La transformada de Fourier es
una aplicación que hace corresponder a una función de valores complejos. Definida en
la recta, con otra función definida de la manera siguiente:
Donde es , es decir, tiene que ser una función integrable en el sentido de la integral
de Lebesgue. El factor, que acompaña la integral en definición facilita el enunciado de
algunos de los teoremas referentes a la transformada de Fourier. Aunque esta forma de
normalizar la transformada de Fourier es la más comúnmente adoptada, no es universal.
En la práctica las variables y suelen estar asociadas a dimensiones como el tiempo
—segundos— y frecuencia —herzios— respectivamente, si se utiliza la fórmula
alternativa:
La constante cancela las dimensiones asociadas a las variables obteniendo un
exponente adimensional. La transformada de Fourier así definida goza de una serie de
https://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_complejohttps://es.wikipedia.org/wiki/Series_de_Fourierhttps://es.wikipedia.org/wiki/Aplicaci%C3%B3n_matem%C3%A1ticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Integraci%C3%B3nhttps://es.wikipedia.org/wiki/Integral_de_Lebesguehttps://es.wikipedia.org/wiki/Integral_de_Lebesguehttps://es.wikipedia.org/wiki/Herziohttps://es.wikipedia.org/wiki/Adimensionalhttps://es.wikipedia.org/wiki/Adimensionalhttps://es.wikipedia.org/wiki/Herziohttps://es.wikipedia.org/wiki/Integral_de_Lebesguehttps://es.wikipedia.org/wiki/Integral_de_Lebesguehttps://es.wikipedia.org/wiki/Integraci%C3%B3nhttps://es.wikipedia.org/wiki/Aplicaci%C3%B3n_matem%C3%A1ticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Series_de_Fourierhttps://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_complejo
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propiedades de continuidad que garantizan que puede extenderse a espacios de
funciones mayores e incluso a espacios de funciones generalizadas. Sus aplicaciones son
muchas, en áreas de la ciencia e ingeniería como la física, la teoría de los números, la
combinatoria, el procesamiento de señales (electrónica), la teoría de la probabilidad,
la estadística, la óptica, la propagación de ondas y otras áreas. En procesamiento de
señales la transformada de Fourier suele considerarse como la descomposición de una
señal en componentes de frecuencias diferentes, es decir, corresponde al espectro de
frecuencias de la señal . La rama de la matemática que estudia la transformada de
Fourier y sus generalizaciones es denominada análisis armónico. Son varias las
notaciones que se utilizan para la transformada de Fourier de . He aquí algunas de ellas:
.
La transformada de Fourier es básicamente el espectro de frecuencias de una función. Un
buen ejemplo de eso es lo que hace el oído humano, ya que recibe una onda auditiva y la
transforma en una descomposición en distintas frecuencias (que es lo que finalmente se
escucha). El oído humano va percibiendo distintas frecuencias a medida que pasa el
tiempo, sin embargo, la transformada de Fourier contiene todas las frecuencias del tiempo
durante el cual existió la señal; es decir, en la transformada de Fourier se obtiene un sólo
espectro de frecuencias para toda la función. Definición formal
Sea una función integrable:
https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_generalizadahttps://es.wikipedia.org/wiki/F%C3%ADsicahttps://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_los_n%C3%BAmeroshttps://es.wikipedia.org/wiki/Combinatoriahttps://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_se%C3%B1aleshttps://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_probabilidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/%C3%93pticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Propagaci%C3%B3n_de_ondashttps://es.wikipedia.org/wiki/Frecuenciahttps://es.wikipedia.org/wiki/Espectro_de_frecuenciashttps://es.wikipedia.org/wiki/Espectro_de_frecuenciashttps://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_arm%C3%B3nicohttps://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_arm%C3%B3nicohttps://es.wikipedia.org/wiki/Espectro_de_frecuenciashttps://es.wikipedia.org/wiki/Espectro_de_frecuenciashttps://es.wikipedia.org/wiki/Frecuenciahttps://es.wikipedia.org/wiki/Propagaci%C3%B3n_de_ondashttps://es.wikipedia.org/wiki/%C3%93pticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_probabilidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_se%C3%B1aleshttps://es.wikipedia.org/wiki/Combinatoriahttps://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_los_n%C3%BAmeroshttps://es.wikipedia.org/wiki/F%C3%ADsicahttps://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_generalizada
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La transformada de Fourier de es la función
Esta integral tiene sentido, pues el integrando es una función integrable. Una estimativa
simple demuestra que la transformada de Fourier es una función acotada. Además
por medio del teorema de convergencia dominada puede demostrarse que es
continua. La transformada de Fourier inversa de una función integrable está definida
por:
Nótese que la única diferencia entre la transformada de Fourier y la transformada de
Fourier inversa es el signo negativo en el exponente del integrando. El teorema de
inversión de Fourier formulado abajo justifica el nombre de transformada de Fourier
inversa dado a esta transformada. El signo negativo en el exponente del integrado indica
la traspolación de complementos yuxtapuestos. Estos complementos pueden ser
analizados a través de la aplicación de la varianza para cada función. Interpretación
Geométrica. Definido el producto escalar entre funciones de la siguiente manera:
La transformada de Fourier se puede entender como el producto escalar entre la
función y la exponencial compleja evaluado sobre el rango de frecuencias .
