SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 45
Descargar para leer sin conexión
Facultad de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica




             Procesamiento Digital de Señales
                         (TC61)
                             Sesión: 5 y 6
                          Sistemas LIT
                         Ing. José C. Benítez P.
Sesión 5 y 6. Temas

       Sistemas LIT
         Sistemas
         Ecuación de recurrencia
         REE
         RMU
         Sistemas Lineales e Invariantes al tiempo (LIT).
         Otras propiedades de los sistemas
         Conexión de sistemas LIT.
         Ecuaciones en Diferencia Lineales.



              Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   2
Sistemas
     Un sistema (también llamado procesador de
     señal) es cualquier proceso que genera una señal de
     salida como respuesta a una señal de entrada.

                     x                                       y
                                SISTEMA


     Esto puede extenderse a múltiples entradas y
     salidas.

     x1, x2, … xn                                            y1, y2, … yn
                                SISTEMA


             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   3
Sistemas

 En función de la distribución temporal de las señales que
 procesa existen dos tipos de sistemas:
    Sistemas continuos: procesan señales en tiempo
    continuo.
               x(t)                                          y(t)
                                SISTEMA

   Sistemas discretos: procesan señales en tiempo discreto.


               x[n]                                           y[n]
                                 SISTEMA


               Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   4
Sistemas


     Nos centraremos en los segundos por lo que,
     en adelante, cuando se hable de sistema nos
     referiremos a sistemas en tiempo discreto.



             x[n]               SISTEMA                      y[n]
                                  h[n]




           Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   5
Sistemas

   El flujo de señal a través de un sistema puede
   representarse de dos formas. Suponiendo que la señal de
   entrada es x[n] y la de salida es y[n] podemos decir que:
   x[n] produce y[n]: lo que denotaremos como
                x[n] → y[n]
   y[n] es la respuesta ante x[n]: lo que denotaremos como
               y[n] = T{x[n]}
   Ambas representaciones son equivalentes.


               x[n]                                            y[n]
                                  SISTEMA


              Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   6
Ecuación de recurrencia


       Modelo de un sistema: Es una representación
       matemática de su comportamiento; y se
       representa mediante su ecuación de
       recurrencia, que determina cómo se calcula
       su salida.
       Este cálculo puede realizarse, en principio, a
       partir de cualquier otra muestra; ya sea ésta
       de entrada o de salida, o bien, previa, actual o
       posterior.




             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   7
Ecuación de recurrencia


     Sistema recursivo: y[n] depende de sí misma:
                 y[n] = x[n] + 3y[n - 1]


     Sistema no recursivo: y[n] depende sólo de x[n]:
                 y[n] = 2x[n] - x[n - 1]




             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   8
Respuesta de estado estable (REE)

   La respuesta de estado estable de un sistema se
   define como su respuesta ante una determinada señal
   una vez superados los efectos transitorios producidos
   por la activación repentina de la entrada:




   Ejemplo: promediador móvil de 5 términos.

             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   9
Respuesta a la muestra unitaria (RMU)

        La respuesta a la muestra unitaria (también
        llamada respuesta al impulso o respuesta
        impulsional) es la respuesta del sistema ante la
        secuencia muestra unitaria o secuencia delta:
                      h[n] = T{δ[n]}
        La RMU de un determinado sistema caracteriza
        inequívocamente su comportamiento ante
        cualquier entrada, por lo que constituye un
        modelo del mismo.

 δ[n]                            h[n]                    x[n]               SISTEMA   y[n]
          SISTEMA
                                                                              h[n]

                Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.      10
Respuesta a la muestra unitaria (RMU)


      La respuesta a la muestra unitaria es una
      secuencia y, como tal, puede ser finita o
      infinita:
           Sistemas FIR (finite impulse response),
           cuya respuesta a la muestra unitaria es
           finita.
           Sistemas IIR (infinite impulse response),
           cuya respuesta a la muestra unitaria es
           infinita.




             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   11
RMU

 ¿Un sistema recursivo es siempre de tipo IIR?. No siempre?
 y[n] = x[n] - 0,25x[n - 2] + 0,5y[n - 1]

      h[n] = d[n] - 0,25d[n - 2] + 0,5h[n - 1]
      h[0] = d[0] - 0,25d[-2] + 0,5h[-1] = 1
      h[1] = d[1] - 0,25d[-1] + 0,5h[0] = 0,5
      h[2] = d[2] - 0,25d[0] + 0,5h[1] = 0
      h[3] = d[3] - 0,25d[1] + 0,5h[2] = 0
      h[4] = d[4] - 0,25d[2] + 0,5h[3] = 0
      ...
 ¿Un sistema recursivo es siempre de tipo FIR?. No siempre?
 y[n] = x[n] – 2 x[n - 3] + 2 y[n - 2]

 Graficar las respuestas de los sistemas recursivos dados.
               Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   12
Sistemas LIT

        Lineal           Principio de superposición

                                                                  - Homogéneo
                                                                    (escalado)
   Principio de superposición
                                                                  - Aditivo
                                                                    (no interacción)


      Un sistema es lineal si cumple el principio de
      superposición (si cumple la homogeneidad y la
      aditividad)



            Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.      13
Sistemas LIT

  Un sistema cumple la propiedad de homogeneidad
  (también llamada de escalado) si un cambio de amplitud
  en la entrada produce el mismo cambio de amplitud en la
  salida:
               T{Ka[n]} = KT{a[n]
  Un sistema cumple la propiedad de aditividad si dos
  señales sumadas lo atraviesan sin interactuar entre ellas:
               T{a[n] + b[n]} = T{a[n]} + T{b[n]}
  Así, si un sistema es homogéneo y aditivo cumple el
  principio de superposición; el cual puede formularse
  como:
               T{Ka[n] + Lb[n]} = KT{a[n]} + LT{b[n]}


              Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   14
Sistemas LIT


    Un sistema es invariante con el tiempo si un
    desplazamiento en la señal de entrada produce otro
    desplazamiento igual en la señal de salida. Es decir,
    si se cumple que:
         y[n] = T{x[n]} => T{x[n - k]} = y[n - k]
    Cuando un sistema cumple todas estas propiedades
    se dice que es lineal e invariante con el tiempo
    (LIT).




             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   15
Sistemas LIT

    En los sistemas LIT, la respuesta ante cualquier
    entrada puede calcularse como la convolución de la
    señal de entrada y de su respuesta a la muestra
    unitaria.
    Esto se refleja en lo que se conoce como ecuación de
    convolución:
    y[n] = T{x[n]} = x[n] * h[n] = Σk=-∞,∞ x[k]h[n - k]


                x[n]               SISTEMA                      y[n]
                                     h[n]


                            y[n]=x[n] * h[n]
             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   16
Otras propiedades de los sistemas

    Un sistema no tiene memoria si y sólo si la muestra
    de salida para cualquier valor de n depende
    exclusivamente de la muestra de entrada para ese
    valor.
    Un ejemplo de este tipo de sistemas sería el sistema
    amplificador en el que:
        y[n] = Gx[n], siendo G una constante




             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   17
Otras propiedades de los sistemas

     Un sistema es causal si y sólo si cumple el principio
     de causalidad.
     Este principio dice que el efecto no puede preceder a
     la causa.
     En un sistema esto se traduce en que la muestra de
     salida y[n] sólo puede calcularse a partir de las
     muestras anteriores.
     Formalmente, un sistema es causal si y sólo si su
     respuesta a la muestra unitaria lo es:
        T{} es causal ↔ T{d[n]} = 0, n < 0




             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   18
Otras propiedades de los sistemas


      Un sistema es estable si y sólo si cualquier
      secuencia acotada a su entrada produce otra
      secuencia a su salida también acotada.
      Esto es equivalente a decir que un sistema es
      estable si y sólo si su respuesta a la muestra
      unitaria es módulo sumable:
      T{} es estable ↔ Σn=-∞,∞ |h[n]| < ∞




             Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   19
Conexión sistemas LIT


                   h1[n]                      h2[n]


      Si dos sistemas LIT (definidos por h1[n] y
      h2[n]) se encuentran conectados en serie, la
      respuesta a la muestra unitaria del sistema,
      equivalente h3[n] es la convolución de h1[n] y
      h2[n]:
                   h3[n] = h1[n] * h2[n]




            Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   20
Conexión sistemas LIT


                              h1[n]


                              h2[n]


      Si dos sistemas LIT (definidos por h1[n] y
      h2[n]) se encuentran conectados en paralelo,
      la respuesta a la muestra unitaria del sistema,
      equivalente h3[n] es la suma de h1[n] y h2[n]:
         h3[n] = h1[n] + h2[n]


           Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   21
Ecuación en diferencias lineal

      Una subclase importante de los sistemas LIT son
      aquellos sistemas en que la entrada y la salida
      satisfacen una ecuación en diferencias
      finitas.
      Para ser estrictos debemos hablar de una
      ecuación en diferencias lineal con coeficientes
      constantes de la forma:
      y[n] = Σk=0,Q b[k]x[n - k] - Σk=1,P a[k]y[n - k]
      Si se diseña un sistema cuya ecuación de
      recurrencia sea una ecuación de este tipo, ese
      sistema será: (a) lineal, y (b) invariante con el
      tiempo.


              Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   22
Ecuación en diferencias lineal

    Esta ecuación puede expresarse de forma equivalente:
    Σk=0,P a[k]y[n - k] = Σk=0,Q b[k]x[n - k] (a[0] = 1)
    De manera simplificada, podemos expresar esta ecuación
    mediante operaciones de convolución:
    b[n] * x[n] = a[n] * y[n]




              Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   23
Revisión

 • En este capítulo se estudiaron diversas propiedades de los
   sistemas.
 • Dos de ellas, la linealidad y la invarianza con el tiempo juegan un
   papel fundamental en el análisis de señales y sistemas, debido a
   que muchos fenómenos físicos se pueden modelar mediante
   sistemas LIT.
 • Un problema fundamental en el análisis de sistemas es hallar la
   respuesta a una entrada determinada.
 • Esto se puede obtener mediante ecuaciones en diferencias o
   explotando el hecho de la linealidad e invarianza en el tiempo. De
   lo anterior surge el concepto de sumatoria de convolución.
 • Un sistema LIT se puede formular mediante una ecuación en
   diferencias de coeficientes constantes, la cual presenta la forma
   general siguiente:



                Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   24
Revisión

   • Resolver la ecuación en diferencias consiste en
     encontrar una expresión para y[n], es decir, generar la
     secuencia:
          {y(0), y(1), y(2), ....,y(N),...}
   • Antes de estudiar apropiadamente los métodos de
     solución de una ecuación en diferencias, presentaremos
     algunas propiedades importantes de los sistemas
     lineales invariantes.




                Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   25
Revisión

 Propiedades de los sistemas LIT.
 1 Superposición.
 El principio de superposición establece que:
 a) Si un sistema se excita con K veces una función, la
    respuesta es K veces la respuesta original.
 b) Si el sistemas se excita con la suma de dos funciones, la
    respuesta es la suma de las respuestas
    individuales.
           Entrada                           Salida
              x[n]                           y[n]
            Kx[n]                            Ky[n]
        Kx1[n] + Kx2[n]                      Ky1[n] + Ky2[n]




                Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   26
Revisión

 Propiedades de los sistemas LIT.
 2 Desplazamiento.
   Si la excitación de un sistema lineal invariante se traslada en el
   tiempo, entonces la respuesta se traslada en la misma cantidad:
             Entrada                         Salida
              x[n-n0]                        y[n-n0]


 3 Respuesta natural.
   Es la respuesta de un sistema cuando se excita con el impulso
   digital unitario. La denotamos por: h(n).




                Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   27
Revisión

 Propiedades de los sistemas LIT.
 4. Convolución.
    Cuando un sistema lineal invariante se excita con una señal
    cualquiera: x(n), la respuesta es la convolución entre la entrada
    y la respuesta natural, así:

    y[n] = conv( x[n] , h[n] )

    La convolución de dos funciones de variable discreta: x[n] y
    h[n], se define de la siguiente manera:




                Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   28
Revisión

 Propiedades de los sistemas LIT.
    A continuación se presenta una deducción poco rigurosa de la
    sumatoria de convolución de dos funciones.
    Supongamos que la respuesta al impulso unitario es h[n], esto es:




    Ahora aplicamos la importante propiedad de la función impulso:




                 Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   29
Revisión

    Ahora bien, si sumamos las entradas correspondientes a k desde
    menos infinito hasta infinito, tenemos:




   Teniendo en cuenta que la entrada así expresada corresponde
   a la función: x[n], obtenemos finalmente que:

           Entrada                  Salida
           x[n]                     y[n]=conv(x[n],h[n])




               Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   30
Revisión

 Ejemplo 1.
 Encuentre la fórmula para expresar la siguiente suma:




 Restando las expresiones anteriores, tenemos:




                Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   31
Revision

 Ejemplo 2.
 Encuentre una fórmula para la suma:

 Hacemos uso de la fórmula encontrada
 previamente, teniendo en cuenta que
 la suma dada se puede escribir como:




 De lo anterior podemos concluir que si,
 la sumatoria llevada hasta el infinito es
 convergente y está dada por:



                  Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   32
Revisión

 Ejemplo 3.
 Si la señal de entrada: x[n]= 3 δ(n-2) se aplica a un
 sistema lineal, causal e invariante con el tiempo la
 salida es:
 para n >=2.
 Encontrar la respuesta al impulso, h[n] del sistema.


 Solución:
 Por definición, h[n] es la respuesta del sistema a la
 entrada δ[n]. Como el sistema es lineal e invariante
 con el tiempo, se tiene:
 x[n+2] = 3 δ[n], o sea que δ[n] = 1/3 x[n+2]. Como
 la convolución de h[n] con δ[n] es por definición igual
 a h[n] , se tiene que h[n] = 1/3 y[n+2].


                  Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   33
Revisión

 La salida se puede expresar en la siguiente forma:




 De forma que, h[n] = 1/3 y[n+2]:




                  Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   34
Revisión

 Ejemplo 4.
 Encuentre la convolución entre las funciones:
 a) h(n)= 2-n .u(n)) y x1(n)= u(n) .Represéntela gráficamente
 b) h(n)= 2-n .u(n)) y x2(n)= u(n) -u(n-5). Represéntela gráficamente

 Solución:
 Hacemos la correspondientes asignaciones.




  Podemos calcular las convoluciones de manera simbólica, asi:




                 Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   35
Revisión

 Puede notarse que u(n - k)=1 para K = 0,1,2,....n con lo que
 podemos escribir;




Simplificando y denotando la convolución por y1(n), se obtiene y1[n]=
2(1-2-(n+1))u(n).
Para el caso b), se obtiene: x2[n]= u(n)-u(n-5).
Por tanto, usando la propiedad de traslación y el resultado anterior,
tenemos:
y2[n]= y1[n]-y1[n-5].
y2[n]= 2(1-2-(n+1))u(n)- 2(1-2-(n-5+1))u(n-5).
Simplificado, se encuentra que: y2[n]= 2(1-2-(n+1))u(n)- 2(1-24-n)u(n-5).



                  Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   36
Revisión
 Si se hacen las
 correspondientes
 asignaciones, se tiene
 que:
 y1[n]= 2(1-2-(n+1))u(n).
 y2[n]= 2(1-2-(n+1))u(n)-
 2(1-24-n)u(n-5).




