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Submuestreo

En el procesamiento de señal digital, submuestreo, compresión y diezmado son términos asociados con el proceso de remuestreo en un sistema de procesamiento de señal digital de velocidad múltiple. Tanto el submuestreo como el diezmado pueden ser sinónimos de compresión, o pueden describir un proceso completo de reducción del ancho de banda (filtrado) y reducción de la frecuencia de muestreo. [1][2]​Cuando el proceso se realiza en una secuencia de muestras de una señal u otra función continua, produce una aproximación de la secuencia que se habría obtenido al muestrear la señal a una velocidad menor (o densidad, como en el caso de una fotografía).

Diezmado es un término que históricamente significa la extracción de cada décima parte. [3]​Pero en procesamiento de señal, significa mantener solo la décima muestra. Este factor multiplica el intervalo de muestreo o, de manera equivalente, divide la frecuencia de muestreo. Por ejemplo, si el audio de un disco compacto, procesado a razón de 44 100 muestras/segundo, es diezmado en un factor de 5/4, la frecuencia de muestreo resultante es de 35 280. Un componente del sistema que realiza el diezmado se denomina diezmador. El diezmado por un factor entero también se llama compresión. [4][5]

Submuestreo por un factor entero

La reducción de la tasa de muestreo por un factor entero M puede ser explicada como proceso de dos pasos, con una implementación equivalente que es más eficaz: [3]

  1. Reduce los componentes de señal de alta frecuencia con un filtro paso bajo digital.
  2. Diezmar la señal filtrada por M; esto es, mantener solamente cada M-ésima muestra.

El paso 2 solo permite que los componentes de señal de alta frecuencia sean malinterpretados por los usuarios posteriores de los datos, lo cual es una forma de distorsión llamada aliasing. El paso 1, cuando es necesario, suprime los alias a un nivel aceptable. En esta aplicación, el filtro se denomina filtro antialiasing o antisolapamiento y su diseño se describe seguidamente.

Cuándo el filtro antialiasing es un diseño IIR , se basa en la retroalimentación de salida a entrada, antes del segundo paso. Con el filtrado FIR, es fácil calcular solo cada M-ésima salida. El cálculo realizado por un filtro FIR de diezmado para la n-ésima muestra de salida es un producto de puntos, descrito por la ecuación: [4]

 

Dónde la matriz  es la respuesta al impulso y   es su longitud.   representa la secuencia de entrada que está siendo submuestreada. En un procesador de señales de propósito general, después de calcular  , la manera más fácil de hallar   es avanzar el índice de inicio en la matriz x [] por M y volver a calcular el producto de puntos. En el caso de M=2, puede diseñarse como filtro de media banda, donde casi la mitad de los coeficientes son cero y no es necesario incluirlos en los productos de punto.

Los coeficientes de respuesta al impulso tomados a intervalos de M forman una subsecuencia, y hay M subsecuencias (fases) multiplexadas juntas. El producto de puntos es la suma de los productos de puntos de cada subsecuencia con las muestras correspondientes de la secuencia x []. Además, debido al submuestreo en un factor de M, el flujo de muestras x[] involucradas en cualquiera de los M productos de puntos nunca está involucrado en los otros productos de punto. Por lo tanto, los filtros FIR de bajo orden M están filtrando cada una de las M fases multiplexadas del flujo de entrada, y las M salidas se están sumando. Este punto de vista ofrece una implementación diferente que podría ser ventajosa en una arquitectura multiprocesador. En otras palabras, el flujo de entrada se demultiplexa y se envía a través de un banco de M filtros cuyas salidas se suman. Cuando se implementa de esa manera, se llama filtro polifásico.

