Bueno hoy les traigo este libro, muy útil y super completo para los electrónicos de señales... Enjoy!
1 Introducción
1.1 Señales, sistemas y tratamiento de señales
1.1.1 Elementos básicos de un sistema de tratamiento digital de señales
1.1.2 Ventajas del tratamiento digital de señales sobre el analógico
1.2 Clasificación de las señales
1.2.1 Señales multicanal y multidimensionales
1.2.2 Señales continuas y discretas en el dominio del tiempo
1.2.3 Señales continuas y señales discretas
1.2.4 Señales deterministas y señales aleatorias
1.3 Concepto de frecuencia en señales continuas hfill y discretas en el tiempo
1.3.1 Señales sinusoidales continuas en el tiempo
1.3.2 Señales sinusoidales discretas en el tiempo
1.3.3 Exponenciales complejas armónicamente relacionadas
1.4 Conversiones analógica-digital y digital-analógica
1.4.1 Muestreo de señales analógicas
1.4.2 Teorema de muestreo
1.4.3 Cuantificación de señales continuas en amplitud
1.4.4 Cuantificación de señales sinusoidales
1.4.5 Codificación de muestras cuantificadas
1.4.6 Conversión digital-analógica
1.4.7 Análisis de señales y sistemas digitales frente a señales y sistemas discretos en el tiempo
2 Señales y sistemas discretos en el tiempo
2.1 Señales discretas en el tiempo
2.1.1 Algunas señales discretas en el tiempo elementales
2.1.2 Clasificación de las señales discretas en el tiempo
2.1.3 Manipulaciones simples de las señales discretas en el tiempo
2.2 Sistemas discretos en el tiempo
2.2.1 Descripción de entrada-salida de los sistemas
2.2.2 Diagrama de bloques de los sistemas discretos en el tiempo
2.2.3 Clasificación de los sistemas discretos en el tiempo
2.2.4 Interconexión de sistemas discretos en el tiempo
2.3 Análisis de sistemas lineales discretos e invariantes en el tiempo
2.3.1 Técnicas para el análisis de los sistemas lineales
2.3.2 Descomposición en impulsos de una señal discreta en el tiempo
2.3.3 Respuesta de los sistemas LTI a entradas arbitrarias: la convolución
2.3.4 Propiedades de la convolución y la interconexión de sistemas LTI
2.3.5 Sistemas lineales invariantes en el tiempo causales
2.3.6 Estabilidad de los sistemas lineales invariantes en el tiempo
2.3.7 Sistemas con respuestas al impulso de duración finita e infinita
2.4 Sistemas discretos en el tiempo descritos mediante ecuaciones en diferencias
2.4.1 Sistemas discretos en el tiempo recursivos y no recursivos
2.4.2 Sistemas lineales invariantes en el tiempo caracterizados por ecuaciones en diferencias de coeficientes constantes
2.4.3 Solución de las ecuaciones en diferencias lineales de coeficientes constantes
2.4.4 Respuesta al impulso de un sistema recursivo, lineal e invariante en el tiempo
2.5 Implementación de sistemas discretos en el tiempo
2.5.1 Estructuras para la realización de sistemas lineales invariantes en el tiempo
2.5.2 Realización de sistemas FIR recursivos y no recursivos
2.6 Correlación de señales discretas en el tiempo
2.6.1 Secuencias de correlación cruzada y autocorrelación
2.6.2 Propiedades de la autocorrelación y de la correlación cruzada
2.6.3 Correlación de secuencias periódicas
2.6.4 Secuencias de correlación de entrada-salida
3 La transformada z y sus aplicaciones al análisis de los sistemas LTI
3.1 La transformada z
3.1.1 La transformada z directa
3.1.2 La transformada z inversa
3.2 Propiedades de la transformada z
3.3 Transformadas z racionales
3.3.1 Polos y ceros
3.3.2 Posición de los polos y comportamiento en el dominio del tiempo de señales causales
3.3.3 Función de transferencia de un sistema lineal invariante en el tiempo
3.4 Inversión de la transformada z
3.4.1 Transformada z inversa por integración de contorno
3.4.2 Transformada z inversa mediante expansión en serie de potencias
3.4.3 Transformada z inversa mediante expansión en fracciones parciales
3.4.4 Descomposición de las transformadas z racionales
3.5 Análisis en el dominio z de sistemas LTI
3.5.1 Respuesta de sistemas con funciones de transferencia racionales
3.5.2 Respuestas transitoria y en régimen permanente
3.5.3 Causalidad y estabilidad
3.5.4 Cancelaciones polo-cero
3.5.5 Polos de orden múltiple y estabilidad
3.5.6 Estabilidad de los sistemas de segundo orden
3.6 Transformada z unilateral
3.6.1 Definición y propiedades
3.6.2 Solución de las ecuaciones en diferencias
3.6.3 Respuesta de los sistemas de polos y ceros con condiciones iniciales distintas de cero
4 Análisis en frecuencia de señales
4.1 Análisis en frecuencia de las señales continuas en el tiempo
4.1.1 Series de Fourier para señales periódicas continuas en el tiempo
4.1.2 Espectro de densidad de potencia de señales periódicas
4.1.3 Transformada de Fourier de señales aperiódicas continuas en el tiempo
4.1.4 Espectro de densidad de energía de señales aperiódicas
4.2 Análisis en frecuencia de señales discretas en el tiempo