                  Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   37
Revisión
 Ejemplo 5.
 En un sistema lineal e invariante con el
 tiempo, determine y(n) sabiendo que:


 Solución.




                  Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   38
Revisión

  Se sabe que u(m) u( n-m) =1 para y 0 para otra asignación.
  Se sabe que u(m-7) u(n-m) = 1 para                            y 0 para otra asignación.
  Por tanto



 Cuando la excitación es u[n-5], la respuesta será y[n-5]. Por tanto,
 para la excitación dada, la respuesta es:




                  Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.     39
Revisión
 Ejercicios
 1. Sean

 calcule las siguientes convoluciones:
 a) x [n]* h[n]
 b) x [n]* h[n-2]
 c) x[n-2]* h[n]

 2. Considere una entrada y una respuesta al impulso unitario dado
 por:

 determine y dibuje la salida y[n] .

 3. Calcule y dibuje      y[n] = x[n] * h[n] donde




                 Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   40
Revisión
 4. Sea:

 es un entero.
 Determine y[n] = x[n] * h[n]                 si y[4] = 5 y y[14] = 0

 5. Un sistema lineal invariante con el tiempo se excita con el impulso
 digital unitario y su respuesta es:
 Determine y[k] sabiendo que
 x[k]= u(k)-u(k-4). Represente x[k] y

 6. Un sistema lineal S tiene la relación :
 donde g[n]=u(n)-u(n-4).
 Determine y[n] cuando:




                 Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   41
Revisión
 7. Considere el sistema discreto cuya
 respuesta al impulso es:

 Determinar el entero A tal que:


 8. En el sistema lineal invariante cuyas
 respuestas al impulso son:

 ¿Cuales corresponden a sistemas
 causales y cuales a sistemas estables?




                 Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   42
Tarea 4

   1. Realizar los mapas semántico y/o mapas conceptuales de
      todo el contenido de la Diapositiva de la Sesión 7 y 8. DFT
      y FFT.
   2. Adjuntar fuentes que le han ayudado a consolidar la tarea.


   Presentación:
   • Impreso y en USB el desarrollo de la tarea.
   • Los mapas semánticos se deben hacer en PowerPoint y los mapas
     conceptuales en CMapTools.
   • En USB adjuntar las fuentes (05 PDFs, 05 PPTs y 01 Video.).
   • La fuente debe provenir de una universidad.



                 Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   43
Presentación

  Todas las fuentes deben presentarse en formato digital
  (USB), dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso,
  sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de la Tarea.
  Ejemplo:
              PDS_BenitezPalacios_T4

  La fuente debe conservar el nombre original y agregar
  _tema.

        Las Tareas que no cumplan las indicaciones
        no serán recepcionados por el profesor.


              Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   44
Sesión 5 y 6. Sistemas LIT

         Procesamiento Digital de Señales




          Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.   45

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Utp pdiva_s6_fundamento matematico del pdi
 Utp pdiva_s6_fundamento matematico del pdi Utp pdiva_s6_fundamento matematico del pdi
Utp pdiva_s6_fundamento matematico del pdijcbenitezp
 
U1 Analisis Algoritmos Complejidad
U1 Analisis Algoritmos ComplejidadU1 Analisis Algoritmos Complejidad
U1 Analisis Algoritmos Complejidadrezzaca
 
Teoría de complejidad computacional (tcc)
Teoría de complejidad computacional (tcc)Teoría de complejidad computacional (tcc)
Teoría de complejidad computacional (tcc)Raquel Nuñez
 
Resumen Complejidad Computacional y de Algoritmos
Resumen Complejidad Computacional y de AlgoritmosResumen Complejidad Computacional y de Algoritmos
Resumen Complejidad Computacional y de Algoritmosmarshalleitor
 
Jflambert lyada - ayudantia matematicas discretas
Jflambert   lyada - ayudantia matematicas discretasJflambert   lyada - ayudantia matematicas discretas
Jflambert lyada - ayudantia matematicas discretasFrancisco Lambert Obediente
 
Teoría de complejidad computacional (tcc).pptx
Teoría de complejidad computacional (tcc).pptxTeoría de complejidad computacional (tcc).pptx
Teoría de complejidad computacional (tcc).pptxYared Redman
 
Teoría De La Complejidad Algoritmica
Teoría De La Complejidad AlgoritmicaTeoría De La Complejidad Algoritmica
Teoría De La Complejidad AlgoritmicaRolf Pinto
 
Método Runge Kutta. Computación Aplicada
Método Runge Kutta. Computación AplicadaMétodo Runge Kutta. Computación Aplicada
Método Runge Kutta. Computación Aplicadamarticalu001
 
Clase 1 - Especificaciones de desempeño en Sistemas de Control
Clase 1 - Especificaciones de desempeño en Sistemas de ControlClase 1 - Especificaciones de desempeño en Sistemas de Control
Clase 1 - Especificaciones de desempeño en Sistemas de ControlUNEFA
 
Teoria ecualizacionadaptativalorenzodiaz
Teoria ecualizacionadaptativalorenzodiazTeoria ecualizacionadaptativalorenzodiaz
Teoria ecualizacionadaptativalorenzodiazAlfredo Alvarez
 
Introduccion A SeñAles
Introduccion A SeñAlesIntroduccion A SeñAles
Introduccion A SeñAlesisrael.1x
 

La actualidad más candente (18)

Utp pdiva_s6_fundamento matematico del pdi
 Utp pdiva_s6_fundamento matematico del pdi Utp pdiva_s6_fundamento matematico del pdi
Utp pdiva_s6_fundamento matematico del pdi
 
U1 Analisis Algoritmos Complejidad
U1 Analisis Algoritmos ComplejidadU1 Analisis Algoritmos Complejidad
U1 Analisis Algoritmos Complejidad
 
Teoría de complejidad computacional (tcc)
Teoría de complejidad computacional (tcc)Teoría de complejidad computacional (tcc)
Teoría de complejidad computacional (tcc)
 
Resumen Complejidad Computacional y de Algoritmos
Resumen Complejidad Computacional y de AlgoritmosResumen Complejidad Computacional y de Algoritmos
Resumen Complejidad Computacional y de Algoritmos
 
laboratorio1 de diniz
laboratorio1 de dinizlaboratorio1 de diniz
laboratorio1 de diniz
 
Jflambert lyada - ayudantia matematicas discretas
Jflambert   lyada - ayudantia matematicas discretasJflambert   lyada - ayudantia matematicas discretas
Jflambert lyada - ayudantia matematicas discretas
 
Teoría de complejidad computacional (tcc).pptx
Teoría de complejidad computacional (tcc).pptxTeoría de complejidad computacional (tcc).pptx
Teoría de complejidad computacional (tcc).pptx
 
Teoría De La Complejidad Algoritmica
Teoría De La Complejidad AlgoritmicaTeoría De La Complejidad Algoritmica
Teoría De La Complejidad Algoritmica
 
Funciones recursivas
Funciones recursivasFunciones recursivas
Funciones recursivas
 
Método Runge Kutta. Computación Aplicada
Método Runge Kutta. Computación AplicadaMétodo Runge Kutta. Computación Aplicada
Método Runge Kutta. Computación Aplicada
 
Clase 1 - Especificaciones de desempeño en Sistemas de Control
Clase 1 - Especificaciones de desempeño en Sistemas de ControlClase 1 - Especificaciones de desempeño en Sistemas de Control
Clase 1 - Especificaciones de desempeño en Sistemas de Control
 
Divide y Venceras
Divide y VencerasDivide y Venceras
Divide y Venceras
 
Tema ii integrales uney
Tema ii integrales uneyTema ii integrales uney
Tema ii integrales uney
 
