Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario
La investigación tiene como propósito desarrollar una aplicación utilizando Scilab para realizar e implementar la transformación de Fourier fraccionaria y el filtro de Wiener fraccionario para el tratamiento de señales digitales. El teorema de Fourier no es solamente uno de los más hermosos resultad...
- Autores:
-
Amaris Gonzalez, Marcos
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2009
- Institución:
- Universidad del Magdalena
- Repositorio:
- Repositorio Unimagdalena
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/2138
- Acceso en línea:
- http://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/2138
- Palabra clave:
- Scilab
Transformación de Fourier
Filtro de Wiener fraccionario
IS-00092
- Rights
- restrictedAccess
- License
- atribucionnocomercialsinderivar
id |
UNIMAGDALE_d49614f5bea62abb5a3300e14cdb07be |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/2138 |
network_acronym_str |
UNIMAGDALE |
network_name_str |
Repositorio Unimagdalena |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario |
title |
Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario |
spellingShingle |
Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario Scilab Transformación de Fourier Filtro de Wiener fraccionario IS-00092 |
title_short |
Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario |
title_full |
Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario |
title_fullStr |
Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario |
title_full_unstemmed |
Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario |
title_sort |
Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionario |
dc.creator.fl_str_mv |
Amaris Gonzalez, Marcos |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Torres Amaris, Rafael Angel |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Amaris Gonzalez, Marcos |
dc.subject.spa.fl_str_mv |
Scilab Transformación de Fourier Filtro de Wiener fraccionario |
topic |
Scilab Transformación de Fourier Filtro de Wiener fraccionario IS-00092 |
dc.subject.classification.spa.fl_str_mv |
IS-00092 |
description |
La investigación tiene como propósito desarrollar una aplicación utilizando Scilab para realizar e implementar la transformación de Fourier fraccionaria y el filtro de Wiener fraccionario para el tratamiento de señales digitales. El teorema de Fourier no es solamente uno de los más hermosos resultados del análisis moderno, sino que se ha convertido en instrumento indispensable de la física moderna. En 1980 surgió una nueva operación para el tratamiento de señales inventada por V. Namias, desde ese momento surgieron operaciones como la convolución y correlación fraccionaria, el teorema de muestreo en dominios de Fourier fraccionarios y nuevos filtros en el dominio de esta transformación; también se encontraron sus propiedades y relaciones con otras funciones, de la cual surgió una de las más importantes, la cual es que la frft es una rotación de la distribución de Wigner que se encuentra asociada a una señal, esto ha servido como una excelente representación de señales en tiempo-frecuencia y han surgido muchas implementaciones para el tratamiento de señales de muchas categorías entre ellas las no estacionarias. En este documento se muestra la implementación de un algoritmo de la transformación de Fourier fraccionaria haciendo uso del teorema de muestreo en dominios fraccionarios, se demuestra la rotación de la distribución de Wigner asociada a una señal por medio de la frft, y se implementa el filtro de Wiener fraccionario utilizando la convolución fraccionaria. En el capítulo 2 se propone el tratamiento de señales con la frft implementada en las operaciones necesarias, con el fin de realizar el filtro de Wiener fraccionario, en el capítulo 3 los antecedentes de esta investigación, en el 4 un marco teórico de la frft, en el 5 la justificación, en el 6 los objetivos, en el capítulo 7 se formulan algunas ecuaciones para implementarlas computacionalmente, en 8 la Metodología XP como metodología de ciclo de vida de desarrollo de software, en el 9 y en el 10 el desarrollo de las funciones y la demostración por medio de simulación sobre la plataforma Scilab, en el capítulo 11 se exponen algunos inconvenientes y limitaciones durante la investigación y finalmente en el capítulo 12 las conclusiones. |
publishDate |
2009 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2009 |
dc.date.submitted.none.fl_str_mv |
2009 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2019-04-09T23:53:00Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2019-04-09T23:53:00Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
bachelorThesis |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/2138 |
url |
http://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/2138 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.spa.fl_str_mv |
atribucionnocomercialsinderivar |
dc.rights.none.fl_str_mv |
Restringido |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_16ec |
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
dc.rights.cc.spa.fl_str_mv |
Restringido |
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
atribucionnocomercialsinderivar |
rights_invalid_str_mv |
atribucionnocomercialsinderivar Restringido http://purl.org/coar/access_right/c_16ec |
eu_rights_str_mv |
restrictedAccess |
dc.format.spa.fl_str_mv |
text |
dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad del Magdalena |
