Universidad de Buenos Aires

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Universidad de Buenos Aires"

Transcripción

1 Nueva bae para el proceamiento de múica en el dominio de tiempo-frecuencia Autor: Juan Manuel Vuletich L.U.745/92 Directora: Dra. Ana M. C. Ruedin Año 2005 Departamento de Computación Facultad de Ciencia Exacta y Naturale Univeridad de Bueno Aire

2 ABSTRACT...3 RESUMEN...3 INTRODUCCIÓN...3 SEÑAL...3 ANÁLISIS...4 SÍNTESIS...4 ANÁLISIS / RESÍNTESIS...4 ESCALA MUSICAL...4 LOCALIZACIÓN DE SEÑALES EN TIEMPO Y EN FRECUENCIA...5 TESELADO DEL PLANO DE TIEMPO - FRECUENCIA...6 OBJETIVO DEL PRESENTE TRABAJO...6 HERRAMIENTAS UTILIZADAS...7 TÉCNICAS CONVENCIONALES PARA EL DOMINIO DE TIEMPO - FRECUENCIA...8 MANERAS DE REPRESENTAR SEÑALES...8 TRANSFORMADA DE FOURIER Y TRANSFORMADA DISCRETA DE FOURIER...8 WIGNER - VILLE DISTRIBUTION...10 TRANSFORMADA DE FOURIER CON VENTANA O TRANSFORMADA DE GABOR...10 TRANSFORMADA WAVELET CONTINUA Y SU DISCRETIZACIÓN...11 TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA DIÁDICA...11 WAVELETS M-ÁDICAS...13 BASES OPTIMIZADAS PARA CADA SEÑAL...14 MOSAICOS ARBITRARIOS DEL PLANO DE TIEMPO - FRECUENCIA USANDO BASES LOCALES (BERNARDINI / KOVACEVIC)...14 RESUMEN DE TÉCNICAS CONVENCIONALES...15 UNA NUEVA WAVELET DISCRETA PARA MÚSICA...16 MOSAICO DEL PLANO DE TIEMPO - FRECUENCIA...17 Decripción...17 Parámetro del moaico...18 Contrucción del moaico...18 FUNCIONES ELEMENTALES...20 Ajute de lo elemento de la bae al moaico del plano...20 Wavelet...20 Función de Ecala...22 Función de Ecala Epejada...23 PROPIEDADES ALGEBRAICAS DE LAS BASES...25 Correlación entre lo elemento...25 Ortogonalización de lo elemento de ditinta banda...26 Ortogonalización de lo elemento de una mima banda...26 Ortogonalización contra deplazamiento a ditancia impare...27 Aproximación del moaico por racionale...28 Ortogonalización contra deplazamiento a ditancia pare...28 CONSTRUCCIÓN Y ORTOGONALIZACIÓN FINAL DE LA BASE...30 RESULTADOS OBTENIDOS...32 CONCLUSIONES...35 TRABAJOS FUTUROS...35 GLOSARIO...35 BIBLIOGRAFÍA

3 Abtract Conventional techniue for ignal analyi and proceing in the time-freuency domain are not well adapted to digital proceing of muic ignal. Thi retrict the feature and uality of application. A novel family of waveletlike bae allow a tiling of the time-freuency plane that i better adapted to the muical cale. Thi will allow performance enhancement in all kind of digital audio application, for example, pitch detector, ound identification, muical intrument and effect proceor. Reumen La técnica convencionale para análii y proceamiento de eñale en el dominio de tiempo - frecuencia no e adaptan bien al proceamiento digital de eñale de audio, en particular de múica. Eto limita la poibilidade y el deempeño de la aplicacione. Una novedoa familia de peudo wavelet permite un moaico del plano de tiempo - frecuencia mejor adaptado a la caracterítica de la ecala muical. Eto permitirá mejorar el deempeño de toda clae de aplicacione de audio, pudiendo aplicare por ejemplo a convertidore de audio a MIDI (pitch detector), identificadore de onido, contrucción de intrumento muicale y, proceadore para etudio de grabación. Introducción En el área del proceamiento de eñale dicreta e detaca el proceamiento de onido muicale, por tener la múica propiedade particulare, ditinta de la de otro tipo de eñale (p. ej. imágene). El proceamiento de múica tiene importante aplicacione práctica, ue van dede la producción muical (herramienta para múico e ingeniero de grabación), hata producto para conumidore (euipo de múica, oftware y aplicacione para ditribución y reproducción de múica en computadora peronale). Dentro del amplio campo del proceamiento de onido y múica, ete trabajo e centra en técnica para tranformar la eñale, expreándola en bae con cierta propiedade deeada. No interea repreentar eñale muicale de forma tal ue cada coeficiente expree el contenido energético de la eñal en un intervalo peueño de tiempo y de frecuencia. Eto permite modificar la eñal, por ejemplo realzando o reduciendo cierto componente (p. ej. nota muicale), en cierto intante. Comencemo definiendo alguno término, y u ignificado (en el contexto de ete trabajo). Señal Ete trabajo trata únicamente obre eñale unidimenionale dicreta ue correponden a egmento de múica digitalizada. Si la eñale a utilizar etán muetreada con frecuencia de muetreo f y no contienen energía en frecuencia uperiore a f 2, entonce el teorema de Nyuit (Nyuit 1928, Shannon 1949) garantiza entonce ue la eñale originale pueden er recontruida perfectamente. Como e verá má adelante, una eñal de duración finita no puede cumplir la hipótei del teorema. Aparece entonce un fenómeno llamado aliaing al recontruir, pero i f e uficientemente alta, el aliaing puede er ignorado. Eto ocurre en el compact dic y en todo lo formato de audio digital: la grabacione tienen duración finita. 3

4 Análii Analizar una eñal conite en aplicar un algoritmo ue extrae información en forma de parámetro, ue reultan útile para decribirla, o conocer algún apecto de ella. Por ejemplo, un vúmetro (ue muetra la intenidad de la eñal a lo largo del tiempo), o un analizador de epectro (ue muetra la evolución del contenido frecuencial a lo largo del tiempo). Síntei Sintetizar una eñal conite en generar una eñal a partir de cierto parámetro. Por ejemplo, un intetizador de múica genera onido en función de parámetro como la nota a tocar, intenidad, timbre, etc. Análii / Reíntei Análii / Reíntei, o Proceamiento en el Dominio Tranformado e aplicar una tranformada invertible, para extraer parámetro, operar obre ello y intetizar una nueva eñal relacionada con la original (pero probablemente no idéntica). Ejemplo de eto on la ecualización, el proceamiento de rango dinámico por banda (como el itema Dolby), la técnica uada por lo ingeniero de grabación para mezclar y hacer lo ajute finale para dico (materización), o la compreión de dato. Trabajar en el epacio tranformado permite elegir una bae de repreentación de la eñal en la ue puedan obtenere el efecto bucado manipulando ólo uno poco coeficiente; facilitándoe aber cuále on lo coeficiente relevante, y cómo modificarlo. Exprear la eñal en un epacio de ete tipo permite alguna de la iguiente aplicacione: Eliminar coeficiente, para eliminar ruido. Multiplicarlo por factore, o curva en el tiempo o en la frecuencia (para realzar o eliminar cierta componente). Modificar coeficiente (ue uizá eran cero) para enriuecer el timbre. Reagruparlo o decomponerlo (para eparar onido y procearlo por eparado). Cuantizar y/o eliminar coeficiente, para ahorrar epacio de almacenamiento (compreión de dato). Ecala muical La ecala muical cromática uada por toda la múica occidental e decendiente de la ecala pitagórica de lo antiguo griego. La contrucción de la ecala e baa en varia caracterítica del itema auditivo humano ue e dan al combinar onido de altura definida. La primera e la forma en ue nuetro oído interpreta la diferencia de altura entre do onido ecuchado uno a continuación del otro. Por ejemplo, la diferencia de altura ue percibimo entre un onido de 100Hz y uno de 200Hz e la mima ue la ue percibimo entre un onido de 400Hz y uno de 800Hz. (Hz e la abreviatura de Hertz, la unidad etándar de frecuencia. Un Hz euivale a un ciclo por egundo.) Eta relación e da entre do onido ue tengan uno el doble de frecuencia ue el otro, y e la llama octava. Por otra parte, i do (o má) onido uenan al uníono, decimo ue forman un acorde. Si la frecuencia de lo onido on próxima, o una e próxima a un múltiplo entero de la otra, aparecen lo llamado batido, aparente fluctuacione en la intenidad del onido percibido, ue e deben a un fenómeno de interferencia entre lo do onido originale. Eto ocurre cuando la diferencia de frecuencia etá entre 1 y 15Hz. Ete efecto lo aprovecha el 4

5 afinador de piano, ue afina cada cuerda baándoe en una recién afinada, bucando hacer deaparecer lo batido cuando uenan junta. Si la frecuencia de lo onido ue forman el acorde on próxima, pero no tanto (u diferencia e mayor a 20Hz), aparece la dionancia. La frecuencia de aparición de lo batido e la diferencia de frecuencia entre lo onido. Cuando eta diferencia e mayor a 20Hz, u frecuencia de aparición e audible, y lo batido e funden generando un nuevo timbre. Entonce ecuchamo una enación de apereza. E fácil entir la dionancia implemente preionando varia tecla vecina de un piano con el puño. Finalmente, cuando la razone entre la frecuencia de lo onido del acorde on fraccione con numerador y denominador peueño, ecuchamo una cononancia. La ocilacione de lo ditinto onido coinciden cada poco ciclo, formando una eñal periódica. Lo onido e funden en uno ólo, y el reultado e agradable al oído. Ejemplo de eto on lo intervalo má uado en la múica: la tercera mayor (5/4), la cuarta perfecta (4/3) y la uinta perfecta (3/2). El primer punto ante expueto no muetra ue la progreión de la frecuencia de la nota no e lineal ino logarítmica. Bucando frecuencia útile para generar cononancia, la ecala de entonación juta mayor tenía 7 nota por octava, contruida como fraccione imple de una nota fundamental (arbitraria) con la iguiente ecuencia: 1, 9/8, 5/4, 4/3, 3/2, 5/3, 15/8, 2. Eta ecala evolucionó poteriormente hata la ecala cromática temperada actual, difundida por J. S. Bach en el iglo XVII, y ue tiene 12 nota o emitono por octava, con la iguiente razone entre la frecuencia de cada nota y una nota bae arbitraria: 1, ( 12 2 ) 2, ( 12 2 ) 3, ( 12 2 ) 4, ( 12 2 ) 5, ( 12 2 ) 6, ( 12 2 ) 7, ( 12 2 ) 8, ( 12 2 ) 9, ( 12 2 ) 10, ( 12 2 ) 11, 2. Eta aproximacione irracionale de la fraccione imple generan batido, pero la aproximacione on uficientemente buena como para ue el oído medio no lo detecte. La razón para abandonar la entonación juta (fraccione imple) y reemplazarla por aproximacione irracionale fue poder contruir intrumento de afinación fija (por ejemplo de teclado, como el clave o el piano) ue pudieran tocar en ecala baada en cualuiera de la nota in neceidad de introducir nota con frecuencia ditinta para cada ecala. El afinador de piano euilibra lo batido en todo lo pare de nota, y de ea manera contruye la ecala temperada. (Para má detalle, e aconeja conultar [OLS/67], [NUÑ/92], o cualuier buen libro de Teoría Muical o Ingeniería de Sonido.) Localización de eñale en tiempo y en frecuencia La eñale pueden repreentare de divera manera, coniderándola vectore y utilizando ditinta bae de epacio vectoriale. La repreentación temporal uual ua la bae canónica. Otra repreentación fundamental e la frecuencial, obtenida por medio de la tranformada de Fourier, y ue utiliza una bae formada por eno y coeno de ditinta frecuencia. El principio de incertidumbre de Heienberg e un teorema obre cierto pare de operadore matemático. En mecánica cuántica e aplica a la poición y momento de cualuier partícula. En proceamiento de eñale e aplica a la repreentación temporal y frecuencial de cualuier eñal. Ambo on cao particulare de pare de operadore ue cumplen la hipótei del teorema. En mecánica cuántica, ignifica ue no e poible determinar imultáneamente la poición y velocidad (o poición y energía) de una partícula. En proceamiento de eñale, el principio de incertidumbre etablece una cota a la localización en el tiempo y en la frecuencia de cualuier eñal. Eto ignifica ue i e buca concentrar la mayor parte de la energía de la eñal en un intervalo lo má reducido poible de tiempo y en un intervalo lo má reducido poible de frecuencia, una mejora en un dominio implica una pérdida en el otro. Adicionalmente, tener oporte compacto en uno de lo dominio (tiempo o frecuencia) implica tener oporte infinito en el otro. O ea ue no e poible contruir una eñal ue ea ditinta de cero ólo en un intervalo de tiempo, y ue u contenido frecuencial ea ditinto de cero ólo en un intervalo de frecuencia. Eta propiedad e aplica tanto a eñale continua como dicreta. Para má detalle véae [STR/97a], p.67 y p