4.2.1 Serie de Fourier para señales periódicas discretas en el tiempo
4.2.2 Espectro de densidad de potencia de señales periódicas
4.2.3 Transformada de Fourier de señales aperiódicas discretas en el tiempo
4.2.4 Convergencia de la transformada de Fourier
4.2.5 Espectro de densidad de energía de señales aperiódicas
4.2.6 Relaciones entre la transformada de Fourier y la transformada z
4.2.7 El Cepstro
4.2.8 Transformada de Fourier de señales con polos en la circunferencia unidad
4.2.9 Clasificación de las señales en el dominio de la frecuencia: concepto de ancho de banda
4.2.10 Rangos de frecuencia de algunas señales naturales
4.3 Propiedades de la señal en los dominios de la frecuencia y del tiempo
4.4 Propiedades de la transformada de Fourier para señales discretas en el tiempo
4.4.1 Propiedades de simetría de la transformada de Fourier
4.4.2 Propiedades y teoremas de la transformada de Fourier
5 Análisis en el dominio de la frecuencia de sistemas LTI
5.1 Características en el dominio de la frecuencia de los sistemas LTI
5.1.1 Respuesta a señales sinusoidales y exponenciales complejas: función de respuesta en frecuencia
5.1.2 Respuestas en régimen permanente y transitoria a señales de entrada sinusoidales
5.1.3 Respuesta en régimen permanente a señales de entrada periódicas
5.1.4 Respuesta a señales de entrada aperiódicas
5.2 Respuesta en frecuencia de los sistemas LTI
5.2.1 Respuesta en frecuencia de un sistema definido mediante una función racional
5.2.2 Cálculo de la respuesta en frecuencia
5.3 Espectros y funciones de correlación en la salida de los sistemas LTI
5.3.1 Espectros y funciones de correlación de entrada-salida
5.3.2 Funciones de correlación y espectros de potencia de señales de entrada aleatorias
5.4 Sistemas LTI como filtros selectivos de frecuencia
5.4.1 Características del filtro ideal
5.4.2 Filtros paso bajo, paso alto y paso banda
5.4.3 Resonadores digitales
5.4.4 Filtros de hendidura
5.4.5 Filtros peine
5.4.6 Filtros paso todo
5.4.7 Osciladores sinusoidales digitales
5.5 Sistemas inversos y deconvolución
5.5.1 Invertibilidad de los sistemas LTI
5.5.2 Sistemas de fase mínima, fase máxima y fase mixta
5.5.3 Identificación del sistema y deconvolución
5.5.4 Deconvolución homomórfica
6 Muestreo y reconstrucción de señales
6.1 Muestreo y reconstrucción ideales de señales continuas en el tiempo
6.2 Tratamiento discreto en el tiempo de señales continuas en el tiempo
6.3 Convertidores analógico-digital y digital-analógico
6.3.1 Convertidores analógico-digitales
6.3.2 Cuantificación y codificación
6.3.3 Análisis de los errores de cuantificación
6.3.4 Convertidores digitales-analógicos
6.4 Muestreo y reconstrucción de señales paso banda continuas en el tiempo
6.4.1 Muestreo uniforme o de primer orden
6.4.2 Muestreo intercalado o no uniforme de segundo orden
6.4.3 Representaciones de señales paso banda
6.4.4 Muestreo empleando las representaciones de la señal paso banda
6.5 Muestreo de señales discretas en el tiempo
6.5.1 Muestreo e interpolación de señales discretas en el tiempo
6.5.2 Representación y muestreo de señales paso banda discretas en el tiempo
6.6 Convertidores A/D y D/A con sobremuestreo
6.6.1 Convertidores A/D con sobremuestreo
6.6.2 Convertidores D/A con sobremuestreo
7 Transformada discreta de Fourier: propiedades y aplicaciones
7.1 Muestreo en el dominio de la frecuencia: la transformada discreta de Fourier
7.1.1 Muestreo en el dominio de la frecuencia y reconstrucción de señales discretas en el tiempo
7.1.2 Transformada discreta de Fourier (DFT)
7.1.3 La DFT como una transformación lineal
7.1.4 Relación de la DFT con otras transformadas
7.2 Propiedades de la DFT
7.2.1 Propiedades de periodicidad, linealidad y simetría
7.2.2 Multiplicación de dos DFT y convolución circular
7.2.3 Propiedades adicionales de la DFT
7.3 Métodos de filtrado lineal basados en la DFT
7.3.1 Uso de la DFT en el filtrado lineal
7.3.2 Filtrado de secuencias de datos largas
7.4 Análisis en frecuencia de señales utilizando la DFT
7.5 Transformada discreta del coseno
7.5.1 DCT directa
7.5.2 DCT inversa
7.5.3 La DCT como transformada ortogonal
8 Cálculo eficiente de la DFT: algoritmos de la transformada rápida de Fourier
8.1 Cálculo eficiente de la DFT: algoritmos FFT
8.1.1 Cálculo directo de la DFT
8.1.2 Método divide y vencerás para calcular la DFT
8.1.3 Algoritmos FFT base 2
8.1.4 Algoritmos FFT base 4
8.1.5 Algoritmos FFT de base dividida
8.1.6 Implementación de los algoritmos FFT
8.2 Aplicaciones de los algoritmos FFT
8.2.1 Cálculo eficiente de la DFT de dos secuencias reales
8.2.2 Cálculo eficiente de la DFT de una secuencia real de 2 N puntos
8.2.3 Uso de los algoritmos FFT en el filtrado lineal y la correlación
8.3 Método de filtrado lineal para calcular la DFT