https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Teorema_de_convergencia_dominada&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Varianzahttps://es.wikipedia.org/wiki/Producto_escalarhttps://es.wikipedia.org/wiki/Producto_escalarhttps://es.wikipedia.org/wiki/Varianzahttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Teorema_de_convergencia_dominada&action=edit&redlink=1
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Por la interpretación usual del producto escalar, en aquellas frecuencias en las que la
transformada tiene un valor mayor, más parecido tiene con una exponencial
compleja.
Transformada de Fourier discreta. En matemáticas, la transformada discreta de Fourier
(DFT) es un tipo de transformada discreta utilizada en el análisis de Fourier. Transforma
una función matemática en otra, obteniendo una representación en el dominio de lafrecuencia, siendo la función original una función en el dominio del tiempo. Pero la DFT
requiere que la función de entrada sea una secuencia discreta y de duración finita. Dichas
secuencias se suelen generar a partir del muestreo de una función continua, como puede
ser la voz humana. Al contrario que la transformada de Fourier en tiempo discreto (DTFT),
esta transformación únicamente evalúa suficientes componentes frecuencia les para
reconstruir el segmento finito que se analiza. Utilizar la DFT implica que el segmento que
se analiza es un único período de una señal periódica que se extiende de forma infinita; si
esto no se cumple, se debe utilizar una ventana para reducir los espurios del espectro.
Por la misma razón, la DFT inversa (IDFT) no puede reproducir el dominio del tiempo
completo, a no ser que la entrada sea periódica indefinidamente. Por estas razones, se
dice que la DFT es una transformada de Fourier para análisis de señales de tiempo
discreto y dominio finito. Las funciones sinusoidales base que surgen de la
descomposición tienen las mismas propiedades.
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La entrada de la DFT es una secuencia finita de números reales o complejos, de modo
que es ideal para procesar información almacenada en soportes digitales. En particular, la
DFT se utiliza comúnmente en procesado digital de señales y otros campos relacionados
dedicados a analizar las frecuencias que contiene una señal muestreada, también para
resolver ecuaciones diferenciales parciales, y para llevar a cabo operaciones como
convoluciones o multiplicaciones de grandes números enteros. Un factor muy importante
para este tipo de aplicaciones es que la DFT puede ser calculada de forma eficiente en la
práctica utilizando el algoritmo de la transformada rápida de Fourier (FFT). Los algoritmos
FFT se utilizan tan habitualmente para calcular DFTs que el término "FFT" muchas veces
se utiliza en lugar de "DFT" en lenguaje coloquial. Formalmente, hay una diferencia clara:
"DFT" hace alusión a una transformación o función matemática, independientemente de
cómo se calcule, mientras que "FFT" se refiere a una familia específica de algoritmos para
calcular DFTs.
