MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LAS SEÑALES ANALÓGICA Y DIGITAL

OBJETIVOS:

● Introducir la naturaleza de las señales electrónicas analógicas y digitales.

● Conocer las ventajas e inconvenientes de unas y otras.

● Reconocer la idoneidad de la señal digital para la transmisión de señales.

● Analizar los pasos que permiten convertir una señal analógica en digital.

● Manejar conceptos fundamentales de la electrónica digital que nos permitan introducir

más adelante el procesamiento digital de la señal de las telecomunicaciones y su

transmisión.

CONTENIDOS:

UNIDAD 1. SEÑAL ANALÓGICA Y SEÑAL DIGITAL

1. SEÑAL ANALÓGICA.

2. SEÑAL DIGITAL.

3. DÍGITOS Y ANALOGÍAS.

UNIDAD 2. CONVERSIÓN ANALÓGICO-DIGITAL

1. MUESTREO.

2. CUANTIFICACIÓN.

3. CODIFICACIÓN.

4. COMPRESIÓN.

En este Módulo hablaremos de las señales analógicas y de las señales digitales. Entenderemos

cuál es la necesidad y cuáles las ventajas de operar en el terreno digital para mejorar la

transmisión de señales. Y analizaremos el proceso de conversión de una señal analógica en una

digital.

De esta forma, vamos a sentar las bases que nos permitirán más adelante manejar herramientas

informáticas con un propósito muy determinado, pero que sin duda requieren de una cierta

claridad conceptual. Así, podremos saber qué hacemos cuando modificamos un determinado

parámetro y podremos también digerir y utilizar mejor la terminología digital. Una vez digerida

la idea, podremos explicar y comprender el funcionamiento de algunas tecnologías digitales y

hacerlo de un modo más adecuado que con la simple repetición de palabras técnicas.

Hemos pretendido situar al lector de los Módulos 2 y 3 con este Módulo de Introducción a la

señal analógica, pero sobre todo a la señal digital. Situarle en una posición más cómoda para

que no sienta el vértigo ante el “abismo digital”. Pero, ya estamos avanzando y manipulando el

significado de alguno de los conceptos que veremos en aquellos Módulos y, de momento,

queremos ir a las bases. Vamos .

UNIDAD 1. SEÑAL ANALÓGICA Y SEÑAL DIGITAL

Los circuitos electrónicos se pueden dividir en dos amplias categorías: digitales y analógicos. La

electrónica digital utiliza magnitudes con valores discretos, mientras que la electrónica

analógica emplea magnitudes con valores continuos. Aunque en este curso vamos a estudiar

fundamentalmente tecnologías digitales, también debemos conocer los principios de lo analógico

puesto que nos va a ayudar a interpretar algunas situaciones.

Decíamos que una magnitud analógica es aquella que toma valores continuos, mientras que la

digital los toma discretos. ¿Qué queremos decir con esto? La mayoría de los fenómenos que se

pueden medir cuantitativamente aparecen en la naturaleza en forma analógica tomando valores

continuos. Por ejemplo, a lo largo de un día, la temperatura no varía entre, digamos, 20ºC y

25ºC de forma instantánea, sino que toma todos los infinitos valores que hay en ese intervalo

para pasar de un temperatura a la otra. Si dibujamos la gráfica de la evolución de la

temperatura a lo largo de un día, tendríamos un curva continua: una señal continua, analógica.

Otros ejemplos de magnitudes analógicas son el tiempo, la presión, la distancia o las ondas de

sonido.

1. SEÑAL ANALÓGICA

Una señal analógica es, entonces, aquella función matemática continua en la que es variable su

amplitud (representando una cantidad de señal) en función del tiempo.

Ilustración 1: Señal analógica

(continua en el tiempo)

Ahora bien, las señales de cualquier circuito o comunicación electrónica pueden ser afectadas

de forma no deseada mediante el ruido electrónico, lo que ocurre siempre en mayor o menor

medida. La gran desventaja respecto a las señales digitales es que en las señales analógicas

cualquier variación o pérdida de información provocada por el ruido es de difícil recuperación.

Este inconveniente afecta en gran medida al correcto funcionamiento y rendimiento de los

dispositivos analógicos.

2. SEÑAL DIGITAL

Se dice que una señal es digital cuando las magnitudes de la misma se representan mediante

valores discretos en lugar de variables continuas. Por ejemplo, el interruptor de la luz sólo

puede tomar dos valores o estados: abierto o cerrado y no existe una continuidad desde un valor

a otro.

