COMPANDING O COMPANSIÓN En procesamiento de señales, señales , audio analógico, analógico, telecomunicaciones telecomunicaciones y y termodinámica termodinámica,, companding o compansión es un método aplicable a señales señales para para mejorar la transmisión de las mismas en canales canales limitados. limitados. Está formado por dos procesos: compresión y expansión (compressing y y expanding en en inglés inglés respectivamente, respectivamente, de eco su nombre es un portmanteau portmanteau de de dicos términos!.
[ Funcionamiento [ Compresión Artículo principal: principal: Compresor de señal
"a compresión es un procedimiento reversible #ue reduce el rango dinámico de dinámico de la señal, de forma #ue diferencias de nivel grandes en la entrada son representadas por diferencias pe#ueñas en la salida. $n ejemplo ser%a un amplificador logar%tmico #ue enfatice las señales de baja amplitud más #ue las señales de alta amplitud. "a siguiente gráfica ilustra un compresor logar%tmico (rango de señal entre &' y ' entrada en el eje de abscisas y salida en el de ordenadas!:
) "os efectos de aplicar un compresor a una señal de amplitud variable se observan en las siguientes figuras:
*eñal original
*eñal comprimida
[ Expansión "a expansión reali+a el proceso inverso de la compresión: restaura el rango dinámico original de la señal a partir de su versión comprimida. "a compresión se aplica antes de transmitir la señal por el canal o medio limitado y la epansión se aplica en la salida una ve+ recibida la versión comprimida para restaurar la señal original.
[ Característica de compansión "a caracter%stica de compansión vendrá dada por el tipo de señales a tratar. -or ejemplo, para señales de vo+ es necesario un rendimiento */ relativamente constante, lo #ue significa #ue la distorsión debe ser proporcional a la amplitud de la señal para cual#uier nivel de señal de entrada. Esto re#uiere una ra+ón de compresión logar%tmica. Eisten dos métodos de compresión analógicos #ue se aproiman a una función logar%tmica, y son conocidos como "ey 0u y "ey 1.
[ Aplicaciones [ Reducción de ruidos El companding se aplica en la reducción de ruidos: al almacenar señales de audio en medios magnéticos se añade un nivel de ruido a la señal #ue puede resultar molesto al reproducir pasajes de baja intensidad. 2on el objetivo de evitar esto, se comprime la señal de forma #ue se enfaticen las señales de baja amplitud antes de grabar la señal y después se epande al reproducirla de forma #ue se redu+ca el nivel de las señales enfati+adas restaurándolas a sus valores originales. 1l aplicar esta reducción, el ruido #ue a añadido la grabación magnética se reducirá también. "os procesos reales de reducción de ruidos, tales como la reducción de ruidos 3olby o db son más complejos e intervienen más factores tales como distinta enfati+ación en distintos rangos del espectro de frecuencias.
[ Cuantificación logarítmica Artículo principal: Cuantificación logarítmica
En audio digital, la cuantificación lineal multiplica los valores reales de las muestras por un factor constante (frecuentemente una potencia de 4! y después trunca los valores, para obtener pasos de cuantificación e#uidistantes. 3e esta forma se obtiene mayor precisión en las señales de amplitud elevada #ue en las de amplitud baja (debido a #ue sus d%gitos significativos se encuentran en menor orden de magnitud!. -ara evitar el error de cuantificación en dicas señales, se puede comprimir la señal amplificando las bajas amplitudes antes de cuantificar y epandirla a la salida del sistema para recuperar la señal original. Obtenido de 5ttp:66es.7i8ipedia.org67i8i62ompansi929;n5 2ategor%as: 1udio analógico < =elecomunicaciones < *eñales y sistemas Obtenido el '>6?@64??A a las 44:B:C
Companding
Assorted References •
digital telecommunications ( in telecommunication: Quantization
)
...being represented by a sequence of eight bits. At the receiving end, the reconstituted signal is expanded to its original range of amplitudes. his sequence of compression and expansion, !no"n as companding, can yield an effective dynamic range equivalent to #$ bits. http:%%""".britannica.com%&'chec!ed%topic%#**#%companding+tabactive-chec!ed /items-chec!ed0titlecompanding1221'ritannica13nline1&ncyclopedia companding (1) In the analog world, a method for improving audio reproduction by altering the dynamic range of the signals. On outgoing transmission, it raises the amplitude of weak signals and lowers the amplitude of strong signals. On incoming transmission, it restores the signal to its or iginal form. Such techniques are used in dbx and Dolby noise reduction, !, "! and SS# radio as well as in voice and musical instrument amplification to reduce feedback. See codec. (2) In the digital world, a compression technique used in pulse code modulation $%&!'. It reduces the number of bits used to represent digital voice samples in the loudest parts of the conversation. See mu()aw, ()aw and codec.