La secuencia de N números complejos x 0, ..., x N −1 se transforma en la secuencia
de N números complejos X 0, ..., X N −1mediante la DFT con la fórmula:
Donde i es la unidad imaginaria y es la N-ésima raíz de la unidad. (Esta expresión se
puede escribir también en términos de una matriz DFT; cuando se escala de forma
apropiada se convierte en una matriz unitaria y X k puede entonces ser interpretado como
los coeficientes de x en una base orto normal.) La transformada se denota a veces por el
símbolo , igual que en o o . La transformada inversa de
Fourier discreta (IDFT) viene dada por
https://es.wikipedia.org/wiki/Secuenciahttps://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmeros_complejoshttps://es.wikipedia.org/wiki/Ra%C3%ADz_de_la_unidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/Base_ortonormalhttps://es.wikipedia.org/wiki/Base_ortonormalhttps://es.wikipedia.org/wiki/Ra%C3%ADz_de_la_unidadhttps://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmeros_complejoshttps://es.wikipedia.org/wiki/Secuencia
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Una descripción simple de estas ecuaciones es que los númeroscomplejos representan la amplitud y fase de diferentes componentes sinusoidales de
la señal de entrada . La DFT calcula a partir de , mientras que la IDFT muestra
cómo calcular como la suma de componentes sinusoidales con
una frecuencia de ciclos por muestra. Escribiendo las ecuaciones de este modo,
estamos haciendo un uso extensivo de la fórmula de Euler para expresar sinusoides en
términos de exponentes complejas, lo cual es mucho más sencillo de manipular. Del
mismo modo, escribiendo en forma polar, obtenemos una sinusoide de
amplitud y fase a partir del módulo y argumento complejos de ,
respectivamente:
Donde atan2 es la forma bi argumental de la función arco tangente. Nótese que el factor
de normalización que multiplica a la DFT y la IDFT (que son 1 y 1/ N ) y los signos de los
exponentes se colocan meramente por convenio, y varían dependiendo de la aplicación.
El único requisito para este convenio es que la DFT y la IDFT tengan exponentes de signo
opuesto y que el producto de sus factores de normalización sea 1/ N . Una normalización
de para ambas DFT y IDFT hace las transformadas unitarias, lo cual tiene ciertas
ventajas teóricas, pero suele ser más práctico a la hora de efectuar operaciones
numéricas con el ordenador efectuar el escalado de una sola vez (y un escalado unitario
suele ser conveniente en otras ocasiones). (El convenio del signo negativo en el
exponente suele ser adecuado porque significa que es la amplitud de una "frecuencia
https://es.wikipedia.org/wiki/Frecuenciahttps://es.wikipedia.org/wiki/F%C3%B3rmula_de_Eulerhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Forma_polar&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Atan2&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Arcotangentehttps://es.wikipedia.org/wiki/Arcotangentehttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Atan2&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Forma_polar&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/F%C3%B3rmula_de_Eulerhttps://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia
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positiva" De forma equivalente, la DFT se suele considerar como un filtro
adaptado: cuando se busca una frecuencia de +1, se correlaciona la señal de entrada con
una frecuencia de −1.) En adelante, los términos "secuencia" y "vector" seránconsiderados equivalentes.
COMANDOS A UTILIZAR EN MATLAB
wavread
Read WAVE (.wav) sound file
Syntax
y = wavread(filename)[y, Fs] = wavread(filename)[y, Fs, nbits] = wavread(filename)[y, Fs, nbits, opts] = wavread(filename)[...] = wavread(filename, N)[...] = wavread(filename, [N1 N2])
[...] = wavread(..., fmt)siz = wavread(filename,'size')
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y = wavread(filename) loads a WAVE file specified by the string filename, returning
the sampled data in y. If filename does not include an extension, wavread appends
.wav.
[y, Fs] = wavread(filename) returns the sample rate (Fs) in Hertz used to encode
the data in the file.
[y, Fs, nbits] = wavread(filename) returns the number of bits per sample (nbits).
[y, Fs, nbits, opts] = wavread(filename) returns a structure opts of additional
information contained in the WAV file. The content of this structure differs from file
to file. Typical structure fields include opts.fmt (audio format information) andopts.info (text that describes the title, author, etc.).
[...] = wavread(filename, N) returns only the first N samples from each channel in
the file.
