a) ¿Qué tipos de señales hay?

digitales y analogicas

b) Define brevemente qué son las señales digitales y analógicas.

analógicas: son aquellas que pueden adquirir infinitos valores entre dos cualesquiera, es decir, sufren variaciones de forma continua.

digitales: son aquellas que únicamente puden adoptar valores discretos, es decir, se obtienen valores concretos.

c) ¿Qué valores pueden presentar las señales digitales?

codigo binario

Un maxitérmino es una expresión lógica de n variables que consiste únicamente en la disyunción lógica y el operador complemento o negación. Los maxterms són una expresión dual de los minitérminos. En vez de usar operaciones AND utilizamos operaciones OR y procedemos de forma similar.

Por ejemplo, los siguientes términos canónicos son maxitérminos:

a + b‘ + c

a‘ + b + c

Minterm:

Para una función booleana de n variables x₁,…x_n, un producto booleano en el que cada una de las n variables aparece una sola vez (negada o sin negar) es llamado minitérmino. Es decir, un minitérmino es una expresión lógica de n variables consistente únicamente en el operador conjunción lógica (AND) y el operador complemento o negación (NOT).

Por ejemplo, abc, ab‘c y abc‘ son ejemplos de minterms para una función booleana con las tres variables a, b y c.

FUNCIÓN AND.

FUNCIÓN NOR.

FUNCIÓN NAND.

FUNCIÓN O EXCLUSIVA.

PUERTA INVERSORA.

Ejemplo deeñaldigital y analogica

http://www.uazuay.edu.ec/estudios/sistemas/teleproceso/apuntes_1/graficos/gbifase.gif

http://alquimistas.evilnolo.com/wp-content/images/sine.jpg

Cuantos bytes es un kb

1024 bytes

Como se denomina tambien un byte

Byte es una voz inglesa (pronunciada [bait] o ['bi.te]), que si bien la Real Academia Española ha aceptado como equivalente a octeto, es decir a ocho bits, para fines correctos, un byte debe ser considerado como una secuencia de bits contiguos, cuyo tamaño depende del código de información o código de caracteres en que sea definido. La unidad byte no tiene símbolo establecido internacionalmente, aunque en países anglosajones es frecuente B mientras que en los francófonos es o (de octet); la ISO y la IEC en la norma 80000-13:2008 recomiendan restringir el empleo de esta unidad a los octetos (bytes de 8 bit).

Que ocurre en un circuito con microfono amplificador y altavazo si elmicrofono delante de altevazo

elaltavoz  amplifica elmicrofono ,entonces so oye un sonido muy alto mientras esta el timbre sonando

P1 P2 P3 L

0   0   0   0

0   0   1   0

0   1   0   0

1   0   0   0

1   1   0   0

1   0   1   0

1   1   1   1

CIRUITO 2

P1 P2 P3 L

1   0   0   1

0   1   0   1

0   0   1   1

1   1   0   1

1   0   1   1

0   1   1   1

1   1   1   1

0   0   0   0

CIRCUITO 3

P1 P2 P3 P4 L

0   0   0   0   0

0   0   0   0   0

0   0   0   0   0

0   0   0   0   0

0   0   0   0   0

0   0   0   0   0

0   0   0   0   0

0   0   0   0   0

0   0   0   0   0

2. Se prefieren a los pulsos digitales por su mejor procesamiento y multicanalizaciones que las señales analógicas. Los pulsos digitales pueden guardarse fácilmente, mientras que las señales analógicas no pueden.

3. Los sistemas digitales utilizan la regeneración de señales, en vez de la amplificación de señales, por lo tanto producen un sistema más resistente al ruido que su contraparte analógica.

4. Las señales digitales son más sencillas de medir y evaluar.

5. Los sistemas digitales están mejores equipados para evaluar un rendimiento de error (por ejemplo, detección y corrección de errores), que los sistemas analógicos.

Calma, que no cunda el pánico. Vamos a tratar de explicarlo.

Pensemos en un sonido cualquiera; por ejemplo, el sonido producido por nuestra propia voz al pronunciar la vocal “A”. Este sonido es, básicamente, una vibración que se propaga en forma de ondas a través de algún medio, generalmente el aire. Cuando esa onda llega a un oído humano, produce una vibración del tímpano que el cerebro del oyente interpreta.

Suponga que pronuncia la vocal “A” ininterrumpidamente durante 5 segundos. La onda, o señal, que estará usted transmitiendo por el aire tendrá más o menos este aspecto:

El eje X representa el tiempo (de 0 a 5 segundos) y el eje Y la amplitud de la onda sonora. Cuando más fuerte sea el sonido, más amplitud; cuanto más débil, menos amplitud. También podríamos representar la variación de la frecuencia del sonido con el tiempo: los sonidos agudos tienen frecuencias altas, y los graves, frecuencas bajas. En cualquier caso, tendríamos una representación gráfica absolutamente fiel del sonido.

