Deprecated: ¡La función UM::enqueue ha quedado obsoleta desde la versión 2.7.0! Usa UM()->frontend()->enqueue() en su lugar. in /home/elsoluci/public_html/elsolucionario.me/wp-includes/functions.php on line 6078

Notice: Accessing static property um\frontend\Enqueue::$suffix as non static in /home/elsoluci/public_html/elsolucionario.me/wp-content/plugins/um-user-bookmarks/includes/core/class-bookmark-common.php on line 47

Notice: Undefined property: um\frontend\Enqueue::$suffix in /home/elsoluci/public_html/elsolucionario.me/wp-content/plugins/um-user-bookmarks/includes/core/class-bookmark-common.php on line 47

Deprecated: ¡La función UM::enqueue ha quedado obsoleta desde la versión 2.7.0! Usa UM()->frontend()->enqueue() en su lugar. in /home/elsoluci/public_html/elsolucionario.me/wp-includes/functions.php on line 6078

Notice: Accessing static property um\frontend\Enqueue::$suffix as non static in /home/elsoluci/public_html/elsolucionario.me/wp-content/plugins/um-user-bookmarks/includes/core/class-bookmark-common.php on line 51

Notice: Undefined property: um\frontend\Enqueue::$suffix in /home/elsoluci/public_html/elsolucionario.me/wp-content/plugins/um-user-bookmarks/includes/core/class-bookmark-common.php on line 51

Schaum’s Outline of Theory and Problems of Digital Signal Processing – Monson H. Hayes – 1st Edition

Descripción

El procesamiento de señales digitales (DSP) se ocupa de la representación de señales en forma digital y del procesamiento de estas señales y la información que transportan. Aunque DSP, tal como lo conocemos hoy, comenzó a florecer en la década de 1960, algunas de las técnicas de procesamiento importantes y poderosas que se usan hoy en día se remontan a algoritmos numéricos que se propusieron y estudiaron hace siglos. Desde principios de la década de 1970, cuando se introdujeron los primeros chips DSP, el campo del procesamiento de señales digitales ha evolucionado de forma espectacular. Con un aumento tremendamente rápido en la velocidad de los procesadores DSP, junto con un aumento correspondiente en su sofisticación y potencia computacional, el procesamiento de señales digitales se ha convertido en una parte integral de muchos productos y aplicaciones comerciales, y se está convirtiendo en un término común.

Este libro se ocupa de los fundamentos del procesamiento de señales digitales, y hay dos maneras en que el lector puede usar este libro para aprender sobre DSP. En primer lugar, se puede utilizar como complemento de cualquiera de los excelentes libros de texto de DSP al proporcionar al lector una rica fuente de problemas resueltos y ejemplos. Alternativamente, puede usarse como una guía de autoaprendizaje de DSP, usando el método de aprendizaje, por ejemplo. Con cualquiera de los dos enfoques, este libro ha sido escrito con el objetivo de proporcionar al lector una amplia gama de problemas con diferentes niveles de dificultad. Además de los problemas que pueden considerarse ejercicios, el lector encontrará problemas más desafiantes que requieren un poco de creatividad en su solución, así como problemas que exploran aplicaciones prácticas, como calcular los pagos de una hipoteca de vivienda. Cuando es posible, se trabaja un problema de varias maneras diferentes, o se sugieren métodos alternativos de solución. Los nueve capítulos de este libro cubren lo que normalmente se considera el material básico para un curso de introducción a DSP.

El primer capítulo presenta los conceptos básicos del procesamiento de señales digitales y sienta las bases para el material de los siguientes capítulos. Los temas tratados en este capítulo incluyen la descripción y caracterización de señales y sistemas de tipo discreto, convolución y ecuaciones diferenciales de coeficientes constantes lineales. El segundo capítulo considera la representación de señales de tiempo discreto en el dominio de la frecuencia. Específicamente, presentamos la transformada de Fourier de tiempo discreto (DTFT), desarrollamos una serie de propiedades de DTFT y vemos cómo se puede usar la DTFT para resolver ecuaciones en diferencias y realizar convoluciones.

El Capítulo 3 cubre los temas importantes asociados con el muestreo de señales de tiempo continuo. De importancia primordial en este capítulo es el teorema de muestreo y la noción de aliasing. En el Capítulo 4, se desarrolla la transformada z, que es el equivalente en tiempo discreto de la transformada de Laplace para señales en tiempo continuo. Luego, en el Capítulo 5, observamos la función del sistema, que es la transformada z de la respuesta de la muestra unitaria de un sistema lineal invariante por desplazamiento, e introducimos varios tipos diferentes de sistemas, como todo paso, fase lineal y filtros de fase mínima y sistemas de realimentación. Los siguientes dos capítulos se ocupan de la transformada discreta de Fourier (DFT). En el Capítulo 6, presentamos la DFT y desarrollamos una serie de propiedades de la DFT.

La idea clave de este capítulo es que multiplicar las DFT de dos secuencias corresponde a la convolución circular en el dominio del tiempo. Luego, en el Capítulo 7, desarrollamos una serie de algoritmos eficientes para calcular la DFT de una secuencia de longitud finita. Estos algoritmos se denominan, genéricamente, transformadas rápidas de Fourier (FFT). Finalmente, los últimos dos capítulos consideran el diseño e implementación de sistemas de tiempo discreto. En el Capítulo 8, analizamos diferentes formas de implementar un sistema de tiempo discreto invariante con desplazamiento lineal y observamos la sensibilidad de estas implementaciones para filtrar la cuantificación del coeficiente. Además, analizamos la propagación del ruido de redondeo en implementaciones de punto fijo de estos sistemas. Luego, en el Capítulo 9, veremos técnicas para diseñar filtros invariantes de desplazamiento lineal FIR e IIR. Aunque el enfoque principal está en el diseño de filtros de paso bajo, también se consideran técnicas para diseñar otros filtros selectivos de frecuencia, como filtros de paso alto, de paso de banda y de supresión de banda.