A-Law n I*+ standard for converting analog data into digital form using pulse code modulation $%&!'. ()aw uses a companding technique that provides more quantiing steps at lower amplitude $volume' than at higher amplitude. -urope uses ()aw, while orth merica and /apan use mu()aw $0()aw'. See %&! and mu()aw.
Le A De Wikipedia, la enciclopedia libre
(4edirigido desde A2la") 5altar a navegaci6n, b7squeda 8a ley A (A28a") es un sistema de cuantificaci6n logar9tmica de seales de audio, usado habitualmente con fines de compresi6n en aplicaciones de voz humana. &st; estandarizada por la <=2 en >.?## y es similar a la ley @u.
Características !sicas de la "ey A • • • • • • •
&s un algoritmo estandarizado, definido en el est;ndar <=2 >.?## iene una compleidad baa =tilizado en aplicaciones de voz humana Bo introduce pr;cticamente retardo algor9tmico (dada su baa compleidad) &s adecuado para sistemas de transmisi6n C@ Bo es adecuado para la transmisi6n por paquetes Cigitalmente, factor de compresi6n aproximadamente de :#
#lanteamiento del algoritmo &ste algoritmo se utiliza principalmente para la codificaci6n de voz humana, ya que su funcionamiento explota las caracter9sticas de Dsta. 8as seales de voz est;n formadas en gran parte por amplitudes pequeas, ya que son las m;s importantes para la percepci6n del habla, por lo tanto Dstas son muy probables. &n cambio, las amplitudes grandes no aparecen tanto, por lo tanto tiene una probabilidad de aparici6n muy baa. &n el caso de que una seal de audio tuviera una probabilidad de aparici6n de todos los niveles de amplitud por igual, la cuantificaci6n ideal ser9a la uniforme, pero en el caso de la voz humana esto no ocurre, estad9sticamente aparecen con mucha m;s frecuencia niveles baos de amplitud. &l algoritmo 8ey A explota el factor de que los altos niveles de amplitud no necesitan tanta resoluci6n como los baos. Eor lo tanto, si damos m;s niveles de cuantificaci6n a las baas amplitudes y menos a las altas conseguiremos m;s resoluci6n, un error de cuantificaci6n inferior y por lo tanto una relaci6n 5B4 superior que si efectu;ramos directamente una cuantificaci6n uniforme para todos los niveles de la seal. &sto provoca que si para un determinado 5B4 fiado necesitamos por eemplo #F bits usando una cuantificaci6n uniforme, para el mismo 5B4 usando la codificaci6n 8ey A necesitemos G bits, dado que el error de cuantificaci6n es menor y podemos permitirnos usar menos bits para obtener el mismo 5B4.
Funcionamiento &l algoritmo 8ey A basa su funcionamiento en un proceso de compresi6n y expansi6n llamado companding. 5e aplica una compresi6n%expansi6n de las amplitudes y posteriormente una cuantificaci6n uniforme. 8as amplitudes de la seal de audio pequeas son expandidas y las amplitudes m;s elevadas son comprimidas. &sto se puede entender de la siguiente formaH cuando una seal pasa a travDs de un compander, el intervalo de las amplitudes pequeas de entrada es representado en un intervalo m;s largo en la salida, y el intervalo de las amplitudes m;s elevadas pasa a ser representado en un intervalo m;s pequeo en la salida. &n la siguiente figura podemos verlo con claridad:
Ista figura muestra que el rango de los valores de entrada (l9nea horizontal) contenidos en el intervalo J2 1.,1.K (amplitudes pequeas) est;n representados en la salida (l9nea vertical) en el intervalo J21.F,1.FK. Eodemos comprobar que hay una expansi6n.