Los sistemas digitales, como por ejemplo el ordenador, usan lógica de dos estados representados

por dos niveles de tensión, uno alto, H y otro bajo, L (de High y Low, respectivamente, en

inglés).

Por abstracción, dichos estados se sustituyen por ceros y unos, lo que facilita la aplicación de la

lógica y la aritmética binaria. Si el nivel alto se representa por 1 y el bajo por 0, se habla en

este caso de lógica positiva y en caso contrario de lógica negativa.

Cabe mencionar que además de los niveles, en una señal digital están las transiciones de nivel

alto a bajo o de bajo a alto, denominadas flanco de subida o de bajada, respectivamente. En la

siguiente figura se muestra una señal digital donde se identifican los niveles y los flancos.

Donde: 1) Nivel bajo, 2) Nivel alto, 3) Flanco de subida y 4) Flanco de bajada.

Ilustración 2: Logica de dos estados o niveles

(alto y bajo)

Es conveniente aclarar que, a pesar de que en los ejemplos señalados el término digital se ha

relacionado siempre con dispositivos binarios, no significa que digital y binario sean

términos intercambiables. Por otro lado, hablando de un aparato o instrumento de medida,

decimos que es digital cuando el resultado de la medida se representa mediante números

(dígitos) en lugar de hacerlo mediante la posición variable de una aguja, o cualquier otro

indicador, en una escala.

3. DÍGITOS Y ANALOGÍAS

Una señal analógica, por tanto, es aquella que puede tomar una infinidad de valores (frecuencia

y amplitud) dentro de un límite superior e inferior. El término analógico proviene de análogo.

Por ejemplo, si se observa en un instrumento de medida como es un osciloscopio, la forma de la

señal eléctrica en que se convierte el sonido que capta un micrófono, ésta sería similar a la onda

sonora que la originó. De ahí la analogía.

En cambio, una señal digital es aquella señal cuyos valores (frecuencia y amplitud) no son

continuos sino discretos, lo que significa que la señal necesariamente ha de tomar unos

determinados valores fijos predeterminados. Estos valores fijos se toman del sistema de

numeración binario, lo que significa que la señal va a quedar convertida en una cadena de ceros

y unos, que ya no se parece en nada a la señal original. Precisamente, el término digital tiene su

origen en esto, en que la señal se construye a partir de números (dígitos).

3.1 Ventajas de la señal digital

1. La señal digital es más inmune al ruido.

2. La señal digital es menos sensible que la analógica a las interferencias.

3. Ante la pérdida de cierta cantidad de información, la señal digital puede ser

reconstruida gracias a los sistema de regeneración de señales (usados también para

amplificarla, sin introducir distorsión). También cuenta, con sistemas de detección y

corrección de errores que, por ejemplo, permiten introducir el valor de una muestra

dañada, obteniendo el valor medio de las muestras adyacentes (interpolación).

4. Facilita el procesamiento de la señal. Las operaciones son más rápidas y en muchos

casos reversibles.

5. La señal digital permite la multigeneración infinita sin pérdidas de calidad. Esta

ventaja sólo es aplicable a los formatos de disco óptico, la cinta magnética digital,

aunque en menor medida que la analógica (que sólo soporta como mucho 4 o 5

generaciones), también va perdiendo información con la multigeneración.

3.2. Inconvenientes de la señal digital

1. La señal digital requiere mayor ancho de banda para ser transmitida que la analógica.

2. Se necesita una conversión analógico-digital previa y una decodificación posterior, en el

momento de la recepción.

3. La transmisión de señales digital requiere una sincronización precisa entre los tiempos

del reloj de transmisor, con respecto a los del receptor. Un desfase, por mínimo que sea,

cambia por completo la señal.

UNIDAD 2. CONVERSIÓN ANALÓGICO-DIGITAL

Una conversión analógico-digital consiste en la transcripción de señales analógicas en señales

digitales, con el propósito de facilitar su procesamiento (encriptación, compresión, etc.) y hacer

la señal resultante (la digital) más inmune al ruido y otras interferencias.

La digitalización o conversión analógico-digital (conversión A/D) se hace efectiva mediante la

realización periódica de medidas de amplitud de la señal y su traducción a un lenguaje

numérico. La conversión A/D también es conocida por el acrónimo inglés ADC (analogic to

digital conversion).