Ver más
  • Chapter 1. Signals and Systems
    1.1 Introduction
    1.2 Discrete-Time Signals
    1.2.1 Complex Sequences
    1.2.2 Some Fundamental Sequences
    1.2.3 Signal Duration
    1.2.4 Periodic and Aperiodic Sequences
    1.2.5 Symmetric Sequences
    1.2.6 Signal Manipulations
    1.2.7 Signal Decomposition
    1.3 Discrete-Time Systems
    1.3.1 Systems Properties
    1.4 Convolution
    1.4.1 Convolution Properties
    1.4.2 Performing Convolutions
    1.5 Difference Equations
    Solved Problems
    Chapter 2. Fourier Analysis
    2.1 Introduction
    2.2 Frequency Response
    2.3 Filters
    2.4 Interconnection of Systems
    2.5 The Discrete-Time Fourier Transform
    2.6 DTFT Properties
    2.7 Applications
    2.7.1 LSI Systems and LCCDEs
    2.7.2 Performing Convolutions
    2.7.3 Solving Difference Equations
    2.7.4 Inverse Systems
    Solved Problems
    Chapter 3. Sampling
    3.1 Introduction
    3.2 Analog-to-Digital Conversion
    3.2.1 Periodic Sampling
    3.2.2 Quantization and Encoding
    3.3 Digital-to-Analog Conversion
    3.4 Discrete-Time Processing of Analog Signals
    3.5 Sample Rate Conversion
    3.5.1 Sample Rate Reduction by an Integer Factor
    3.5.2 Sample Rate Increase by an Integer Factor
    3.5.3 Sample Rate Conversion by a Rational Factor
    Solved Problems
    Chapter 4. The Z-Transform
    4.1 Introduction
    4.2 Definition of the z-Transform
    4.3 Properties
    4.4 The Inverse z-Transform
    4.4.1 Partial Fraction Expansion
    4.4.2 Power Series
    4.4.3 Contour Integration
    4.5 The One-Sided z-Transform
    Solved Problems
    Chapter 5. Transform Analysis of Systems
    5.1 Introduction
    5.2 System Function
    5.2.1 Stability and Causality
    5.2.2 Inverse Systems
    5.2.3 Unit Sample Response for Rational System Functions
    5.2.4 Frequency Response for Rational System Functions
    5.3 Systems with Linear Phase
    5.4 Allpass Filters
    5.5 Minimum Phase Systems
    5.6 Feedback Systems
    Solved Problems
    Chapter 6. The DFT
    6.1 Introduction
    6.2 Discrete Fourier Series
    6.3 Discrete Fourier Transform
    6.4 DFT Properties
    6.5 Sampling the DTFT
    6.6 Linear Convolution Using the DFT
    Solved Problems
    Chapter 7. The Fast Fourier Transform
    7.1 Introduction
    7.2 Radix-2 FFT Algorithms
    7.2.1 Decimation-in-Time FFT
    7.2.2 Decimation-in-Frequency FFT
    7.3 FFT Algorithms for Composite N
    7.4 Prime Factor FFT
    Solved Problems
    Chapter 8. Implementation of Discrete-Time Systems
    8.1 Introduction
    8.2 Digital Networks
    8.3 Structures for FIR Systems
    8.3.1 Direct Form
    8.3.2 Cascade Form
    8.3.3 Linear Phase Filters
    8.3.4 Frequency Sampling
    8.4 Structures for IIR Systems
    8.4.1 Direct Form
    8.4.2 Cascade Form
    8.4.3 Parallel Structure
    8.4.4 Transposed Structures
    8.4.5 Allpass Filters
    8.5 Lattice Filters
    8.5.1 FIR Lattice Filters
    8.5.2 All-Pole Lattice Filters
    8.5.3 IIR Lattice Filters
    8.6 Finite Word-Length Effects
    8.6.1 Binary Representation of Numbers
    8.6.2 Quantization of Filter Coefficients
    8.6.3 Round-Off Noise
    8.6.4 Pairing and Ordering
    8.6.5 Overflow
    Solved Problems
    Chapter 9. Filter Design
    9.1 Introduction
    9.2 Filter Specifications
    9.3 FIR Filter Design
    9.3.1 Linear Phase FIR Design Using Windows
    9.3.2 Frequency Sampling Filter Design
    9.3.3 Equiripple Linear Phase Filters
    9.4 IIR Filter Design
    9.4.1 Analog Low-Pass Filter Prototypes
    9.4.2 Design of IIR Filters from Analog Filters
    9.4.3 Frequency Transformations
    9.5 Filter Design Based on a Least Squares Approach
    9.5.1 Pade Approximation
    9.5.2 Prony's Method
    9.5.3 FIR Least-Squares Inverse
    Solved Problems
    Index
  • Citar Libro

Déjanos un comentario

No hay comentarios

guest
0 Comentarios
Comentarios en línea
Ver todos los comentarios
0
Nos encantaría conocer tu opinión, comenta.x