Eor otra parte vemos que los valores de entrada contenidos en el intervalo J2#,21,FK y J1.F,#K son representados en la salida en los intervalos J21.,2#K y J1.,#K. Eodemos comprobar que se produce una compresi6n. Cigitalmente, todo este esquema es equivalente a aplicar una cuantificaci6n no uniforme (logar9tmica) a la seal original, donde tendremos pequeos pasos de cuantificaci6n para los valores pequeos de amplitud y pasos de cuantificaci6n grandes para los valores grandes de amplitud. Eara recuperar la seal en el destino tendremos que aplicar la funci6n inversa. Eor lo tanto, la implementaci6n del sistema consiste en aplicar a la seal de entrada una funci6n logar9tmica y una vez procesada realizar una cuantificaci6n uniforme. &s lo mismo que decir que el paso de cuantificaci6n sigue una funci6n del tipo logar9tmico. Eara una entrada x dada, la ecuaci6n 8ey A de salida es:
, donde A es el par;metro de compresi6n. &n &uropa A G?.?. ambiDn se usa el valor G?.F. 8a funci6n inversa es la siguiente:
Codificación digital $editar%
Cigitalmente se aplica una cuantificaci6n no uniforme (logar9tmica) a la seal original, donde tendremos pequeos pasos de cuantificaci6n para los valores pequeos de amplitud y pasos de cuantificaci6n grandes para los valores grandes de amplitud. &l algoritmo A2la" digital es un sistema de compresi6n con pDrdidas en comparaci6n con la codificaci6n lineal normal. &sto significa que al recuperar la seal, Dsta no ser; exactamente igual a la original. 8a codificaci6n A2la" toma una muestra de audio de #$ bits (6 #F bits convertida a #$) como entrada y la comprime a un valor de G bits, as9: Código de entrada lineal Código comprimido
s1111111"xyza... s111111#"xyza... s11111#"xyzab... s1111#"xyzabc... s111#"xyzabcd... s11#"xyzabcde... s1#"xyzabcdef... s#"xyzabcdefg...
s111"xyz s11#"xyz s1#1"xyz s1##"xyz s#11"xyz s#1#"xyz s##1"xyz s###"xyz
donde s es el bit de signo. Eor eemplo, #1111111#1#1#### es convertido en #111#1#1 (de acuerdo a la primera fila de la tabla), y 1111111##1#1#### es convertido en 111##1#1 (de acuerdo a la seguna fila).
&sto puede ser visto como un n7mero en notaci6n de punto flotante con L bits de mantisa y $ bits de exponente. Adicionalmente, el est;ndar >.?## especifica que los bits pares resultantes son invertidos antes de enviar el octeto de bits. &sto es para aumentar la cantidad de bits en # para facilitar el proceso de recuperaci6n de la seal de relo del sistema en el receptor E/@. mu-Law orth merican standard for converting analog data into digital form using pulse code modulation $%&!'. !u()aw uses a companding technique that provides more quantiing steps at lower amplitude $volume' than at higher amplitude. orth merica and /apan use mu()aw, while -urope uses ()aw. !u()aw comes from 0()aw, which uses the 1reek letter 0, pronounced 2myoo.2 See %&! and ()aw.
Le Mu De Wikipedia, la enciclopedia libre
5altar a navegaci6n, b7squeda &l algoritmo "ey &u (M2la" 6 mu2la") es un sistema de cuantificaci6n logar9tmica de una seal de audio. &s utilizado principalmente para audio de voz humana dado que explota las caracter9sticas de Dsta. &l nombre de 8ey @u proviene de N2la", que usa la letra griega N. 5u aplicaci6n cubre el campo de comunicaciones telef6nicas. &ste sistema de codificaci6n es usado en &&== y el Oap6n. &n &uropa se utiliza un sistema muy parecido llamado ley A.
Características b!sicas de la "ey &u • • • • • • •
&s un algoritmo estandarizado, definido en el est;ndar <=2 >.?## iene una compleidad baa =tilizado en aplicaciones de voz humana Bo introduce pr;cticamente retardo algor9tmico (dada su baa compleidad) &s adecuado para sistemas de transmisi6n C@ Bo es adecuado para la transmisi6n por paquetes Pactor de compresi6n aproximadamente de :#
Cigitalmente, el algoritmo ley @u es un sistema de compresi6n con pDrdidas en comparaci6n con la codificaci6n lineal normal. &sto significa que al recuperar la seal, Dsta no ser; exactamente igual a la original.