[...] = wavread(filename, [N1 N2]) returns only samples N1 through N2 from each
channel in the file.
siz = wavread(filename,'size') returns the size of the audio data contained in
filename instead of the actual audio data, returning the vector siz = [samples
channels].
wavwrite(y,Fs,N,filename) writes the data stored in the variable y to a WAVE file
called filename. The data has a sample rate of Fs Hz and is N-bit, where N is 8, 16,
24, or 32.
filter
1-D digital filter
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Syntax
y = filter(b,a,X)
[y,zf] = filter(b,a,X)
[y,zf] = filter(b,a,X,zi)
y = filter(b,a,X,zi,dim)
[...] = filter(b,a,X,[],dim)
Descr ipt ion
The filter function filters a data sequence using a digital filter which works for both real and
complex inputs. The filter is a direct form II transposed implementation of the standard
difference equation. y = filter(b,a,X) filters the data in vector X with the filter described by
numerator coefficient vector b and denominator coefficient vector a. If a(1) is not equal to
1, filter normalizes the filter coefficients by a(1). If a(1) equals 0, filter returns an error. If X
is a matrix, filter operates on the columns of X. If X is a multidimensional array, filter
operates on the first nonsingleton dimension.
[y,zf] = filter(b,a,X) returns the final conditions, zf, of the filter delays. If X is a row orcolumn vector, output zf is a column vector of max(length(a),length(b))-1. If X is a matrix,
zf is an array of such vectors, one for each column of X, and similarly for multidimensional
arrays.
[y,zf] = filter(b,a,X,zi) accepts initial conditions, zi, and returns the final conditions, zf, of the
filter delays. Input zi is a vector of length max(length(a),length(b))-1, or an array with the
leading dimension of size max(length(a),length(b))-1 and with remaining dimensions
matching those of X. y = filter(b,a,X,zi,dim) and [...] = filter(b,a,X,[],dim) operate across the
dimension dim.
The audioread function can support WAVE, OGG, FLAC, AU, MP3, and MPEG-4 AAC files.
[y,Fs] = audioread('handel.wav');
Play the audio. sound(y,Fs)
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audiowrite('handel.wav',y,Fs)clear y Fs
dsp.AudioFileReader Read audio samples from audio file
dsp.AudioFileWriter Write audio samples to audio file
dsp.AudioPlayer Play audio data using computer's audio device
dsp.AudioRecorder Record audio data using computer's audio device
dsp.MatFileReader Read MAT file
dsp.MatFileWriter Write MAT file
dsp.UDPReceiver Receive UDP packets from network
dsp.UDPSender Send UDP packets to network
midicallback Call function handle when MIDI controls change value
midicontrols Open a group of MIDI controls for reading
midiid Interactively identify MIDI control
midiread Return most recent value of MIDI controls
midisync Send values to MIDI controls to synchronize
Blocks
From Audio Device Read audio data from computer's audio device
To Audio Device Write audio data to computer's audio device
From Multimedia File Read multimedia file
To Multimedia File Write video frames and audio samples to multimedia file
UDP Receive Receive uint8 vector as UDP message
UDP Send Send UDP message
MIDI Controls Output values from controls on MIDI control surface
http://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audioplayer-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiorecorder-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiorecorder-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.udpreceiver-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.udpsender-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midicallback.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/functionmidicontrols.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midiid.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midiread.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midisync.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/fromaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/toaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/toaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/frommultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/frommultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/tomultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/tomultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpreceive.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpreceive.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpsend.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midicontrols.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midicontrols.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpsend.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpreceive.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/tomultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/frommultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/toaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/fromaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midisync.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midiread.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midiid.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/functionmidicontrols.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midicallback.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.udpsender-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.udpreceiver-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiorecorder-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audioplayer-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilereader-class.html
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Filtrado y procesamiento de señal de audio
Pasa bajosLpFilt = designfilt('lowpassfir','PassbandFrequency',0.25, ...'StopbandFrequency',0.35,'PassbandRipple',0.5, ...'StopbandAttenuation',65,'DesignMethod','kaiserwin');
fvtool(lpFilt)dataIn = rand(1000,1);dataOut = filter(lpFilt,dataIn);
Pasa altoshpFilt = designfilt('highpassfir','StopbandFrequency',0.25, ...