8.3.1 Algoritmo de Goertzel
8.3.2 Algoritmo de la transformada z chirp
8.4 Efectos de cuantificación en el cálculo de la DFT
8.4.1 Efectos de cuantificación en el cálculo directo de la DFT
8.4.2 Errores de cuantificación en los algoritmos FFT
9 Implementación de sistemas discretos en el tiempo
9.1 Estructuras para la realización de sistemas discretos del tiempo
9.2 Estructuras para sistemas FIR
9.2.1 Estructura de la forma directa
9.2.2 Estructuras en cascada
9.2.3 Estructuras basadas en el muestreo en frecuencia
9.2.4 Estructura en celosía
9.3 Estructuras para sistemas IIR
9.3.1 Estructuras en forma directa
9.3.2 Diagramas de flujo de señales y estructuras transpuestas
9.3.3 Estructuras en cascada
9.3.4 Estructuras en paralelo
9.3.5 Estructuras en celosía y en celosía-escalera para sistemas IIR
9.4 Representación de números
9.4.1 Representación de números en punto fijo
9.4.2 Representación de números en punto flotante binario
9.4.3 Errores debidos al redondeo y el truncamiento
9.5 Cuantificación de los coeficientes del filtro
9.5.1 Análisis de la sensibilidad en la cuantificación de los coeficientes del filtro
9.5.2 Cuantificación de los filtros FIR
9.6 Efectos del redondeo en los filtros digitales
9.6.1 Oscilaciones de ciclo límite en sistemas recursivos
9.6.2 Cambio de escala para impedir el desbordamiento
9.6.3 Caracterización estadística de los efectos de cuantificación en las realizaciones de punto fijo de filtros digitales
10 Diseño de filtros digitales
10.1 Consideraciones generales
10.1.1 La causalidad y sus implicaciones
10.1.2 Características de los filtros prácticos selectivos en frecuencia
10.2 Diseño de filtros FIR
10.2.1 Filtros FIR simétricos y antisimétricos
10.2.2 Diseño de filtros FIR de fase lineal utilizando ventanas
10.2.3 Diseño de filtros FIR de fase lineal mediante el método basado en el muestreo en frecuencia
10.2.4 Diseño de filtros FIR de fase lineal con rizado constante óptimo
10.2.5 Diseño de diferenciadores FIR
10.2.6 Diseño de transformadores de Hilbert
10.2.7 Comparación de los métodos de diseño de los filtros FIR de fase lineal
10.3 Diseño de filtros IIR a partir de filtros analógicos
10.3.1 Diseño de filtros IIR mediante aproximación de derivadas
10.3.2 Diseño de filtros IIR basado en la invarianza del impulso
10.3.3 Diseño de filtros IIR mediante la transformación bilineal
10.3.4 Características de los filtros analógicos más comúnmente utilizados
10.3.5 Algunos ejemplos de diseños de filtros digitales basados en la transformación bilineal
10.4 Transformaciones en frecuencia
10.4.1 Transformaciones de frecuencia en el dominio analógico
10.4.2 Transformaciones de frecuencia en el dominio digital
11 Tratamiento digital de señales de tasa múltiple
11.1 Introducción
11.2 Diezmado por un factor D
11.3 Interpolación por un factor I
11.4 Conversión de la frecuencia de muestreo por un factor racional I/D
11.5 Implementación de la conversión de la frecuencia de muestreo
11.5.1 Estructuras de los filtros polifásicos
11.5.2 Intercambio de filtros y submuestreadores/sobremuestreadores
11.5.3 Conversión de la frecuencia de muestreo mediante filtros peine con integrador conectado en cascada
11.5.4 Estructuras polifásicas para filtros de diezmado e interpolación
11.5.5 Estructuras para la conversión de la frecuencia de muestreo racional
11.6 Implementación multietapa de la conversión de la frecuencia de muestreo
11.7 Conversión de la frecuencia de muestreo de señales paso banda
11.8 Conversión de la frecuencia de muestreo por un factor arbitrario
11.8.1 Remuestreo arbitrario con interpoladores polifásicos
11.8.2 Remuestreo arbitrario con estructuras de filtros Farrow
11.9 Aplicaciones del tratamiento multitasa de señales
11.9.1 Diseño de desplazadores de fase
11.9.2 Interfaz de sistemas digitales con diferentes frecuencias de muestreo
11.9.3 Implementación de filtros paso bajo de banda estrecha
11.9.4 Codificación subbanda de señales de voz
11.10 Bancos de filtros digitales
11.10.1 Estructuras polifásicas de bancos de filtros uniformes
11.10.2 Transmultiplexores
11.11 Banco de filtros espejo en cuadratura de dos canales
11.11.1 Eliminación del aliasing
11.11.2 Condición para una reconstrucción perfecta
11.11.3 Forma polifásica del banco de filtros QMF
11.11.4 Banco de filtros FIR QMF de fase lineal
11.11.5 Banco de filtros IIR QMF
11.11.6 Reconstrucción perfecta de bancos de filtros FIR QMF de dos canales
11.11.7 Bancos de filtros QMF de dos canales con codificación subbanda
11.12 Banco de filtros QMF de M canales
11.12.1 Condiciones para reconstrucción perfecta y eliminación del aliasing
11.12.2 Forma polifásica del banco de filtros QMF de M canales
12 Predicción lineal y filtros lineales óptimos
12.1 Señales aleatorias, funciones de correlación y espectros de potencia