#lanteamiento del algoritmo &ste algoritmo se utiliza principalmente para la codificaci6n de voz humana, ya que su funcionamiento explota las caracter9sticas de esta. 8as seales de voz est;n formadas en gran parte por amplitudes pequeas, ya que son las m;s importantes para la percepci6n del habla, por lo tanto estas son muy probables. &n cambio, las amplitudes grandes no aparecen tanto, por lo tanto tiene una probabilidad de aparici6n muy baa. &n el caso de que una seal de audio tuviera una probabilidad de aparici6n de todos los niveles de amplitud por igual, la cuantificaci6n ideal ser9a la uniforme, pero en el caso de la voz humana esto no ocurre, estad9sticamente aparecen con mucha m;s frecuencia niveles baos de amplitud. &l algoritmo 8ey @u explota el factor de que los altos niveles de amplitud no necesitan tanta resoluci6n como los baos. Eor lo tanto, si damos m;s niveles de cuantificaci6n a las baas amplitudes y menos a las
altas conseguiremos m;s resoluci6n, un error de cuantificaci6n inferior y por lo tanto una relaci6n 5B4 superior que si efectu;ramos directamente una cuantificaci6n uniforme para todos los niveles de la seal. &sto provoca que si para un determinado 5B4 fiado necesitamos por eemplo #F bits usando una cuantificaci6n uniforme, para el mismo 5B4 usando la codificaci6n 8ey @u necesitemos G bits, dado que el error de cuantificaci6n es menor y podemos permitirnos usar menos bits para obtener el mismo 5B4. Eor lo tanto N es una letra griega que se considera especial,
Funcionamiento &l algoritmo 8ey @u basa su funcionamiento en un proceso de compresi6n y expansi6n llamado compansi6n. 5e aplica una compresi6n%expansi6n de las amplitudes y posteriormente una cuantificaci6n uniforme. 8as amplitudes de la seal de audio pequeas son expandidas y las amplitudes m;s elevadas son comprimidas. &sto se puede entender de la siguiente formaH cuando una seal pasa a travDs de un compander, el intervalo de las amplitudes pequeas de entrada es representado en un intervalo m;s largo en la salida, y el intervalo de las amplitudes m;s elevadas pasa a ser representado en un intervalo m;s pequeo en la salida. &n la siguiente figura podemos verlo con claridad:
&sta figura muestra que el rango de los valores de entrada (l9nea horizontal) contenidos en el intervalo J2 1.,1.K (amplitudes pequeas) est;n representados en la salida (l9nea vertical) en el intervalo J21.F,1.FK. Eodemos comprobar que hay una expansi6n. Eor otra parte vemos que los valores de entrada contenidos en el intervalo J2#,21,FK y J1.F,#K son representados en la salida en los intervalos J21.,2#K y J1.,#K. Eodemos comprobar que se produce una compresi6n. Cigitalmente, todo este esquema es equivalente a aplicar una cuantificaci6n no uniforme (logar9tmica) a la seal original, donde tendremos pequeos pasos de cuantificaci6n para los valores pequeos de amplitud y
pasos de cuantificaci6n grandes para los valores grandes de amplitud. Eara recuperar la seal en el destino tendremos que aplicar la funci6n inversa. Eor lo tanto, la implementaci6n del sistema consiste en aplicar a la seal de entrada una funci6n logar9tmica y una vez procesada realizar una cuantificaci6n uniforme. &s lo mismo que decir que el paso de cuantificaci6n sigue una funci6n del tipo logar9tmico. &sta funci6n viene definida de la siguiente forma:
8a letra M indica el factor de compresi6n usado (M **). 5i M 1 la entrada es igual a la salida.
Conclusión $editar% /omo conclusi6n podemos decir que al aplicar la cuantificaci6n uniforme a la salida de la transformaci6n logar9tmica conseguiremos m;s niveles de cuantificaci6n para los valores pequeos de la amplitud de la seal de voz, y por lo tanto, m;s resoluci6n, ya que estos eran los m;s frecuentes seg7n la distribuci6n de probabilidad de la voz. &sto nos permitir; usar menos bits que una cuantificaci6n uniforme pura obteniendo el mismo 5B4 en los dos casos.
PCM (1) See phase change memory. (2) $Plug Compatible Manufacturer' n organiation that makes a computer or electronic device that is compatible with an existing machine. (3) $Pulse Code Modulation' *he primary way analog signals are converted into digital form by taking samples of the waveforms from 3 to 456 thousand times per second $3 to 456 k7' and recording each sample as a digital number from 3 to 68 bits long. %&! data are raw digital audio samples $see sampling'. Starting With the Telcos %&! was introduced in the +.S. in the early 459:s when the telephone companies began converting voice to digital for transport over intercity trunks. In fact, 2pulse code2 comes from the telco;s method of sending a pulse or no pulse down the line. !u()aw is the common %&! telephony method for turning analog voice into a 98
It Starts as PCM %&! is the primary way analog waves are converted into digital form for voice conversations as well as music. &odecs such as !%= and & that compress the digital data further apply algorithms to the %&! samples in order to eliminate overlapping frequencies as well as sounds that are deemed inaudible to the human ear.
Another Approach to Sampling lthough small by comparison to the number of applications of %&! and D%&! derivations in the world, Sony;s S&D audio format uses Direct Stream Digital $DSD', a dramatic departure from %&!. Instead of turning samples into a number with a range of values, DSD samples are only 4(bit long $: or 4', depending on whether the wave is moving up or down from the previous sample point $see S&D'.
Cuan!i"icación digi!a# De Wikipedia, la enciclopedia libre
&l proceso de cuantificación es uno de los pasos que se siguen para lograr la digitalizaci6n de una seal anal6gica.