Para completar, ahora mencionamos que una implementación posible, pero poco probable, de cada fase es reemplazar los coeficientes de las otras fases con ceros en una copia de la matriz h [], procesar la secuencia original x [] a la velocidad de entrada ( lo que significa mucha multiplicación por ceros), y diezmar la salida por un factor de M. La equivalencia de este método ineficiente y la implementación descrita anteriormente se conoce como la primera identidad Noble. [6][3]

 
Figura 1: Estos gráficos representan las distribuciones espectrales de una función sobremuestreada y la misma función muestreada a 1/3 de la tasa original. El ancho de banda, B, en este ejemplo es lo suficientemente pequeño como para que el muestreo más lento no cause superposición (aliasing).

Filtro Anti-aliasing

Sea X (f) la transformada de Fourier de cualquier función, x (t), cuyas muestras en algún intervalo, T, sean iguales a la secuencia x[n]. Entonces, la transformada de Fourier de tiempo discreto (DTFT) es una representación en serie de Fourier de una suma periódica de X (f): [1]

 

Cuándo T tiene unidades de segundos,   es expresado en hercios (Hz). Reemplazando T con MT en las fórmulas anteriores da el DTFT de la secuencia diezmada, x[nM], según la ecuación:

 

La sumatoria periódica ha sido reducida en amplitud y periodicidad por un factor de M. Un ejemplo de estas distribuciones está descrito en los dos curvas de al Figura 1.[Más bajo-alfa 5][más bajo-alfa 6] El aliasing o solapamiento ocurre cuándo copias adyacentes de X(f) se solapan. El propósito del filtro anti-aliasing el filtro es el de asegurar que la periodicidad reducida no genere solapamientos o alias. La condición que asegura que las copias de X(f) no se solapen unas a otras es que el ancho de banda   cumpla la desigualdad:

 

ya que esta es la máxima frecuencia de corte de un filtro antialiasing ideal.

Submuestreo en un factor racional

Sea M/L el factor de diezmado, donde: M, L ∈ ℤ; M > L. Los pasos 1 y 2 ahora son los siguientes:

  1. Aumentar (remuestrear) la secuencia por un factor de L. A esto se le llama muestreo ascendente o interpolación.
  2. Diezmar en un factor de M.

El paso 1 requiere un filtro paso bajo después de incrementar la tasa de datos, y el paso 2 requiere otro antes del diezmado. Por tanto, ambas operaciones pueden ser cumplidas por un solo filtro con la más baja de la dos frecuencias de corte. Para el caso en que M > L, la frecuencia más baja de corte es   ciclos por muestra intermedia.

Referencias

  1. Oppenheim, Alan; Schafer, Ronald; Buck, John (1999). Discrete-time signal processing (en inglés) (2 edición). Prentice Hall. pp. 143, 168. ISBN 0-13-754920-2. Consultado el 27 de junio de 2020. (requiere registro). 
  2. Tan, Li (21 de abril de 2008). «Multirate DSP, part 1: Upsampling and downsampling» (en inglés). AspenCore, Inc. Consultado el 27 de junio de 2020. 
  3. Harris, Frederic J. (24 de mayo de 2004). Multirate signal processing for communication systems (en inglés). Prentice-Hall. pp. 20-21, 25, 128. ISBN 0131465112. 
  4. Crochiere, Ronald E.; Rabiner, Lawrence R. (1983). Multirate digital signal processing (en inglés) (2 edición). Prentice-Hall. p. 32. ISBN 0136051626. 
  5. Poularikas, Alexander (Septiembe de 1998). The handbook of formulas and tables for signal processing (en inglés) (1 edición). CRC Press. pp. 42-48. ISBN 0849385792. 
  6. Strang, Gilbert; Nguyen, Truong (1996). Wavelets and Filter Banks (en inglés) (2 edición). Wellesley-Cambridge Press. pp. 100-101. ISBN 0961408871. 

