De analógico a digital: simulación de señales

De analógico a digital: simulación de señales. En este artículo explicamos de forma clara y visual cómo una señal analógica se transforma en información digital, mostrando los pasos principales y las implicaciones prácticas para aplicaciones de audio, sensórica y comunicaciones.

Señal analógica. La simulación parte de una onda senoidal de 100 Hz muestreada con paso de tiempo muy pequeño para representar la referencia analógica. El resultado es una curva suave que representa la forma de onda original y sirve como punto de comparación para las etapas siguientes.

Muestreo. La señal analógica se muestrea con distintas frecuencias de muestreo Fs = 150, 200, 500 y 1000 Hz. Con 150 Hz, por debajo del criterio de Nyquist, las muestras son insuficientes y la señal aparece distorsionada por aliasing. Con 200 Hz, en el límite de Nyquist, se obtiene la frecuencia mínima para capturar la señal, pero la reproducción aún no es nítida. Con 500 y 1000 Hz, por encima de Nyquist, la representación es mucho más fiel. Esta etapa demuestra el teorema de Nyquist: la frecuencia de muestreo debe ser al menos el doble de la frecuencia de la señal para evitar aliasing.

Cuantización. Tras el muestreo, la amplitud de cada muestra se asigna a un número finito de niveles. En la simulación se probaron 8, 16 y 64 niveles. Con 8 niveles 3 bits la señal se aprecia muy escalonada y con mucha pérdida de detalle. Con 16 niveles 4 bits la reproducción mejora pero aún muestra distorsión visible. Con 64 niveles 6 bits la señal resulta mucho más suave y se aproxima a la original. Más niveles implican mayor precisión pero también mayor cantidad de bits y datos a almacenar o transmitir.

Resumen. La cadena completa es Analógico - Muestreo - Cuantización - Representación digital. Si el muestreo es demasiado bajo aparece aliasing y distorsión. Si los niveles de cuantización son insuficientes se pierde calidad por escalonado. Aumentar la frecuencia de muestreo y el número de niveles mejora la fidelidad a costa de más datos. El código de la simulación está disponible en GitHub para quien quiera explorar o adaptar el experimento.

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