Erocesos de la conversi6n A%C. ';sicamente, la cuantificaci6n lo que hace es convertir una sucesi6n de muestras de amplitud continua en una sucesi6n de valores discretos preestablecidos seg7n el c6digo utilizado. Curante el proceso de cuantificaci6n se mide el nivel de tensi6n de cada una de las muestras, obtenidas en el proceso de muestreo, y se les atribuye un valor finito (discreto) de amplitud, seleccionado por aproximaci6n dentro de un margen de niveles previamente fiado. 8os valores preestablecidos para austar la cuantificaci6n se eligen en funci6n de la propia resoluci6n que utilice el c6digo empleado durante la codificaci6n. 5i el nivel obtenido no coincide exactamente con ninguno, se toma como valor el inferior m;s pr6ximo.
&n este momento, la seal anal6gica (que puede tomar cualquier valor) se convierte en una seal digital, ya que los valores que est;n preestablecidos, son finitos. Bo obstante, todav9a no se traduce al sistema binario. 8a seal ha quedado representada por un valor finito que durante la codificaci6n (siguiente proceso de la conversi6n anal6gico digital) ser; cuando se transforme en una sucesi6n de ceros y unos. As9 pues, la seal digital que resulta tras la cuantificaci6n es sensiblemente diferente a la seal elDctrica anal6gica que la origin6, por lo que siempre va a existir una cierta diferencia entre ambas, que es lo que se conoce como error de cuantificación, que se produce cuando el valor real de la muestra no equivale a ninguno de los escalones disponibles para su aproximaci6n y la distancia entre el valor real y el que se toma como aproximaci6n es muy grande. =n error de cuantificaci6n se convierte en un ruido cuando se reproduce la seal tras el proceso de decodificaci6n digital.
'ipos de cuantificación Eara minimizar los efectos negativos del error de cuantificaci6n, se utilizan las distintas tDcnicas de cuantificaci6n que a continucaci6n se describen: Cuantificación uniforme
8a cuantificación uniforme o lineal es el proceso de cuantificación m;s simple. 5e utiliza un bit rate constante. A cada muestra se le asigna el valor inferior m;s pr6ximo, independientemente de lo que ocurra con las muestras adyacentes. A cada muestra de amplitud de la seal elDctrica se le asigna un valor de entre los que el bit rate del c6dec permite. 5i no existe el equivalente, se toma el inferior m;s pr6ximo. &ste procedimiento se sigue en todas y cada una de las muestras, independientemente de lo que ocurran con las muestras adyacentes. 8a cuantificaci6n uniforme tiene el inconveniente de que es la menos eficaz de entre las existentes, pues la probabilidad de ruido de cuantificaci6n es proporcional al incremento de la amplitud de la seal. Cuantificación no uniforme $editar%
8a cuantificación no uniforme o no lineal se aplica cuando se procesan seales no homogDneas que se sabe que van a ser m;s sensibles en una determinada banda concreta de frecuencias. 5e estudia la propia entrop9a de la seal anal6gica y se asignan niveles de cuantificaci6n de manera no uniforme ( bit rate variable), de tal modo que se asigne un mayor n7mero de niveles para aquellos m;rgenes en que la amplitud de la tensi6n cambia m;s r;pidamente. &n este caso, lo que se hace es estudiar la propia entrop9a de la seal y asignar niveles de cuantificaci6n de manera no uniforme (utilizando un bit rate variable), de tal modo que se asigne un mayor n7mero de niveles para aquellos m;rgenes en que la amplitud cambia m;s r;pidamente (contienen mayor densidad de informaci6n). /uando durante la digitalizaci6n se ha usado una cuantificaci6n no uniforme, se debe utilizar el mismo circuito no lineal durante la decodificaci6n, para poder recomponer la seal de forma correcta. Cuantificación logarítmica $editar%
8a cuantificación logarítmica o escalar es un tipo de cuantificación digital en el que se utiliza una tasa de datos constante, pero se diferencia de la cuantificaci6n uniforme en que como paso previo a la cuantificaci6n se hace pasar la seal por un compresor logar9tmico.