En esta definición están patentes los cuatro procesos que intervienen en la conversión analógico-

digital:

1. Muestreo y Retención: El Muestreo (en inglés, Sampling) consiste en tomar muestras

periódicas de la amplitud de onda. La velocidad con que se toman estas muestras, es

decir, el número de muestras por segundo, es lo que se conoce como frecuencia de

muestreo. La retención (En inglés, Hold) se refiere a que las muestras tomadas han de

ser retenidas por un circuito de retención, el tiempo suficiente para permitir evaluar su

nivel en el proceso de cuantificación.

2. Cuantificación: Se mide el nivel de voltaje de cada una de las muestras. Consiste en

asignar un margen de valor de una señal analizada a un único nivel de salida.

3. Codificación: La codificación consiste en traducir los valores obtenidos durante la

cuantificación al código binario. Hay que tener presente que el código binario es el más

utilizado, pero también existen otros tipos de códigos que también son utilizados.

4. Compresión: Si bien no es proceso que se pueda incluir en la conversión analógico-

digital, sí suele ser el destino de la señal digital que se obtiene de ella. Para reducir el

tamaño de la cadena de valores binarios se comprime la señal según un determinado

algoritmo matemático.

Durante el muestreo y la retención, podemos decir que la señal es analógica puesto que aún

puede tomar cualquier valor en cualquier instante. A partir de la cuantificación es cuando la

señal ya toma valores determinados según una escala y en momentos determinados también del

tiempo, la señal ya es digital. Los cuatro procesos tienen lugar en el conversor analógico-digital.

1. MUESTREO

1.1. Concepto

El muestreo digital es uno de los procesos que permite la digitalización de las señales. Consiste

en tomar muestras periódicas de la amplitud de la señal analógica. Estas muestras (samples)

no se toman de forma aleatoria, al azar, sino que se toman en intervalos fijos de tiempo (de ahí

que hayan sido definidas como periódicas).

Cada muestra debe durar el mismo tiempo y efectuarse en el mismo intervalo. La velocidad a la

que se hace este muestreo, es decir, el número de muestras que se toman por segundo es lo que

se conoce como frecuencia de muestreo.

Por muy eficaz que sea el muestreo realizado, por muy alta que sea la frecuencia de muestreo,

hay que tener presente que siempre que haya un muestreo va a haber una cierta pérdida de

calidad de la señal. Siempre habrá matices de la señal que no van a ser tenidos en cuenta, dado

que no han sido muestreados.

En la Ilustración 3 se muestra un ejemplo de señal analógica y en la Ilustración 4 las muestras

que se han tomado en función de la frecuencia de muestreo.

1.2. Frecuencia de muestreo

La tasa o frecuencia de muestreo es el número de muestras por unidad de tiempo que se toman

de una señal continua para producir una señal discreta, durante el proceso necesario para

Ilustración 3: Senal analógica antes del

muestreo

Ilustración 4: Señal digital después del

muestreo

convertirla de analógica en digital. Como todas las frecuencias, generalmente se expresa en

Herzios (Hz, ciclos por segundo) o múltiplos suyos, como el kiloHerzio (kHz), aunque pueden

utilizarse otras magnitudes.

1.3. Teorema de Nyquist

Según el teorema de muestreo de Nyquist-Shannon, para poder replicar con exactitud la forma

de una onda es necesario que la frecuencia de muestreo sea como mínimo el doble de la

máxima frecuencia a muestrear.

El teorema de Nyquist sólo indica el valor mínimo necesario para que el muestreo resulte eficaz.

Por encima de ese valor, cuanto mayor sea el número de niveles de comparación (muestras),

más fiel será la conversión analógica digital (A/D), lo que se traduce en una mayor calidad de la

señal resultante. Cuantas más muestras se tengan, será posible reconstruir mejor la señal; no

obstante, a mayor frecuencia de muestreo (más información/datos), mayor será el ancho de

banda necesario.

En términos informáticos, una mayor frecuencia de muestreo requiere una mayor resolución

(número de bits). Un número mayor de bits implica, en la práctica, que la señal se procese más

lentamente y, por lo general, un encarecimiento del equipo, que requiere interfaces más

potentes, más memoria, etc.

Además, aunque se siga aumentando la frecuencia de muestreo, la calidad no continúa

incrementándose indefinidamente. Matemáticamente se ha demostrado que, llegado un

determinado punto (sobrepasada cierta cantidad de muestras por segundo), la calidad ya no

aumenta.