'PassbandFrequency',0.35,'PassbandRipple',0.5, ...'StopbandAttenuation',65,'DesignMethod','kaiserwin');
fvtool(hpFilt)dataIn = randn(1000,1);dataOut = filter(hpFilt,dataIn);
Filtro Pasa BandabpFilt = designfilt('bandpassiir','FilterOrder',20, ...
'HalfPowerFrequency1',500,'HalfPowerFrequency2',560, ...'SampleRate',1500);
fvtool(bpFilt)dataIn = randn(1000,1);dataOut = filter(bpFilt,dataIn);
Filtro parada
bsFilt = designfilt('bandstopfir','FilterOrder',20, ...'CutoffFrequency1',500,'CutoffFrequency2',560, ...'SampleRate',1500);
fvtool(bsFilt)dataIn = randn(1000,1);dataOut = filter(bsFilt,dataIn);
Filtro diferenciador de senaldFilt = designfilt('differentiatorfir','FilterOrder',7);fvtool(dFilt,'MagnitudeDisplay','Zero-phase')dataIn = randn(1000,1);dataOut = filter(dFilt,dataIn);
mbFilt = designfilt('arbmagfir','FilterOrder',60, ...'Frequencies',0:50:500, ...'Amplitudes',[1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0], ...'DesignMethod','equiripple', ...'SampleRate',1000);
fvtool(mbFilt)
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dataIn = randn([1000 1]); dataOut = filter(mbFilt,dataIn);
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DESARROLLO
1. Realizar presentación personal identificando fortalezas individuales frente alproblema a resolver.
etapa 1 – Lectura - Read Audio File Commandos
The audioread function can support WAVE, OGG, FLAC, AU, MP3, and MPEG-4 AAC files.
[y,Fs] = audioread('handel.wav');
Play the audio.
sound(y,Fs)
audiowrite('handel.wav',y,Fs)clear y Fs
Comprender el tipo de problema
programacion o diseño electronico
•Actividad
•Inicial
Elaborar un Prediseño electronico para
guiarme en el proceso de elaboracion del
algoritmo del problema
•
Comprension•fisica del problema
y opciones tecnicas
Buscar las opciones para Grabar audio en
Matlab desde fuentes externas, y buscar los
comandos para uso de los respectivos filtrosanalogos o digitales para procesamiento de
senales que tiene Matlab disponibles
•Final de la
solucion
practica
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System Objects
dsp.AudioFileReader Read audio samples from audio file
dsp.AudioFileWriter Write audio samples to audio file
dsp.AudioPlayer Play audio data using computer's audio device
dsp.AudioRecorder Record audio data using computer's audio device
dsp.MatFileReader Read MAT file
dsp.MatFileWriter Write MAT file
dsp.UDPReceiver Receive UDP packets from network
dsp.UDPSender Send UDP packets to network
Functions
midicallback Call function handle when MIDI controls change value
midicontrols Open a group of MIDI controls for reading
midiid Interactively identify MIDI control
midiread Return most recent value of MIDI controls
midisync Send values to MIDI controls to synchronize
Blocks
From Audio Device Read audio data from computer's audio device
To Audio Device Write audio data to computer's audio device
From Multimedia File Read multimedia file
To Multimedia File Write video frames and audio samples to multimedia file
UDP Receive Receive uint8 vector as UDP message
UDP Send Send UDP message
MIDI Controls Output values from controls on MIDI control surface
http://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audioplayer-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiorecorder-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiorecorder-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.udpreceiver-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.udpsender-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midicallback.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/functionmidicontrols.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midiid.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midiread.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midisync.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/fromaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/toaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/toaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/frommultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/frommultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/tomultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/tomultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpreceive.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpreceive.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpsend.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midicontrols.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midicontrols.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpsend.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/udpreceive.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/tomultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/frommultimediafile.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/toaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/fromaudiodevice.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midisync.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midiread.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midiid.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/functionmidicontrols.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/midicallback.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.udpsender-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.udpreceiver-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.matfilereader-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiorecorder-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audioplayer-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilewriter-class.htmlhttp://www.mathworks.com/help/dsp/ref/dsp.audiofilereader-class.html
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Etapa dos: Filtrado y procesamiento de señal de audio
Filtros
Pasa bajos
LpFilt = designfilt('lowpassfir','PassbandFrequency',0.25, ...'StopbandFrequency',0.35,'PassbandRipple',0.5, ...'StopbandAttenuation',65,'DesignMethod','kaiserwin');
fvtool(lpFilt)dataIn = rand(1000,1);dataOut = filter(lpFilt,dataIn);
Pasa altos
hpFilt = designfilt('highpassfir','StopbandFrequency',0.25, ...'PassbandFrequency',0.35,'PassbandRipple',0.5, ...'StopbandAttenuation',65,'DesignMethod','kaiserwin');
fvtool(hpFilt)dataIn = randn(1000,1);dataOut = filter(hpFilt,dataIn);
Filtro Pasa BandabpFilt = designfilt('bandpassiir','FilterOrder',20, ...