5e hace pasar la seal por un compresor logar9tmico antes de la cuantificaci6n. /omo en la seal resultante la amplitud del voltae sufre variaciones menos abruptas, la posibilidad de que se produzca un ruido de cuantificaci6n grande disminuye. Antes de reproducir la seal digital, Dsta tendr; que pasar por un expansor . &n esta cuantificaci6n tendremos pequeos pasos de cuantificaci6n para los valores pequeos de amplitud y pasos de cuantificaci6n grandes para los valores grandes de amplitud, lo que proporciona mayor resoluci6n en seales dDbiles al compararse con una cuantifificaci6n uniforme de igual bit rate, pero menor resoluci6n en seales de gran amplitud. A la salida del sistema, la seal digital ha de pasar por un expansor , que realiza la funci6n inversa al compresor logar9tmico. &l procedimiento conunto de compresi6n y expansi6n se denomina companding. 8os algoritmos 8ey @u y 8ey A sirven como eemplo de cuantificadores logar9tmicos. Cuantificación (ectorial $editar%
8a cuantificación (ectorial, un tipo de cuantificación digital, en el proceso puede ser idDntico a la cuantificaci6n uniforme (utiliza un bit rate constante) o no constante (utiliza un bit rate variable). 8a particularidad radica, en que, en lugar de cuantificar las muestras retenidas individualmente, se cuantifican por bloques de muestras. /on ello, se logra una cuantificaci6n m;s eficaz. &n lugar de cuantificar las muestras obtenidas individualmente, se cuantifica por bloques de muestras. /ada bloque de muestras ser; tratado como si se tratara de un vector , de ah9, el nombre de esta tipolog9a. /ada bloque de muestras ser; tratado como si se tratara de un vector H de ah9 el nombre de esta tipolog9a. 8a cuantificaci6n vectorial es la m;s eficiente de todas las modalidades de cuantificaci6n en lo referente al error de cuantificaci6n. Bo obstante, est; m;s predispuesta a verse afectada por errores de transmisi6n. 3tro inconveniente, es que los procesos inform;ticos para lograr esta codificaci6n resultan muy compleos.
Con$ersión ana#ógica-digi!a# De Wikipedia, la enciclopedia libre
5altar a navegaci6n, b7squeda =na con(ersión analógica)digital *CAD+ (o ADC) consiste en la transcripci6n de seales anal6gicas en seales digitales, con el prop6sito de facilitar su procesamiento (codificaci6n, compresi6n, etc.) y hacer la seal resultante (la digital) m;s inmune al ruido y otras interferencias a las que son m;s sensibles las seales anal6gicas.
Erocesos de la conversi6n A%C.
Comparación de las seales analógica y digital $editar%
=na seal anal6gica es aquDlla que puede tomar una infinidad de valores ( frecuencia y amplitud) dentro de un l9mite superior e inferior. &l tDrmino analógico proviene de análogo. Eor eemplo, si se observa en un osciloscopio, la forma de la seal elDctrica en que convierte un micr6fono el sonido que capta, Dsta ser9a similar a la onda sonora que la origin6. &n cambio, una seal digital es aquDlla cuyas dimensiones (tiempo y amplitud) no son continuas sino discretas, lo que significa que la seal necesariamente ha de tomar unos determinados valores fios predeterminados en momentos tambiDn discretos. &stos valores fios se toman del sistema binario, lo que significa que la seal va a quedar convertida en una combinaci6n de ceros y unos, que ya no se parece en nada a la seal original. Erecisamente, el tDrmino digital tiene su origen en esto, en que la seal se construye a partir de n7meros ( dígitos).
-#or .u/ digitali0ar1 2enta3as de la seal digital
#. Ante la atenuaci6n, la seal digital puede ser amplificada y al mismo tiempo reconstruida gracias a los sistemas de regeneraci6n de seales. . /uenta con sistemas de detecci6n y correcci6n de errores , que se utilizan cuando la seal llega al receptorH entonces comprueban (uso de redundancia) la seal, primero para detectar algun error, y, algunos sistemas, pueden luego corregir alguno o todos los errores detectados previamente. $. Pacilidad para el procesamiento de la seal. /ualquier operaci6n es f;cilmente realizable a travDs de cualquier soft"are de edici6n o procesamiento de seal. L. 8a seal digital permite la multigeneraci6n infinita sin pDrdidas de calidad. &sta ventaa s6lo es aplicable a los formatos de disco 6pticoH la cinta magnDtica digital, aunque en menor medida que la anal6gica (que s6lo soporta como mucho L o * generaciones), tambiDn va perdiendo informaci6n con la multigeneraci6n. 4ncon(enientes de la seal digital
#. 8a seal digital requiere mayor ancho de banda para ser transmitida que la anal6gica. . 5e necesita una conversi6n anal6gica2digital previa y una decodificaci6n posterior, en el momento de la recepci6n. $. 8a transmisi6n de seales digitales requiere una sincronizaci6n precisa entre los tiempos del relo del transmisor, con respecto a los del receptor. =n desfase cambia la seal recibida con respecto a la que fue transmitida.