12.1.1 Procesos aleatorios
12.1.2 Procesos aleatorios estacionarios
12.1.3 Promedios estadísticos
12.1.4 Promedios estadísticos para procesos aleatorios conjuntos
12.1.5 Espectro de densidad de potencia
12.1.6 Señales aleatorias discretas en el tiempo
12.1.7 Promedios temporales para un proceso aleatorio discreto en el tiempo
12.1.8 Procesos ergódicos respecto de la media
12.1.9 Procesos ergódicos respecto de la correlación
12.2 Representación de innovaciones de un proceso aleatorio estacionario
12.2.1 Espectros de potencia racionales
12.2.2 Relaciones entre los parámetros del filtro y la autocorrelación
12.3 Predicción lineal directa e inversa
12.3.1 Predicción lineal directa
12.3.2 Predicción lineal inversa
12.3.3 Coeficientes de reflexión óptimos para los predictores
en celosía directo e inverso
12.3.4 Relación entre un proceso auto-regresivo y la predicción lineal
12.4 Solución de las ecuaciones normales
12.4.1 Algoritmo de Levinson-Durbin
12.4.2 El algoritmo de Schur
12.5 Propiedades de los filtros lineales de error de predicción
12.6 Filtros auto-regresivos en celosía y auto-regresivos de media móvil en celosía-escalera
12.6.1 Estructura auto-regresiva en celosía
12.6.2 Procesos auto-regresivos de media móvil y filtros en celosía-escalera
12.7 Filtros de Wiener para filtrado y predicción
12.7.1 Filtro FIR de Wiener
12.7.2 Principio de ortogonalidad en la estimación lineal por mínimos cuadrados
12.7.3 Filtro IIR de Wiener
12.7.4 Filtro de Wiener no causal
13 Filtros adaptativos
13.1 Aplicaciones de los filtros adaptativos
13.1.1 Identificación del sistema o modelado del sistema
13.1.2 Ecualización de canal adaptativa
13.1.3 Cancelación de eco en la transmisión de datos a través de canales telefónicos
13.1.4 Supresión de interferencias de banda estrecha en una señal de banda ancha
13.1.5 Mejorador de línea adaptativo
13.1.6 Cancelación de ruido adaptativa
13.1.7 Codificación lineal predictiva de señales de voz
13.1.8 Matrices adaptativas
13.2 Filtros FIR adaptativos en forma directa: el algoritmo LMS
13.2.1 Criterio del error cuadrático medio mínimo
13.2.2 El algoritmo LMS
13.2.3 Algoritmos estocásticos de gradiente
13.2.4 Propiedades del algoritmo LMS
13.3 Filtros adaptativos en la forma directa: algoritmos RLS
13.3.1 Algoritmo RLS
13.3.2 Algoritmos de factorización LDU y de raíz cuadrada
13.3.3 Algoritmos RLS rápidos
13.3.4 Propiedades de los algoritmos RLS para la forma directa
13.4 Filtros adaptativos en celosía-escalera
13.4.1 Algoritmos recursivos de mínimos cuadrados en celosía-escalera
13.4.2 Otros algoritmos en celosía
13.4.3 Propiedades de los algoritmos en celosía-escalera
14 Estimación del espectro de potencia
14.1 Estimación de los espectros procedentes de observaciones de duración finita de señales
14.1.1 Cálculo del espectro de densidad de energía
14.1.2 Estimación de la autocorrelación y del espectro de potencia de señales aleatorias: el periodograma
14.1.3 Uso de la DFT en la estimación del espectro de potencia
14.2 Métodos no paramétricos para la estimación del espectro de potencia
14.2.1 El método de Bartlett: promediado de periodogramas
14.2.2 Método de Welch: promediado de periodogramas modificados
14.2.3 Método de Blackman y Tukey: suavizado del periodograma
14.2.4 Prestaciones de los estimadores no paramétricos del espectro de potencia
14.2.5 Requisitos de cálculo de los estimados no paramétricos del espectro de potencia
14.3 Métodos paramétricos para la estimación del espectro de potencia
14.3.1 Relaciones entre la autocorrelación y los parámetros del modelo
14.3.2 Método de Yule-Walker para los parámetros del modelo AR
14.3.3 Método de Burg para los parámetros del modelo AR
14.3.4 Método de mínimos cuadrados no restringido para los parámetros del modelo AR
14.3.5 Métodos de estimación secuenciales para los parámetros del modelo AR
14.3.6 Selección del orden del modelo
14.3.7 Modelo MA para la estimación del espectro de potencia
14.3.8 Modelo ARMA para la estimación del espectro de potencia
14.3.9 Resultados experimentales
14.4 Métodos basados en bancos de filtros
14.4.1 Realización mediante banco de filtros del periodograma
14.4.2 Estimados espectrales de varianza mínima
14.5 Algoritmos de autoanálisis para la estimación del espectro
14.5.1 Método de descomposición armónica de Pisarenko
14.5.2 Autodescomposición de la matriz de autocorrelación para sinusoides en ruido blanco
14.5.3 Algoritmo MUSIC
14.5.4 Algoritmo ESPRIT
14.5.5 Criterios de selección del orden
14.5.6 Resultados experimentales
14.6 Resumen y referencias
Apéndices
A Generadores de números aleatorios
B Tablas de los coeficientes de transición para el diseño de filtros FIR de fase lineal
Descarga
https://www.dropbox.com/s/rf27yzro3pj08lp/Tratamiento%20digital%20de%20se%C3%B1ales%204ta%20Edici%C3%B3n%20-%20John%20G.%20Proakis.pdf
