Página 165 - Analisis de señales
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sin(t)
+
sin(3* 1) / 3
+
sin(5* 1) / 5
+
sin(7* 1) / 7
+
sin(9* 1) / 9;
plot(l,
y)
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Adición de tres armónicos
t
=
0:.02:3.14;
y
=
zeros(lO, max(size(t))); % abriendo espacio para almacenar los
valores de los armónicos
x
=
zeros(size(t));
% programa para generar los armónicos de una señal cuadrada
for
k
=
1:2:19
end
x
=
x
+
sin(k* I) / k;
y((k+
1) / 2,:)
= x;
ANÁLISIS ESPECTRAL
Como vimos en el capítu lo IlI, una herramienta poderosa en el análisis de
señales es la transformada de Fourier.
A
continuación veamos un ejemplo
de la obtención de ésta utilizando el algoritmo
FFT:
1
=
0:1 / 1000:0.25;
O/o
vector con datos muestreados
al khz
x
=
sin(2* pi* 60' 1)
+
sin(2' pi ' 120' 1);% suma de sella les d e 60
y
120 hz
y l
=
x
+
2* randn(size(I));
% adicionando ruido con d esv iación
% es tándar d e 2
subplot(211)
plot(t(l:100),
yl(I :100)),
title('señal con ruido en e l dominio del tiempo' );
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