6 Teelado del plano de tiempo - frecuencia E uual trabajar con el plano de tiempo - frecuencia, ue exprea el tiempo en el eje horizontal y la frecuencia en el vertical. Como e trata con eñale digitalizada, el intervalo de frecuencia a coniderar e acotado. Normalmente e habla del plano de tiempo - frecuencia, aunue en realidad e trabaja con eñale muetrada y con un ubconjunto del plano (una banda horizontal ue abarca la frecuencia entre 0 y f 2 ). Se hace entonce una partición de ete plano en peueña porcione, toda de igual área, llamada teelado, embaldoado o moaico (en inglé tiling ). A cada teelado correponde una (o má) bae o forma de repreentar eñale. Y a cada baldoa correponde un coeficiente en ea repreentación de una eñal. En todo lo cao, para una cierta taa de muetreo, la cantidad de baldoa por unidad de tiempo e la mima. Eto permite mantener contante la cantidad de coeficiente a utilizar para repreentar la eñale, reuiito para la exitencia de bae. Cuando e exprea una eñal en una bae cuyo elemento e adaptan a un moaico del plano, e dice ue e la exprea en el dominio de tiempo - frecuencia. Mucha forma uuale de repreentar la eñale pueden vere como moaico del plano de tiempo - frecuencia. Alguna de éta on la repreentación temporal, la tranformada dicreta de Fourier, la tranformada de Fourier con ventana (o tranformada de Gabor) y la tranformada wavelet dicreta. En mucho cao, el plano ueda dividido en un conjunto de franja horizontale, cada una de una baldoa de ancho, y mucha baldoa de largo. Eta franja e denominan banda de análii. Como ya e dijo, e teóricamente impoible obtener una función con oporte compacto a la vez en el tiempo y en la frecuencia. Eto ignifica ue lo único moaico del plano, para lo cuale e poible obtener bae ue e ajuten exactamente a ello, on auello ue dividan al plano ólo en tiempo (como la repreentación temporal) o ólo en frecuencia (tranformada de Fourier y del coeno). En toda la repreentacione ue pretenden localización temporal y frecuencial, en realidad cada elemento de la bae ocupa mucha (de hecho, infinita) baldoa, y únicamente etán centrado en una baldoa en la cual concentran la mayor parte de u energía. Ademá, al mejorar la concentración de la energía en un dominio e la empeora en el otro. Eto ignifica ue podemo elegir repetar mejor la localización en un dominio, in modificar el moaico, pero afectando la localización en el otro dominio. Objetivo del preente trabajo En general, la técnica má moderna y exitoa para repreentar eñale en el dominio de tiempo - frecuencia utilizan wavelet. Por ejemplo, en Proceamiento de Imágene, la bae wavelet dicreta (diádica) han ido utilizada con gran éxito en análii (detección de borde y objeto, claificación de textura, etc.) y en proceamiento (por ejemplo en compreión, uperando a la DCT, o tranformada dicreta del coeno utilizada por el etándar JPEG). Sin embargo, en eñale muicale, y de onido; la bae contruida con wavelet dicreta no han tenido el mimo éxito. Para análii (donde e etudian caracterítica de la eñal, pero no e intenta recontruirla), la tranformada wavelet continua dicretizada da lo mejore reultado. Sin embargo, para el proceamiento, la wavelet dicreta no han reultado una mejora frente a técnica má antigua. Por ejemplo, la técnica má exitoa de compreión de audio (el formato MP3) utiliza la MDCT, o tranformada dicreta del coeno modificada; y la mayoría de la aplicacione de producción de múica uan variacione de la STFT. Lo intento por utilizar wavelet dicreta en lugar de ella no han rendido fruto. Se cree ue eto ocurre porue el ancho de cada banda de análii no puede ajutare apropiadamente a la caracterítica de la múica (v.g. la nota muicale). El objetivo de ete trabajo e preentar bae peudo wavelet del epacio de eñale muetreada l 2 (Z) ue reultan de utilidad para el tratamiento de onido muicale. Lo coeficiente para repreentar una eñal en eta bae etarán localizado en el tiempo y en la frecuencia. Eto ignifica ue i e recontruye la eñal, modificando previamente el valor de un coeficiente, entonce lo efecto de eta modificación etarán limitado a un intervalo 6

7 temporal corto, y ólo a un rango de frecuencia. Se preenta entonce una tranformada invertible al plano de tiempo - frecuencia, ue e adapta a un moaico del plano dieñado a partir de la ecala muical. Con relación a la retriccione de la wavelet dicreta diádica convencionale, en [TOR/99], pág. 22, Torreani dice: The connection between continuou and dicrete wavelet ytem i not completely undertood.... The multirreolution approach eem to be alo extremely contrained by algebraic argument, which hould be developed further. ( La conexión entre lo itema de wavelet dicreto y continuo no e comprendida totalmente.... El enfoue multirreolución parece ademá etar extremadamente retringido por lo argumento algebraico, ue deben er dearrollado aún má. ). Y en [DAU/92], pág. 16, Daubechie dice: Although the contructive method for orthonormal wavelet bae, called multirreolution analyi, can work only if a 0 i rational, it i an open uetion whether there exit orthonormal wavelet bae (necearily not aociated with a multirreolution analyi), with good time-freuency localization, and with irrational a 0. ( A pear de ue el método contructivo para bae wavelet ortonormale, llamado análii multirreolución, ólo puede funcionar i a 0 (la razón entre el ancho de 2 banda vecina) e racional, e una pregunta abierta i exiten bae wavelet ortonormale (neceariamente no aociada con un análii multirreolución), con buena localización temporal y frecuencial, y con a 0 irracional. ). Reulta aimimo notable ue en la portada de [STR/97a] aparece un pentagrama muical con varia nota, como metáfora de la wavelet diádica. Pero de la 12 nota poible, ólo aparece la nota Do en 5 octava ditinta. O ea, nota cuya frecuencia e 2 i f 0 para algún f 0 con i entero. Eto ólo ya ugiere la neceidad imperioa de generalizar la técnica para poder repreentar también la otra nota de la ecala! Etando de acuerdo con eto autore en la neceidad de nuevo enfoue má generale, ete trabajo no ua el método cláico para contruir wavelet dicreta (el llamado análii multirreolución, o MRA), ino ue e trabaja directamente con bae explícita repreentada como vectore columna en matrice, bucando nueva bae de l 2 (Z), con la caracterítica deeada (buena localización frecuencial, y a 0 = 12 2 ). El coto e un conumo mayor de memoria y proceador en la computadora (por almacenar la matriz completa, y reolver el itema de ecuacione lineale aociado), pero la ventaja e una mayor libertad para bucar la bae deeada. Como reultado e contruyen bae ue no on etrictamente wavelet (o ea ue no on tralacione y dilatacione de una única función báica). El reultado de ete trabajo e una nueva familia de peudo wavelet dicreta ue prometen er má apropiada para aplicacione muicale. Herramienta utilizada Para llevar a cabo ete trabajo, e utilizó el ambiente de programación Sueak Smalltalk ( ). E un ambiente orientado a objeto puro, extenible y de fuente abierto (open ource). Se implementó un conjunto de clae para tratamiento de matrice y bae de R N. También e implementó el oporte neceario para graficar funcione y vectore, y etudiar u propiedade. 7

8 Técnica convencionale para el dominio de tiempo - frecuencia Manera de repreentar eñale Como ya e dijo, la eñale a repreentar on uceione a con 2 a finito, y el epacio al cual pertenecen e denomina l 2 (Z). La diferente forma en ue e pueden repreentar la eñale on la ditinta bae ue el epacio l 2 (Z) admite. De la técnica convencionale para análii y proceamiento de eñale en el dominio de tiempo - frecuencia, auella ue on tranformada invertible correponden a bae de ete epacio, y proporcionan ditinto moaico o embaldoado del plano de tiempo - frecuencia. La primera bae a coniderar e la bae canónica. Lo elemento de eta bae on vectore de dimenión infinita con un único elemento ditinto de cero, ue tiene valor uno. La eñale muicale e exprean normalmente en eta bae, por ejemplo en un dico compacto de audio, o en formato de archivo de audio imple, como el wav y el aiff. La bae canónica puede vere como un poible moaico del plano: k k En eta figura (y la 3 iguiente) el eje X correponde al tiempo y el eje Y a la frecuencia. Conideremo una eñal de N = 128 muetra (reale). Se muetra un intervalo temporal de N muetra, y frecuencia dede cero hata la máxima repreentable (ue e f 2 donde f e la frecuencia de muetreo utilizada). El plano de tiempo - frecuencia e divide en franja verticale. Cada elemento de la bae abarca toda la frecuencia repreentable, y un intervalo temporal mínimo. La reolución temporal e máxima (y e de 1 / f ), la reolución frecuencial e nula. A continuación e decriben alguna de la técnica convencionale, motrando ue la ue reultan útile para el análii no on buena para el proceamiento, y la ue on aplicable al proceamiento preentan otro inconveniente. Se evitará una decripción exceivamente detallada de cada una, por haber ido toda ella decripta en la literatura en forma exhautiva. Tranformada de Fourier y tranformada dicreta de Fourier La tranformada de Fourier (FT) e la técnica de repreentación frecuencial má antigua, y tiene alguno problema importante, pero también tiene virtude ue alguna de la ue aparecieron poteriormente perdieron. 8

9 E una tranformada invertible. Su verión dicreta (DFT) conidera una eñal de duración finita muetreada. Eto implica ue la frecuencia etán dicretizada y ue el intervalo de frecuencia poible e acotado. La DFT genera una nueva repreentación de la eñal ue utiliza la mima cantidad de coeficiente ue la original, y e no redundante. Por lo tanto genera una bae del epacio de la eñale repreentada. Como epara la frecuencia, genera un moaico del plano de tiempo - frecuencia. Etá decripta, por ejemplo, en [ESP/02]. Ahora tenemo N / 2 = 64 franja horizontale, toda de igual ancho, y tan larga como la eñal. Eto ignifica ue tenemo reolución frecuencial máxima (2 f / N) igual en toda la banda, y reolución temporal nula. Repreentamo entonce la eñal con la mitad de lo coeficiente (N / 2), pero on coeficiente complejo, y la cantidad de información e la mima. E bien conocido ue el principal inconveniente de la tranformada de Fourier e la completa falta de localización temporal de la componente obtenida. La reolución frecuencial e la máxima poible, pero al uponere ue la eñal temporal e periódica, e conidera también ue toda la componente etán preente en todo momento. Sobre ete problema, J. Ville (uien propuo el uo de la Wigner Ville Ditribution como una denidad temporal - frecuencial ) dijo (ver [TOR/99], pág. 1):...the repreentation i mathematically correct becaue the phae of the tone cloe to A have managed to uppre it by interference phenomena before it i heard, and to enforce it, again by interference, when it i heard... However thi i a deformation of reality: when the A i not heard, it i imply becaue it ha not been played yet... ( La repreentación e matemáticamente correcta porue la fae de lo tono cercano a A (una nota ue uena en un determinado momento) tienen éxito en uprimirlo mediante fenómeno de interferencia ante de ue e lo ecuche, y reforzarlo, de nuevo por interferencia, cuando e lo ecucha... Si embargo, eto e una deformación de la realidad: Cuando la nota A no e ecucha, e implemente porue todavía no fue tocada....) Eto ignifica ue aparecen componente epúrea ue cancelan parcialmente a otra componente, pero en realidad ni ella ni la componente a cancelar deberían aparecer. Ete tipo de fenómeno entorpece el análii, porue ugiere la exitencia de caracterítica en la eñal ue en realidad no exiten. La aplicación de la DFT preenta en la práctica un inconveniente adicional, conecuencia de uponer ue la eñal e etacionaria (periódica), y ue el egmento tranformado correponde a una cantidad exacta (entera) de período de la mima. Si eta upoición e fala (en la práctica cai iempre lo e), el reultado obtenido e la tranformada de una eñal diferente: una eñal periódica obtenida concatenando una cantidad infinita de 9