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1 Introducción
1.1 Señales, sistemas y tratamiento de señales
1.1.1 Elementos básicos de un sistema de tratamiento digital de señales
1.1.2 Ventajas del tratamiento digital de señales sobre el analógico
1.2 Clasificación de las señales
1.2.1 Señales multicanal y multidimensionales
1.2.2 Señales continuas y discretas en el dominio del tiempo
1.2.3 Señales continuas y señales discretas
1.2.4 Señales deterministas y señales aleatorias
1.3 Concepto de frecuencia en señales continuas hfill y discretas en el tiempo
1.3.1 Señales sinusoidales continuas en el tiempo
1.3.2 Señales sinusoidales discretas en el tiempo
1.3.3 Exponenciales complejas armónicamente relacionadas
1.4 Conversiones analógica-digital y digital-analógica
1.4.1 Muestreo de señales analógicas
1.4.2 Teorema de muestreo
1.4.3 Cuantificación de señales continuas en amplitud
1.4.4 Cuantificación de señales sinusoidales
1.4.5 Codificación de muestras cuantificadas
1.4.6 Conversión digital-analógica
1.4.7 Análisis de señales y sistemas digitales frente a señales y sistemas discretos en el tiempo
2 Señales y sistemas discretos en el tiempo
2.1 Señales discretas en el tiempo
2.1.1 Algunas señales discretas en el tiempo elementales
2.1.2 Clasificación de las señales discretas en el tiempo
2.1.3 Manipulaciones simples de las señales discretas en el tiempo
2.2 Sistemas discretos en el tiempo
2.2.1 Descripción de entrada-salida de los sistemas
2.2.2 Diagrama de bloques de los sistemas discretos en el tiempo
2.2.3 Clasificación de los sistemas discretos en el tiempo
2.2.4 Interconexión de sistemas discretos en el tiempo
2.3 Análisis de sistemas lineales discretos e invariantes en el tiempo
2.3.1 Técnicas para el análisis de los sistemas lineales
2.3.2 Descomposición en impulsos de una señal discreta en el tiempo
2.3.3 Respuesta de los sistemas LTI a entradas arbitrarias: la convolución
2.3.4 Propiedades de la convolución y la interconexión de sistemas LTI
2.3.5 Sistemas lineales invariantes en el tiempo causales
2.3.6 Estabilidad de los sistemas lineales invariantes en el tiempo
2.3.7 Sistemas con respuestas al impulso de duración finita e infinita
2.4 Sistemas discretos en el tiempo descritos mediante ecuaciones en diferencias
2.4.1 Sistemas discretos en el tiempo recursivos y no recursivos
2.4.2 Sistemas lineales invariantes en el tiempo caracterizados por ecuaciones en diferencias de coeficientes constantes
2.4.3 Solución de las ecuaciones en diferencias lineales de coeficientes constantes
2.4.4 Respuesta al impulso de un sistema recursivo, lineal e invariante en el tiempo
2.5 Implementación de sistemas discretos en el tiempo
2.5.1 Estructuras para la realización de sistemas lineales invariantes en el tiempo
2.5.2 Realización de sistemas FIR recursivos y no recursivos
2.6 Correlación de señales discretas en el tiempo
2.6.1 Secuencias de correlación cruzada y autocorrelación
2.6.2 Propiedades de la autocorrelación y de la correlación cruzada
2.6.3 Correlación de secuencias periódicas
2.6.4 Secuencias de correlación de entrada-salida
3 La transformada z y sus aplicaciones al análisis de los sistemas LTI
3.1 La transformada z
3.1.1 La transformada z directa
3.1.2 La transformada z inversa
3.2 Propiedades de la transformada z
3.3 Transformadas z racionales
3.3.1 Polos y ceros
3.3.2 Posición de los polos y comportamiento en el dominio del tiempo de señales causales
3.3.3 Función de transferencia de un sistema lineal invariante en el tiempo
3.4 Inversión de la transformada z
3.4.1 Transformada z inversa por integración de contorno
3.4.2 Transformada z inversa mediante expansión en serie de potencias
3.4.3 Transformada z inversa mediante expansión en fracciones parciales
3.4.4 Descomposición de las transformadas z racionales
3.5 Análisis en el dominio z de sistemas LTI
3.5.1 Respuesta de sistemas con funciones de transferencia racionales
3.5.2 Respuestas transitoria y en régimen permanente
3.5.3 Causalidad y estabilidad
3.5.4 Cancelaciones polo-cero
3.5.5 Polos de orden múltiple y estabilidad
3.5.6 Estabilidad de los sistemas de segundo orden
3.6 Transformada z unilateral
3.6.1 Definición y propiedades
3.6.2 Solución de las ecuaciones en diferencias
3.6.3 Respuesta de los sistemas de polos y ceros con condiciones iniciales distintas de cero
4 Análisis en frecuencia de señales
4.1 Análisis en frecuencia de las señales continuas en el tiempo
4.1.1 Series de Fourier para señales periódicas continuas en el tiempo
4.1.2 Espectro de densidad de potencia de señales periódicas
4.1.3 Transformada de Fourier de señales aperiódicas continuas en el tiempo
4.1.4 Espectro de densidad de energía de señales aperiódicas