Dsp3
Dsp3Dsp3
Dsp3
 
Teoria ecualizacionadaptativalorenzodiaz
Teoria ecualizacionadaptativalorenzodiazTeoria ecualizacionadaptativalorenzodiaz
Teoria ecualizacionadaptativalorenzodiaz
 
Vuelta Atras
Vuelta AtrasVuelta Atras
Vuelta Atras
 
Dsp5
Dsp5Dsp5
Dsp5
 
Introduccion A SeñAles
Introduccion A SeñAlesIntroduccion A SeñAles
Introduccion A SeñAles
 

Destacado

Pds 2011 3-balotario de preguntas pc2
Pds 2011 3-balotario de preguntas pc2Pds 2011 3-balotario de preguntas pc2
Pds 2011 3-balotario de preguntas pc2jcbenitezp
 
Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i
 Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i
Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab ijcbenitezp
 
Utp pds_sl2_señales con mat_lab
 Utp pds_sl2_señales con mat_lab Utp pds_sl2_señales con mat_lab
Utp pds_sl2_señales con mat_labjcbenitezp
 
Syllabus procesamiento digital de señale_sjc
 Syllabus procesamiento digital de señale_sjc Syllabus procesamiento digital de señale_sjc
Syllabus procesamiento digital de señale_sjcjcbenitezp
 
Utp pds_l5_transformada discreta de fourier
 Utp pds_l5_transformada discreta de fourier Utp pds_l5_transformada discreta de fourier
Utp pds_l5_transformada discreta de fourierjcbenitezp
 
Utp pds_s0_generalidades
 Utp pds_s0_generalidades Utp pds_s0_generalidades
Utp pds_s0_generalidadesjcbenitezp
 
Utp pti_s8y9_punteros
 Utp pti_s8y9_punteros Utp pti_s8y9_punteros
Utp pti_s8y9_punterosjcbenitezp
 
Utp pds_l4_procesamiento de señales del habla con mat_lab
 Utp pds_l4_procesamiento de señales del habla con mat_lab Utp pds_l4_procesamiento de señales del habla con mat_lab
Utp pds_l4_procesamiento de señales del habla con mat_labjcbenitezp
 
Utp pds_s7y8_dft y fft
 Utp pds_s7y8_dft y fft Utp pds_s7y8_dft y fft
Utp pds_s7y8_dft y fftjcbenitezp
 
Utp pds_s11_filtros [modo de compatibilidad]
 Utp pds_s11_filtros [modo de compatibilidad] Utp pds_s11_filtros [modo de compatibilidad]
Utp pds_s11_filtros [modo de compatibilidad]jcbenitezp
 

Destacado (10)

Pds 2011 3-balotario de preguntas pc2
Pds 2011 3-balotario de preguntas pc2Pds 2011 3-balotario de preguntas pc2
Pds 2011 3-balotario de preguntas pc2
 
Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i
 Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i
Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i
 
Utp pds_sl2_señales con mat_lab
 Utp pds_sl2_señales con mat_lab Utp pds_sl2_señales con mat_lab
Utp pds_sl2_señales con mat_lab
 
Syllabus procesamiento digital de señale_sjc
 Syllabus procesamiento digital de señale_sjc Syllabus procesamiento digital de señale_sjc
Syllabus procesamiento digital de señale_sjc
 
Utp pds_l5_transformada discreta de fourier
 Utp pds_l5_transformada discreta de fourier Utp pds_l5_transformada discreta de fourier
Utp pds_l5_transformada discreta de fourier
 
Utp pds_s0_generalidades
 Utp pds_s0_generalidades Utp pds_s0_generalidades
Utp pds_s0_generalidades
 
Utp pti_s8y9_punteros
 Utp pti_s8y9_punteros Utp pti_s8y9_punteros
Utp pti_s8y9_punteros
 
Utp pds_l4_procesamiento de señales del habla con mat_lab
 Utp pds_l4_procesamiento de señales del habla con mat_lab Utp pds_l4_procesamiento de señales del habla con mat_lab
Utp pds_l4_procesamiento de señales del habla con mat_lab
 
Utp pds_s7y8_dft y fft
 Utp pds_s7y8_dft y fft Utp pds_s7y8_dft y fft
Utp pds_s7y8_dft y fft
 
Utp pds_s11_filtros [modo de compatibilidad]
 Utp pds_s11_filtros [modo de compatibilidad] Utp pds_s11_filtros [modo de compatibilidad]
Utp pds_s11_filtros [modo de compatibilidad]
 

Similar a Utp pds_s5y6_sistemas_lit

Sistemas
SistemasSistemas
Sistemaslichic
 
Lab 04 - Analisis de Señales - UNTECS
Lab 04 - Analisis de Señales - UNTECSLab 04 - Analisis de Señales - UNTECS
Lab 04 - Analisis de Señales - UNTECSIng. Electrónica xD
 
S03.s1 -PDS - Señales y sistemas discretos.pdf
S03.s1 -PDS - Señales y sistemas discretos.pdfS03.s1 -PDS - Señales y sistemas discretos.pdf
S03.s1 -PDS - Señales y sistemas discretos.pdfJoseTorres207934
 
SeñAles Y Sistemas1
SeñAles Y Sistemas1SeñAles Y Sistemas1
SeñAles Y Sistemas1Matematissen
 
PDS Unidad 2 Sección 2.3: Clasificación de los sistemas discretos
PDS Unidad 2 Sección 2.3: Clasificación de los sistemas discretosPDS Unidad 2 Sección 2.3: Clasificación de los sistemas discretos
PDS Unidad 2 Sección 2.3: Clasificación de los sistemas discretosJuan Palacios
 
Revista Futuro en el Presente.
Revista Futuro en el Presente.Revista Futuro en el Presente.
Revista Futuro en el Presente.AnasDazCortez
 
Complejidad Dentro De La Dinamica De Sistemas
Complejidad Dentro De La Dinamica De SistemasComplejidad Dentro De La Dinamica De Sistemas
Complejidad Dentro De La Dinamica De SistemasDinasi∫
 
S_S de tiempo continuo_V2020.pptx
S_S de tiempo continuo_V2020.pptxS_S de tiempo continuo_V2020.pptx
S_S de tiempo continuo_V2020.pptxCrazyGamerSL
 
SISTEMAS DE CONTROL EN TIEMPO DISCRETO...Angel madrid
SISTEMAS DE CONTROL EN TIEMPO DISCRETO...Angel madridSISTEMAS DE CONTROL EN TIEMPO DISCRETO...Angel madrid
SISTEMAS DE CONTROL EN TIEMPO DISCRETO...Angel madridamdiechirinos
 
Sesion 02 - Señales y sistemas
Sesion 02 - Señales y sistemasSesion 02 - Señales y sistemas
Sesion 02 - Señales y sistemasgluzardo
 
PDS Unidad 2 Sección 2.4: Respuesta de sistemas discretos
PDS Unidad 2 Sección 2.4: Respuesta de sistemas discretosPDS Unidad 2 Sección 2.4: Respuesta de sistemas discretos
PDS Unidad 2 Sección 2.4: Respuesta de sistemas discretosJuan Palacios
 
A1y2 Señales-operaciones de señales-Impulso y escalon unitario.pptx
A1y2 Señales-operaciones de señales-Impulso y escalon unitario.pptxA1y2 Señales-operaciones de señales-Impulso y escalon unitario.pptx
A1y2 Señales-operaciones de señales-Impulso y escalon unitario.pptx3mmanuelch
 
Unidad 4 matematicas aplic a las comunic
Unidad 4 matematicas aplic a las comunicUnidad 4 matematicas aplic a las comunic
Unidad 4 matematicas aplic a las comunicDomingo de la Cerda
 

Similar a Utp pds_s5y6_sistemas_lit (20)