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas |
institution |
Universidad del Magdalena |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/2a7fce0f-55c0-4a09-97fb-feb80aa4a5e6/download https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/24803a04-982c-44ec-bf50-c76ec8d7b5c7/download https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/169c5431-ebb0-4359-9b1e-6fe5abebe4d5/download https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/ba370053-d839-4693-8b74-da91b0bc59e7/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
e54fb27b14b02020a65c1386ff1a2411 b37f3126bcd22eeae85cbc2659ee387b d738c6879999a8b62fc19a69a016d5a9 c65b215e4fbf295bf754eeb26d026789 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional UniMagdalena |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@unimagdalena.edu.co |
_version_ |
1814126979798007808 |
spelling |
Torres Amaris, Rafael AngelAmaris Gonzalez, MarcosIngeniero (a) de Sistemas2019-04-09T23:53:00Z2019-04-09T23:53:00Z20092009La investigación tiene como propósito desarrollar una aplicación utilizando Scilab para realizar e implementar la transformación de Fourier fraccionaria y el filtro de Wiener fraccionario para el tratamiento de señales digitales. El teorema de Fourier no es solamente uno de los más hermosos resultados del análisis moderno, sino que se ha convertido en instrumento indispensable de la física moderna. En 1980 surgió una nueva operación para el tratamiento de señales inventada por V. Namias, desde ese momento surgieron operaciones como la convolución y correlación fraccionaria, el teorema de muestreo en dominios de Fourier fraccionarios y nuevos filtros en el dominio de esta transformación; también se encontraron sus propiedades y relaciones con otras funciones, de la cual surgió una de las más importantes, la cual es que la frft es una rotación de la distribución de Wigner que se encuentra asociada a una señal, esto ha servido como una excelente representación de señales en tiempo-frecuencia y han surgido muchas implementaciones para el tratamiento de señales de muchas categorías entre ellas las no estacionarias. En este documento se muestra la implementación de un algoritmo de la transformación de Fourier fraccionaria haciendo uso del teorema de muestreo en dominios fraccionarios, se demuestra la rotación de la distribución de Wigner asociada a una señal por medio de la frft, y se implementa el filtro de Wiener fraccionario utilizando la convolución fraccionaria. En el capítulo 2 se propone el tratamiento de señales con la frft implementada en las operaciones necesarias, con el fin de realizar el filtro de Wiener fraccionario, en el capítulo 3 los antecedentes de esta investigación, en el 4 un marco teórico de la frft, en el 5 la justificación, en el 6 los objetivos, en el capítulo 7 se formulan algunas ecuaciones para implementarlas computacionalmente, en 8 la Metodología XP como metodología de ciclo de vida de desarrollo de software, en el 9 y en el 10 el desarrollo de las funciones y la demostración por medio de simulación sobre la plataforma Scilab, en el capítulo 11 se exponen algunos inconvenientes y limitaciones durante la investigación y finalmente en el capítulo 12 las conclusiones.Submitted by CRISTIAN ROMERO (cris.2301.cr@gmail.com) on 2018-11-10T01:17:43Z No. of bitstreams: 1 Tesis.pdf: 1291404 bytes, checksum: e54fb27b14b02020a65c1386ff1a2411 (MD5)Approved for entry into archive by John Esteban Ramirez Rios (jramirezr@unimagdalena.edu.co) on 2019-04-09T23:53:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tesis.pdf: 1291404 bytes, checksum: e54fb27b14b02020a65c1386ff1a2411 (MD5)Made available in DSpace on 2019-04-09T23:53:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tesis.pdf: 1291404 bytes, checksum: e54fb27b14b02020a65c1386ff1a2411 (MD5) Previous issue date: 2009texthttp://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/2138Universidad del MagdalenaFacultad de IngenieríaIngeniería de SistemasatribucionnocomercialsinderivarRestringidoinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessRestringidoatribucionnocomercialsinderivarhttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecScilabTransformación de FourierFiltro de Wiener fraccionarioIS-00092Aplicación en Scilab para el tratamiento de señales digitales con la transformación de Fourier fraccionaria: Filtro de Weiner fraccionariobachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspaORIGINALIS-00092.pdfIS-00092.pdfapplication/pdf1291404https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/2a7fce0f-55c0-4a09-97fb-feb80aa4a5e6/downloade54fb27b14b02020a65c1386ff1a2411MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82289https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/24803a04-982c-44ec-bf50-c76ec8d7b5c7/downloadb37f3126bcd22eeae85cbc2659ee387bMD52TEXTIS-00092.pdf.txtIS-00092.pdf.txtExtracted texttext/plain115825https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/169c5431-ebb0-4359-9b1e-6fe5abebe4d5/downloadd738c6879999a8b62fc19a69a016d5a9MD54THUMBNAILIS-00092.pdf.jpgIS-00092.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1487https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/ba370053-d839-4693-8b74-da91b0bc59e7/downloadc65b215e4fbf295bf754eeb26d026789MD55123456789/2138oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/21382024-10-02 19:37:33.355https://repositorio.unimagdalena.edu.coRepositorio Institucional UniMagdalenarepositorio@unimagdalena.edu.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 |