Ejercicio<\/a><\/p>\n\n\n\n Inicio\/Ingreso<\/a><\/p>\n\n\n\n Procedimiento<\/a><\/p>\n\n\n\n Salida<\/a><\/p>\n\n\n\n Gr\u00e1fica<\/a><\/p>\n\n\n\n Algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Referencia<\/em><\/strong>: Oppenheim 1.3.2 fig.1.25 p24, Lathi 1.3.1 p78, Hsu 1.2.A p1<\/p>\n\n\n\n Las se\u00f1ales discretas tienen un dominio que se especifica \u00fanicamente para valores finitos de tiempo, generalmente definidos con n\u00fameros enteros. Por ejemplo, para una se\u00f1al discreta en un intervalo desde n<\/strong>0<\/sub>, con m<\/strong> muestras, tama\u00f1o de paso 1, se genera una secuencia num\u00e9rica cuya gr\u00e1fica es:<\/p>\n\n\n \\sin [\\omega n] <\/span>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n El muestreo para cada valor n<\/strong> se establece en el intervalo [<\/strong>0, m)<\/strong> , para m<\/strong> muestras y con frecuencia \u03c9<\/strong> = 2\u03c0\/12 radianes\/segundo.<\/p>\n\n\n\n Para el ejercicio se usa m<\/strong>=12<\/p>\n\n\n\n Semejante a las gr\u00e1ficas de se\u00f1ales cont\u00ednua, el bloque de INICIO a\u00f1ade las librer\u00edas de Numpy y Matplotlib.<\/p>\n\n\n\n Ejercicio<\/a><\/p>\n\n\n\n Inicio\/Ingreso<\/a><\/p>\n\n\n\n Procedimiento<\/a><\/p>\n\n\n\n Salida<\/a><\/p>\n\n\n\n Gr\u00e1fica<\/a><\/p>\n\n\n\n Algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n El bloque de INGRESO define los valores de los par\u00e1metros, la se\u00f1al f(x) en formato simplificado lambda, con variable independiente n<\/strong>, el punto inicial n<\/strong>0<\/sub> y el n\u00famero de muestras m<\/strong> (recuerde contar el cero)<\/p>\n\n\n Ejercicio<\/a><\/p>\n\n\n\n Inicio\/Ingreso<\/a><\/p>\n\n\n\n Procedimiento<\/a><\/p>\n\n\n\n Salida<\/a><\/p>\n\n\n\n Gr\u00e1fica<\/a><\/p>\n\n\n\n Algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n En el bloque de Procedimiento, los valores discretos de n<\/strong> se almacenan en un vector de tama\u00f1o m<\/strong>. La se\u00f1al se puede crear usando la funci\u00f3n sin<\/strong>() incluida en Observe que los valores para n<\/strong> corresponden a una secuencia num\u00e9rica.<\/p>\n\n\n\n Ejercicio<\/a><\/p>\n\n\n\n Inicio\/Ingreso<\/a><\/p>\n\n\n\n Procedimiento<\/a><\/p>\n\n\n\n Salida<\/a><\/p>\n\n\n\n Gr\u00e1fica<\/a><\/p>\n\n\n\n Algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n El bloque de SALIDA puede mostrar los resultados en forma num\u00e9rica o gr\u00e1fica.<\/p>\n\n\n Ejercicio<\/a><\/p>\n\n\n\n Inicio\/Ingreso<\/a><\/p>\n\n\n\n Procedimiento<\/a><\/p>\n\n\n\n Salida<\/a><\/p>\n\n\n\n Gr\u00e1fica<\/a><\/p>\n\n\n\n Algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Para observar el resultado de la se\u00f1al, se realiza la gr\u00e1fica n<\/strong>i<\/sub> vs se\u00f1al<\/strong>[n], a\u00f1adiendo las etiquetas para cada eje, y mostrando el resultado con Se usa la gr\u00e1fica stem<\/strong>() para obtener en la gr\u00e1fica el punto y una l\u00ednea que muestre la magnitud, semejante a las gr\u00e1ficas de los libros de texto.<\/p>\n\n\n Para \u00e9sta secci\u00f3n, se cambiar\u00e1n los par\u00e1metros de n<\/strong> y \u03c9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Ejercicio<\/a><\/p>\n\n\n\n Inicio\/Ingreso<\/a><\/p>\n\n\n\n Procedimiento<\/a><\/p>\n\n\n\n Salida<\/a><\/p>\n\n\n\n Gr\u00e1fica<\/a><\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n![\"se\u00f1al](\"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/files\/2017\/02\/senalDiscreta01.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n1. Ejercicio<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\n
\n\n\n\n2. Inicio e Ingreso de par\u00e1metros<\/h2>\n\n\n\n
\n# Se\u00f1ales discretas\nimport numpy as np\n\n# INGRESO - par\u00e1metros\nw = 2*np.pi\/12\nfx = lambda n: np.sin(w*n)\n\nn0 = 0 # intervalo en un periodo\nmuestras = 12+1\n<\/pre><\/div>\n\n\n
\n\n\n\n
\n\n\n\n3. Procedimiento<\/h2>\n\n\n\n
numpy<\/code>.<\/p>\n\n\n\n# PROCEDIMIENTO\n# vector ni discreto [n0,n0+muestras]\nni = np.arange(n0,n0+muestras,1)\n\nsenal = fx(ni)\n<\/pre><\/div>\n\n\n
\n\n\n\n
\n\n\n\n4. Salida<\/h2>\n\n\n\n
\n# SALIDA\nnp.set_printoptions(precision=4)\nprint('n: ')\nprint(ni)\nprint('se\u00f1al x[n]: ')\nprint(senal)\n<\/pre><\/div>\n\n\nn: \n[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]\nse\u00f1al x[n]: \n[ 0.0000e+00 5.0000e-01 8.6603e-01 1.0000e+00\n 8.6603e-01 5.0000e-01 1.2246e-16 -5.0000e-01\n -8.6603e-01 -1.0000e+00 -8.6603e-01 -5.0000e-01\n -2.4493e-16]<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\n\n\n\n
\n\n\n\n5. Gr\u00e1fica<\/h2>\n\n\n\n
plt.show()<\/code>.<\/p>\n\n\n\n\n# GRAFICA\nimport matplotlib.pyplot as plt\ntitulo = 'Se\u00f1al Discreta'\n\nplt.stem(ni, senal)\n\n# entorno de grafica\nplt.xlabel('n')\nplt.ylabel('se\u00f1al x[n]')\nplt.title(titulo)\nplt.grid()\nplt.tight_layout()\n\nplt.show()\n<\/pre><\/div>\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nTarea<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n\n\n\n