Sistemas
SistemasSistemas
Sistemas
 
Lab 04 - Analisis de Señales - UNTECS
Lab 04 - Analisis de Señales - UNTECSLab 04 - Analisis de Señales - UNTECS
Lab 04 - Analisis de Señales - UNTECS
 
Ss clase 1
Ss   clase 1Ss   clase 1
Ss clase 1
 
Tema1
Tema1Tema1
Tema1
 
S03.s1 -PDS - Señales y sistemas discretos.pdf
S03.s1 -PDS - Señales y sistemas discretos.pdfS03.s1 -PDS - Señales y sistemas discretos.pdf
S03.s1 -PDS - Señales y sistemas discretos.pdf
 
SeñAles Y Sistemas1
SeñAles Y Sistemas1SeñAles Y Sistemas1
SeñAles Y Sistemas1
 
PDS Unidad 2 Sección 2.3: Clasificación de los sistemas discretos
PDS Unidad 2 Sección 2.3: Clasificación de los sistemas discretosPDS Unidad 2 Sección 2.3: Clasificación de los sistemas discretos
PDS Unidad 2 Sección 2.3: Clasificación de los sistemas discretos
 
Revista Futuro en el Presente.
Revista Futuro en el Presente.Revista Futuro en el Presente.
Revista Futuro en el Presente.
 
Complejidad Dentro De La Dinamica De Sistemas
Complejidad Dentro De La Dinamica De SistemasComplejidad Dentro De La Dinamica De Sistemas
Complejidad Dentro De La Dinamica De Sistemas
 
S_S de tiempo continuo_V2020.pptx
S_S de tiempo continuo_V2020.pptxS_S de tiempo continuo_V2020.pptx
S_S de tiempo continuo_V2020.pptx
 
Filtro fir
Filtro firFiltro fir
Filtro fir
 
Carmona
CarmonaCarmona
Carmona
 
Taao p1
Taao p1Taao p1
Taao p1
 
SISTEMAS DE CONTROL EN TIEMPO DISCRETO...Angel madrid
SISTEMAS DE CONTROL EN TIEMPO DISCRETO...Angel madridSISTEMAS DE CONTROL EN TIEMPO DISCRETO...Angel madrid
SISTEMAS DE CONTROL EN TIEMPO DISCRETO...Angel madrid
 
Sesion 02 - Señales y sistemas
Sesion 02 - Señales y sistemasSesion 02 - Señales y sistemas
Sesion 02 - Señales y sistemas
 
PDS Unidad 2 Sección 2.4: Respuesta de sistemas discretos
PDS Unidad 2 Sección 2.4: Respuesta de sistemas discretosPDS Unidad 2 Sección 2.4: Respuesta de sistemas discretos
PDS Unidad 2 Sección 2.4: Respuesta de sistemas discretos
 
A1y2 Señales-operaciones de señales-Impulso y escalon unitario.pptx
A1y2 Señales-operaciones de señales-Impulso y escalon unitario.pptxA1y2 Señales-operaciones de señales-Impulso y escalon unitario.pptx
A1y2 Señales-operaciones de señales-Impulso y escalon unitario.pptx
 
Unidad 4 matematicas aplic a las comunic
Unidad 4 matematicas aplic a las comunicUnidad 4 matematicas aplic a las comunic
Unidad 4 matematicas aplic a las comunic
 
Mapa conceptual
Mapa conceptualMapa conceptual
Mapa conceptual
 
Presentación1
Presentación1Presentación1
Presentación1
 

Más de jcbenitezp

Cap4 jc benitez
Cap4 jc benitezCap4 jc benitez
Cap4 jc benitezjcbenitezp
 
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimiento
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimientoTarea 1 tesis i filosofia y conocimiento
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimientojcbenitezp
 
It526 2017 2 ep
It526 2017 2 epIt526 2017 2 ep
It526 2017 2 epjcbenitezp
 
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 g
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 gUni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 g
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 gjcbenitezp
 
Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 g
Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 gUni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 g
Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 gjcbenitezp
 
It526 2015 2 pc3
It526 2015 2 pc3 It526 2015 2 pc3
It526 2015 2 pc3 jcbenitezp
 
Calendario academico 2015 02 g
Calendario academico 2015   02 gCalendario academico 2015   02 g
Calendario academico 2015 02 gjcbenitezp
 
Db vsa-011 registro de asistencia docente ago2015
Db vsa-011 registro de asistencia docente  ago2015Db vsa-011 registro de asistencia docente  ago2015
Db vsa-011 registro de asistencia docente ago2015jcbenitezp
 
Utp 2015-2_pdi_lab3
 Utp 2015-2_pdi_lab3 Utp 2015-2_pdi_lab3
Utp 2015-2_pdi_lab3jcbenitezp
 
Utp sirn_2015-2 lab3
 Utp sirn_2015-2 lab3 Utp sirn_2015-2 lab3
Utp sirn_2015-2 lab3jcbenitezp
 
Pdi paterno m_lab2c
Pdi paterno m_lab2cPdi paterno m_lab2c
Pdi paterno m_lab2cjcbenitezp
 
Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
 Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivasjcbenitezp
 
Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
 Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivasjcbenitezp
 
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagation
 Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagation Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagation
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
 
Utp ia_s1_introduccion ia
 Utp ia_s1_introduccion ia Utp ia_s1_introduccion ia
Utp ia_s1_introduccion iajcbenitezp
 
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2jcbenitezp
 
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2jcbenitezp
 
Utp sirn_2014-1 lab1
 Utp sirn_2014-1 lab1 Utp sirn_2014-1 lab1
Utp sirn_2014-1 lab1jcbenitezp
 
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2jcbenitezp
 
Inteligencia artificial
Inteligencia artificialInteligencia artificial
Inteligencia artificialjcbenitezp
 

Más de jcbenitezp (20)

Cap4 jc benitez
Cap4 jc benitezCap4 jc benitez
Cap4 jc benitez
 
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimiento
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimientoTarea 1 tesis i filosofia y conocimiento
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimiento
 
It526 2017 2 ep
It526 2017 2 epIt526 2017 2 ep
It526 2017 2 ep
 
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 g
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 gUni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 g
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 g
 
Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 g
Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 gUni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 g
Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 g
 
It526 2015 2 pc3
It526 2015 2 pc3 It526 2015 2 pc3
It526 2015 2 pc3
 
Calendario academico 2015 02 g
Calendario academico 2015   02 gCalendario academico 2015   02 g
Calendario academico 2015 02 g
 
Db vsa-011 registro de asistencia docente ago2015
Db vsa-011 registro de asistencia docente  ago2015Db vsa-011 registro de asistencia docente  ago2015
Db vsa-011 registro de asistencia docente ago2015
 
Utp 2015-2_pdi_lab3
 Utp 2015-2_pdi_lab3 Utp 2015-2_pdi_lab3
Utp 2015-2_pdi_lab3
 
Utp sirn_2015-2 lab3
 Utp sirn_2015-2 lab3 Utp sirn_2015-2 lab3
Utp sirn_2015-2 lab3
 
Pdi paterno m_lab2c
Pdi paterno m_lab2cPdi paterno m_lab2c
Pdi paterno m_lab2c
 
Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
 Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
 
Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
 Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
Utp 2015-2_sirn_s7_r_competitivas
 
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagation
 Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagation Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagation
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagation
 
Utp ia_s1_introduccion ia
 Utp ia_s1_introduccion ia Utp ia_s1_introduccion ia
Utp ia_s1_introduccion ia
 
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 
Utp sirn_2014-1 lab1
 Utp sirn_2014-1 lab1 Utp sirn_2014-1 lab1
Utp sirn_2014-1 lab1
 
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2 Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
Utp sirn_s1_introduccion ia 2014-2
 
Inteligencia artificial
Inteligencia artificialInteligencia artificial
Inteligencia artificial
 