1.4. Frecuencias de muestreo para audio y vídeo

En audio, la máxima frecuencia perceptible por el oído humano está en torno a los 20 kHz, por

lo que teóricamente una frecuencia de muestreo de 40 kHz sería adecuada para digitalizar una

señal; no obstante, el estándar introducido por el CD, se estableció en 44,1 kHz. La frecuencia

de muestreo ligeramente superior permite compensar el efecto de los filtros utilizados durante

la conversión analógico-digital.

Hay que tener en cuenta que no todas las fuentes sonoras se aproximan a los 20 kHz que

corresponden a esta frecuencia máxima; la mayoría de los sonidos está muy por debajo de ésta.

Por ejemplo, si se va a grabar la voz de una soprano, la máxima frecuencia que la cantante será

capaz de producir estará en torno a los 1046 Hz, con lo que utilizar una frecuencia de muestreo

de 44,1 kHz sería innecesario (se estaría empleando una capacidad de almacenamiento extra

que se podría economizar). Algunas frecuencias de muestreo típicas en sistemas de audio y vídeo

aparecen resumidas en la tabla.

Frecuencias de muestreo típicas para audio

8,000 Hz Teléfonos, adecuado para la voz humana, pero no para la reproducción musical.

22,050 Hz Radio.

32,000 Hz Vídeo digital en formato miniDV.

44,100 Hz CD, también común en audio en formatos MPEG-1 (VCD, SVCD, MP3).

47,250 Hz Formato PCM de Nippon Columbia (Denon).

48,000 Hz Sonido digital utilizado en la televisión digital, DVD, formato de películas, audio

profesional y sistemas DAT.

50,000 Hz Primeros sistemas de grabación de audio digital de finales de los 70 de las

empresas 3M y Soundstream.

96,000 ó 192,400 Hz HD-DVD, audio de alta definición para DVD y BD-ROM (Blu-ray Disc).

2.8224 MHz SACD, Direct Stream Digital, desarrollado por Sony y Philips.

Frecuencias de muestreo típicas para vídeo analógico

50 Hz Vídeo PAL.

60 Hz Vídeo NTSC.

En nuestro caso -siguiendo con la soprano y el Teorema de Nyquist- sería adecuada una

frecuencia de muestreo en torno a los 2100 Hz. En este sentido, la mayoría de

software/hardware están preparados para que el usuario pueda seleccionar la frecuencia de

muestreo a utilizar.

El estándar del CD Audio está fijado en 44,1 kHz, pero esto no significa que esa sea la

frecuencia que utilizan todos los equipos. Los sistemas domésticos de baja calidad pueden

utilizar frecuencias de 22,05 kHz (produciendo así una señal analógica de inferior calidad a la

que podría generarse con la información contenida en el disco). Además, las tarjetas de sonido

de los equipos informáticos utilizan frecuencias por encima o por debajo de este estándar,

muchas veces configurables en función de las necesidades concretas (sobre todo, en aplicaciones

de audio profesional).

En audio profesional se utilizan frecuencias de muestreo de 48 kHz o superiores. La razón es que

cuando se graban altas frecuencias, cercanas a los 20 kHz, usando los 44,1 kHz y debido a que

las señales de alta frecuencia varían más rápido en el tiempo, sólo se recogen dos muestras por

ciclo de la señal, con lo que la señal resultante queda muy limitada. Es decir, que las altas

frecuencias se muestrean peor que las bajas y una tasa de muestreo superior al estándar

permite corregir esta dificultad.

1.5. Efecto aliasing

Si se utiliza una frecuencia menor a la establecida por el teorema de Nyquist, se produce una

distorsión conocida como aliasing; conocido también como solapamiento. El aliasing impide

recuperar correctamente la señal cuando las muestras de ésta se obtienen a intervalos de

tiempo demasiado largos. Se puede dar el caso de que dos diferentes señales sinusoidales -con la

forma de al función matemática seno- sean representadas con las mismas muestras y, de este

modo, la frecuencia de muestreo elegida no haya resultado efectiva para definir de forma

inequívoca la señal original.

