trabajo colaborativo 1 luis pena
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5/28/2018 Trabajo Colaborativo 1 Luis Pena
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ACTIVIDAD N 6
TRABAJO COLABORATIVO 1
PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEALES
ELABORADO POR:
LUIS BERNARDO PEA PEA
CDIGO 1121858854
PRESENTADO A:
ANA ISABEL BOLAOS
TUTORA
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
ESCUELA DE CIANCIAS BSICAS, TECNOLOGA E INGENIERA
PROGRAMA DE INGENIERA ELECTRNICA
TERCER SEMESTRE
CEADJOS ACEVEDO Y GMEZ
BOGOT OCTUBRE DEL 2013
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INTRODUCCION
En el presente trabajo colaborativo se pretende resumir las experiencias en el estudio de los tresprimeros captulos del presente curso contando con los aportes valiosos de los integrantes delgrupo. Es por ello que con el desarrollo de cada punto se consigue sintetizar lo aprendido en lostres primeros captulos.Tambin es importante reconocer la herramienta que tenemos como es la biblioteca virtual de laUNAD que nos facilita la bsqueda de material didctico.
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CONSULTA EL LA BIBLIOTECA:
Como podemos comprender en el texto las imgenes de un tejido textil por ser de una forma
peridica permiten el uso de la transformada de Fourier, como contienen patrones repetitivos se
puede encontrar una forma fcil de descripcin para su densidad espectral.
Un tejido un cruzamiento de hilos longitudinal y transversal esto genera estructuras peridicas sutransformada de Fourier tiene un aspecto caracterstico representado con picos de intensidad
correspondiente a las frecuencias espaciales de sus estructuras para esto se utilizan descriptores
geomtricos para la trasformada digital para poder lograr una caracterizacin de diversos tejidos y
poder realizar la clasificacin de muestras.
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Sistema de procesamiento de una imagen de un tejido textil.
Esta tcnica efecta un barrido directo del tejido por medio de una cmara de video obteniendo la
imagen del tejido t(x,y) partiendo del mdulo de la transformada de Fourier Digital del tejido a
caracterizar T(u,v).
Las etapas fundamentales de este mtodo son:
Binarizacin de la imagen, Ubicacin de los picos ms altos respecto a un orden central, clculo del
vector caracterstico.
Ubicacin de las posiciones de los picos ms altos respecto al orden central, uno por cada una de
las vecindades y etiquetarlos de forma ascendente.
Utilizando las rutinas de centrado y TF bidimensional se obtienen los espectros de Fourier.
En este artculo se demuestra de una forma prctica que es posible utilizar la transformada de
Fourier para caracterizar tejidos esto es basado en vectores caractersticos calculados a partir del
mdulo de su transformada de Fourier esto muestra excelentes resultados y se presenta como
una alternativa para su caracterizacin.
Determine la respuesta al impulso de los siguientes sistemas:
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1 0 y[n] + y[n-1] + y[n-2] + 9y[n-3] =x[n]
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5y[n] - y[n-1] +8y[n-2] =x [n]
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7y[n] + y[n-1] - 5y[n-2] = x [n]
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b) Dadas las siguientes seales y[n] = [3 -5 1 4 0 -2]
x[n] = [0 -5 4 -1 7 3] z[n]= [-4 -2 -1 0 3 8] Encuentre ryy rxz ryz rzz
ryy y[n]=[3,-5,1,4,0,-2]
ryy(0)={..+(3*3),+(-5*-5)+(1*1)+(4*4)+(0*0)+(-2*-2)}
vo={9+25+1+16+4}
ryy(0)=55
ryy(1)=-16
ryy(2)=-31
ryy(3)=-14
ryy(-1)=-16
ryy(-2)=-25
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ryy(-3)=10
ryy(l)={10,-25,-16,55-16-31-14}
rxz x[n]=[0,-5,4-1,7,3]
z[n]=[-4,-2,-1,0,3,8]
rxz(0)={+(0*-4)+(-5*-2)+(4*-1)+(-1*0)+(7*3)+(3*8)}
vo={0+10+-4+0+21+24}
rxz (0)=51
rxz (1)=22
rxz (2)=-21
rx z(3)=-13
rx z(-1)=-10
rxz (-2)=29
rx z(-3)=-23
rxz(l)={-23,29,-10,-51,22,-21,-13}
ryz = y(n)=[3,-5,1,4,0,-2]
z(n)=[-4,-2,-1,0,3,8]
ryz(0)={+(3*4)+(-5*2)+(1*-1)+(4*0)+(0*3)+(-2*8)}
vo={-12+10-1+0+0-10}
ryz(0)=-13
ryz(1)=8
ryz(2)=-12
ryz(3)=-14
ryz(-1)=11
ryz(-2)=32
ryz(-3)=-7
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ryz={-7,32,11,-13,8,-12,-14}
rzz= z[n]=[-4,-2,-1,0,3,8]
ryz(0)={+(-4*4)+(-2*-2)+(-1*-1)+(0*0)+(3*3)+(8*8)}
vo={16+4+1+0+9+64}
rzz(0)=94
rzz(1)=34
rzz(2)=7
rzz(3)=-14
rzz(-1)=34
rzz(-2)=7
rzz(-3)=-14
rzz={-14,7,34,94,34,7,-14}
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CONCLUSIONES
Con este trabajo se logr reconocer y poner en prctica el trabajo con nuestra herramientaMatlab, Adems se utilizaron los mtodos que han sido propuestos en nuestro mdulo deprocesamiento digital de seales. Que sirvieron para el desarrollo adecuado de esta actividad y elmanejo de funciones basadas en la correlacin y auto correlacin.