UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 1. Percepción visual y auditiva digitalización y cancelación de anomalías
Guía de Estudio: TEMA 3. Captura y digitalizac...
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 1. Percepción visual y auditiva digitalización y cancelación de anomalías
Guía de Estudio: TEMA 3. Captura y digitalización de señales
a. ¿Cómo estudiar este tema?
Para abordar el estudio de la captura y digitalización de señales, es fundamental:
1. Revisar los conceptos básicos de señales y sistemas: Asegúrate de entender las
diferencias entre señales analógicas y digitales.
2. Estudiar libros de texto especializados: Textos como "Digital Signal Processing" de
Proakis y Manolakis son esenciales.
3. Realizar ejercicios prácticos: Utiliza programas como MATLAB o Python para simular la
captura y digitalización de señales.
4. Consultar artículos académicos actualizados: Investiga publicaciones recientes en
revistas especializadas para estar al día con los avances.
5. Participar en foros y comunidades: Interactúa con otros estudiantes y profesionales en
plataformas como Stack Overflow o ResearchGate.
b. Objetivos
1. Comprender los principios fundamentales de la captura y digitalización de señales.
2. Conocer y aplicar los sistemas de conversión analógico-discreto.
3. Analizar los procesos de muestreo y cuantificación.
4. Evaluar las ventajas y desventajas de las técnicas de digitalización.
5. Desarrollar habilidades prácticas a través de la simulación y experimentación.
c. Introducción
La captura y digitalización de señales se refiere al proceso de convertir una señal analógica
continua en una serie de valores discretos que pueden ser procesados por sistemas digitales.
Este proceso es crucial en una variedad de aplicaciones, desde la transmisión de datos hasta la
grabación de audio y video, y es un componente fundamental en el campo de la ingeniería de
telecomunicaciones y el procesamiento de señales.
d. Sistemas de Conversión Analógico-Discreto
Definición
, Un sistema de conversión analógico-discreto es un conjunto de dispositivos y técnicas utilizados
para transformar una señal analógica en una señal digital. Esto incluye el uso de conversores
analógico-digitales (ADC).
Características
1. Conversión de Nivel: Transforma un rango continuo de valores analógicos en niveles
discretos.
2. Velocidad de Conversión: Determinada por la frecuencia de muestreo.
3. Resolución: Número de bits utilizados para representar cada muestra.
Ventajas
1. Precisión y Exactitud: Los ADCs de alta resolución pueden representar señales
analógicas con gran precisión.
2. Facilidad de Procesamiento: Las señales digitales son más fáciles de almacenar,
procesar y transmitir.
Desventajas
1. Pérdida de Información: Siempre hay una pérdida de información al pasar de continuo a
discreto.
2. Costo y Complejidad: Los sistemas de alta resolución pueden ser costosos y complejos
de implementar.
e. Muestreo y Cuantificación
Definición
El muestreo es el proceso de tomar muestras discretas de una señal continua a intervalos
regulares. La cuantificación es el proceso de asignar un valor discreto a cada muestra tomada.
Características
1. Teorema de Nyquist: Establece que para evitar el aliasing, la frecuencia de muestreo
debe ser al menos el doble de la frecuencia máxima de la señal.
2. Cuantificación Uniforme y No Uniforme: La cuantificación puede ser uniforme (espacios
iguales entre niveles) o no uniforme (espacios variables).
Ventajas
1. Reducción de Datos: Facilita el procesamiento y almacenamiento al reducir la cantidad de
datos necesarios.
2. Compatibilidad Digital: Permite que las señales analógicas sean utilizadas por sistemas
digitales.
Desventajas
1. Alias: Si no se respeta el teorema de Nyquist, se pueden producir alias, distorsionando la
señal.
2. Ruido de Cuantización: Introduce un pequeño error en la señal debido a la aproximación
de los valores continuos a discretos.
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