1.6. Filtro antialiasing

Para eliminar el aliasing, los sistemas de digitalización incluyen filtros paso bajo, que eliminan

todas las frecuencias que sobrepasan la frecuencia ecuador (la que corresponde a la mitad de la

frecuencia de muestreo elegida) en la señal de entrada. Es decir, todas las frecuencias que

queden por encima de la frecuencia de muestreo seleccionada son eliminadas. El filtro paso

bajo para este uso concreto recibe el nombre de filtro antialiasing. Sin embargo, abusar de los

Ilustración 5: Indeterminación por culpa de una frecuencia de muestreo demasiado baja

filtros antialiasing, puede producir el mismo efecto que se quiere evitar. Cuando se conectan

varios filtros en cadena (en el muestreo, en la conversión digital-analógica, etc.) un filtrado

excesivo de una onda que ya cumplía con el requisito para su correcta transformación A/D puede

degenerarse. Por esta desventaja del filtro antialiasing se ha generalizado la técnica conocida

como sobremuestreo de la señal u oversampling que permite reconstruir, tras la conversión D/A,

una señal de pendiente suave y más parecida a la original.

Pero no entraremos en mayor detalle sobre estas cuestiones demasiado técnicas para nuestros

objetivos. Basta conocer la existencia del aliasing y su inconveniencia.

2. CUANTIFICACIÓN

2.1. Concepto

El proceso de cuantificación es uno de los pasos que se sigue para lograr la digitalización de una

señal analógica. Básicamente, la cuantificación lo que hace es convertir una sucesión de

muestras de amplitud continua en una sucesión de valores de amplitudes discretas o lo que

es lo mismo, en una señal digital, aunque no binaria.

Durante el proceso de cuantificación, se mide el nivel de voltaje de cada una de las muestras,

obtenidas en el proceso de muestreo, y se les atribuye a un valor determinado (discreto) de

amplitud, seleccionado por aproximación dentro de un margen de niveles previamente fijado.

Los valores preestablecidos para ajustar la cuantificación se eligen en función de la propia

resolución que utilice el código empleado durante la codificación. Si el nivel obtenido/medido

de la señal original no coincide exactamente con ninguno de los valores preestablecidos por la

cuantificación, se toma como valor el inferior más próximo.

En este momento, la señal analógica (que puede tomar cualquier valor) se convierte en una

señal digital, ya que los valores que están preestablecidos, son finitos, no son ya todos posibles.

La señal ha quedado representada por un valor que durante la codificación (siguiente proceso de

la conversión analógico digital) se transformará en una sucesión de ceros y unos, en una cadena

de código binario.

Así pues, la señal digital que resulta tras la cuantificación es sensiblemente diferente a la señal

eléctrica analógica que la originó, por lo que siempre va a existir una cierta diferencia entre

ambas que es lo que se conoce como error de cuantificación, que se produce cuando el valor

real de la muestra no equivale a ninguno de los escalones disponibles para su aproximación -que

es lo habitual. En ese caso la distancia entre el valor real y el que se toma como aproximación

determina un error. Este error de cuantificación se convierte en un ruido cuando se reproduzca

la señal tras el proceso de decodificación digital.

2.2. Tipos de cuantificación

Para minimizar los efectos negativos del error de cuantificación, se utilizan distintas técnicas de

cuantificación:

1. Cuantificación uniforme o lineal. Se utiliza una velocidad de transmisión o bitrate

constante. A cada muestra se le asigna el valor inferior más próximo,

independientemente de lo que ocurra con las muestras adyacentes.

2. Cuantificación no uniforme o no lineal. Se estudia la propia entropía de la señal analógica

y se asignan niveles de cuantificación de manera no uniforme (bitrate variable) de tal

modo que, se asigne un mayor número de niveles para aquellos márgenes en que la

amplitud del voltaje cambia más rápidamente.

3. Cuantificación logarítmica: Se hace pasar la señal por un compresor logarítmico antes de

la cuantificación. Como en la señal resultante la amplitud del voltaje sufre variaciones

menos abruptas la posibilidad de que se produzca un ruido de cuantificación grande

disminuye. Antes de reproducir la señal digital, esta tendrá que pasa por un expansor.

4. Cuantificación vectorial: En lugar de cuantificar las muestras obtenidas individualmente,

se cuantifica por bloques de muestras. Cada bloque de muestras será tratado como si se

tratara de un vector, un número complejo y no como un número natural.

