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Facultad de Ingeniería Electrónica
SEÑALES Y SISTEMAS
Fabián Garzón O.
Profesor: Ing. Vinicio Tapia
CONSULTA
Ingeniería Electrónica
GRUPO 1
8TO NIVEL
Definición
El teorema de Nyquist menciona que para una correcta
transferencia de información del sistema muestreados, la
frecuencia de muestreo debe ser, al menos, del doble de la
frecuencia más alta que contiene la señal original. La componente
frecuencia corresponde a la mitad de la frecuencia de muestreo, y
se denomina frecuencia de Nyquist. La representación de
frecuencias por encima de la correspondiente al factor de Nyquist
como frecuencias negativas, significa que cuando el número de
muestras esté por debajo del doble de la máxima frecuencia
presente en la onda analizada, éstas componentes de frecuencias
altas pueden mimetizar (imitar) componentes por debajo de la
frecuencia de Nyquist y, por tanto, introducir errores en el análisis.
Las componentes de frecuencias elevadas, pueden incluso
completar varias revoluciones entre muestras consecutivas, lo que
implica una pérdida de información. Esta mala interpretación
de las frecuencias más altas y más bajas que la frecuencia
de Nyquist, se denomina ”Aliasing”.
En la práctica este fenómeno provoca que señales de alta frecuencia sean representadas por una señal digitalizada de
menor frecuencia lo que provoca que al revertir el proceso, es decir, al tratar de recuperar la señal análoga de la digital se
obtiene una señal de menor frecuencia, con lo que la señal original se habría perdido irremediablemente.
Corrigiendo el Fenómeno de Aliasing
Para prevenir el efecto ”Aliasing” es necesario pasar la señal analógica en
el dominio del tiempo, a través de un filtro pasa bajo con banda limitada
cuya característica ideal se muestra en la figura. La frecuencia de corte
debe ser igual a la frecuencia de Nyquist, aunque en la práctica está
limitada a un 80% de la misma debido a la característica no ideal de un
filtro real. Así pues, si el muestreo se hacen la señal filtrada y se aplica la
transformada discreta Fourier, el espectro en frecuencia no tiene el efecto
”Aliasing” y es una representación exacta de la frecuencia de la señal
original que están por debajo de la frecuencia de Nyquist. Sin embargo la
información de aquellas frecuencias superiores a la de Nyquist se pierden
debido al efecto del filtrado.
Existen diferentes tipos de filtros, en función de la ubicación de los polos:
• Bessel: optimiza respuesta ante escalón (adecuado para señales con
codificación temporal)
• Butterworth: consigue el paso de banda más plano de los tres
• Chebyshev: optimiza roll-off (rápida atenuación), a costa de un rizado
FENÓMENO DE ALIASING
Es necesario estar consientes que puede producirse aliasing con los ruidos de alta frecuencia que entran a través del
captador. Al ser convertidos en ruidos de baja frecuencia por el muestreo, el sistema amplificará sus efectos en lugar de
atenuarlos, deteriorando el control. La solución es introducir un filtro analógico, entre captador y muestreador que elimine el
ruido.
Bibliografía
[1] J. Arrillaga Garmendia, Armónicos en Sistemas de Potencia, Universidad de Catarbia, 1994.
[2] Oppenheim, Willsky y Nawab, Señales y Sistemas, 2da edición ed., Prentice Hall.
[3] U. D. OVIEDO. [En línea]. Available: http://isa.uniovi.es/~arobles/ra2/pdf/mues.pdf.

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Fenomeno de Aliasing

  • 1. Facultad de Ingeniería Electrónica SEÑALES Y SISTEMAS Fabián Garzón O. Profesor: Ing. Vinicio Tapia CONSULTA Ingeniería Electrónica GRUPO 1 8TO NIVEL
  • 2. Definición El teorema de Nyquist menciona que para una correcta transferencia de información del sistema muestreados, la frecuencia de muestreo debe ser, al menos, del doble de la frecuencia más alta que contiene la señal original. La componente frecuencia corresponde a la mitad de la frecuencia de muestreo, y se denomina frecuencia de Nyquist. La representación de frecuencias por encima de la correspondiente al factor de Nyquist como frecuencias negativas, significa que cuando el número de muestras esté por debajo del doble de la máxima frecuencia presente en la onda analizada, éstas componentes de frecuencias altas pueden mimetizar (imitar) componentes por debajo de la frecuencia de Nyquist y, por tanto, introducir errores en el análisis. Las componentes de frecuencias elevadas, pueden incluso completar varias revoluciones entre muestras consecutivas, lo que implica una pérdida de información. Esta mala interpretación de las frecuencias más altas y más bajas que la frecuencia de Nyquist, se denomina ”Aliasing”. En la práctica este fenómeno provoca que señales de alta frecuencia sean representadas por una señal digitalizada de menor frecuencia lo que provoca que al revertir el proceso, es decir, al tratar de recuperar la señal análoga de la digital se obtiene una señal de menor frecuencia, con lo que la señal original se habría perdido irremediablemente. Corrigiendo el Fenómeno de Aliasing Para prevenir el efecto ”Aliasing” es necesario pasar la señal analógica en el dominio del tiempo, a través de un filtro pasa bajo con banda limitada cuya característica ideal se muestra en la figura. La frecuencia de corte debe ser igual a la frecuencia de Nyquist, aunque en la práctica está limitada a un 80% de la misma debido a la característica no ideal de un filtro real. Así pues, si el muestreo se hacen la señal filtrada y se aplica la transformada discreta Fourier, el espectro en frecuencia no tiene el efecto ”Aliasing” y es una representación exacta de la frecuencia de la señal original que están por debajo de la frecuencia de Nyquist. Sin embargo la información de aquellas frecuencias superiores a la de Nyquist se pierden debido al efecto del filtrado. Existen diferentes tipos de filtros, en función de la ubicación de los polos: • Bessel: optimiza respuesta ante escalón (adecuado para señales con codificación temporal) • Butterworth: consigue el paso de banda más plano de los tres • Chebyshev: optimiza roll-off (rápida atenuación), a costa de un rizado FENÓMENO DE ALIASING
  • 3. Es necesario estar consientes que puede producirse aliasing con los ruidos de alta frecuencia que entran a través del captador. Al ser convertidos en ruidos de baja frecuencia por el muestreo, el sistema amplificará sus efectos en lugar de atenuarlos, deteriorando el control. La solución es introducir un filtro analógico, entre captador y muestreador que elimine el ruido. Bibliografía [1] J. Arrillaga Garmendia, Armónicos en Sistemas de Potencia, Universidad de Catarbia, 1994. [2] Oppenheim, Willsky y Nawab, Señales y Sistemas, 2da edición ed., Prentice Hall. [3] U. D. OVIEDO. [En línea]. Available: http://isa.uniovi.es/~arobles/ra2/pdf/mues.pdf.