• Author / Uploaded
• Anna Sandoval

Citation preview

Entrada del sistema x[n]  RUIDO BLANCO GAUSSIANO

Salida del sistema y[n]  convolución de h[n]*x[n]

AUTOCORRELACION

CORRELACION CRUZADA

Respuesta al impulso

h[n]=

[ ]

[ ] Es una estimación de la respuesta al impulso de un

sistema lineal invariante en el tiempo de la entrada y salida de datos.

Codigo MATLAB %datos x[n] sigx=sqrt(2); x=sigx*randn(1,1000); figure(1);plot(x) ; %autocorrelacion N=length(x); rx=xcorr(x)/N; max_lag=length(x)-1; m=-max_lag:max_lag; figure(2);plot(m,rx); %salida y[n] h=[1,0,0.2,-0.5,2,-0.1]; y=conv(h,x); figure(5); plot(y); %correlacion cruzada y h[n] ryx=xcorr(y,x)/length(y); h_est=ryx/ryx(length(x)); mmax_lag=length(y)-1; m=-mmax_lag:mmax_lag; figure(3);plot(m,h_est); figure(4);plot(m,ryx);

CONCLUSIONES Los datos h[n] son una estimación de un posible comportamiento de la señal a la salida del sistema. La señal de entrada x[n] al pasar por h[n] realiza una convolución y como resultado tenemos la salida y[n]. La correlación cruzada se puede decir que compara los datos x[n] con y[n] (entrada con la salida), es decir que cambios sufrió la señal al pasar por h[n]. Cuando correlacionamos la señal x[n] consigo misma se llama autocorrelación es por eso que no hay distorsión, porque ambas señales son iguales, y en la grafica se ve un pico bien formado. Respecto al ruido blanco, pues algo particular es la respuesta plana que presenta, es decir que mantiene un nivel de amplitud casi constante a lo largo del espectro de frecuencias que se están manejando.