'HalfPowerFrequency1',500,'HalfPowerFrequency2',560, ...'SampleRate',1500);
fvtool(bpFilt)
dataIn = randn(1000,1);dataOut = filter(bpFilt,dataIn);
Filtro paradabsFilt = designfilt('bandstopfir','FilterOrder',20, ...
'CutoffFrequency1',500,'CutoffFrequency2',560, ...'SampleRate',1500);
fvtool(bsFilt)dataIn = randn(1000,1);dataOut = filter(bsFilt,dataIn);
Filtro diferenciador de senaldFilt = designfilt('differentiatorfir','FilterOrder',7);fvtool(dFilt,'MagnitudeDisplay','Zero-phase')dataIn = randn(1000,1);dataOut = filter(dFilt,dataIn);
mbFilt = designfilt('arbmagfir','FilterOrder',60, ...'Frequencies',0:50:500, ...
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Ac t. No. 1. – Trabajo Colaborativa Unidad 1
'Amplitudes',[1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0], ...'DesignMethod','equiripple', ...'SampleRate',1000);
fvtool(mbFilt)
dataIn = randn([1000 1]); dataOut = filter(mbFilt,dataIn);
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RESULTADOS:
Condiciones a cumplir por el filtro (datos del problema)
Cabe precisar que el filtro debe permitir modificar el factor de calidad del filtro, esto se lograpermitiendo modificar el Fp, Fs, Dp, Ds
FS=24000 frecuencia de muestreo Fp= 3000 frecuencia límite del pasabanda Fs= 6000 frecuencia límite del stopbanda Dp = 1 db atenuación máxima en el pasabanda Ds = 30 db atenuación mínima en el stopbanda
Para adecuar a la función que permite el cálculo del orden del filtro, Fc y Fs deben llevarse a laforma normalizada
Por lo tanto resulta:
Wp = 3000/12000 = 0.25 Ws = 6000/12000 = 0.5
Resolución del problema
Se calcula primero el orden (N) y la frecuencia de potencia mitad (Ws) (valor de la frecuencia parael cual |H(z)|2 cae a la mitad).
[N, Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs) [N, Wn] = buttord(0.25, 0.50, 1, 30)
Resultando:
N = 5 Wn = 0.2958
Con este resultado previo, se procede al diseño del filtro de Butterworth que cumpla con lascaracterísticas especificadas:
[B,A] = BUTTER(N,Wn) [B,A] = BUTTER(5,0.2958)
Resultando:
B = [0.0065 0.0327 0.0655 0.0655 0.0327 0.0065 ] A = [1.0000 -2.0177 2.0732 -1.1455 0.3423 -0.0428 ]
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1) Importar el archive de audio dentro del workspace de MATLAB.
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Programa en Matlab:
FSm=input('Digite Frecuencia de muestreo Instrumento: ?' );
Fp= input('Digite Frecuencia límite del pasa banda Instrumento: ?');
Fs= input('Digite Frecuencia límite del stop banda Instrumento: ?');
Wp=(Fp)/(FSm/2);
Ws=(Fs)/(FSm/2);
N=32;
Wn=[Wp,Ws];
[A,B] = butter(1,Wn);
Transf_Tambor= fft(Tambordata);
Res_Intrumento=filter(B,A,Transf_Tambor);
Res_filtrada=ifft(Res_Intrumento);
wavwrite(Res_filtrada,Tamborfs, N, 'Tambor_result.wav');
plot(Res_filtrada);
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CONCLUSIONES
El trabajo colaborativo permitió conocer y participar los miembros del grupo. Esta primera práctica de mathlab permite afianzarnos en las bondades del
procesamiento matemático de este software. La resolución del problema ha conllevado a poner en práctica los conocimientos
adquiridos en cursos anteriores, así como establecer una directrices de aprendizajede Matlab como una herramienta computacional de amplia aplicación no solo en elmodelado, si no en el control industrial.