10 repeticione del egmento tranformado. Ete problema aparece porue mucha implementacione de la FFT (tranformada rápida de Fourier, un algoritmo ue calcula la DFT) reuieren ue la eñal tenga tamaño 2 n para algún n entero, y lo ue e hace e recortar la eñal (tomando una cantidad no entera de período) o completarla con cero. También ocurre porue mucha aplicacione parten la eñal de entrada en egmento de un tamaño arbitrario (para procear lo egmento), in hacer ninguna conideración de la eñal en particular ue e etá proceando en cada momento. De cualuier manera, con elegir mejor el tamaño del egmento a tranformar no e uficiente: la eñal de entrada normalmente no e periódica. E en eto cao donde una repreentación puramente frecuencial no reulta apropiada. El contenido frecuencial de la eñal va cambiando con el tiempo. E precia una repreentación en tiempo frecuencia. Eto problema, mucha vece ignorado en la práctica, pueden llevar a obtener reultado completamente erróneo. Para má detalle, véae [BRI/88], p.98 a 107. Wigner - Ville ditribution La Wigner - Ville ditribution (WVD) data de 1948 y e hitóricamente e la primera técnica ue buca obtener información obre una eñal, coniguiendo imultáneamente localización temporal y frecuencial. Fue propueta por J. Ville como una denidad temporal frecuencial. Cuando e la aplica a ocilacione pura, proporciona una localización óptima. El buen comportamiento e mantiene también a eñale ue on cierta tranformacione imple de una única ocilación pura (p. ej. chirp lineale). Pero aparecen problema al analizar eñale má compleja, por ejemplo la uma de eñale imple. En éto cao el reultado no e la uma de la WVD de auella, ino ue aparecen término de interferencia. En definitiva, la WVD no e lineal. En [TOR/99] hay una decripción má detallada, y e muetran ejemplo donde la alinealidad ueda en evidencia. Exiten verione continua y dicretizacione (necearia para trabajar en una computadora) ue irven para el análii (con diferente particularidade en cada cao), pero no permiten la recontrucción de la eñal. En [NEW/97] e hace una comparación entre la WVD dicretizada, la STFT y la CWT dicretizada aplicándola al análii; concluyéndoe en la ventaja de la CWT obre lo otro método. Tranformada de Fourier con ventana o tranformada de Gabor La tranformada continua de Gabor o tranformada de Fourier con ventana (STFT), y u verión dicreta, on técnica para dotar de localización temporal a la tranformada de Fourier. Etán decrita en [TOR/99], [DAU/92] y [ESP/02]. La tranformada continua e una tranformada invertible entre L 2 (R) y L 2 (R 2 ). En la práctica e uan iempre verione dicretizada. Se ua una única ventana temporal para el análii en toda la banda. Eto ignifica ue la reolución temporal y la reolución frecuencial on contante, y no pueden ajutare para crear banda de ditinto ancho. El reultado de eto e un moaico del plano de tiempo - frecuencia con toda la baldoa rectangulare e idéntica, formando una epecie de cuadriculado. La STFT e una repreentación redundante, pero exiten repreentacione ue comparten mucha de u propiedade, y ue on bae. Una de la má uada e la MDCT o tranformada del coeno modificada, utilizada por el método de compreión de audio MP3. Eta repreentacione preentan otro inconveniente. Dentro de una ventana e dan problema imilare a lo de la DFT, porue e conidera ue (dentro de la ventana) la eñal e etacionaria (periódica). Eto ignifica ue i aparecen componente cuya frecuencia no e múltiplo del tamaño de la ventana, aparecen componente epúrea en el reultado. Ete problema e da mucha vece al uar la DFT y ya fue comentado. La ditinta alternativa para la ventana intentan paliar ete problema (con cierto éxito). También aparecen problema i en la búueda de una reolución frecuencial buena, apropiada para identificar frecuencia baja (onido grave), e toman ventana temporale grande. Al utilizare la mima ventana para la frecuencia alta, e poible ue onido muy corto no lleguen a identificare apropiadamente, agravándoe lo problema ue comparte con la tranformada de Fourier. 10

11 En [NEW/97] e hace una comparación entre la WVD dicretizada, la STFT y la CWT dicretizada aplicándola al análii; concluyéndoe en la ventaja de la CWT obre lo otro método. Tranformada wavelet continua y u dicretización La tranformada wavelet continua (CWT) fue propueta por Groman y Morlet como alternativa al a tranformada continua de Gabor, y etá decrita en [TOR/99]. E una tranformada continua al dominio de tiempo - frecuencia. Se toma una única función, llamada wavelet, ue contiene la mayor parte de u energía localizada en un intervalo temporal y en un intervalo frecuencial. La primera elección e la llamada wavelet Morlet, una gauiana modulada, por u óptima localización en el tiempo y en la frecuencia. En [DAU/92], p.76 hay una decripción, en el contexto de la dicretizacione redundante llamada frame (ue no forman bae) de la tranformada continua. Eta wavelet e traladada en el tiempo y imultáneamente dilatada (o ea traladada en la frecuencia). Cada ecala o dilatación modifica la frecuencia en la ue etá centrado el epectro, y entonce cada dilatación etá aociada a una frecuencia central. La tranformada mide para cada intante y cada frecuencia (y u dilatación correpondiente) la correlación entre la eñal original y la wavelet traladada y dilatada. En la implementacione para computadora, e dicretiza tiempo y ecala. Cuán fino debe er el muetreo en cada eje depende de la aplicación, pero también debe ajutare cuidadoamente a la caracterítica de localización temporal y frecuencial de la wavelet eleccionada. Se contruye aí un mapa de la ditribución de la energía de la eñal en el tiempo y en la frecuencia, con muy buena reolución, acercándoe al principio de incertidumbre de Heienberg. En [NEW/97] e decriben cierta wavelet dearrollada para el análii uando la CWT, llamada Wavelet Armónica (Harmonic Wavelet). Eligiendo adecuadamente la wavelet, e poible ajutar la repreentación a la ecala muical. De cualuier manera, eta técnica on útile para el análii pero no para el proceamiento, porue la dicretizacione entregan repreentacione muy redundante de la eñal. Si bien eto no impide la recontrucción, dificulta el proceamiento en el dominio de tiempo frecuencia, porue al haber redundancia, ditinto conjunto de coeficiente generarán la mima eñal, y no reultará fácil determinar ué manipulación de lo coeficiente e la ue hay ue hacer para obtener un reultado en particular. Por ejemplo, un muetreo exceivamente fino del plano de tiempo frecuencia ugiere ue ería poible recontruir una eñal afectando un intervalo temporal y frecuencial extremadamente peueño, menor ue el límite impueto por el principio de incertidumbre. E claro ue lo reultado decepcionarán al uuario: la magia no exite. Eta técnica etá decripta en [ESP/02] y [NEW/97]. En [NEW/97] e hace una comparación entre la WV dicretizada, la STFT y la CWT dicretizada aplicándola al análii; concluyéndoe en la ventaja de la CWT obre lo otro método. En [OLM/99] e detalla una aplicación al análii de múica y reconocimiento automático de melodía. En ete trabajo e introduce una familia de wavelet continua epecialmente adaptada al análii de múica llamada wavelet Log-Morlet. Tranformada wavelet dicreta diádica La tranformada wavelet dicreta uuale (DWT diádica, o DDWT) no on una dicretización de la CWT. Se utilizan do funcione fundamentale continua: la función de ecala Φ 0 y la wavelet Ψ 0. Como primer pao, e toma una cierta función de ecala Φ 0. La propiedad principal de eta función e ue deplazándola por múltiplo entero de cierto t forman una bae ortogonal de cierto ubepacio de L 2 (R). En particular, pueden repreentare funcione contante, lineale, y en alguno cao cuadrática y polinómica de grado mayore. Llamemo a ete epacio V 0. Conideremo ahora la función Φ 1, ue e Φ 0 dilatada por un factor 2: Φ 1 (x)= Φ 0 (x/2). Lo deplazamiento de Φ 1 forman una bae de un epacio llamado V -1. Ahora entra en ecena Ψ 1. Φ 1 I Ψ 1, y u deplazamiento por múltiplo entero de 2 t forman una bae de un epacio llamado V -1. Por la forma en ue e contruyen Φ 1 y Ψ 1 (para er utilizada junta) reulta ue V 0 = W -1 V

12 Eto puede repetire, obteniendo Φ 2 y Ψ 2 tale ue V -1 = W -2 V -2. O ea, V 0 = W -1 (V -2 W -2 ). Repitiendo eto k vece, tenemo V 0 = W -1 (... (V -k W -k )). El cálculo de la tranformada conite en partir de una ecuencia de coeficiente ue correponden a la función contínua original, pero expreada en la bae formada por deplazamiento de Φ 0. Entonce, por convolución con do filtro (aociado a Φ 0 y Ψ 0 ) y ubmuetreo, e exprea la eñal en la bae formada por Φ 1 y Ψ 1. Eto e repite para lo coeficiente de Φ 1, para exprear la eñal en la bae formada por Ψ 1, Ψ 2 y Φ 2. Eto e repite k vece, y la eñal ueda expreada en la bae formada por Ψ 1,... Ψ k y Φ k. La antitranformada e revertir todo lo pao uando do filtro apropiado, y obremuetreo intercalando cero. Para aplicar eta tranformada a eñale dicreta en vez de funcione continua, la ecuencia de coeficiente inicial e directamente la eñal a tranformar. Eto debe tenere en cuenta el elegir la wavelet a utilizar. Eta técnica evitan el coto de almacenar la bae de lo ditinto epacio; y on muy eficiente en el cálculo: i la cantidad de banda k e contante, tenemo O(n) con n el tamaño de la eñal. Si la propiedade de localización temporal y frecuencial de Φ 0 y Ψ0 on apropiada, el reultado e un moaico del plano como el ue e muetra en la figura, donde la banda de frecuencia má alta tienen mejor reolución temporal y auella correpondiente a la frecuencia má baja tienen mejor reolución frecuencial. Lo elemento de la bae y lo coeficiente on reale. Para repreentar una eñal de N muetra temporale e uan N coeficiente. Como ya dijimo, la repreentacione on no redundante y generan bae. Son entonce tranformada invertible. La localización temporal y frecuencial depende de la wavelet utilizada, pero en ningún cao erá mejor ue una octava. Eto ignifica ue cada banda abarca al meno 12 nota de la ecala. En eta figura e muetra el moaico correpondiente a una bae contruida con 6 banda o dilatacione de la wavelet, y la función de ecala. Tenemo de nuevo 64 baldoa de igual área. La reolución frecuencial e de una octava: cada banda l de frecuencia va dede cierta f inf ( l) hata f up ( l) = 2 finf ( l) y abarca un ancho ( bandwidth ) bw ( l) = finf ( l), la reolución temporal (y la longitud de cada baldoa) e long ( l) = 1 2bw( l), y 12

