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...

Full description

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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