Digitali0ación 8a digitali0ación o con(ersión analógica)digital (conversi6n A%C) consiste b;sicamente en realizar de forma peri6dica medidas de la amplitud de la seal y traducirlas a un lenguae numDrico. 8a conversi6n A%C tambiDn es conocida por el acr6nimo inglDs ADC (analogic to digital converter ). &n esta definici6n est;n patentes los cuatro procesos que intervienen en la conversi6n anal6gica2digital: #. &uestreo: el muestreo (en inglDs, sampling ) consiste en tomar muestras peri6dicas de la amplitud de onda. 8a velocidad con que se toma esta muestra, es decir, el n7mero de muestras por segundo, es lo que se conoce como frecuencia de muestreo. . Retención (en inglDs, hold ): las muestras tomadas han de ser retenidas (retenci6n) por un circuito de retenci6n (hold), el tiempo suficiente para permitir evaluar su nivel (cuantificaci6n). Cesde el punto de vista matem;tico este proceso no se contempla, ya que se trata de un recurso tDcnico debido a limitaciones pr;cticas, y carece, por tanto, de modelo matem;tico. $. Cuantificación: en el proceso de cuantificaci6n se mide el nivel de voltae de cada una de las muestras. /onsiste en asignar un margen de valor de una seal analizada a un 7nico nivel de salida.
Compresión $editar% 8a compresi6n consiste en la reducci6n de la cantidad de datos a transmitir o grabar, pues hay que tener en cuenta que la capacidad de almacenamiento de los soportes es finita, de igual modo que los equipos de transmisi6n pueden manear s6lo una determinada tasa de datos. Eara realizar la compresi6n de las seales se usan compleos algoritmos de compresi6n (f6rmulas matem;ticas). ay dos tipos de compresi6n: #. Compresión sin p/rdidas: en esencia se transmite toda la informaci6n, pero eliminando la informaci6n repetida, agrup;ndola para que ocupe menos, etc. . Compresión con p/rdidas: se desprecia cierta informaci6n considerada irrelevante. &ste tipo de compresi6n puede producir pDrdida de calidad en el resultado final.
A#iasing De Wikipedia, la enciclopedia libre
5altar a navegaci6n, b7squeda &n estad9stica, procesamiento de seales, gr;ficos por computadora y disciplinas relacionadas, el aliasing es el efecto que causa que seales continuas distintas se tornen indistinguibles cuando se les muestrea digitalmente. /uando esto sucede, la seal original no puede ser reconstruida de forma un9voca a partir de la seal digital. &l aliasing es un motivo de preocupaci6n mayor en lo que concierne a la conversi6n anal6gica2digital de seales de audio y v9deo: el muestreo incorrecto de seales anal6gicas puede provocar que seales de alta frecuencia presenten dicho aliasing con respecto a seales de baa frecuencia. &l aliasing es tambiDn una preocupaci6n en el ;rea de gr;ficos por ordenador e infograf9a, donde puede dar origen a patrones de moirD (en las im;genes con muchos detalles finos) y tambiDn a bordes dentados.
5eneralidades $editar% Aliasing en fenómenos periódicos $editar%
&l 5ol tiene un movimiento aparente de este a oeste en la b6veda celeste, con L horas entre cada amanecer. 5i tom;semos una fotograf9a del cielo cada $ horas, el sol parecer9a moverse de oeste a este, con LR$** horas entre cada amanecer. &l mismo fen6meno causa que las aspas de un ventilador parezcan a veces girar en el sentido inverso del que en realidad lo hacen, cuando se les filma o cuando son iluminadas por una fuente de luz parpadeante, tal como una l;mpara estrobosc6pica, un tubo de rayos cat6dicos o una l;mpara fluorescente.
&uestreo de una seal sinusoidal $editar%
/uando se obtienen muestras peri6dicas de una seal sinusoidal, puede ocurrir que se obtengan las mismas muestras que se obtendr9an de una seal sinusoidal igualmente pero con frecuencia m;s baa. &spec9ficamente, si una sinusoide de frecuencia f z es muestreada s veces por segundo, y s ≤ 2·f , entonces las muestras resultantes tambiDn ser;n compatibles con una sinusoide de frecuencia fm - f , donde fm es la frecuencia de muestreo. &n la erga inglesa de procesamiento de seales, cada una de las sinusoides se convierte en un SaliasS para la otra.
Eor tanto, si se muestrea a la frecuencia s una seal anal6gica que contiene las dos frecuencias, la seal no podr; ser reconstruida con exactitud. Aliasing Espacial $editar%
Aliasing espacial al submuestrear un Eatr6n de moirD
Así como se define una frecuencia temporal, sobre im!genes se puede definir tambi/n una frecuencia espacial, y por lo tanto al muestreo mínimo *en píxeles6cm+ .ue necesita ser escaneada una imagen para e(itar el efecto7
Criterio de 8y.uist $editar%
&st; demostrado rigurosamente que para evitar el aliasing es necesario asegurarse de que en la seal anal6gica a muestrear con una frecuencia s, no existen componentes sinusoidales de frecuencia mayor a s/2. &sta condici6n es llamada el criterio de Byquist, y es equivalente a decir que la frecuencia de muestreo s debe ser al menos dos veces mayor que el ancho de banda de la seal.