13 mantiene la cantidad de baldoa y la área iguale a la de la bae canónica. La reolución temporal mejora para frecuencia alta, y empeora para frecuencia baja. Eto reulta deeable para procear onido, pero el inconveniente e ue nuetro oído tiene una reolución frecuencial mucho mejor ue una octava (y una reolución temporal má pobre, porue nuetro oído también debe repetar el principio de incertidumbre de Heienberg). Adicionalmente debe tenere en cuenta ue cambiar la elección de la wavelet afecta la localización temporal y frecuencial de lo elemento, modificando la forma en ue e ajutan al moaico del plano; pero el moaico e iempre el mimo. Eto ocurre incluo con la wavelet dicreta de Daubechie, ue tienen oporte frecuencial muy amplio, y oporte temporal compacto pero iempre mayor ue una baldoa. En aplicacione en la ue interea epecialmente el teelado del plano e importante utilizar wavelet ue e ajuten a cada baldoa lo mejor poible. Eta técnica etá decripta en detalle en [DAU/92], [STR/97a], [STR/97b], [TOR/99] y [ESP/02]. Wavelet M-ádica La Wavelet M-ádica on una generalización de la DWT diádica, y permiten mayor flexibilidad en el balance entre reolución temporal y frecuencial. Generan moaico del plano. La wavelet M-ádica bucan incrementar la reolución frecuencial a cota de la reolución temporal. Eto e deeable, pero la manera en ue lo hacen e en cada iteración del algoritmo dividir el epectro diponible en m banda de igual ancho. Luego, e repite el procedimiento obre la banda inferior recién generada. Eto e repite uceivamente tanta vece como e deee (y permita la longitud de la eñal). La tralacione y ubmuetreo aplicado on iempre entero. Por eta razón no e poible obtener el balance entre reolución temporal y frecuencial neceario, por ejemplo, para analizar lo tono de una eñal muical. El ejemplo muetra el moaico correpondiente a m = 4, iterando el algoritmo 3 vece. Tenemo otra vez 64 baldoa de igual área ue en la canónica. Tenemo banda vecina de igual ancho, y también vemo banda vecina donde una tiene el un ancho m vece mayor ue la otra. Nuetro oído no funciona de eta manera. Al igual ue en la DWT diádica, la elección de la wavelet afecta la localización temporal y frecuencial de lo elemento de la bae, y u ajute al moaico, in modificar el moaico en í. 13

14 Bae optimizada para cada eñal Exiten divero trabajo publicado e invetigación en curo obre el problema de elegir una bae epecialmente adaptada a la eñal a repreentar. El objetivo bucado e elegir una bae ue permita minimizar la cantidad de coeficiente neceario para repreentar cierta eñal. La bae e arma eligiendo elemento de un diccionario de elemento. Entre la técnica de ete tipo podemo citar Matching Puruit (S. Mallat y Z. Zhang), Bet Bai (R. Coifman y V. Wickerhauer) y Bai Puruit (D. Donoho). Etán decripta omeramente en [STR/97a], pág. 85. Eta técnica generan bae. Son entonce tranformada invertible. Su principale aplicacione incluyen el análii de eñale, y la compreión; pero no el proceamiento en general. La razón de eto e ue la bae de ete tipo carecen de ecuanimidad y favorecen la recontrucción de cierta eñale (la ue e ajutan mejor a la bae). Entonce e condiciona el tipo de operacione ue reulta má fácil aplicar. Por ejemplo, de uare para contruir un ecualizador (ue permite ajutar el nivel del onido en banda de frecuencia), tendríamo un ecualizador cuya banda cambian egún la eñal y entonce permiten ditinto tipo de ecualización para ditinto tipo de eñale. Moaico arbitrario del plano de tiempo - frecuencia uando bae locale (Bernardini / Kovacevic) En el artículo con ete nombre ( Arbitrary Tiling of the Time-Freuency plane uing local bae ), ([BER/99]) Bernardini y Kovacevic dearrollan una intereante técnica para obtener bae ortogonale ue aproximan cualuier moaico del plano de tiempo - frecuencia. El reultado e realmente novedoo y prometedor. El problema atacado e imilar al de ete trabajo, pero e aún má general. En vez de retringire a moaico del plano donde cada banda tenga un ancho de banda relativo contante, como la ecala muical; permiten prácticamente cualuier moaico del plano. La manera de epecificar el moaico deeado e la iguiente: i tenemo una eñal de N muetra, abemo ue podemo repreentarla en una reolución máxima de N intante (repreentación temporal) o una reolución máxima de N/2 frecuencia (utilizando coeficiente complejo en el dominio de Fourier, abiendo ue la eñale on reale). Dividamo el plano (acotado en tiempo y frecuencia a la eñal y al muetreo) en N/2 franja horizontale y N franja verticale. Tenemo una grilla con N 2 /2 elemento, y abemo ue e impoible tener una repreentación con tanta reolución. Sabemo ue cualuier área rectangular formada por N/2 elemento de la grilla e ajutará al principio de incertidumbre (permitiendo utilizar bae y coeficiente reale). Eto e jutamente lo ue eta técnica no permite hacer. Podemo epecificar cualuier conjunto de N baldoa, cada una formada por N/2 elemento de la grilla, tale ue formen una partición del plano (ue no haya uperpoicione ni hueco), y la forma de cada baldoa reulte rectangular. Vemo entonce ue el ancho (intervalo temporal) de cada baldoa e múltiplo del intervalo de muetreo 1 / f, y ue la altura (intervalo frecuencial) de cada uno e múltiplo de 1/t, donde t e la longitud de la eñal en egundo. Con la técnica propueta e genera automáticamente una bae ortogonal ue repeta el moaico pedido en forma aproximada. El enfoue e completamente ditinto al de ete trabajo, in embargo, e válido comparar lo reultado obtenido. Véae lo gráfico de repueta en frecuencia de la página 23 de [BER/99], y compáree con lo incluido má adelante en ete trabajo. Poteriormente e incluye también un comentario obre la comparación. 14

15 Reumen de Técnica Convencionale El iguiente cuadro preenta en forma reumida la caracterítica má relevante de la técnica decripta. Proporciona bae Tranformación lineal Reponde bien a manipulación de coeficiente (*) Proporciona localización temporal Proporciona localización frecuencial Tranformada de Fourier y tranformada del coeno i i no (1) no i Wigner - Ville Ditribution no no (2) - i i Tranformada de Fourier con ventana y tranformada del coeno modificada i i i mala (3) mala (4) Tranformada wavelet continua no i - i (5) i (5) Tranformada wavelet dicreta diádica i i i (5) regular (6) regular (6) Tranformada wavelet M-ádica i i i (5) regular regular Bae ortonormale optimizada para cada eñal Moaico arbitrario del plano de tiempo - frecuencia uando bae locale i no (7) no (8) regular (9) regular (9) i i i buena regular(10) (*) Reponde bien a manipulación de coeficiente ignifica i e poible afectar la amplitud de la eñal en una baldoa modificando únicamente el coeficiente correpondiente a ella, afectando razonablemente poco a la otra baldoa, y dependiendo razonablemente poco de lo otro coeficiente. (1) No, por falta de localización temporal y por fenómeno de interferencia ue aparecen para compenarla. (2) No, aparecen Término de Interferencia (3) Mala, una única reolución temporal a toda la banda de análii (4) Mala, una única reolución frecuencial aboluta a toda la banda de análii (5) Si, i la wavelet e etá bien localizada en el tiempo y en la frecuencia (6) Regular, balance entre reolución temporal y frecuencial no ajutable (7) No, porue al umar do eñale e obtiene una eñal ue debe ecribire en una bae ue no e la bae de ninguna de la eñale iniciale. (8) No, porue al reducire la cantidad de coeficiente utilizada, e hace ue cada coeficiente repreente a má de una baldoa. Adicionalmente, al no haber una bae canónica, no e poible etablecer una emántica para lo coeficiente ue ea independiente de la eñal; y eto dificulta elegir el criterio para u manipulación. (9) Regular, limitado al diccionario utilizado (uualmente diádico) (10) Regular. Véane lo reultado obtenido por lo autore en [BER/99]. 15

16 Una nueva wavelet dicreta para múica Ante de ete trabajo, no e conocían bae con la caracterítica deeada. Por lo tanto, de exitir, era neceario encontrarla. La etrategia elegida no involucra encaje de ubepacio de aproximación, como e hace en wavelet diádica y M-ádica. Se upone una longitud de eñal N, y e contruye un moaico del plano de tiempo frecuencia de N baldoa. A continuación e contruye una bae de R N, ajutando u elemento a ete moaico. Lo elemento de eta bae on vectore de dimenión N, y e lo contruye a partir de una dicretización de la wavelet Morlet. La wavelet Morlet e una de la má utilizada en la CWT, por u óptimo balance entre localización temporal y frecuencial. (Ver [DAU/92], p.76. y [STR/97a], p.67.). La wavelet Morlet e una función compleja (R->C). Como ete trabajo trata únicamente obre eñale reale, e eligió como primera candidata a una verión real: ( b. π. t ) Ψ ( t) = b. π. e.co(2π. f. t). 2 El parámetro b controla el ancho de la gauiana, y wavelet etá centrada en tiempo t = 0. f e la frecuencia donde etá centrado el epectro. La Poteriormente e elimina la correlación entre lo elemento de la bae para hacerla ortogonal. Eto e hace en varia etapa, para mantener la buena propiedade de localización temporal y frecuencial de la wavelet. A continuación e decriben omeramente lo contenido de lo título ue componen eta ección del trabajo. Moaico del plano de tiempo frecuencia Auí e decriben la caracterítica del moaico contruido para reflejar la caracterítica de la ecala muical. También e detallan lo parámetro ue determinan un moaico en particular, y cómo e la contrucción del moaico a partir de eto parámetro. Funcione elementale En una tranformada wavelet, todo lo elemento de utilizado para repreentar eñale e contruyen mediante dilatación y tralación de do funcione elementale, llamada wavelet y función de ecala. En la bae propueta en ete trabajo, exiten tre funcione elementale. En ete punto e la decribe. Propiedade algebraica de la bae Se deea ue la bae contruida ean ortogonale, o ea ue la correlación entre cualuier par de elemento ea cero. Coneguir eto manteniendo la otra propiedade de la bae e un deafío. En eta ección e decribe la correlación entre ditinto pare de elemtno, y cómo e la ataca en cada cao. Contrucción y ortogonalización final de la bae En ete punto e decriben lo pao finale en la contrucción de una bae en particular. 16

17 Moaico del plano de tiempo - frecuencia Decripción Como ya fue expueto en la Introducción, el objetivo de ete trabajo e encontrar bae wavelet (o al meno peudo wavelet) cuyo moaico del plano de tiempo - frecuencia e ajute a la ecala muical. En ete moaico cada banda correponde a un emitono de la ecala muical, u ancho de banda ( bandwidth ) e 12 f l) 2 = f ( l) = f ( l 1, u ancho de banda relativo bw l) = f ( l) f ( l), y como ) ( up inf inf ( up inf + 12 bw r = bw( l) finf ( l) = 2-1. El ancho de banda relativo e el mimo en toda la banda (lo ingeniero uelen hablar de factor Q contante ), porue la ecala muical etá adaptada a nuetro oído, ue tiene una repueta logarítmica a la frecuencia. (Ver Introducción.) (Nota: Toda la frecuencia e exprean tomando como unidad a la frecuencia de muetreo f, y todo lo tiempo e exprean tomando como unidad al intervalo de muetreo 1 f. De eta manera, no e neceario conocer el valor de f para operar, ni utilizar unidade explícitamente.) Para cada banda l (determinada por u frecuencia central f c (l) ), determinemo la longitud temporal long(l) de u baldoa. En la repreentación temporal inicial, el ancho frecuencial de la baldoa e ½, y la longitud temporal e 1. El área de cada baldoa e ½. En el moaico a contruir, la cantidad de baldoa por unidad de tiempo debe er la mima, y entonce el área de la baldoa también erá de ½. Entonce, bw( l) long( l) = ½, y bw (l) = 1 1 =. 2 bw( l) 2 bw r f inf ( l) En proceamiento de audio normalmente no e de interé trabajar con la frecuencia ue reultan demaiado baja para reultar audible por í mima, y e la uele filtrar (eliminar). Debido a eto (y a emejanza de la DWT), en la bae preentada en ete trabajo exite un punto arbitrario por debajo del cual e deja de analizar, y toda la frecuencia inferiore e incluyen en una banda epecial cuya única función e completar el moaico, a la ue e aocia una función dicretizada epecial, imilar a una función de ecala. Como el moaico debe ajutare a la ecala muical, e neceario ue cada banda eté centrada obre la frecuencia verdadera de la nota ue le correponde. La afinación de lo intrumento muicale e uele hacer fijando la nota La de la octava central en 440Hz, y contruyendo toda la ecala a partir de allí. Pero i utilizamo el moaico decrito anteriormente, nuetra banda de menor dilatación (y mayor frecuencia) capturará la frecuencia 1 entre y 1 2. Si la taa de muetro f 12 e de Hz (como en el compact dic de audio), la frecuencia 2 2 uperior de la banda má alta e de Hz. Al contruir la banda, dividiendo eta frecuencia por bwr repetida vece, la banda ue reulta contener a 440Hz va dede aprox. 434Hz hata aprox. 460Hz, uedando centrada aproximadamente en 447Hz. Eto ignifica ue nuetro moaico no e ajuta a la verdadera frecuencia de la nota utilizada, y podría decire ue etá deafinado. Para corregir eto e agrega una banda uperior epecial, ue captura toda la frecuencia uperiore a la máxima banda de análii ue no interea. E de alguna manera análoga y complementaria de la función de ecala; porue ólo e incluida para completar el moaico y la bae, y e contruida epecialmente para éta función. De la mima manera ue la función de ecala abarca hata la frecuencia cero, éta otra debe abarcar hata la frecuencia máxima repreentable f 2. 17