3. CODIFICACIÓN

3.1. Concepto

La codificación es el último de los procesos que tiene lugar durante la conversión analógico-

digital

La codificación consiste en la traducción de los valores de tensión eléctrica analógicos que ya

han sido cuantificados/ponderados al sistema binario, mediante códigos preestablecidos. La

señal analógica va a quedar transformada en un tren o cadena de impulsos digitales (sucesión de

ceros y unos).

3.2. Códec

El códec es el código específico que se utiliza para la codificación/decodificación de los datos.

Precisamente, la palabra Códec es una abreviatura de Compresor-Decompresor.

Parámetros que definen el códec:

1. Número de canales: Indica el tipo de sonido con que se va a tratar: monoaural, binaural

o multicanal

2. Frecuencia de muestreo: Cuanto mayor sea la frecuencia de muestreo, mayor será la

fidelidad del sonido obtenido respecto a la señal de audio original (con unos límites como

vimos).

3. Resolución (Número de bits). Determina la precisión con la que se reproduce la señal

original. Se pueden utilizar 8, 16, 24, 32 bits por muestra. Mayor precisión a mayor

número de bits.

4. Bit rate. El bit rate es la velocidad o tasa de transferencia de datos. Su unidad es el bit

por segundo.

5. Pérdida. Algunos códecs al hacer la compresión eliminan cierta cantidad de información,

por lo que la señal resultante, no es igual a la original (compresión con pérdidas).

Codificación del sonido

Se utiliza un tipo de códec específicamente diseñado para la compresión y descompresión de

señales de audio: el códec de audio.

Ejemplos de Códec de audio:

● PAM (Modulación de amplitud de pulsos). La frecuencia de la portadora debe ser al

menos mayor que el doble de la frecuencia de la señal moduladora. Realiza una

cuantificación lineal de la amplitud de la señal analógica. Actualmente, la aplicación

principal de una codificación PAM se encuentra en la transmisión de señales, ya que

permite el multiplexado (enviar más de una señal por un sólo canal).

● PCM (Pulse Code Modulated) cuya resolución es de 8 bits (1 byte). Utiliza la modulación

PAM como base, pero en lugar de 8 en 7 bits, reservándose el octavo para indicar el signo

positivo o negativo.

● ADPCM (Adaptative Differential Pulse Code Modulated). Más complejo y seguro pero

basado en el PCM.

3.3. Codificación en el entorno de la Televisión

Durante mucho tiempo se mantuvo un debate en torno a cual de los 2 modelos de codificación

existentes debía imponerse:

1. Codificación de la señal compuesta se codifica la señal analógica en función del

estándar de televisión que haya en el país donde se está realizando la codificación: NTSC

(EEUU), PAL (Europa), SECAM (Francia). No permite la compatibilidad entre los

estándares.

2. Codificación por componentes: Se digitaliza la señal analógica utilizando su división por

componentes:

Luminancia (Y) o brillo de la señal de vídeo por un lado.

Crominancia por el otro. Después de registrados los valores de los colores

Red/Blue/Green o valores RGB, se definen las subportadoras de color restando los

valores de intensidad de Red y de Blue de la luminancia o brillo de la señal (Y): R-

Y y B-Y. La principal ventaja es que, por primera vez, se pueden respetar la

compatibilidad entre estándares. Sólo se requiere un conversor D/A específico

para cada estándar, y se mantiene así la compatibilidad con los estándares

analógicos.

4. COMPRESIÓN

4.1. Concepto

La compresión consiste en la reducción del volumen de información a tratar (procesar,

transmitir o grabar). En principio, con la compresión se pretende transportar la misma

información, pero empleando la menor cantidad de espacio.

El espacio que ocupa una información codificada (datos, señal digital...) sin compresión viene a

ser el cociente entre la frecuencia de muestreo y la resolución. Por tanto, cuantos más bits se

empleen mayor será el tamaño del archivo, no obstante, la resolución viene impuesta por el

sistema digital con que se trabaja y no se puede alterar el número de bits a voluntad; por ello,

se utiliza la compresión, para transmitir la misma cantidad de información que ocuparía una

gran resolución en un número inferior de bits.

La compresión de datos se basa fundamentalmente en buscar repeticiones en series de datos

para después almacenar solo el dato junto al número de veces que se repite. Así, por ejemplo, si

en un fichero aparece una secuencia como "111111", se podría almacenar simplemente "61" que

ocupa menos espacio. En realidad, el proceso es mucho más complejo, ya que raramente se

consigue encontrar patrones de repetición tan exactos (salvo en algunas imágenes). Se utilizan

complicadas fórmulas matemáticas, los llamados algoritmos de compresión:

● Por un lado, algunos buscan series largas que luego codifican de formas más cortas.