Último

Hernandez_Hernandez_Practica web de la sesion 12.pptx
Hernandez_Hernandez_Practica web de la sesion 12.pptxHernandez_Hernandez_Practica web de la sesion 12.pptx
Hernandez_Hernandez_Practica web de la sesion 12.pptxJOSEMANUELHERNANDEZH11
 
ATAJOS DE WINDOWS. Los diferentes atajos para utilizar en windows y ser más e...
ATAJOS DE WINDOWS. Los diferentes atajos para utilizar en windows y ser más e...ATAJOS DE WINDOWS. Los diferentes atajos para utilizar en windows y ser más e...
ATAJOS DE WINDOWS. Los diferentes atajos para utilizar en windows y ser más e...FacuMeza2
 
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesKELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesFundación YOD YOD
 
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)GDGSucre
 
Instrumentación Hoy_ INTERPRETAR EL DIAGRAMA UNIFILAR GENERAL DE UNA PLANTA I...
Instrumentación Hoy_ INTERPRETAR EL DIAGRAMA UNIFILAR GENERAL DE UNA PLANTA I...Instrumentación Hoy_ INTERPRETAR EL DIAGRAMA UNIFILAR GENERAL DE UNA PLANTA I...
Instrumentación Hoy_ INTERPRETAR EL DIAGRAMA UNIFILAR GENERAL DE UNA PLANTA I...AlanCedillo9
 
La era de la educación digital y sus desafios
La era de la educación digital y sus desafiosLa era de la educación digital y sus desafios
La era de la educación digital y sus desafiosFundación YOD YOD
 
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Josephguía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan JosephBRAYANJOSEPHPEREZGOM
 
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptxMedidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptxaylincamaho
 
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptxProyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx241521559
 
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricGlobal Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricKeyla Dolores Méndez
 
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIACLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIAWilbisVega
 
Presentación inteligencia artificial en la actualidad
Presentación inteligencia artificial en la actualidadPresentación inteligencia artificial en la actualidad
Presentación inteligencia artificial en la actualidadMiguelAngelVillanuev48
 
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdfPARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdfSergioMendoza354770
 
SalmorejoTech 2024 - Spring Boot <3 Testcontainers
SalmorejoTech 2024 - Spring Boot <3 TestcontainersSalmorejoTech 2024 - Spring Boot <3 Testcontainers
SalmorejoTech 2024 - Spring Boot <3 TestcontainersIván López Martín
 
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdftrabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdfIsabellaMontaomurill
 
El gusano informático Morris (1988) - Julio Ardita (1995) - Citizenfour (2014...
El gusano informático Morris (1988) - Julio Ardita (1995) - Citizenfour (2014...El gusano informático Morris (1988) - Julio Ardita (1995) - Citizenfour (2014...
El gusano informático Morris (1988) - Julio Ardita (1995) - Citizenfour (2014...JaquelineJuarez15
 
Cortes-24-de-abril-Tungurahua-3 año 2024
Cortes-24-de-abril-Tungurahua-3 año 2024Cortes-24-de-abril-Tungurahua-3 año 2024
Cortes-24-de-abril-Tungurahua-3 año 2024GiovanniJavierHidalg
 
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfRedes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfsoporteupcology
 
Plan de aula informatica segundo periodo.docx
Plan de aula informatica segundo periodo.docxPlan de aula informatica segundo periodo.docx
Plan de aula informatica segundo periodo.docxpabonheidy28
 
ejercicios pseint para aprogramacion sof
ejercicios pseint para aprogramacion sofejercicios pseint para aprogramacion sof
ejercicios pseint para aprogramacion sofJuancarlosHuertasNio1
 

Último (20)

Hernandez_Hernandez_Practica web de la sesion 12.pptx
Hernandez_Hernandez_Practica web de la sesion 12.pptxHernandez_Hernandez_Practica web de la sesion 12.pptx
Hernandez_Hernandez_Practica web de la sesion 12.pptx
 
ATAJOS DE WINDOWS. Los diferentes atajos para utilizar en windows y ser más e...
ATAJOS DE WINDOWS. Los diferentes atajos para utilizar en windows y ser más e...ATAJOS DE WINDOWS. Los diferentes atajos para utilizar en windows y ser más e...
ATAJOS DE WINDOWS. Los diferentes atajos para utilizar en windows y ser más e...
 
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesKELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
 
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
 
Instrumentación Hoy_ INTERPRETAR EL DIAGRAMA UNIFILAR GENERAL DE UNA PLANTA I...
Instrumentación Hoy_ INTERPRETAR EL DIAGRAMA UNIFILAR GENERAL DE UNA PLANTA I...Instrumentación Hoy_ INTERPRETAR EL DIAGRAMA UNIFILAR GENERAL DE UNA PLANTA I...
Instrumentación Hoy_ INTERPRETAR EL DIAGRAMA UNIFILAR GENERAL DE UNA PLANTA I...
 
La era de la educación digital y sus desafios
La era de la educación digital y sus desafiosLa era de la educación digital y sus desafios
La era de la educación digital y sus desafios
 
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Josephguía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
 
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptxMedidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
 
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptxProyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
 
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricGlobal Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
 
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIACLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
 
Presentación inteligencia artificial en la actualidad
Presentación inteligencia artificial en la actualidadPresentación inteligencia artificial en la actualidad
Presentación inteligencia artificial en la actualidad
 
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdfPARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
 
SalmorejoTech 2024 - Spring Boot <3 Testcontainers
SalmorejoTech 2024 - Spring Boot <3 TestcontainersSalmorejoTech 2024 - Spring Boot <3 Testcontainers
SalmorejoTech 2024 - Spring Boot <3 Testcontainers
 
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdftrabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
 
El gusano informático Morris (1988) - Julio Ardita (1995) - Citizenfour (2014...
El gusano informático Morris (1988) - Julio Ardita (1995) - Citizenfour (2014...El gusano informático Morris (1988) - Julio Ardita (1995) - Citizenfour (2014...
El gusano informático Morris (1988) - Julio Ardita (1995) - Citizenfour (2014...
 
Cortes-24-de-abril-Tungurahua-3 año 2024
Cortes-24-de-abril-Tungurahua-3 año 2024Cortes-24-de-abril-Tungurahua-3 año 2024
Cortes-24-de-abril-Tungurahua-3 año 2024
 
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfRedes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
 
Plan de aula informatica segundo periodo.docx
Plan de aula informatica segundo periodo.docxPlan de aula informatica segundo periodo.docx
Plan de aula informatica segundo periodo.docx
 
ejercicios pseint para aprogramacion sof
ejercicios pseint para aprogramacion sofejercicios pseint para aprogramacion sof
ejercicios pseint para aprogramacion sof
 

