¿Te has preguntado cómo el sonido como tu voz o una canción se transforma en datos digitales que puede almacenar un ordenador o un móvil? En este artículo describimos el proceso paso a paso y mostramos una simulación sencilla en MATLAB que ilustra la conversión de analógico a digital.
Paso 1 Creación de la señal analógica
Generamos una senoide pura a 100 Hz
t = 0:0.0001:0.01; f = 100; x_analog = sin(2*pi*f*t);
Esta señal representa el sonido original en tiempo continuo.
Paso 2 Muestreo
El muestreo toma instantáneas de la señal a intervalos regulares. A mayor frecuencia de muestreo mejor la representación digital. Probamos tres frecuencias de muestreo 150 Hz demasiado lenta 200 Hz justo el límite de Nyquist 1000 Hz buena calidad
Ejemplo en MATLAB
Fs = 1000; Ts = 1/Fs; n = 0:Ts:0.01; x_sampled = sin(2*pi*f*n);
Paso 3 Cuantización
La cuantización aproxima cada muestra al nivel más cercano. Más niveles implica más detalle. Algunos ejemplos de resolución 3 bits 8 niveles 4 bits 16 niveles 6 bits 64 niveles
Implementación simple
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;
Paso 4 Codificación binaria
Cada nivel cuantizado se convierte en una palabra binaria de longitud igual al número de bits
binary_codes = dec2bin(x_index, bits);
Paso 5 Flujo de bits
Finalmente las palabras binarias se concatenan para formar un flujo de bits que es la representación digital que almacenan y procesan ordenadores y móviles
bitstream = reshape(binary_codes.',1,[]);
Este flujo de bits es la base para compresión, transmisión y procesamiento posterior con algoritmos de inteligencia artificial o códecs de audio.
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