18 Parámetro del moaico N: Longitud de la eñal a repreentar (cantidad de muetra) f 0 : Frecuencia mínima de análii. Debe er mayor ue cero y menor ue 1/2. L: Cantidad de banda de análii - 1. Debe er tal ue f ( L) ½. (Ver má abajo cómo e calcula f ( L).) up up bw r : Ancho de banda relativo de toda la banda de análii. Su valor e fijo, 12 = 2-1, donde l denota a cualuiera de la banda de análii. Contrucción del moaico bw r = f up ( l) f f inf ( l) inf ( l) El moaico etá epecificado por lo parámetro ya mencionado. Dentro de un moaico poible, identificamo a una baldoa (y al elemento de la bae aociado a ella) mediante: l : 0.. L E el número de banda. 0 e la banda de frecuencia má baja (ue comienza en f 0 ) y L e la banda de frecuencia má alta. k : 0.. N l E el número de baldoa dentro de la banda l. N l +1 e la cantidad de baldoa de la banda l. Adicionalmente definimo la contante a 0 : Factor de dilatación de la wavelet. a 0 = bwr + 1= fup ( l) 12 = 2. f ( l) inf Para cualuier banda l tenemo: l f inf ( l) = f 0 a 0 E la frecuencia inferior de la banda l. l+ 1 0 f up ( l) = f 0 a E la frecuencia uperior de la banda l. f inf ( l) + fup ( l) f cent ( l) = E la frecuencia central de la banda l. Se utiliza en la contrucción de lo 2 elemento de la bae. bw (l) = fup ( l) finf ( l) = bw r f inf ( l) = r erá un número irracional. bw f 0 l a 0 E el ancho de banda de la banda l. Normalmente 1 long (l) = E la longitud temporal de la baldoa de la banda l. Determina ue el área de toda la 2bw( l) baldoa del moaico erá igual al área de la baldoa del moaico de una repreentación temporal. Normalmente erá un número irracional. 18

19 N N (l) = redondeo 1 La cantidad de moaico de la banda l, meno 1. Serán tanto como long( l) uepan en la longitud de la eñal. El último moaico puede etar incompleto, pero debe caber al meno la mitad de él. Para cualuier baldoa k de una banda l tenemo: t inic ( l, k) = k long (l) El intante donde comienza la baldoa. t fin ( l, k) = ( k +1) long (l) El intante donde termina la baldoa. t cent ( l, k) = ( k +1/2) long (l) El intante central de la baldoa. Se utiliza en la contrucción de lo elemento de la bae. Adicionalmente, reulta conveniente definir un orden para lo elemento de la bae y la muetra. Ete orden e repetará al contruir la bae como una matriz con lo elemento como columna, y e repetará también al almacenar ecuencialmente lo coeficiente de la eñale tranformada. Se elije la convención de ordenar por t cent ( l, k) y i e repiteran valore, ordenar entre ello por l. A continuación e muetra e un ejemplo de moaico con banda uperior y función de ecala. Lo parámetro on: N = 256, f 0 = 1/5, L = 12-1 = 11. La banda uperior reultante captura la frecuencia uperiore a 2/5. 19

20 Funcione elementale Ajute de lo elemento de la bae al moaico del plano Una vez ue e etablece el moaico del plano ue e deea obtener, e neceario hallar una bae con localización temporal y frecuencial ue e ajute lo mejor poible a él. Se ha etudiado extenamente la contrucción de bae ortogonale y biortogonale para el cao diádico y M-ádico. Como ya e dijo, e impoible obtener una eñal con oporte compacto a la vez en el tiempo y en la frecuencia. Eto ignifica ue en realidad cada elemento de la bae ocupa mucha (de hecho, infinita) baldoa, y ue únicamente etá centrado en una baldoa en la cual concentra la mayor parte de u energía. Ademá, al mejorar la localización en el tiempo e la empeora en la frecuencia, y vicevera. Eto ignifica ue podemo elegir repetar mejor la localización en un dominio ue en el otro, in modificar el moaico, pero afectando la localización de lo elemento en cada dominio. Eta conideración reulta pertinente porue el oído humano e má enible a la falta de localización frecuencial ue temporal (contrariamente a la wavelet dicreta convencionale; ue privilegian el oporte temporal compacto por obre la localización frecuencial). Por lo tanto al contruir bae e privilegiará el ajute a la banda de frecuencia de cada baldoa, decuidando (en la medida de lo neceario) la localización temporal, y permitiendo ue la wavelet de baldoa vecina dentro de la mima banda e uperpongan en el tiempo de manera coniderable. Como conecuencia de la contrucción del moaico, el intervalo de muetreo de lo coeficiente de la ditinta banda en general no e múltiplo del intervalo de muetreo de la eñal temporal 1 f. Eto ignifica ue lo ditinto elemento de la bae correpondiente a una mima banda no pueden contruire deplazando en una cantidad entera de muetra un primer elemento ya muetreado, ino ue deben er muetreado independientemente de lo otro. Eto ugiere la conveniencia de trabajar almacenando la bae en matrice, donde cada columna contiene un elemento de la bae. Wavelet Para el análii de eñale mediante la CWT dicretizada, uele utilizare como wavelet una gauiana modulada, o wavelet Morlet. (Ver [DAU/92], p.76). Eta wavelet alcanza el límite teórico a la localización temporal y frecuencial determinado por el principio de incertidumbre de Heienberg. (Véae [STR/97a], p.67.) En una tranformada wavelet, todo lo elemento de la bae ue correponden a banda de análii on dilatacione y deplazamiento de un única wavelet fundamental. Eta wavelet e dilatada y deplazada para ubicarla obre cada baldoa del moaico. A la baldoa ue correponde a la wavelet fundamental la llamamo baldoa canónica. Como eta wavelet no correponde a ningún moaico en particular, la baldoa canónica no forma parte del moaico. La wavelet Morlet e una función compleja (R->C). Como ete trabajo trata únicamente obre eñale reale, e eligió como primera candidata a una verión real: ( b. π. t ) Ψ ( t) = b. π. e.co(2π. f. t). 2 El parámetro b controla el ancho de la gauiana, y f e la frecuencia donde etá centrado el epectro. La wavelet y u baldoa canónica (como e uual) etán centrada en tiempo t = 0. Por lo tanto el único parámetro relevante de la baldoa canónica e f. 20

CAPÍTULO 4. INTEGRACIÓN DE FUNCIONES RACIONALES 4.1. Introducción 4.2. Raíces comunes 4.3. División entera de polinomios 4.4. Descomposición de un

CAPÍTULO 4. INTEGRACIÓN DE FUNCIONES RACIONALES 4.1. Introducción 4.2. Raíces comunes 4.3. División entera de polinomios 4.4. Descomposición de un CAPÍTULO. INTEGRACIÓN DE FUNCIONES RACIONALES.. Introducción.. Raíce comune.. Diviión entera de polinomio.. Decompoición de un polinomio en producto de factore.5. Método de fraccione imple.6. Método de

Más detalles

Errores y Tipo de Sistema

Errores y Tipo de Sistema rrore y Tipo de Sitema rror dinámico: e la diferencia entre la eñale de entrada y alida durante el período tranitorio, e decir el tiempo que tarda la eñal de repueta en etablecere. La repueta de un itema

Más detalles

ÓPTICA GEOMÉTRICA. ; 2s s 40 + =

ÓPTICA GEOMÉTRICA. ; 2s s 40 + = ÓPTICA GEOMÉTRICA Modelo 06. Pregunta 4a.- Se deea obtener una imagen virtual de doble tamaño que un objeto. Si e utiliza: a) Un epejo cóncavo de 40 cm de ditancia focal, determine la poicione del objeto

Más detalles

Transformaciones geométricas

Transformaciones geométricas Tranformacione geométrica Baado en: Capítulo 5 Del Libro: Introducción a la Graficación por Computador Fole Van Dam Feiner Hughe - Phillip Reumen del capítulo Tranformacione bidimenionale Coordenada homogénea

Más detalles

Transmisión Digital Paso Banda

Transmisión Digital Paso Banda Tranmiión Digital Pao Banda PRÁCTICA 9 ( eione) Laboratorio de Señale y Comunicacione 3 er curo Ingeniería de Telecomunicación Javier Ramo Fernando Díaz de María y David Luengo García 1. Objetivo Simular

Más detalles

El estudio teórico de la práctica se realiza en el problema PTC0004-21

El estudio teórico de la práctica se realiza en el problema PTC0004-21 PRÁCTICA LTC-14: REFLEXIONES EN UN CABLE COAXIAL 1.- Decripción de la práctica a) Excitar un cable coaxial de 50 metro de longitud con un pulo de tenión de 0 a 10 voltio, 100 Khz frecuencia y un duty cycle

Más detalles

TRIEDRO DE FRENET. γ(t) 3 T(t)

TRIEDRO DE FRENET. γ(t) 3 T(t) TRIEDRO DE FRENET Matemática II Sea Γ R 3 una curva y ean γ : I = [a,b] R 3, γ(t = (x(t,y(t,z(t una parametrización regular y α : I = [a,b ] R 3 u parametrización repecto el parámetro arco. A partir de

Más detalles

Modelos de generadores asíncronos para la evaluación de perturbaciones emitidas por parques eólicos

Modelos de generadores asíncronos para la evaluación de perturbaciones emitidas por parques eólicos eunión de Grupo de Invetigación en Ingeniería Eléctrica. Santander Modelo de generadore aíncrono para la evaluación de perturbacione emitida por parque eólico A. Feijóo, J. Cidrá y C. Carrillo Univeridade

Más detalles

ENERGÍA (I) CONCEPTOS FUNDAMENTALES

ENERGÍA (I) CONCEPTOS FUNDAMENTALES ENERGÍA (I) CONCEPTOS UNDAMENTALES IES La Magdalena. Avilé. Aturia La energía e una magnitud de difícil definición, pero de gran utilidad. Para er exacto, podríamo decir que má que de energía (en entido

Más detalles

1,567 f 4 = R 8 f 4 = 15 cm = 41,5 cm. 1,000 f = R 8 f = 15 cm = 26,5 cm. El dioptrio esférico es, por tanto, como el que se muestra en la imagen:

1,567 f 4 = R 8 f 4 = 15 cm = 41,5 cm. 1,000 f = R 8 f = 15 cm = 26,5 cm. El dioptrio esférico es, por tanto, como el que se muestra en la imagen: 0 Óptica geométrica Actividade del interior de la unidad. Tenemo un dioptrio eférico convexo de 5 cm de radio que epara el aire de un vidrio de índice de refracción,567. Calcula la ditancia focal e imagen.

Más detalles

CENTRO DE ENSEÑANZA TÉCNICA INDUSTRIAL. Un fasor es un numero complejo que representa la amplitud y la fase de una senoide

CENTRO DE ENSEÑANZA TÉCNICA INDUSTRIAL. Un fasor es un numero complejo que representa la amplitud y la fase de una senoide Faore La enoide e exprean fácilmente en término de faore, e má cómodo trabajar que con la funcione eno y coeno. Un faor e un numero complejo que repreenta la amplitud y la fae de una enoide Lo faore brinda

Más detalles

Capítulo 4. R a. R b -15 V R 3 R P R 4. v Z. Palabras clave: termopar tipo T, compensación de la unión de referencia, termómetro, AD590.