Utp pds_s5y6_sistemas_lit

  • 1. Facultad de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica Procesamiento Digital de Señales (TC61) Sesión: 5 y 6 Sistemas LIT Ing. José C. Benítez P.
  • 2. Sesión 5 y 6. Temas Sistemas LIT Sistemas Ecuación de recurrencia REE RMU Sistemas Lineales e Invariantes al tiempo (LIT). Otras propiedades de los sistemas Conexión de sistemas LIT. Ecuaciones en Diferencia Lineales. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 2
  • 3. Sistemas Un sistema (también llamado procesador de señal) es cualquier proceso que genera una señal de salida como respuesta a una señal de entrada. x y SISTEMA Esto puede extenderse a múltiples entradas y salidas. x1, x2, … xn y1, y2, … yn SISTEMA Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 3
  • 4. Sistemas En función de la distribución temporal de las señales que procesa existen dos tipos de sistemas: Sistemas continuos: procesan señales en tiempo continuo. x(t) y(t) SISTEMA Sistemas discretos: procesan señales en tiempo discreto. x[n] y[n] SISTEMA Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 4
  • 5. Sistemas Nos centraremos en los segundos por lo que, en adelante, cuando se hable de sistema nos referiremos a sistemas en tiempo discreto. x[n] SISTEMA y[n] h[n] Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 5
  • 6. Sistemas El flujo de señal a través de un sistema puede representarse de dos formas. Suponiendo que la señal de entrada es x[n] y la de salida es y[n] podemos decir que: x[n] produce y[n]: lo que denotaremos como x[n] → y[n] y[n] es la respuesta ante x[n]: lo que denotaremos como y[n] = T{x[n]} Ambas representaciones son equivalentes. x[n] y[n] SISTEMA Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 6
  • 7. Ecuación de recurrencia Modelo de un sistema: Es una representación matemática de su comportamiento; y se representa mediante su ecuación de recurrencia, que determina cómo se calcula su salida. Este cálculo puede realizarse, en principio, a partir de cualquier otra muestra; ya sea ésta de entrada o de salida, o bien, previa, actual o posterior. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 7
  • 8. Ecuación de recurrencia Sistema recursivo: y[n] depende de sí misma: y[n] = x[n] + 3y[n - 1] Sistema no recursivo: y[n] depende sólo de x[n]: y[n] = 2x[n] - x[n - 1] Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 8
  • 9. Respuesta de estado estable (REE) La respuesta de estado estable de un sistema se define como su respuesta ante una determinada señal una vez superados los efectos transitorios producidos por la activación repentina de la entrada: Ejemplo: promediador móvil de 5 términos. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 9
  • 10. Respuesta a la muestra unitaria (RMU) La respuesta a la muestra unitaria (también llamada respuesta al impulso o respuesta impulsional) es la respuesta del sistema ante la secuencia muestra unitaria o secuencia delta: h[n] = T{δ[n]} La RMU de un determinado sistema caracteriza inequívocamente su comportamiento ante cualquier entrada, por lo que constituye un modelo del mismo. δ[n] h[n] x[n] SISTEMA y[n] SISTEMA h[n] Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 10
  • 11. Respuesta a la muestra unitaria (RMU) La respuesta a la muestra unitaria es una secuencia y, como tal, puede ser finita o infinita: Sistemas FIR (finite impulse response), cuya respuesta a la muestra unitaria es finita. Sistemas IIR (infinite impulse response), cuya respuesta a la muestra unitaria es infinita. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 11
  • 12. RMU ¿Un sistema recursivo es siempre de tipo IIR?. No siempre? y[n] = x[n] - 0,25x[n - 2] + 0,5y[n - 1] h[n] = d[n] - 0,25d[n - 2] + 0,5h[n - 1] h[0] = d[0] - 0,25d[-2] + 0,5h[-1] = 1 h[1] = d[1] - 0,25d[-1] + 0,5h[0] = 0,5 h[2] = d[2] - 0,25d[0] + 0,5h[1] = 0 h[3] = d[3] - 0,25d[1] + 0,5h[2] = 0 h[4] = d[4] - 0,25d[2] + 0,5h[3] = 0 ... ¿Un sistema recursivo es siempre de tipo FIR?. No siempre? y[n] = x[n] – 2 x[n - 3] + 2 y[n - 2] Graficar las respuestas de los sistemas recursivos dados. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 12
  • 13. Sistemas LIT Lineal Principio de superposición - Homogéneo (escalado) Principio de superposición - Aditivo (no interacción) Un sistema es lineal si cumple el principio de superposición (si cumple la homogeneidad y la aditividad) Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 13
  • 14. Sistemas LIT Un sistema cumple la propiedad de homogeneidad (también llamada de escalado) si un cambio de amplitud en la entrada produce el mismo cambio de amplitud en la salida: T{Ka[n]} = KT{a[n] Un sistema cumple la propiedad de aditividad si dos señales sumadas lo atraviesan sin interactuar entre ellas: T{a[n] + b[n]} = T{a[n]} + T{b[n]} Así, si un sistema es homogéneo y aditivo cumple el principio de superposición; el cual puede formularse como: T{Ka[n] + Lb[n]} = KT{a[n]} + LT{b[n]} Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 14
  • 15. Sistemas LIT Un sistema es invariante con el tiempo si un desplazamiento en la señal de entrada produce otro desplazamiento igual en la señal de salida. Es decir, si se cumple que: y[n] = T{x[n]} => T{x[n - k]} = y[n - k] Cuando un sistema cumple todas estas propiedades se dice que es lineal e invariante con el tiempo (LIT). Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 15
  • 16. Sistemas LIT En los sistemas LIT, la respuesta ante cualquier entrada puede calcularse como la convolución de la señal de entrada y de su respuesta a la muestra unitaria. Esto se refleja en lo que se conoce como ecuación de convolución: y[n] = T{x[n]} = x[n] * h[n] = Σk=-∞,∞ x[k]h[n - k] x[n] SISTEMA y[n] h[n] y[n]=x[n] * h[n] Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 16
  • 17. Otras propiedades de los sistemas Un sistema no tiene memoria si y sólo si la muestra de salida para cualquier valor de n depende exclusivamente de la muestra de entrada para ese valor. Un ejemplo de este tipo de sistemas sería el sistema amplificador en el que: y[n] = Gx[n], siendo G una constante Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 17
  • 18. Otras propiedades de los sistemas Un sistema es causal si y sólo si cumple el principio de causalidad. Este principio dice que el efecto no puede preceder a la causa. En un sistema esto se traduce en que la muestra de salida y[n] sólo puede calcularse a partir de las muestras anteriores. Formalmente, un sistema es causal si y sólo si su respuesta a la muestra unitaria lo es: T{} es causal ↔ T{d[n]} = 0, n < 0 Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 18
  • 19. Otras propiedades de los sistemas Un sistema es estable si y sólo si cualquier secuencia acotada a su entrada produce otra secuencia a su salida también acotada. Esto es equivalente a decir que un sistema es estable si y sólo si su respuesta a la muestra unitaria es módulo sumable: T{} es estable ↔ Σn=-∞,∞ |h[n]| < ∞ Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 19
  • 20. Conexión sistemas LIT h1[n] h2[n] Si dos sistemas LIT (definidos por h1[n] y h2[n]) se encuentran conectados en serie, la respuesta a la muestra unitaria del sistema, equivalente h3[n] es la convolución de h1[n] y h2[n]: h3[n] = h1[n] * h2[n] Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 20
  • 21. Conexión sistemas LIT h1[n] h2[n] Si dos sistemas LIT (definidos por h1[n] y h2[n]) se encuentran conectados en paralelo, la respuesta a la muestra unitaria del sistema, equivalente h3[n] es la suma de h1[n] y h2[n]: h3[n] = h1[n] + h2[n] Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 21
  • 22. Ecuación en diferencias lineal Una subclase importante de los sistemas LIT son aquellos sistemas en que la entrada y la salida satisfacen una ecuación en diferencias finitas. Para ser estrictos debemos hablar de una ecuación en diferencias lineal con coeficientes constantes de la forma: y[n] = Σk=0,Q b[k]x[n - k] - Σk=1,P a[k]y[n - k] Si se diseña un sistema cuya ecuación de recurrencia sea una ecuación de este tipo, ese sistema será: (a) lineal, y (b) invariante con el tiempo. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 22