El filtrado de señales permite hacer caracterización de equipos mediante filtrospasabanda.
La filtración en electrónica con la ayuda de herramientas computacionales comoes el caso del Matlab, posee cantidad de opciones que con la profundizaciónsuficiente se ajustan prácticamente a cualquier necesidad. Por ello el caminorecorrido en torno a la solución del problema planteado, tuvo cierto grado dedificultad debido al requerimiento especial y en particular la vinculación de unavariable como lo es el factor de selectividad para controlar la filtración.Finalmente se encuentra un método constructor en Matlab que nos ayuda demanera significativa a la solución del problema, pero no vinculando la variable Q,es por ello que se toma la decisión con base en la fórmula para hallar Q, dehacer un despeje y dejar el ancho de banda en función de Q. El ancho de banda
constituye una de las variables necesarias en el método constructor de Matlab.Se logra conseguir que la filtración se haga entre dos frecuenciaspreestablecidas y el factor de calidad aplicado a la señal controle el ancho debanda y por tanto mejore la efectividad del filtro.
Tanto en electrónica como en telecomunicaciones el tratamiento analógico y digital
de señales son pilares fundamentales para el ejercicio profesional de la ingenieríaen estas dos ramas. Por ello trabajos teórico prácticos como el realizadoanteriormente son el complemento perfecto para realizar un acercamiento muyaproximado a la realidad, y así de una manera poco invasiva poder acceder a la
intimidad del manejo de señales, acompañado de un trabajo investigativo queredunda en dejarnos conocimiento no solo en la necesidad particular, sino, en otrostemas de interés que se encuentran a lo largo del camino recorrido y quedan allí ennuestro cerebro formando parte de nuevos conocimientos.
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BIBLIOGRAFIA
REFERENCIAS.
Guía Integrada de Actividades. (s.f.). En Cad Avanzado para Electrónica.
Recuperado de
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Guia_Integrada_de_Acti
vidades_208008.pdf
Formato Rubrica de Evaluación. (s.f.). En Cad Avanzado para Electrónica.
Recuperado de
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Formato_Rubrica_de_evaluacion.pdf
Problema a Resolver. (s.f.). En Cad Avanzado para Electrónica. Recuperado de
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/problema_a_resolver.pdf
Monroy, J.O., Bolívar, F. (2010). Cad Avanzado para Electrónica. Recuperado de
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/208008_CAD_Avanzado_para_elec
tronica_Enero_2010.pdf
Actividades Componente Práctico. (s.f.). En Cad Avanzado para Electrónica.
Recuperado de
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/entorno_practico.pdf
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Guia_Integrada_de_Actividades_208008.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Guia_Integrada_de_Actividades_208008.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Guia_Integrada_de_Actividades_208008.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Formato_Rubrica_de_evaluacion.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Formato_Rubrica_de_evaluacion.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Formato_Rubrica_de_evaluacion.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/problema_a_resolver.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/problema_a_resolver.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/208008_CAD_Avanzado_para_electronica_Enero_2010.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/208008_CAD_Avanzado_para_electronica_Enero_2010.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/208008_CAD_Avanzado_para_electronica_Enero_2010.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/entorno_practico.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/entorno_practico.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/entorno_practico.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/208008_CAD_Avanzado_para_electronica_Enero_2010.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/208008_CAD_Avanzado_para_electronica_Enero_2010.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/problema_a_resolver.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Formato_Rubrica_de_evaluacion.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Formato_Rubrica_de_evaluacion.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Guia_Integrada_de_Actividades_208008.pdfhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/208008/CAD_AVA/Guia_Integrada_de_Actividades_208008.pdf