Ahora llega el momento de pensar: si, de esa señal, nos quedamos sólo con los dos primeros segundos, ¿se corresponderá la onda con la de la vocal “A”?

La respuesta es sí. Sería como si usted hubiera dicho “A” durante sólo 2 segundos.

Si nos quedamos sólo con el primer segundo, la señal sigue siendo una “A”. Y si reducimos aún más el tiempo, y nos quedamos sólo con medio segundo, o con una décima o con una mil millonésima de segundo, seguiremos teniendo una pequeñísima parte de la señal de la vocal “A”. Podemos tomar una parte infinitamente pequeña de la señal, y seguirá siendo una “A” (infinitamente corta).

Cuando decimos que una señal es continua, nos referimos precisamente a eso: entre dos instantes de tiempo cualesquiera, por muy cercanos que sean, la señal no se interrumpe, sino que se extiende de manera continua en el tiempo.

Señales digitales

Cuando se pretende grabar una señal continua, como el sonido, en un ordenador, nos enfrentamos con un problema sin posibilidad de solución. Lo exponemos a continuación.

El ordenador sólo entiende números (binarios, por cierto). Luego la señal debe ser convertida a números. Así, para grabar en el ordenador la señal de 5 segundos de la vocal “A”, lo único que puede hacerse es transmitirle a la máquina esta información:

• Al principio de la señal, tiene una amplitud de, por ejemplo, 50.
• Un instante después, la señal tiene una amplitud de 52.
• Un instante después, la ampitud es de 54.

Y así sucesivamente, hasta que, instante tras instante, recorramos la señal desde el segundo 0 hasta el segundo 5. Al final, el ordenador entenderá que la vocal “A” tiene esta señal:

Cada punto de la señal se denomina muestra. El resultado depende de lo próximas entre sí que estén las muestras. Si le pasamos al ordenador el valor de la señal con las muestras separadas 0,01 segundos, obtendremos puntos más juntos. Si separamos las muestras 1 segundo, obtendremos puntos más dispersos, como aquí:

Pues bien, lo que están viendo en estos gráficos son señales digitales, también llamadas señales discontínuas (el evidente por qué, ¿no?). Como ven, la señal digital se parece a la señal analógica, pero no es igual. Por lo tanto, cualquier sonido grabado en un ordenador no es igual que el sonido real que produjo la grabación. Y esto es aplicable a cualquier otra señal del mundo real, como, por ejemplo, las imágenes.

Observe que no importa lo próximas que estén entre sí las muestras: nunca conseguiremos que la señal sea continua. Siempre se compondrá de puntos dispersos. Para conseguir una réplica exacta de la señal continua, necesitaríamos tomar muestras infinitamente próximas entre sí o, lo que es lo mismo, necesitaríamos tomar un número infinito de muestras. Pero eso es imposible, porque los ordenadores son máquinas finitas: tienen una cantidad limitada de memoria y una capacidad limitada de proceso.

Así que, ¿cómo lo hacemos? ¿Existe alguna posibilidad de transformar señales continuas en digitales sin perder gran parte del contenido por el camino?

Digitalización

Se denomina digitalización al proceso de conversión de una señal analógica (contínua) en digital (discontínua). Como ya hemos visto, las señales digitales no son exactamente iguales a las analógicas, sólo parecidas. Así, por ejemplo, el sonido digital grabado en un CD de música no es exactamente el mismo sonido que produjo el cantante durante la grabación.

Sin embargo, los CDs de música se oyen estupendamente, ¿no es cierto? ¿Cómo es posible, si lo que hay grabado en ellos no es más que una mala copia discontínua de la señal de sonido original, que era contínua?

La respuesta está en la frecuencia de muestreo, es decir, la cantidad de muestras (o puntos) de la señal que se toman por unidad de tiempo. Cuantas más muestras cojamos por segundo, más próximos estarán los puntos entre sí, y más se parecerá la señal digital a la analógica.
La frecuencia de muestreo se mide en Hertzios (Hz). Por ejemplo, una frecuencia de muestreo de 100 Hz equivale a tomar 100 muestras en cada segundo.

Existe un teorema físico denominado teorema del muestreo (o teorema de Nyquist – Shannon, si quiere usted hacerse el interesante), que no vamos a discutir ahora porque este post saldría kilométrico. Lo que nos interesa el teorema es que establece cuál es la frecuencia de muestreo necesaria para cada señal de manera que no se note la digitalización. Establece que esa frecuencia crítica es exactamente el doble de la frecuencia máxima que queremos reproducir con fidelidad.

¿Que no se ha entendido? A ver así: el oido humano puede percibir sonidos de una frecuencia entre 50 y 20.000 Hz, más o menos. Si usamos una frecuencia de muestreo de 40.000 Hz, se conservarán con absoluta precisión todos los sonidos de hasta 20.000 Hz y, por lo tanto, el oído humano será totalmente incapaz de percibir la diferencia entre la señal digital y la analógica. En cambio, si muestreamos con una frecuencia de 20.000 Hz, sólo se conservarán los sonidos por debajo de 10.000 Hz. Las frecuencias por encima de ésa (las componentes más agudas del sonido) se deformarán al digitalizarse, y el sonido digital perderá calidad con respecto al analógico.