  • 23. Ecuación en diferencias lineal Esta ecuación puede expresarse de forma equivalente: Σk=0,P a[k]y[n - k] = Σk=0,Q b[k]x[n - k] (a[0] = 1) De manera simplificada, podemos expresar esta ecuación mediante operaciones de convolución: b[n] * x[n] = a[n] * y[n] Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 23
  • 24. Revisión • En este capítulo se estudiaron diversas propiedades de los sistemas. • Dos de ellas, la linealidad y la invarianza con el tiempo juegan un papel fundamental en el análisis de señales y sistemas, debido a que muchos fenómenos físicos se pueden modelar mediante sistemas LIT. • Un problema fundamental en el análisis de sistemas es hallar la respuesta a una entrada determinada. • Esto se puede obtener mediante ecuaciones en diferencias o explotando el hecho de la linealidad e invarianza en el tiempo. De lo anterior surge el concepto de sumatoria de convolución. • Un sistema LIT se puede formular mediante una ecuación en diferencias de coeficientes constantes, la cual presenta la forma general siguiente: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 24
  • 25. Revisión • Resolver la ecuación en diferencias consiste en encontrar una expresión para y[n], es decir, generar la secuencia: {y(0), y(1), y(2), ....,y(N),...} • Antes de estudiar apropiadamente los métodos de solución de una ecuación en diferencias, presentaremos algunas propiedades importantes de los sistemas lineales invariantes. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 25
  • 26. Revisión Propiedades de los sistemas LIT. 1 Superposición. El principio de superposición establece que: a) Si un sistema se excita con K veces una función, la respuesta es K veces la respuesta original. b) Si el sistemas se excita con la suma de dos funciones, la respuesta es la suma de las respuestas individuales. Entrada Salida x[n] y[n] Kx[n] Ky[n] Kx1[n] + Kx2[n] Ky1[n] + Ky2[n] Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 26
  • 27. Revisión Propiedades de los sistemas LIT. 2 Desplazamiento. Si la excitación de un sistema lineal invariante se traslada en el tiempo, entonces la respuesta se traslada en la misma cantidad: Entrada Salida x[n-n0] y[n-n0] 3 Respuesta natural. Es la respuesta de un sistema cuando se excita con el impulso digital unitario. La denotamos por: h(n). Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 27
  • 28. Revisión Propiedades de los sistemas LIT. 4. Convolución. Cuando un sistema lineal invariante se excita con una señal cualquiera: x(n), la respuesta es la convolución entre la entrada y la respuesta natural, así: y[n] = conv( x[n] , h[n] ) La convolución de dos funciones de variable discreta: x[n] y h[n], se define de la siguiente manera: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 28
  • 29. Revisión Propiedades de los sistemas LIT. A continuación se presenta una deducción poco rigurosa de la sumatoria de convolución de dos funciones. Supongamos que la respuesta al impulso unitario es h[n], esto es: Ahora aplicamos la importante propiedad de la función impulso: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 29
  • 30. Revisión Ahora bien, si sumamos las entradas correspondientes a k desde menos infinito hasta infinito, tenemos: Teniendo en cuenta que la entrada así expresada corresponde a la función: x[n], obtenemos finalmente que: Entrada Salida x[n] y[n]=conv(x[n],h[n]) Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 30
  • 31. Revisión Ejemplo 1. Encuentre la fórmula para expresar la siguiente suma: Restando las expresiones anteriores, tenemos: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 31
  • 32. Revision Ejemplo 2. Encuentre una fórmula para la suma: Hacemos uso de la fórmula encontrada previamente, teniendo en cuenta que la suma dada se puede escribir como: De lo anterior podemos concluir que si, la sumatoria llevada hasta el infinito es convergente y está dada por: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 32
  • 33. Revisión Ejemplo 3. Si la señal de entrada: x[n]= 3 δ(n-2) se aplica a un sistema lineal, causal e invariante con el tiempo la salida es: para n >=2. Encontrar la respuesta al impulso, h[n] del sistema. Solución: Por definición, h[n] es la respuesta del sistema a la entrada δ[n]. Como el sistema es lineal e invariante con el tiempo, se tiene: x[n+2] = 3 δ[n], o sea que δ[n] = 1/3 x[n+2]. Como la convolución de h[n] con δ[n] es por definición igual a h[n] , se tiene que h[n] = 1/3 y[n+2]. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 33
  • 34. Revisión La salida se puede expresar en la siguiente forma: De forma que, h[n] = 1/3 y[n+2]: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 34
  • 35. Revisión Ejemplo 4. Encuentre la convolución entre las funciones: a) h(n)= 2-n .u(n)) y x1(n)= u(n) .Represéntela gráficamente b) h(n)= 2-n .u(n)) y x2(n)= u(n) -u(n-5). Represéntela gráficamente Solución: Hacemos la correspondientes asignaciones. Podemos calcular las convoluciones de manera simbólica, asi: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 35
  • 36. Revisión Puede notarse que u(n - k)=1 para K = 0,1,2,....n con lo que podemos escribir; Simplificando y denotando la convolución por y1(n), se obtiene y1[n]= 2(1-2-(n+1))u(n). Para el caso b), se obtiene: x2[n]= u(n)-u(n-5). Por tanto, usando la propiedad de traslación y el resultado anterior, tenemos: y2[n]= y1[n]-y1[n-5]. y2[n]= 2(1-2-(n+1))u(n)- 2(1-2-(n-5+1))u(n-5). Simplificado, se encuentra que: y2[n]= 2(1-2-(n+1))u(n)- 2(1-24-n)u(n-5). Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 36
  • 37. Revisión Si se hacen las correspondientes asignaciones, se tiene que: y1[n]= 2(1-2-(n+1))u(n). y2[n]= 2(1-2-(n+1))u(n)- 2(1-24-n)u(n-5). Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 37
  • 38. Revisión Ejemplo 5. En un sistema lineal e invariante con el tiempo, determine y(n) sabiendo que: Solución. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 38
  • 39. Revisión Se sabe que u(m) u( n-m) =1 para y 0 para otra asignación. Se sabe que u(m-7) u(n-m) = 1 para y 0 para otra asignación. Por tanto Cuando la excitación es u[n-5], la respuesta será y[n-5]. Por tanto, para la excitación dada, la respuesta es: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 39
  • 40. Revisión Ejercicios 1. Sean calcule las siguientes convoluciones: a) x [n]* h[n] b) x [n]* h[n-2] c) x[n-2]* h[n] 2. Considere una entrada y una respuesta al impulso unitario dado por: determine y dibuje la salida y[n] . 3. Calcule y dibuje y[n] = x[n] * h[n] donde Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 40
  • 41. Revisión 4. Sea: es un entero. Determine y[n] = x[n] * h[n] si y[4] = 5 y y[14] = 0 5. Un sistema lineal invariante con el tiempo se excita con el impulso digital unitario y su respuesta es: Determine y[k] sabiendo que x[k]= u(k)-u(k-4). Represente x[k] y 6. Un sistema lineal S tiene la relación : donde g[n]=u(n)-u(n-4). Determine y[n] cuando: Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 41
  • 42. Revisión 7. Considere el sistema discreto cuya respuesta al impulso es: Determinar el entero A tal que: 8. En el sistema lineal invariante cuyas respuestas al impulso son: ¿Cuales corresponden a sistemas causales y cuales a sistemas estables? Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 42
  • 43. Tarea 4 1. Realizar los mapas semántico y/o mapas conceptuales de todo el contenido de la Diapositiva de la Sesión 7 y 8. DFT y FFT. 2. Adjuntar fuentes que le han ayudado a consolidar la tarea. Presentación: • Impreso y en USB el desarrollo de la tarea. • Los mapas semánticos se deben hacer en PowerPoint y los mapas conceptuales en CMapTools. • En USB adjuntar las fuentes (05 PDFs, 05 PPTs y 01 Video.). • La fuente debe provenir de una universidad. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 43
  • 44. Presentación Todas las fuentes deben presentarse en formato digital (USB), dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso, sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de la Tarea. Ejemplo: PDS_BenitezPalacios_T4 La fuente debe conservar el nombre original y agregar _tema. Las Tareas que no cumplan las indicaciones no serán recepcionados por el profesor. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 44
  • 45. Sesión 5 y 6. Sistemas LIT Procesamiento Digital de Señales Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 45