Enlaces externos

  •   Datos: Q1253346

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En el procesamiento de senal digital submuestreo compresion y diezmado son terminos asociados con el proceso de remuestreo en un sistema de procesamiento de senal digital de velocidad multiple Tanto el submuestreo como el diezmado pueden ser sinonimos de compresion o pueden describir un proceso completo de reduccion del ancho de banda filtrado y reduccion de la frecuencia de muestreo 1 2 Cuando el proceso se realiza en una secuencia de muestras de una senal u otra funcion continua produce una aproximacion de la secuencia que se habria obtenido al muestrear la senal a una velocidad menor o densidad como en el caso de una fotografia Diezmado es un termino que historicamente significa la extraccion de cada decima parte 3 Pero en procesamiento de senal significa mantener solo la decima muestra Este factor multiplica el intervalo de muestreo o de manera equivalente divide la frecuencia de muestreo Por ejemplo si el audio de un disco compacto procesado a razon de 44 100 muestras segundo es diezmado en un factor de 5 4 la frecuencia de muestreo resultante es de 35 280 Un componente del sistema que realiza el diezmado se denomina diezmador El diezmado por un factor entero tambien se llama compresion 4 5 Indice 1 Submuestreo por un factor entero 1 1 Filtro Anti aliasing 2 Submuestreo en un factor racional 3 Referencias 4 Enlaces externosSubmuestreo por un factor entero EditarLa reduccion de la tasa de muestreo por un factor entero M puede ser explicada como proceso de dos pasos con una implementacion equivalente que es mas eficaz 3 Reduce los componentes de senal de alta frecuencia con un filtro paso bajo digital Diezmar la senal filtrada por M esto es mantener solamente cada M esima muestra El paso 2 solo permite que los componentes de senal de alta frecuencia sean malinterpretados por los usuarios posteriores de los datos lo cual es una forma de distorsion llamada aliasing El paso 1 cuando es necesario suprime los alias a un nivel aceptable En esta aplicacion el filtro se denomina filtro antialiasing o antisolapamiento y su diseno se describe seguidamente Cuando el filtro antialiasing es un diseno IIR se basa en la retroalimentacion de salida a entrada antes del segundo paso Con el filtrado FIR es facil calcular solo cada M esima salida El calculo realizado por un filtro FIR de diezmado para la n esima muestra de salida es un producto de puntos descrito por la ecuacion 4 y n k 0 K 1 x n M k h k displaystyle y n sum k 0 K 1 x nM k cdot h k Donde la matriz h k displaystyle h k es la respuesta al impulso y k displaystyle k es su longitud x n M k displaystyle x nM k representa la secuencia de entrada que esta siendo submuestreada En un procesador de senales de proposito general despues de calcular y n displaystyle y n la manera mas facil de hallar y n 1 displaystyle y n 1 es avanzar el indice de inicio en la matriz x por M y volver a calcular el producto de puntos En el caso de M 2 puede disenarse como filtro de media banda donde casi la mitad de los coeficientes son cero y no es necesario incluirlos en los productos de punto Los coeficientes de respuesta al impulso tomados a intervalos de M forman una subsecuencia y hay M subsecuencias fases multiplexadas juntas El producto de puntos es la suma de los productos de puntos de cada subsecuencia con las muestras correspondientes de la secuencia x Ademas debido al submuestreo en un factor de M el flujo de muestras x involucradas en cualquiera de los M productos de puntos nunca esta involucrado en los otros productos de punto Por lo tanto los filtros FIR de bajo orden M estan filtrando cada una de las M fases multiplexadas del flujo de entrada y las M salidas se estan sumando Este punto de vista ofrece una implementacion diferente que podria ser ventajosa en una arquitectura multiprocesador En otras palabras el flujo de entrada se demultiplexa y se envia a traves de un banco de M filtros cuyas salidas se suman Cuando se implementa de esa manera se llama filtro