&l eorema de Byquist indica que la frecuencia de muestreo m9nima que tenemos que utilizar debe ser mayor que 2·fmax, donde fmax es la frecuencia m;xima de la seal complea. 5i utilizamos esa frecuencia de muestreo, podremos reproducir posteriormente la seal a partir de las muestras tomadas. 5i utilizaramos una frecuencia m;s alta que la que nos dice Byquist obtendr9amos una representaci6n m;s exacta de la seal de entrada. En gr!ficos por ordenador
&n inform;tica y particularmente en infograf9a, el aliasing es el artefacto gr;fico caracter9stico que hace que en una pantalla ciertas curvas y l9neas inclinadas presenten un efecto visual tipo SsierraS o Sescal6nS. &l aliasing ocurre cuando se intenta representar una imagen con curvas y l9neas inclinadas en una pantalla, framebuffer o imagen, pero que debido a la resoluci6n finita del sustrato resulta que Dste sea incapaz de representar la curva como tal, y por tanto dichas curvas se muestran en pantalla dentadas al estar compuestas por pequeos cuadrados (los p9xeles).
Procesamien!o digi!a# de se%a#es De Wikipedia, la enciclopedia libre
&l #rocesamiento Digital de 9eales (C5E 2Eor sus siglas en inglDs) es un ;rea de la ingenier9a que se dedica al an;lisis y procesamiento de seales ( audio, voz, im;genes, video) que son discretas. Aunque com7nmente las seales en la naturaleza nos llegan en forma anal6gica, tambiDn existen casos en que estas son por su naturaleza digitales, por eemplo, las edades de un grupo de personas, el estado de una v;lvula en el tiempo (abierta%cerrada), etc.
#ropósito TEor quD habremos de cambiar lo que es natural en nosotrosU 5i casi todo en la naturaleza se mueve, se basa y se desarrolla de forma anal6gica, Tcu;l es la intenci6n de S digitalizar SU &s conveniente debido a que el procesamiento se hace en seales digitales por diferentes razones: • •
•
=na seal digital es m;s f;cil de procesar que una anal6gica. 8as seales son convertidas a formato discreto (digital) para facilitar su transmisi6n o almacenamiento. &s posible realizar mediante procesamiento digital acciones imposibles de obtener mediante el procesamiento anal6gico (por eemplo, filtros con respuesta de frecuencia arbitraria).
&l procesamiento se hace en forma digital porque Dste es usualmente m;s c6modo de realizar y m;s barato de implementar que en el procesamiento anal6gico. Adem;s las seales digitales requieren usualmente menos ancho de banda y pueden ser comprimidas. 5in embargo, hay pDrdida (ruido de cuantificaci6n) inherente de informaci6n al convertir la informaci6n continua en discretaH y puede haberla si las muestras se toman demasiado espaciadas (ver eorema de muestreo de Byquist25hannon).
Aplicaciones • • • •
Erocesamiento digital de sonido Erocesamiento digital de voz Erocesamiento digital de im;genes Erocesamiento digital de v9deo
&l C5E se utiliza en el procesamiento de m7sica (por eemplo @E$), de voz (por eemplo, reconocimiento de voz) en telDfonos celulares, de im;genes (en la transmisi6n de im;genes satelitales) y v9deo (CVCs).
'ransformadas 2/ase tambi/n: ransformadas
de seales
=no de los beneficios principales del C5E es que las transformaciones de seales son m;s sencillas de realizar. =na de las m;s importantes transformadas es la ransformada de Pourier discreta (PC). &sta transformada convierte la seal del dominio del tiempo al dominio de la frequencia. 8a CP permite un an;lisis m;s sencillo y eficaz sobre la frecuencia, sobre todo en aplicaciones de eliminaci6n de ruido y en otros tipos de filtrado. 3tra de las transformadas importantes es la ransformada de /oseno Ciscreta la cual es similar a la anterior en cuanto a los c;lculos requeridos para obtenerla, pero esta convierte a la seales en componentes del coseno trigonomDtrico. &sta transformada es una de las bases del algoritmo de compresi6n de im;genes OE&>.
#rocesadores Digitales de 9eales $editar% Algunos modelos de microprocesadores son optimizados para el C5E. &stos procesadores se llaman Procesadores igitales de !e"ales. &stos realizan operaciones para el C5E m;s r;pida y eficientemente. &l C5E permite aplicaciones que no podr9an realizarse efectivamente con seales anal6gicas como, por eemplo, almacenar una pel9cula de cine en un disco compacto (CVC) o canciones en un aparato port;til (iEod).
