Del analógico al digital: simulación de señales y su aplicación práctica en software
¿Te has preguntado alguna vez cómo se transforma un sonido como la voz o una melodía en datos digitales que pueden guardarse en un ordenador o un teléfono? En este artículo explicamos el proceso mediante una simulación sencilla y cómo estos conceptos se aplican en proyectos de software a medida y soluciones de inteligencia artificial.
Paso 1 Creación de la señal analógica En primer lugar generamos una onda senoidal pura a 100 Hz para representar un tono simple Usando MATLAB se puede definir por ejemplo t = 0:0.0001:0.01 f = 100 x_analog = sin(2*pi*f*t) Esta señal x_analog es la representación continua de nuestro sonido original
Paso 2 Muestreo El muestreo equivale a tomar instantáneas de la señal a intervalos regulares La calidad depende de la frecuencia de muestreo Fs Para ilustrarlo probamos tres valores 150 Hz demasiado lento 200 Hz justo en el límite de Nyquist 1000 Hz buena fidelidad Para el ejemplo usamos Fs = 1000 Ts = 1/Fs n = 0:Ts:0.01 x_sampled = sin(2*pi*f*n) El resultado x_sampled son los valores discretos que un ADC capturaría
Paso 3 Cuantización La cuantización redondea cada muestra al nivel más cercano Más niveles implican más detalle Probamos 3 bits 8 niveles 4 bits 16 niveles 6 bits 64 niveles Un esquema de cuantización simple en MATLAB puede calcular niveles y pasos q_step = (max(x_sampled)-min(x_sampled))/2^bits x_index = round((x_sampled-min(x_sampled))/q_step) x_quantized = x_index*q_step + min(x_sampled) La señal cuantizada muestra la pérdida de resolución introducida por representar amplitudes con niveles finitos
Paso 4 Codificación binaria Tras cuantizar convertimos cada índice en una palabra binaria con un número de bits fijo El paquete de palabras binarias representa cada muestra como cadenas de 0 y 1 que pueden almacenarse y transmitirse
Paso 5 Stream digital Finalmente concatenamos todas las palabras binarias en un flujo de bits continuo Este bitstream es la forma en que dispositivos y servicios almacenan y procesan audio y otros datos de forma eficiente
Aplicaciones prácticas y relación con el desarrollo de software en Q2BSTUDIO En Q2BSTUDIO aplicamos estos principios de adquisición, muestreo y codificación en proyectos reales de software a medida y en soluciones de inteligencia artificial para empresas Por ejemplo en sistemas de reconocimiento de voz, compresión de audio para streaming o en sensores IoT que requieren procesamiento en el borde para optimizar uso de ancho de banda y costes Nuestra experiencia abarca desde el diseño de la captura de datos hasta la implementación de algoritmos de cuantización y codificación dentro de aplicaciones industriales y móviles
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