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De Analógico a Digital: Simulación de Señales

Del sonido analógico al flujo de bits: muestreo, cuantización y codificación

Publicado el 09/09/2025

¿Te has preguntado cómo se transforma un sonido como la voz o la música en datos digitales que pueden almacenarse en un ordenador o un teléfono? En este artículo explicamos el proceso paso a paso mediante una simulación sencilla en MATLAB y mostramos los conceptos clave: señal analógica, muestreo, cuantización, codificación y flujo de bits.

Creación de la señal analógica: para representar un tono puro generamos una señal sinusoidal de 100 Hz en un tiempo continuo aproximado usando un paso muy fino. Ejemplo de código MATLAB: t = 0:0.0001:0.01; f = 100; x_analog = sin(2*pi*f*t); Esta onda representa el sonido original antes de cualquier proceso de digitalización.

Muestreo de la señal: el muestreo consiste en tomar instantáneas de la señal a intervalos regulares. La frecuencia de muestreo determina la fidelidad. Probamos valores como 150 Hz demasiado lento, 200 Hz cercano al mínimo según la tasa de Nyquist para esta señal y 1000 Hz que ofrece buena calidad. Ejemplo de MATLAB para 1000 Hz: Fs = 1000; Ts = 1/Fs; n = 0:Ts:0.01; x_sampled = sin(2*pi*f*n); El resultado es una secuencia discreta de muestras que captura la forma de la onda original según la frecuencia de muestreo.

Cuantización: cada muestra continua se redondea al nivel disponible más cercano. Cuantas más posiciones discretas, mejor la representación. Por ejemplo, 3 bits generan 8 niveles, 4 bits generan 16 niveles y 6 bits generan 64 niveles. Código MATLAB para cuantización de 4 bits: bits = 4; levels = 2^bits; x_min = min(x_sampled); x_max = max(x_sampled); q_step = (x_max - x_min)/levels; x_index = round((x_sampled - x_min)/q_step); x_quantized = x_index*q_step + x_min; La señal cuantizada muestra el efecto de agrupar amplitudes en escalones, lo que introduce error de cuantización pero permite codificar cada muestra con pocos bits.

Codificación binaria: cada índice de cuantización se convierte en una palabra binaria de longitud igual al número de bits. En MATLAB: binary_codes = dec2bin(x_index,bits); Los primeros códigos permiten verificar visualmente la correspondencia entre niveles y palabras binarias.

Flujo de bits digital: concatenando todas las palabras binarias obtenemos un bitstream único que es la representación digital del sonido, listo para almacenamiento o transmisión. En MATLAB: bitstream = reshape(binary_codes.',1,[]); Este flujo es lo que usan dispositivos y servicios para procesar audio, aplicar compresión, transmitir en redes y reconstruir la señal en el receptor mediante muestreo inverso y filtros adecuados.

Aplicaciones prácticas y relevancia para empresas: comprender este proceso es útil para diseñar soluciones de grabación, transmisión de audio, reconocimiento de voz y sistemas de procesamiento en tiempo real. En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollar soluciones a medida que integran estas técnicas dentro de productos reales. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos servicios que van desde la creación de aplicaciones móviles y multiplataforma hasta la integración de modelos de inteligencia artificial y analítica avanzada.

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En resumen, el camino de analógico a digital pasa por la creación de la señal, su muestreo, la cuantización, la codificación y la generación de un flujo binario. Si busca llevar una idea de procesamiento de audio a producción con software robusto, seguridad y capacidades de inteligencia artificial, Q2BSTUDIO puede acompañarle en todo el ciclo de vida del proyecto.

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