Capítulo 4. R a. R b -15 V R 3 R P R 4. v Z. Palabras clave: termopar tipo T, compensación de la unión de referencia, termómetro, AD590. 5//8 Senore generadore y u acondicionadore apítulo Nota: La ecuacione, figura y problema citado en el dearrollo de lo problema de ete capítulo que no contengan W en u referencia correponden al libro impreo.

Más detalles

SECO 2014-II. Félix Monasterio-Huelin y Álvaro Gutiérrez. 6 de marzo de 2014. Índice 33. Índice de Figuras. Índice de Tablas 34

SECO 2014-II. Félix Monasterio-Huelin y Álvaro Gutiérrez. 6 de marzo de 2014. Índice 33. Índice de Figuras. Índice de Tablas 34 SECO 2014-II Félix Monaterio-Huelin y Álvaro Gutiérre 6 de maro de 2014 Índice Índice 33 Índice de Figura 33 Índice de Tabla 34 12.Muetreador ideal y relación entre y 35 13.Muetreo de Sitema en erie 38

Más detalles

PRIMERA EVALUACIÓN DE FÍSICA NIVEL 0B INVIERNO 2012

PRIMERA EVALUACIÓN DE FÍSICA NIVEL 0B INVIERNO 2012 ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL INSTITUTO DE CIENCIAS FÍSICAS PRIMERA EVALUACIÓN DE FÍSICA NIVEL 0B INVIERNO 2012 NOMBRE: Ete examen conta de 22 pregunta, entre pregunta conceptuale y problema

Más detalles

Representación de señales de audio

Representación de señales de audio Representación de señales de audio Emilia Gómez Gutiérrez Síntesi i Processament del So I Departament de Sonologia Escola Superior de Musica de Catalunya Curso 2009-2010 emilia.gomez@esmuc.cat 28 de septiembre

Más detalles

La solución del problema requiere de una primera hipótesis:

La solución del problema requiere de una primera hipótesis: RIOS 9 Cuarto Simpoio Regional obre Hidráulica de Río. Salta, Argentina, 9. CALCULO HIDRAULICO EN RIOS Y DISEÑO DE CANALES ESTABLES SIN USAR ECUACIONES TRADICIONALES Eduardo E. Martínez Pérez Profeor agregado

Más detalles

REFRACTARIOS Y HORNOS ///// Problemas de combustibles. Combustión -----------------// HOJA 1.

REFRACTARIOS Y HORNOS ///// Problemas de combustibles. Combustión -----------------// HOJA 1. REFRACTARIOS Y HORNOS ///// Problema de combutible. Combutión -----------------// HOJA 1. P1.- Un combutible que contiene un 80 % de butano y un 20 % de propano, e quema con un 20 % de exceo del aire teórico

Más detalles

Contenido. Vision ME Guía del usuario s

Contenido. Vision ME Guía del usuario s GUÍA DEL USUARIO Contenido 1. Introducción...2 1.1. Viion ME Iniciar eión automáticamente...2 2. Invitar a lo alumno a unire a la clae...3 2.1. Ver a lo alumno en clae...6 2.2. Experiencia de lo alumno...7

Más detalles

Introducción a la Teoría del Procesamiento Digital de Señales de Audio

Introducción a la Teoría del Procesamiento Digital de Señales de Audio Introducción a la Teoría del Procesamiento Digital de Señales de Audio Transformada de Fourier Resumen el análisis de Fourier es un conjunto de técnicas matemáticas basadas en descomponer una señal en

Más detalles

DETERMINACIÓN DEL TIEMPO DE VUELO DE SEÑALES ULTRASÓNICAS, CON RESOLUCIÓN SUPERIOR A UN PERIODO DE MUESTREO, POR ANÁLISIS DE FASE

DETERMINACIÓN DEL TIEMPO DE VUELO DE SEÑALES ULTRASÓNICAS, CON RESOLUCIÓN SUPERIOR A UN PERIODO DE MUESTREO, POR ANÁLISIS DE FASE DETERMINACIÓN DEL TIEMPO DE VUELO DE SEÑALES ULTRASÓNICAS, CON RESOLUCIÓN SUPERIOR A UN PERIODO DE MUESTREO, POR ANÁLISIS DE FASE REFERENCIA PACS: 43.58.Dj Ibáñez Rodríguez, A.; Parrilla Romero, M; García

Más detalles

REGISTROS CONTABLES Y AJUSTES

REGISTROS CONTABLES Y AJUSTES REGISTROS CONTABLES Y AJUSTES Aiento de Ajute Para conocer el monto de la utilidad o pérdida del período, la emprea preparan el etado de reultado final del período contable. Para conocer con preciión el

Más detalles

TEMA - IV ESPEJOS. 1. ESPEJOS ESFÉRICOS.

TEMA - IV ESPEJOS. 1. ESPEJOS ESFÉRICOS. IV - 0 TEMA - IV ESPEJOS.. ESPEJOS ESFÉRICOS... Poición de la imagen..2. Foco y ditancia focal..3. Potencia..4. Formación de imágene..4.. Marcha de lo rayo..4.2. Imágene en epejo cóncavo..4.3. Imágene

Más detalles

Lupa. [b] Vamos a suponer que el objeto se encuentra a 18 cm de la lupa (véase la ilustración anterior).

Lupa. [b] Vamos a suponer que el objeto se encuentra a 18 cm de la lupa (véase la ilustración anterior). íica de 2º Bachillerato Actividad Para ver un objeto con mayor detalle, utilizamo un dipoitivo compueto de una única lente, llamado corrientemente lupa. [a] Indica el tipo de lente que debemo utilizar

Más detalles

SEGUNDO PARCIAL - Física 1 30 de junio de 2010

SEGUNDO PARCIAL - Física 1 30 de junio de 2010 Intituto de Fíica Facultad de Ingeniería Univeridad de la República SEGUNDO PARCIAL - Fíica 1 30 de junio de 010 g= 9,8 m/ Cada pregunta tiene ólo una repueta correcta. Cada repueta correcta uma 6 punto.

Más detalles

CURSO AVANZADO DE DISEÑO Y CÁLCULO DE ESTRUCTURAS DE HORMIGÓN ARMADO. Albacete. Abril-julio de 2010.

CURSO AVANZADO DE DISEÑO Y CÁLCULO DE ESTRUCTURAS DE HORMIGÓN ARMADO. Albacete. Abril-julio de 2010. COL. OFICIAL INGENIEROS AGRÓNOMOS DE ALBACETE COL. OFICIAL INGENIEROS TÉCNICOS AGRICOLAS DE CENTRO (ALBACETE) E.T.S. INGENIEROS AGRÓNOMOS DE ALBACETE CURSO AVANZADO DE DISEÑO Y CÁLCULO DE ESTRUCTURAS DE

Más detalles

Actividades del final de la unidad

Actividades del final de la unidad Actividade del final de la unidad. Explica brevemente qué entiende por foco ditancia focal para un dioptrio eférico. Razona cómo erá el igno de la ditancia focal objeto la ditancia focal imagen egún que

Más detalles

Estudio de una ecuación del calor semilineal en dominios no-cilíndricos

Estudio de una ecuación del calor semilineal en dominios no-cilíndricos XXI Congreo de Ecuacione Diferenciale y Aplicacione XI Congreo de Matemática Aplicada Ciudad Real, 21-25 eptiembre 2009 (pp. 1 8) Etudio de una ecuación del calor emilineal en dominio no-cilíndrico P.

Más detalles

Análisis y Solución de. en el dominio del tiempo y en la frecuencia (Laplace).

Análisis y Solución de. en el dominio del tiempo y en la frecuencia (Laplace). Análii y Solución de Ecuacione Diferenciale lineale en el dominio del tiempo y en la frecuencia Laplace. Doctor Francico Palomera Palacio Departamento de Mecatrónica y Automatización, ITESM, Campu Monterrey

Más detalles

ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE MEDICIÓN DE UN ANALIZADOR VECTORIAL DE REDES

ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE MEDICIÓN DE UN ANALIZADOR VECTORIAL DE REDES Simpoio de Metrología 00 7 al 9 de Octubre ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE MEDICIÓN DE UN ANALIZADOR VECTORIAL DE REDES Suana Padilla-Corral, Irael García-Ruiz km 4.5 carretera a Lo Cué, El Marqué, Querétaro

Más detalles

UNIVERSIDAD DE LOS LLANOS Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería Programa Ingeniería de Sistemas MATEMÁTICA DISCRETA

UNIVERSIDAD DE LOS LLANOS Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería Programa Ingeniería de Sistemas MATEMÁTICA DISCRETA Facultad de Ciencia Báica e Ingeniería Programa Ingeniería de Sitema CURSO: MATEMÁTICA DISCRETA 1 SEMESTRE: II 2 CÓDIGO: 602202 3 COMPONENTE: 4 CICLO: 5 ÁREA: Báica 6 FECHA DE APROBACIÓN: 7 NATURALEZA

Más detalles

Tema 1. La negociación de las operaciones financieras.

Tema 1. La negociación de las operaciones financieras. OPERACIONES Y MERCADOS DE RENTA FIJA. Tema. La negociación de la operacione financiera.. Operación financiera... Concepto y reerva matemática..2. Operación de prétamo..3. Tanto efectivo y caracterítica

Más detalles

CAPÍTULO 6 SIMULACIONES Y RESULTADOS

CAPÍTULO 6 SIMULACIONES Y RESULTADOS CAPÍTULO 6 SIMULACIONES Y RESULTADOS 6.1 Proceso de Simulación Las simulaciones fueros llevadas a cabo empleando como herramienta la Versión 6.5 Release 13 de Matlab. Para lo cual fue empleado un banco

Más detalles

C a p í t u l o 3 POTENCIAL ELECTROSTÁTICO PROMEDIO

C a p í t u l o 3 POTENCIAL ELECTROSTÁTICO PROMEDIO C a p í t u l o 3 POTENCIAL ELECTROSTÁTICO PROMEDIO En el Capítulo e obtuvieron la ecuacione para lo flujo electrocinético en término del potencial electrotático promedio ψ() en el interior del poro cilíndrico.

Más detalles

Procesamiento Digital de Señal

Procesamiento Digital de Señal Proceamiento Digital de Señal Tema 5: Muetreo y recontrucción Teorema de muetreo: Shannon-Nyquit. Recontrucción Diezmado e Interpolación Cuantización Muetreo El muetreo digital de una eñal analógica trae

Más detalles

Automá ca. Ejercicios Capítulo2.DiagramasdeBloquesyFlujogramas

Automá ca. Ejercicios Capítulo2.DiagramasdeBloquesyFlujogramas Automáca Ejercicio Capítulo.DiagramadeBloqueyFlujograma JoéRamónlataarcía EtheronzálezSarabia DámaoFernándezPérez CarlooreFerero MaríaSandraRoblaómez DepartamentodeecnologíaElectrónica eingenieríadesitemayautomáca

Más detalles

Diagramas de bloques

Diagramas de bloques UNIVRSIDAD AUTÓNOMA D NUVO LÓN FACULTAD D INNIRÍA MCANICA Y LÉCTRICA Diagrama de bloque INNIRÍA D CONTROL M.C. JOSÉ MANUL ROCHA NUÑZ M.C. LIZABTH P. LARA HDZ. UNIVRSIDAD AUTÓNOMA D NUVO LÓN FACULTAD D

Más detalles

Sistemas de orden superior

Sistemas de orden superior 7 Sitema de orden uperior Hata ahora ólo e ha etudiado la repueta del régimen tranitorio de lo itema de primer y egundo orden imple. En ete capítulo e pretende analizar la evolución temporal de itema de

Más detalles

Teoría de Colas (Líneas de Espera) Administración de la Producción

Teoría de Colas (Líneas de Espera) Administración de la Producción Teoría de Cola (Línea de Epera) Adminitración de la Producción 3C T La cola La cola on frecuente en nuetra vida cotidiana: En un banco En un retaurante de comida rápida Al matricular en la univeridad Lo

Más detalles

Última modificación: 1 de agosto de 2010. www.coimbraweb.com

Última modificación: 1 de agosto de 2010. www.coimbraweb.com Contenido DOMINIOS DEL TIEMPO Y DE LA FRECUENCIA 1.- Señales analógicas y digitales. 2.- Señales analógicas periódicas. 3.- Representación en los dominios del tiempo y de la frecuencia. 4.- Análisis de

Más detalles

Tema 2. Espacios Vectoriales. 2.1. Introducción

Tema 2. Espacios Vectoriales. 2.1. Introducción Tema 2 Espacios Vectoriales 2.1. Introducción Estamos habituados en diferentes cursos a trabajar con el concepto de vector. Concretamente sabemos que un vector es un segmento orientado caracterizado por

Más detalles

Análisis En El Dominio De La Frecuencia

Análisis En El Dominio De La Frecuencia Análii En El Dominio De La Frecuencia.-Introducción..-Repueta en frecuencia...-diagrama cero-polar. 3.-Repreentación gráfica de la repueta en frecuencia. 3..-Diagrama de Bode. 3..-Diagrama polar (Nyquit.