polifasico Para completar ahora mencionamos que una implementacion posible pero poco probable de cada fase es reemplazar los coeficientes de las otras fases con ceros en una copia de la matriz h procesar la secuencia original x a la velocidad de entrada lo que significa mucha multiplicacion por ceros y diezmar la salida por un factor de M La equivalencia de este metodo ineficiente y la implementacion descrita anteriormente se conoce como la primera identidad Noble 6 3 Figura 1 Estos graficos representan las distribuciones espectrales de una funcion sobremuestreada y la misma funcion muestreada a 1 3 de la tasa original El ancho de banda B en este ejemplo es lo suficientemente pequeno como para que el muestreo mas lento no cause superposicion aliasing Filtro Anti aliasing Editar Sea X f la transformada de Fourier de cualquier funcion x t cuyas muestras en algun intervalo T sean iguales a la secuencia x n Entonces la transformada de Fourier de tiempo discreto DTFT es una representacion en serie de Fourier de una suma periodica de X f 1 n x n T x n e i 2 p f n T DTFT 1 T k X f k T displaystyle underbrace sum n infty infty overbrace x nT x n mathrm e mathrm i 2 pi fnT text DTFT frac 1 T sum k infty infty X Bigl f frac k T Bigr Cuando T tiene unidades de segundos f displaystyle f es expresado en hercios Hz Reemplazando T con MT en las formulas anteriores da el DTFT de la secuencia diezmada x nM segun la ecuacion n x n M T e i 2 p f n M T 1 M T k X f k M T displaystyle sum n infty infty x n cdot MT mathrm e mathrm i 2 pi fn MT frac 1 MT sum k infty infty X left f tfrac k MT right La sumatoria periodica ha sido reducida en amplitud y periodicidad por un factor de M Un ejemplo de estas distribuciones esta descrito en los dos curvas de al Figura 1 Mas bajo alfa 5 mas bajo alfa 6 El aliasing o solapamiento ocurre cuando copias adyacentes de X f se solapan El proposito del filtro anti aliasing el filtro es el de asegurar que la periodicidad reducida no genere solapamientos o alias La condicion que asegura que las copias de X f no se solapen unas a otras es que el ancho de banda B displaystyle B cumpla la desigualdad B lt 0 5 T 1 M displaystyle B lt tfrac 0 5 T cdot tfrac 1 M ya que esta es la maxima frecuencia de corte de un filtro antialiasing ideal Submuestreo en un factor racional EditarSea M L el factor de diezmado donde M L ℤ M gt L Los pasos 1 y 2 ahora son los siguientes Aumentar remuestrear la secuencia por un factor de L A esto se le llama muestreo ascendente o interpolacion Diezmar en un factor de M El paso 1 requiere un filtro paso bajo despues de incrementar la tasa de datos y el paso 2 requiere otro antes del diezmado Por tanto ambas operaciones pueden ser cumplidas por un solo filtro con la mas baja de la dos frecuencias de corte Para el caso en que M gt L la frecuencia mas baja de corte es 0 5 M displaystyle tfrac 0 5 M ciclos por muestra intermedia Referencias Editar a b Oppenheim Alan Schafer Ronald Buck John 1999 Discrete time signal processing en ingles 2 edicion Prentice Hall pp 143 168 ISBN 0 13 754920 2 Consultado el 27 de junio de 2020 requiere registro Tan Li 21 de abril de 2008 Multirate DSP part 1 Upsampling and downsampling en ingles AspenCore Inc Consultado el 27 de junio de 2020 a b c Harris Frederic J 24 de mayo de 2004 Multirate signal processing for communication systems en ingles Prentice Hall pp 20 21 25 128 ISBN 0131465112 fechaacceso requiere url ayuda a b Crochiere Ronald E Rabiner Lawrence R 1983 Multirate digital signal processing en ingles 2 edicion Prentice Hall p 32 ISBN 0136051626 fechaacceso requiere url ayuda Poularikas Alexander Septiembe de 1998 The handbook of formulas and tables for signal processing en ingles 1 edicion CRC Press pp 42 48 ISBN 0849385792 fechaacceso requiere url ayuda Strang Gilbert Nguyen Truong 1996 Wavelets and Filter Banks en ingles 2 edicion Wellesley Cambridge Press pp 100 101 ISBN 0961408871 Enlaces externos EditarEsta obra contiene una traduccion derivada de Downsampling signal 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