4.2 Análisis en frecuencia de señales discretas en el tiempo
4.2.1 Serie de Fourier para señales periódicas discretas en el tiempo
4.2.2 Espectro de densidad de potencia de señales periódicas
4.2.3 Transformada de Fourier de señales aperiódicas discretas en el tiempo
4.2.4 Convergencia de la transformada de Fourier
4.2.5 Espectro de densidad de energía de señales aperiódicas
4.2.6 Relaciones entre la transformada de Fourier y la transformada z
4.2.7 El Cepstro
4.2.8 Transformada de Fourier de señales con polos en la circunferencia unidad
4.2.9 Clasificación de las señales en el dominio de la frecuencia: concepto de ancho de banda
4.2.10 Rangos de frecuencia de algunas señales naturales
4.3 Propiedades de la señal en los dominios de la frecuencia y del tiempo
4.4 Propiedades de la transformada de Fourier para señales discretas en el tiempo
4.4.1 Propiedades de simetría de la transformada de Fourier
4.4.2 Propiedades y teoremas de la transformada de Fourier
5 Análisis en el dominio de la frecuencia de sistemas LTI
5.1 Características en el dominio de la frecuencia de los sistemas LTI
5.1.1 Respuesta a señales sinusoidales y exponenciales complejas: función de respuesta en frecuencia
5.1.2 Respuestas en régimen permanente y transitoria a señales de entrada sinusoidales
5.1.3 Respuesta en régimen permanente a señales de entrada periódicas
5.1.4 Respuesta a señales de entrada aperiódicas
5.2 Respuesta en frecuencia de los sistemas LTI
5.2.1 Respuesta en frecuencia de un sistema definido mediante una función racional
5.2.2 Cálculo de la respuesta en frecuencia
5.3 Espectros y funciones de correlación en la salida de los sistemas LTI
5.3.1 Espectros y funciones de correlación de entrada-salida
5.3.2 Funciones de correlación y espectros de potencia de señales de entrada aleatorias
5.4 Sistemas LTI como filtros selectivos de frecuencia
5.4.1 Características del filtro ideal
5.4.2 Filtros paso bajo, paso alto y paso banda
5.4.3 Resonadores digitales
5.4.4 Filtros de hendidura
5.4.5 Filtros peine
5.4.6 Filtros paso todo
5.4.7 Osciladores sinusoidales digitales
5.5 Sistemas inversos y deconvolución
5.5.1 Invertibilidad de los sistemas LTI
5.5.2 Sistemas de fase mínima, fase máxima y fase mixta
5.5.3 Identificación del sistema y deconvolución
5.5.4 Deconvolución homomórfica
6 Muestreo y reconstrucción de señales
6.1 Muestreo y reconstrucción ideales de señales continuas en el tiempo
6.2 Tratamiento discreto en el tiempo de señales continuas en el tiempo
6.3 Convertidores analógico-digital y digital-analógico
6.3.1 Convertidores analógico-digitales
6.3.2 Cuantificación y codificación
6.3.3 Análisis de los errores de cuantificación
6.3.4 Convertidores digitales-analógicos
6.4 Muestreo y reconstrucción de señales paso banda continuas en el tiempo
6.4.1 Muestreo uniforme o de primer orden
6.4.2 Muestreo intercalado o no uniforme de segundo orden
6.4.3 Representaciones de señales paso banda
6.4.4 Muestreo empleando las representaciones de la señal paso banda
6.5 Muestreo de señales discretas en el tiempo
6.5.1 Muestreo e interpolación de señales discretas en el tiempo
6.5.2 Representación y muestreo de señales paso banda discretas en el tiempo
6.6 Convertidores A/D y D/A con sobremuestreo
6.6.1 Convertidores A/D con sobremuestreo
6.6.2 Convertidores D/A con sobremuestreo
7 Transformada discreta de Fourier: propiedades y aplicaciones
7.1 Muestreo en el dominio de la frecuencia: la transformada discreta de Fourier
7.1.1 Muestreo en el dominio de la frecuencia y reconstrucción de señales discretas en el tiempo
7.1.2 Transformada discreta de Fourier (DFT)
7.1.3 La DFT como una transformación lineal
7.1.4 Relación de la DFT con otras transformadas
7.2 Propiedades de la DFT
7.2.1 Propiedades de periodicidad, linealidad y simetría
7.2.2 Multiplicación de dos DFT y convolución circular
7.2.3 Propiedades adicionales de la DFT
7.3 Métodos de filtrado lineal basados en la DFT
7.3.1 Uso de la DFT en el filtrado lineal
7.3.2 Filtrado de secuencias de datos largas
7.4 Análisis en frecuencia de señales utilizando la DFT
7.5 Transformada discreta del coseno
7.5.1 DCT directa
7.5.2 DCT inversa
7.5.3 La DCT como transformada ortogonal
8 Cálculo eficiente de la DFT: algoritmos de la transformada rápida de Fourier
8.1 Cálculo eficiente de la DFT: algoritmos FFT
8.1.1 Cálculo directo de la DFT
8.1.2 Método divide y vencerás para calcular la DFT
8.1.3 Algoritmos FFT base 2
8.1.4 Algoritmos FFT base 4
8.1.5 Algoritmos FFT de base dividida
8.1.6 Implementación de los algoritmos FFT
8.2 Aplicaciones de los algoritmos FFT
8.2.1 Cálculo eficiente de la DFT de dos secuencias reales
8.2.2 Cálculo eficiente de la DFT de una secuencia real de 2 N puntos
8.2.3 Uso de los algoritmos FFT en el filtrado lineal y la correlación