Más detalles

1. Modelos Orientados al Proceso. 1. Modelos Orientados al Proceso 1

1. Modelos Orientados al Proceso. 1. Modelos Orientados al Proceso 1 . Modelo Orientado al Proceo. Modelo Orientado al Proceo.. Introducción.. Mecanimo de Muetreo.3. Modelo de Modulación.3.. Modelo de un Muetreador-Retenedor 3.3.. Repueta a una entrada u: 5.3.3. Simulación

Más detalles

Tema 3. Medidas de tendencia central. 3.1. Introducción. Contenido

Tema 3. Medidas de tendencia central. 3.1. Introducción. Contenido Tema 3 Medidas de tendencia central Contenido 31 Introducción 1 32 Media aritmética 2 33 Media ponderada 3 34 Media geométrica 4 35 Mediana 5 351 Cálculo de la mediana para datos agrupados 5 36 Moda 6

Más detalles

División Recursos Materiales y Suministros

División Recursos Materiales y Suministros Diviión Recuro Materiale y Suminitro Departamento de Adquiicione PEDIDO DE PRECIOS Nº 182/2014 FECHA DE APERTURA: 30/12/14 Hora: 14:00 Aunto: Materiale para Red de Dato y Telefonía Solicitud: 28578 INFORMACIÓN

Más detalles

Física PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD 2013 BACHILLERATO FORMACIÓN PROFESIONAL CICLOS FORMATIVOS DE GRADO SUPERIOR. Examen

Física PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD 2013 BACHILLERATO FORMACIÓN PROFESIONAL CICLOS FORMATIVOS DE GRADO SUPERIOR. Examen PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD 03 Fíica BACHILLERAO FORMACIÓN PROFESIONAL CICLOS FORMAIVOS DE GRADO SUPERIOR Eamen Criterio de Corrección Calificación UNIBERSIAERA SARZEKO PROBAK 03ko EKAINA FISIKA

Más detalles

Tema 4: Programación lineal con variables continuas: método del Simplex

Tema 4: Programación lineal con variables continuas: método del Simplex Tema 4: Programación lineal con variable continua: método del Simple Obetivo del tema: Reolver de forma gráfica un problema de programación lineal continuo Etudiar la forma equivalente de repreentación

Más detalles

INDICACIONES A PARTIR DEL CURSO ESCOLAR 2013-2014 PARA LA ASIGNATURA MATEMÁTICA EN SECUNDARIA BÁSICA.

INDICACIONES A PARTIR DEL CURSO ESCOLAR 2013-2014 PARA LA ASIGNATURA MATEMÁTICA EN SECUNDARIA BÁSICA. INDICACIONES A PARTIR DEL CURSO ESCOLAR 01-01 PARA LA ASIGNATURA MATEMÁTICA EN SECUNDARIA BÁSICA. La preente orientacione parten del análii de lo reultado obtenido en el curo ecolar 01 01, aí como de la

Más detalles

TRANSMISION DIGITAL. PCM, Modulación por Codificación de Pulsos

TRANSMISION DIGITAL. PCM, Modulación por Codificación de Pulsos MODULACIÓN TRANSMISION DIGITAL La amplia naturaleza de las señales analógicas es evidente, cualquier forma de onda está disponible con toda seguridad en el ámbito analógico, nos encontramos con una onda

Más detalles

Ejercicio de estadística para 3º de la ESO

Ejercicio de estadística para 3º de la ESO Ejercicio de estadística para 3º de la ESO Unibelia La estadística es una disciplina técnica que se apoya en las matemáticas y que tiene como objetivo la interpretación de la realidad de una población

Más detalles

1.1. Introducción y conceptos básicos

1.1. Introducción y conceptos básicos Tema 1 Variables estadísticas Contenido 1.1. Introducción y conceptos básicos.................. 1 1.2. Tipos de variables estadísticas................... 2 1.3. Distribuciones de frecuencias....................

Más detalles

Matrices equivalentes. El método de Gauss

Matrices equivalentes. El método de Gauss Matrices equivalentes. El método de Gauss Dada una matriz A cualquiera decimos que B es equivalente a A si podemos transformar A en B mediante una combinación de las siguientes operaciones: Multiplicar

Más detalles

Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología

Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología La metodología para el desarrollo de software es un modo sistemático de realizar, gestionar y administrar un proyecto

Más detalles

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias OBJETIVO: Identificar los conjuntos de números naturales, enteros, racionales e irracionales; resolver una operación binaria, representar un número racional

Más detalles

TRABAJO PRACTICO No 7. MEDICION de DISTORSION EN AMPLIFICADORES DE AUDIO ANALIZADORES DE ESPECTRO DE AUDIO

TRABAJO PRACTICO No 7. MEDICION de DISTORSION EN AMPLIFICADORES DE AUDIO ANALIZADORES DE ESPECTRO DE AUDIO TRABAJO PRACTICO No 7 MEDICION de DISTORSION EN AMPLIFICADORES DE AUDIO ANALIZADORES DE ESPECTRO DE AUDIO INTRODUCCION TEORICA: La distorsión es un efecto por el cual una señal pura (de una única frecuencia)

Más detalles

La relación entre la altura de caída y el tiempo que tarda en rebotar 6 veces una pelota

La relación entre la altura de caída y el tiempo que tarda en rebotar 6 veces una pelota La relación entre la altura de caída y el tiempo que tarda en rebotar 6 veces una pelota INTRODUCCIÓN En este experimento voy a relacionar el tiempo que tarda una pelota en rebotar 6 veces desde distintas

Más detalles

Diseño de bases de datos Diapositiva 1

Diseño de bases de datos Diapositiva 1 Diseño o de bases de datos Objetivos del Diseño Principios del Diseño de BD Proceso de Diseño Normalización Diseño de Tablas: Claves Relaciones Integridad referencial Convenciones de nomenclatura Diseño

Más detalles

Definición 1.1.1. Dados dos números naturales m y n, una matriz de orden o dimensión m n es una tabla numérica rectangular con m filas y n columnas.

Definición 1.1.1. Dados dos números naturales m y n, una matriz de orden o dimensión m n es una tabla numérica rectangular con m filas y n columnas. Tema 1 Matrices Estructura del tema. Conceptos básicos y ejemplos Operaciones básicas con matrices Método de Gauss Rango de una matriz Concepto de matriz regular y propiedades Determinante asociado a una

Más detalles

CALENDARIO - MATRIZ BIMESTRAL 2012. Profesora: Anita Espejo de Velasco Asignatura: Matemática Grado: 2º de Secundaria Bimestre: Segundo

CALENDARIO - MATRIZ BIMESTRAL 2012. Profesora: Anita Espejo de Velasco Asignatura: Matemática Grado: 2º de Secundaria Bimestre: Segundo Competencia Indicadore logro Unida Hr Criterio Repreenta patrone numérico y expreione algebraica e intifica el patrón formación y lo aplica en la reolución problema matemático Compren forma lógica e intuitiva

Más detalles

Detección de bordes en una imagen.

Detección de bordes en una imagen. Detección de bordes en una imagen. Departamento de Ingeniería electrónica, Telecomunicación y Automática. Área de Ingeniería de Sistemas y Automática OBJETIVOS: Utilizar distintas máscaras empleadas para

Más detalles

ARREGLOS DEFINICION GENERAL DE ARREGLO

ARREGLOS DEFINICION GENERAL DE ARREGLO ARREGLOS DEFINICION GENERAL DE ARREGLO Conjunto de cantidades o valores homogéneos, que por su naturaleza se comportan de idéntica forma y deben de ser tratados en forma similar. Se les debe de dar un

Más detalles

CIRCULAR Nº 2 (Aclaratoria)

CIRCULAR Nº 2 (Aclaratoria) Bueno Aire, 8 ero 2016 Referencia: Licitación Pública N 27/15 CIRCULAR Nº 2 (Aclaratoria) A lo efecto una mejor comprenión lo volcado en la epecificacione técnica l Pliego Bae y Condicione Particulare

Más detalles

Análisis y cuantificación del Riesgo

Análisis y cuantificación del Riesgo Análisis y cuantificación del Riesgo 1 Qué es el análisis del Riesgo? 2. Métodos M de Análisis de riesgos 3. Método M de Montecarlo 4. Modelo de Análisis de Riesgos 5. Qué pasos de deben seguir para el

Más detalles

BANCOS. Manejo de Bancos. Como crear una ficha de Banco? Como modificar los datos de una ficha de Banco? Como borrar una ficha de Banco?

BANCOS. Manejo de Bancos. Como crear una ficha de Banco? Como modificar los datos de una ficha de Banco? Como borrar una ficha de Banco? BANCOS El Sistema de Gestión Administrativa permite el manejo de los movimientos bancarios. Seleccionada la opción de Bancos, el sistema presentara las siguientes opciones. Manejo de Bancos Manejo de movimientos

Más detalles

Programa para el Mejoramiento de la Enseñanza de la Matemática en ANEP Proyecto: Análisis, Reflexión y Producción. Fracciones

Programa para el Mejoramiento de la Enseñanza de la Matemática en ANEP Proyecto: Análisis, Reflexión y Producción. Fracciones Fracciones. Las fracciones y los números Racionales Las fracciones se utilizan cotidianamente en contextos relacionados con la medida, el reparto o como forma de relacionar dos cantidades. Tenemos entonces

Más detalles

LAS HERRAMIENTAS DE CALIDAD PARA EL DESARROLLO DE LA EMPRESA

LAS HERRAMIENTAS DE CALIDAD PARA EL DESARROLLO DE LA EMPRESA LAS HERRAMIENTAS DE CALIDAD PARA EL DESARROLLO DE LA EMPRESA TEMARIO: INTRODUCCIÓN HERRAMIENTAS DE CALIDAD MODELOS DE CALIDAD SISTEMAS DE GESTIÓN METODOLOGÍAS POR DÓNDE EMPEZAR? 1 INTRODUCCIÓN: El actual

Más detalles

Análisis espectral de señales periódicas con FFT

Análisis espectral de señales periódicas con FFT Análisis espectral de señales periódicas con FFT 1 Contenido 7.1 Introducción a la Transformada Discreta de Fourier 3-3 7.2 Uso de la Transformada Discreta de Fourier 3-5 7.3 Método de uso de la FFT 3-8

Más detalles

Diplomado en Competencias Personales y Profesionales. Diplomado en Competencias Personales y Profesionales

Diplomado en Competencias Personales y Profesionales. Diplomado en Competencias Personales y Profesionales CARRERAS ASIGNATURA CÓDIGO PRERREQUISITOS Diplomado en Competencia Peronale y Profeionale TODAS /TRANSVERSAL Diplomado en Competencia Peronale y Profeionale Ser egreado/titulado de Santo Tomá (CFTST, IPST

Más detalles

SECUENCIA DIDÁCTICA TEÓRICA - PRÁCTICA

SECUENCIA DIDÁCTICA TEÓRICA - PRÁCTICA SECUENCIA DIDÁCTICA TEÓRICA - PRÁCTICA * Análii de Sitema en el Dominio del Tiempo. * I. NOMBRE : Análii de Sitema en el Dominio del Tiempo. II. OBJETIVOS : El etudiante conocerá y aplicará un oftware

Más detalles

Estructuras algebraicas

Estructuras algebraicas Tema 2 Estructuras algebraicas básicas 2.1. Operación interna Definición 29. Dados tres conjuntos A, B y C, se llama ley de composición en los conjuntos A y B y resultado en el conjunto C, y se denota

Más detalles

MODELADO ANÁLISIS Y CONTROL DE UN EVAPORADOR DE DOBLE EFECTO

MODELADO ANÁLISIS Y CONTROL DE UN EVAPORADOR DE DOBLE EFECTO XXV Jornada de Automática Ciudad Real, del 8 al de eptiembre de 4 MODELADO ANÁLISIS Y CONTROL DE UN EVAPORADOR DE DOBLE EFECTO Manuel Pérez Polo, Joé Ángel Berná Galiano, Javier Gil Chica Departamento

Más detalles

Introducción a los sistemas de control

Introducción a los sistemas de control Introducción a los sistemas de control Sistema Un sistema es una combinación de componentes que actúan juntos y realizan un objetivo determinado A un sistema se le puede considerar como una caja negra

Más detalles

Comunicaciones Digitales - Ejercicios Tema 3

Comunicaciones Digitales - Ejercicios Tema 3 Comunicaciones Digitales - Ejercicios Tema 3 007. 1. Considere el diagrama de rejilla para un canal discreto equivalente genérico con 4 coeficientes no nulos (memoria K p = 3) y una constelación -PAM.

