Comparación de Cuatro Algoritmos que dan Solución Numérica a la Deconvolución en Sistemas Monodimensionales
En el presente trabajo se presenta la comparación de un algoritmo de deconvolución con respecto de otros tres algoritmos clásicos utilizados para deconvolución unidimensional de señales. El algoritmo fue propuesto y analizado en el laboratorio de procesamiento digital de señales de la UAZ. Durante l...
| Autores: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2006 |
| País: | México |
| Recursos: | Universidad Autónoma de Zacatecas |
| Repositorio: | Redalyc-UAZ |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:61500204 |
| Acesso em linha: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61500204 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Computación Iterativo Deconvolución Problema Inverso Análisis Homomórfico |
| Resumo: | En el presente trabajo se presenta la comparación de un algoritmo de deconvolución con respecto de otros tres algoritmos clásicos utilizados para deconvolución unidimensional de señales. El algoritmo fue propuesto y analizado en el laboratorio de procesamiento digital de señales de la UAZ. Durante las últimas tres décadas se han desarrollado nuevas ideas sobre soluciones a problemas de deconvolución o restauración de señales n-dimensiónales, la idea sigue siendo la misma que se plantea en la literatura de la ingeniería que data de los años 50s "restaurar señales o aproximarlas a su forma original para realizar un análisis de las mismas con errores relativamente pequeños". Cuando una señal x(t) se origina tiene que pasar por algún medio para poder ser captada, durante este proceso se realiza una operación llamada convolución entre x(t) y otro tipo de señales, en el momento en que captamos la señal, ésta ya no es x(t) sino la convolución de x(t) con una función h(t) mas componentes de ruido existentes en el medio. Para obtener la señal x(t) es necesario resolver un problema inverso el cual al final nos proporciona una estimación de x(t) o . El propósito final del trabajo es evaluar y clasificar la capacidad de restauración de señales de cada uno de los cuatro métodos. |
|---|