8.3 Método de filtrado lineal para calcular la DFT
8.3.1 Algoritmo de Goertzel
8.3.2 Algoritmo de la transformada z chirp
8.4 Efectos de cuantificación en el cálculo de la DFT
8.4.1 Efectos de cuantificación en el cálculo directo de la DFT
8.4.2 Errores de cuantificación en los algoritmos FFT
9 Implementación de sistemas discretos en el tiempo
9.1 Estructuras para la realización de sistemas discretos del tiempo
9.2 Estructuras para sistemas FIR
9.2.1 Estructura de la forma directa
9.2.2 Estructuras en cascada
9.2.3 Estructuras basadas en el muestreo en frecuencia
9.2.4 Estructura en celosía
9.3 Estructuras para sistemas IIR
9.3.1 Estructuras en forma directa
9.3.2 Diagramas de flujo de señales y estructuras transpuestas
9.3.3 Estructuras en cascada
9.3.4 Estructuras en paralelo
9.3.5 Estructuras en celosía y en celosía-escalera para sistemas IIR
9.4 Representación de números
9.4.1 Representación de números en punto fijo
9.4.2 Representación de números en punto flotante binario
9.4.3 Errores debidos al redondeo y el truncamiento
9.5 Cuantificación de los coeficientes del filtro
9.5.1 Análisis de la sensibilidad en la cuantificación de los coeficientes del filtro
9.5.2 Cuantificación de los filtros FIR
9.6 Efectos del redondeo en los filtros digitales
9.6.1 Oscilaciones de ciclo límite en sistemas recursivos
9.6.2 Cambio de escala para impedir el desbordamiento
9.6.3 Caracterización estadística de los efectos de cuantificación en las realizaciones de punto fijo de filtros digitales
10 Diseño de filtros digitales
10.1 Consideraciones generales
10.1.1 La causalidad y sus implicaciones
10.1.2 Características de los filtros prácticos selectivos en frecuencia
10.2 Diseño de filtros FIR
10.2.1 Filtros FIR simétricos y antisimétricos
10.2.2 Diseño de filtros FIR de fase lineal utilizando ventanas
10.2.3 Diseño de filtros FIR de fase lineal mediante el método basado en el muestreo en frecuencia
10.2.4 Diseño de filtros FIR de fase lineal con rizado constante óptimo
10.2.5 Diseño de diferenciadores FIR
10.2.6 Diseño de transformadores de Hilbert
10.2.7 Comparación de los métodos de diseño de los filtros FIR de fase lineal
10.3 Diseño de filtros IIR a partir de filtros analógicos
10.3.1 Diseño de filtros IIR mediante aproximación de derivadas
10.3.2 Diseño de filtros IIR basado en la invarianza del impulso
10.3.3 Diseño de filtros IIR mediante la transformación bilineal
10.3.4 Características de los filtros analógicos más comúnmente utilizados
10.3.5 Algunos ejemplos de diseños de filtros digitales basados en la transformación bilineal
10.4 Transformaciones en frecuencia
10.4.1 Transformaciones de frecuencia en el dominio analógico
10.4.2 Transformaciones de frecuencia en el dominio digital
11 Tratamiento digital de señales de tasa múltiple
11.1 Introducción
11.2 Diezmado por un factor D
11.3 Interpolación por un factor I
11.4 Conversión de la frecuencia de muestreo por un factor racional I/D
11.5 Implementación de la conversión de la frecuencia de muestreo
11.5.1 Estructuras de los filtros polifásicos
11.5.2 Intercambio de filtros y submuestreadores/sobremuestreadores
11.5.3 Conversión de la frecuencia de muestreo mediante filtros peine con integrador conectado en cascada
11.5.4 Estructuras polifásicas para filtros de diezmado e interpolación
11.5.5 Estructuras para la conversión de la frecuencia de muestreo racional
11.6 Implementación multietapa de la conversión de la frecuencia de muestreo
11.7 Conversión de la frecuencia de muestreo de señales paso banda
11.8 Conversión de la frecuencia de muestreo por un factor arbitrario
11.8.1 Remuestreo arbitrario con interpoladores polifásicos
11.8.2 Remuestreo arbitrario con estructuras de filtros Farrow
11.9 Aplicaciones del tratamiento multitasa de señales
11.9.1 Diseño de desplazadores de fase
11.9.2 Interfaz de sistemas digitales con diferentes frecuencias de muestreo
11.9.3 Implementación de filtros paso bajo de banda estrecha
11.9.4 Codificación subbanda de señales de voz
11.10 Bancos de filtros digitales
11.10.1 Estructuras polifásicas de bancos de filtros uniformes
11.10.2 Transmultiplexores
11.11 Banco de filtros espejo en cuadratura de dos canales
11.11.1 Eliminación del aliasing
11.11.2 Condición para una reconstrucción perfecta
11.11.3 Forma polifásica del banco de filtros QMF
11.11.4 Banco de filtros FIR QMF de fase lineal
11.11.5 Banco de filtros IIR QMF
11.11.6 Reconstrucción perfecta de bancos de filtros FIR QMF de dos canales
11.11.7 Bancos de filtros QMF de dos canales con codificación subbanda
11.12 Banco de filtros QMF de M canales
11.12.1 Condiciones para reconstrucción perfecta y eliminación del aliasing
11.12.2 Forma polifásica del banco de filtros QMF de M canales
12 Predicción lineal y filtros lineales óptimos