¿Cómo se oye un sonido digitalizado a 40.000 Hz? Bueno, los CDs de música contienen el sonido muestreado a 44.000 Hz. Por eso la música digital grabada en ese soporte se oye tan limpia, tan perfecta, aunque la señal es discontínua.

El sonido digitalizado a 20.000 Hz se oye, aproximadamente, como una emisora de radio en FM. El sonido digitalizado a 10.000 Hz, en cambio, se empieza a oir francamente mal (sólo reproducirá con fidelidad las frecuencias por debajo de 5.000 Hz), con un sonido metálico parecido al de la línea telefónica.

Cuantificación

Al digitalizar una señal continua, además de “recortar” la señal en el tiempo, cogiendo sólo unas cuantas muestras de las infinitas disponibles, es necesario darle un valor a esas muestras. A esto se le llama cuantificar la señal.

Expliquémoslo más despacio con un ejemplo. Volviendo a las señales de sonido: si muestreamos una señal que dura 5 segundos con una frecuencia de 10 Hz, tomaremos 10 muestras por segundo, es decir, una muestra cada 0,1 segundos. Al ordenador, por lo tanto, se le transmite esta información:

• En el segundo 0.0, la energía de la señal es 82 (por ejemplo)
• En el segundo 0.1, la energía de la señal es 67
• El en segundo 0.2, la energía de la señal es 75
• Y así sucesivamente,  hasta llegar al segundo 5.

Pues bien, la cuantificación consiste en dar un valor numérico a la energía de la señal en cada muestra (en el ejemplo, 82, 67, 75, etc.)
Esos números, en realidad, deben ser binarios, que son los únicos que entiende el ordenador. La cantidad de números diferentes disponibles dependerá del número de bits que usemos.

• Si cuantificamos con 2 bits, tendremos sólo 4 valores posibles para la energía de la señal: 00, 01, 10 y 10 (es decir, 0, 1, 2 y 3).
• Si cuantificamos con 8 bits, tendremos 256 valores posibles: 00000000, 00000001, 00000010, hasta 1111111.
• Si cuantificamos con 16 bits, tendremos 65.536 valores posibles.

Lógicamente, cuantos más bits utilicemos en la cuantificación, más “fino” y aproximado a la realidad será el resultado final. Por ejemplo, en los CDs de música se utiliza una cuantificación de 16 bits.

¿Cuánta memoria ocupa la señal digitalizada?

Para guardar una señal digital en el ordenador, se almacenan en un archivo todas las muestras con su valor numérico. Por lo tanto, cuantas más muestras tomemos, es decir, cuanto mayor sea la frecuencia de muestreo, más espacio ocupará el archivo. Como para cada muestra se guarda su valor numérico, cuantos más bits empleemos en la cuantificación, más espacio ocupará el archivo.

De aquí se deduce que, conforme crece la calidad de una señal digitalizada, más memoria ocupa y, por lo tanto, más recursos del ordenador consume.

Además, si el archivo de sonido es estéreo, contiene realmente dos señales diferentes, una para ser reproducida por el altavoz izquierdo y otra para el derecho, con lo que ocupa el doble de espacio que un archivo no estéreo. Por eso, los ordenadores multimedia, además del hardware específico del que ya hemos hablado, deben ser en general equipos muy potentes, con gran cantidad de espacio en el disco duro y gran cantidad de memoria RAM. Éste también es el motivo por el que son tan populares los formatos de archivo donde el sonido se almacena de forma comprimida, como el MP3: la misma señal digitalizada puede ocupar mucho menos espacio se se la comprime, a costa de perder calidad.

¿Y qué pasa con las imágenes?

Bien, con las imágenes no pasa nada en particular. Son señales continuas, como el sonido, pero más complejas. Se digitalizan del mismo modo, es decir, por aproximación a las imágenes reales: nunca son reproducciones exactas. En los sonidos, tomábamos una muestra de la señal sonora cada cierto tiempo, componiendo una señal discontínua que se parecía a la original. En las imágenes, tomaremos una muestra cada cierto espacio (no cada cierto tiempo) de la señal luminosa original, componiendo una señal luminosa discontínua parecida a la original.

Por lo tanto, lo que hacemos al digitalizar imágenes reales es pasarle al ordenador el color de puntos luminosos muy próximos entre sí. A esos puntos los llamamos píxeles. Cuanto más próximos estén los píxeles, menos se notarán las discontinuidades.

Las imágenes digitales también necesitan mucha memoria (sobre todo si son imágenes en movimiento, es decir, vídeos). Por ese motivo los formatos de archivo más populares utilizan técnicas de compresión, ya sea con pérdida de calidad (como el formato JPEG) o sin pérdida (como PNG o GIF). Otro día, si les parece, hablaremos de los formatos de archivo y de los algoritmos de compresión.