● Por otro lado, algunos algoritmos como el algoritmo de Huffman, examinan los caracteres

más repetidos para luego codificar de forma más corta los que más se repiten.

● Otros, como el LZW, construyen un diccionario con los patrones encontrados, a los cuales

se hace referencia de manera posterior.

4.2. Compresión con y sin pérdida

A la hora de hablar de compresión hay que tener presentes dos ideas:

1. Redundancia: Datos que son repetitivos o previsibles

2. Entropía: La información nueva o esencial que se define como la diferencia entre la

cantidad total de datos de un mensaje y su redundancia.

La información que transmiten los datos puede ser de tres tipos:

1. Redundante: Información repetitiva o predecible.

2. Irrelevante: Información que no podemos apreciar y cuya eliminación por tanto no

afecta al contenido del mensaje. Por ejemplo, si las frecuencias que es capaz de captar

el oído humano están entre 20 Hz y 20.000 Hz s, serían irrelevantes aquellas frecuencias

que estuvieran por debajo o por encima de estos valores.

3. Básica: La relevante. La que no es ni redundante ni irrelevante. La que debe ser

transmitida para que se pueda reconstruir la señal.

Teniendo en cuenta estos tres tipos de información, se establecen tres tipologías de

compresión de la información:

1. Sin pérdidas reales: Es decir, transmitiendo toda la entropía del mensaje (toda la

información básica e irrelevante, pero eliminando la redundante).

2. Subjetivamente sin pérdidas: Es decir, además de eliminar la información redundante se

elimina también la irrelevante.

3. Subjetivamente con pérdidas: Se elimina cierta cantidad de información básica, por lo

que el mensaje se reconstruirá con errores perceptibles pero tolerables (por ejemplo: la

videoconferencia).

El objetivo de la codificación siempre es reducir el tamaño de la información, intentando que

esta reducción de tamaño no afecte al contenido. No obstante, la reducción de datos puede

afectar a la calidad de la información o no hacerlo:

● Compresión sin pérdida: Los datos antes y después de comprimirlos son exactos en la

compresión sin pérdida. En el caso de la compresión sin pérdida una mayor compresión

sólo implica más tiempo de proceso. El bitrate siempre es variable en la compresión sin

pérdida. Se utiliza principalmente en la compresión de texto.

● Una algoritmo de compresión con pérdida puede eliminar datos para reducir aún más el

tamaño, con lo que se suele reducir la calidad. En la compresión con pérdida el bit rate

puede ser constante o variable. Hay que tener en cuenta que una vez realizada la

compresión, no se puede obtener la señal original, aunque sí una aproximación cuya

semejanza con la original dependerá del tipo de compresión. Se utiliza principalmente en

la compresión de imágenes, vídeos y sonidos.

RECUERDA:

● La electrónica digital utiliza magnitudes con valores discretos mientras que la electrónica

analógica emplea magnitudes con valores continuos. Mientras que la escala de valores

continuos toma todos los valores posibles entre dos valores cualquiera, la escala de

valores discretos sólo contempla una serie de valores finita entre dos cualquiera.

● Ventajas de la señal digital son:

1. La señal digital es más inmune al ruido.

2. La señal digital es menos sensible que la analógica a las interferencias.

3. Las operaciones son más rápidas y en muchos casos reversibles.

4. Permite la multigeneración infinita sin pérdidas de calidad

Pero también la señal digital:

1. Requiere mayor ancho de banda

2. Es inevitable una conversión analógico-digital previa y una decodificación

posterior

3. Necesita una sincronización muy precisa.

● La conversión analógico-digital consiste básicamente en realizar de forma periódica

medidas de la amplitud de la señal y traducirlas a un lenguaje numérico. Esta conversión

se realiza en varios pasos:

1. Muestreo y retención. La frecuencia de muestreo determina cada cuanto tiempo

se toma una muestra, se analiza la señal analógica.

2. Cuantificación. Es inevitable la introducción de un error de cuantificación de

forma que la señal digital difiere ligeramente de la analógica

3. Codificación. Se traducen los valores de tensión eléctrica cuantificados al

lenguaje binario de ceros y unos

4. Compresión. Opcionalmente se puede reducir el volumen de información por

medio de compresión digital