12.1 Señales aleatorias, funciones de correlación y espectros de potencia
12.1.1 Procesos aleatorios
12.1.2 Procesos aleatorios estacionarios
12.1.3 Promedios estadísticos
12.1.4 Promedios estadísticos para procesos aleatorios conjuntos
12.1.5 Espectro de densidad de potencia
12.1.6 Señales aleatorias discretas en el tiempo
12.1.7 Promedios temporales para un proceso aleatorio discreto en el tiempo
12.1.8 Procesos ergódicos respecto de la media
12.1.9 Procesos ergódicos respecto de la correlación
12.2 Representación de innovaciones de un proceso aleatorio estacionario
12.2.1 Espectros de potencia racionales
12.2.2 Relaciones entre los parámetros del filtro y la autocorrelación
12.3 Predicción lineal directa e inversa
12.3.1 Predicción lineal directa
12.3.2 Predicción lineal inversa
12.3.3 Coeficientes de reflexión óptimos para los predictores
en celosía directo e inverso
12.3.4 Relación entre un proceso auto-regresivo y la predicción lineal
12.4 Solución de las ecuaciones normales
12.4.1 Algoritmo de Levinson-Durbin
12.4.2 El algoritmo de Schur
12.5 Propiedades de los filtros lineales de error de predicción
12.6 Filtros auto-regresivos en celosía y auto-regresivos de media móvil en celosía-escalera
12.6.1 Estructura auto-regresiva en celosía
12.6.2 Procesos auto-regresivos de media móvil y filtros en celosía-escalera
12.7 Filtros de Wiener para filtrado y predicción
12.7.1 Filtro FIR de Wiener
12.7.2 Principio de ortogonalidad en la estimación lineal por mínimos cuadrados
12.7.3 Filtro IIR de Wiener
12.7.4 Filtro de Wiener no causal
13 Filtros adaptativos
13.1 Aplicaciones de los filtros adaptativos
13.1.1 Identificación del sistema o modelado del sistema
13.1.2 Ecualización de canal adaptativa
13.1.3 Cancelación de eco en la transmisión de datos a través de canales telefónicos
13.1.4 Supresión de interferencias de banda estrecha en una señal de banda ancha
13.1.5 Mejorador de línea adaptativo
13.1.6 Cancelación de ruido adaptativa
13.1.7 Codificación lineal predictiva de señales de voz
13.1.8 Matrices adaptativas
13.2 Filtros FIR adaptativos en forma directa: el algoritmo LMS
13.2.1 Criterio del error cuadrático medio mínimo
13.2.2 El algoritmo LMS
13.2.3 Algoritmos estocásticos de gradiente
13.2.4 Propiedades del algoritmo LMS
13.3 Filtros adaptativos en la forma directa: algoritmos RLS
13.3.1 Algoritmo RLS
13.3.2 Algoritmos de factorización LDU y de raíz cuadrada
13.3.3 Algoritmos RLS rápidos
13.3.4 Propiedades de los algoritmos RLS para la forma directa
13.4 Filtros adaptativos en celosía-escalera
13.4.1 Algoritmos recursivos de mínimos cuadrados en celosía-escalera
13.4.2 Otros algoritmos en celosía
13.4.3 Propiedades de los algoritmos en celosía-escalera
14 Estimación del espectro de potencia
14.1 Estimación de los espectros procedentes de observaciones de duración finita de señales
14.1.1 Cálculo del espectro de densidad de energía
14.1.2 Estimación de la autocorrelación y del espectro de potencia de señales aleatorias: el periodograma
14.1.3 Uso de la DFT en la estimación del espectro de potencia
14.2 Métodos no paramétricos para la estimación del espectro de potencia
14.2.1 El método de Bartlett: promediado de periodogramas
14.2.2 Método de Welch: promediado de periodogramas modificados
14.2.3 Método de Blackman y Tukey: suavizado del periodograma
14.2.4 Prestaciones de los estimadores no paramétricos del espectro de potencia
14.2.5 Requisitos de cálculo de los estimados no paramétricos del espectro de potencia
14.3 Métodos paramétricos para la estimación del espectro de potencia
14.3.1 Relaciones entre la autocorrelación y los parámetros del modelo
14.3.2 Método de Yule-Walker para los parámetros del modelo AR
14.3.3 Método de Burg para los parámetros del modelo AR
14.3.4 Método de mínimos cuadrados no restringido para los parámetros del modelo AR
14.3.5 Métodos de estimación secuenciales para los parámetros del modelo AR
14.3.6 Selección del orden del modelo
14.3.7 Modelo MA para la estimación del espectro de potencia
14.3.8 Modelo ARMA para la estimación del espectro de potencia
14.3.9 Resultados experimentales
14.4 Métodos basados en bancos de filtros
14.4.1 Realización mediante banco de filtros del periodograma
14.4.2 Estimados espectrales de varianza mínima
14.5 Algoritmos de autoanálisis para la estimación del espectro
14.5.1 Método de descomposición armónica de Pisarenko
14.5.2 Autodescomposición de la matriz de autocorrelación para sinusoides en ruido blanco
14.5.3 Algoritmo MUSIC
14.5.4 Algoritmo ESPRIT
14.5.5 Criterios de selección del orden
14.5.6 Resultados experimentales
14.6 Resumen y referencias
Apéndices
A Generadores de números aleatorios
B Tablas de los coeficientes de transición para el diseño de filtros FIR de fase lineal
Descarga
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