Más detalles

Adaptación de impedancias en amplif. de RF. 1.1. Introducción. Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba Departamento Electrónica

Adaptación de impedancias en amplif. de RF. 1.1. Introducción. Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba Departamento Electrónica Univeridad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba Departamento Electrónica Documento UTN Nº EA3-5- Adaptación de impedancia en amplif de RF Introducción o amplificadore de potencia e uan generalmente

Más detalles

1. Ecuaciones no lineales

1. Ecuaciones no lineales 1. Ecuaciones no lineales 1.1 Ejercicios resueltos Ejercicio 1.1 Dada la ecuación xe x 1 = 0, se pide: a) Estudiar gráficamente sus raíces reales y acotarlas. b) Aplicar el método de la bisección y acotar

Más detalles

MEDICIÓN Y AJUSTE DE LOS SISTEMAS DE REFUERZO SONORO

MEDICIÓN Y AJUSTE DE LOS SISTEMAS DE REFUERZO SONORO MEDICIÓN Y AJUSTE DE LOS SISTEMAS DE REFUERZO SONORO POR QUÉ ES NECESARIO MEDIR? QUÉ CONOCEMOS AL MEDIR UN SISTEMA DE AUDIO? QUÉ PARÁMETROS PODEMOS AJUSTAR? TIPOS DE MEDICIONES DE UN SOLO CANAL DE DOBLE

Más detalles

Anexo 1: Demostraciones

Anexo 1: Demostraciones 75 Matemáticas I : Álgebra Lineal Anexo 1: Demostraciones Espacios vectoriales Demostración de: Propiedades 89 de la página 41 Propiedades 89- Algunas propiedades que se deducen de las anteriores son:

Más detalles

DIRECTRICES Y ORIENTACIONES GENERALES PARA LAS PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD

DIRECTRICES Y ORIENTACIONES GENERALES PARA LAS PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD Curso Asignatura 2014/2015 MATEMÁTICAS II 1º Comentarios acerca del programa del segundo curso del Bachillerato, en relación con la Prueba de Acceso a la Universidad La siguiente relación de objetivos,

Más detalles

Documentación. HiPath 1100

Documentación. HiPath 1100 Documentación HiPath 1100 Attendant Conole (AC) Teléfono del Sitema OpenStage 15 T optipoint 500 economy optipoint 500 baic optipoint 500 tandard optipoint 500 advance Intruccione breve de manejo Communication

Más detalles

BASES Y DIMENSIÓN. Propiedades de las bases. Ejemplos de bases.

BASES Y DIMENSIÓN. Propiedades de las bases. Ejemplos de bases. BASES Y DIMENSIÓN Definición: Base. Se llama base de un espacio (o subespacio) vectorial a un sistema generador de dicho espacio o subespacio, que sea a la vez linealmente independiente. β Propiedades

Más detalles

CONCEPTOS BASICOS DE IMAGEN DIGITAL

CONCEPTOS BASICOS DE IMAGEN DIGITAL CONCEPTOS BASICOS DE IMAGEN DIGITAL 1- Conceptos Básicos Una imagen analógica es una imagen natural captada con una cámara o cualquier otro instrumento óptico, presenta unas características de sombras

Más detalles

8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión...

8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión... Tema 8 Análisis de dos variables: dependencia estadística y regresión Contenido 8.1. Introducción............................. 1 8.2. Dependencia/independencia estadística.............. 2 8.3. Representación

Más detalles

MODELOS DE RECUPERACION

MODELOS DE RECUPERACION RECUPERACIÓN Y ORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN INGENIERÍA INFORMÁTICA RECUPERACIÓN Y ACCESO A LA INFORMACIÓN MODELOS DE RECUPERACION AUTOR: Rubén García Broncano NIA 100065530 grupo 81 1 INDICE 1- INTRODUCCIÓN

Más detalles

Eduardo Kido 26-Mayo-2004 ANÁLISIS DE DATOS

Eduardo Kido 26-Mayo-2004 ANÁLISIS DE DATOS ANÁLISIS DE DATOS Hoy día vamos a hablar de algunas medidas de resumen de datos: cómo resumir cuando tenemos una serie de datos numéricos, generalmente en variables intervalares. Cuando nosotros tenemos

Más detalles

SISTEMAS INTELIGENTES

SISTEMAS INTELIGENTES SISTEMAS INTELIGENTES T11: Métodos Kernel: Máquinas de vectores soporte {jdiez, juanjo} @ aic.uniovi.es Índice Funciones y métodos kernel Concepto: representación de datos Características y ventajas Funciones

Más detalles

Subespacios vectoriales en R n

Subespacios vectoriales en R n Subespacios vectoriales en R n Víctor Domínguez Octubre 2011 1. Introducción Con estas notas resumimos los conceptos fundamentales del tema 3 que, en pocas palabras, se puede resumir en técnicas de manejo

Más detalles

ORIENTACIONES PARA LA PRUEBA DE APTITUD PARA EL ACCESO A LA UNIVERSIDAD

ORIENTACIONES PARA LA PRUEBA DE APTITUD PARA EL ACCESO A LA UNIVERSIDAD ORIENTACIONES PARA LA PRUEBA DE APTITUD PARA EL ACCESO A LA UNIVERSIDAD MODALIDAD CIENTÍFICO-TÉCNICO 1. NOMBRE DE LA MATERIA: Matemáticas II 2. NOMBRE DEL COORDINADOR: Miguel Delgado Pineda (mdelgado@mat.uned.es,

Más detalles

Versión Fecha Descripción de la modificación 01 07/10/2008 Inicial

Versión Fecha Descripción de la modificación 01 07/10/2008 Inicial CONTROL DE CAMBIOS MANUAL DE PROCESOS Y PROCEDIMIENTOS Fecha: 30/11/2012 Página: 1 de 19 Verión Fecha Decripción de la modificación 01 07/10/2008 Inicial 02 20/10/2010 Modifico etructura, objetivo, alcance,

Más detalles

Diagonalización de matrices

Diagonalización de matrices diagonalizacion.nb Diagonalización de matrices Práctica de Álgebra Lineal, E.U.A.T., Grupos ºA y ºB, 2005 Algo de teoría Qué es diagonalizar una matriz? Para estudiar una matriz suele ser conveniente expresarla

Más detalles

9.7 Sin hacer cálculos, indica las características de la imagen que se formará en un espejo de 15 cm de radio, cuando el objeto está situado a 7 cm.

9.7 Sin hacer cálculos, indica las características de la imagen que se formará en un espejo de 15 cm de radio, cuando el objeto está situado a 7 cm. 9 Óptica geométrica EJERCICIOS PROPUESTOS 9. Indica la caracterítica de la imagen que oberva una perona que e etá mirando en un epejo plano. La imagen e virtual derecha. Virtual, porque e puede ver pero

Más detalles

Métodos Iterativos para Resolver Sistemas Lineales

Métodos Iterativos para Resolver Sistemas Lineales Métodos Iterativos para Resolver Sistemas Lineales Departamento de Matemáticas, CCIR/ITESM 17 de julio de 2009 Índice 3.1. Introducción............................................... 1 3.2. Objetivos................................................

Más detalles

Medidas de Variación o Dispersión. Dra. Noemí L. Ruiz 2007 Derechos de Autor Reservados Revisada 2010

Medidas de Variación o Dispersión. Dra. Noemí L. Ruiz 2007 Derechos de Autor Reservados Revisada 2010 Medida de Variación o Diperión Dra. Noemí L. Ruiz 007 Derecho de Autor Reervado Reviada 010 Objetivo de la lección Conocer cuále on la medida de variación y cómo e calculan o e determinan Conocer el ignificado

Más detalles

ROBERTO LUNA AROCAS Doctor enpsicología. Titular de Universidad. Dpto de Dirección de Empresas, Universidad de Valencia

ROBERTO LUNA AROCAS Doctor enpsicología. Titular de Universidad. Dpto de Dirección de Empresas, Universidad de Valencia REDONDO CASTÁN, JUAN CARLOS Doctor en Ciencia Económica y Empreariale. Decano y Titular de Univeridad de Educación Fíica y Deportiva, Univeridad de León. Area de trabajo: entrenamiento deportivo, evaluación

Más detalles

!!!!!!!! !!!!! Práctica!4.! Programación!básica!en!C.! ! Grado!en!Ingeniería!!en!Electrónica!y!Automática!Industrial! ! Curso!2015H2016!

!!!!!!!! !!!!! Práctica!4.! Programación!básica!en!C.! ! Grado!en!Ingeniería!!en!Electrónica!y!Automática!Industrial! ! Curso!2015H2016! INFORMÁTICA Práctica4. ProgramaciónbásicaenC. GradoenIngenieríaenElectrónicayAutomáticaIndustrial Curso2015H2016 v2.1(18.09.2015) A continuación figuran una serie de ejercicios propuestos, agrupados por

Más detalles

SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES

SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES INTRODUCCIÓN En el presente documento se explican detalladamente dos importantes temas: 1. Descomposición LU. 2. Método de Gauss-Seidel. Se trata de dos importantes herramientas

Más detalles

Introducción general a la compresión de datos multimedia

Introducción general a la compresión de datos multimedia Introducción general a la compresión de datos multimedia Necesidad de la compresión La mayoría de las aplicaciones multimedia requieren volúmenes importantes de almacenamiento y transmisión. CD-ROM 640

Más detalles

PROBLEMA 1. 1. [1.5 puntos] Obtener la ecuación de la recta tangente en el punto ( 2, 1) a la curva dada implícitamente por y 3 +3y 2 = x 4 3x 2.

PROBLEMA 1. 1. [1.5 puntos] Obtener la ecuación de la recta tangente en el punto ( 2, 1) a la curva dada implícitamente por y 3 +3y 2 = x 4 3x 2. PROBLEMA. ESCUELA UNIVERSITARIA POLITÉCNICA DE SEVILLA Ingeniería Técnica en Diseño Industrial Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Soluciones correspondientes a los problemas del Primer Parcial 7/8.

Más detalles

SEWERIN. Pre Localización De Fugas de Agua

SEWERIN. Pre Localización De Fugas de Agua SEWERIN Pre Localización De Fugas de Agua Ventajas del sistema La Pre localización de fugas de agua consiste en la escucha de la red en varios puntos. Para ello se utilizan loggers que graban sus sonidos

Más detalles

DOMINIO Y RANGO DE UNA FUNCIÓN I N D I C E. martilloatomico@gmail.com. Página. Titulo:

DOMINIO Y RANGO DE UNA FUNCIÓN I N D I C E. martilloatomico@gmail.com. Página. Titulo: Titulo: DOMINIO Y RANGO I N D I C E Página DE UNA FUNCIÓN Año escolar: 4to. Año de Bachillerato Autor: José Luis Albornoz Salazar Ocupación: Ing Civil. Docente Universitario País de residencia: Venezuela

Más detalles

Tema 3. Espacios vectoriales

Tema 3. Espacios vectoriales Tema 3. Espacios vectoriales Estructura del tema. Definición y propiedades. Ejemplos. Dependencia e independencia lineal. Conceptos de base y dimensión. Coordenadas Subespacios vectoriales. 0.1. Definición

Más detalles