¿Te has preguntado cómo se transforma el sonido como tu voz o una canción en datos digitales que puede guardar un ordenador o un teléfono? En este artículo explicamos de forma sencilla el proceso de conversión de analógico a digital y mostramos una pequeña simulación en MATLAB para entender cada paso.
Paso 1 Creación de la señal analógica: empezamos generando una onda senoidal pura a 100 Hz. En MATLAB se puede usar algo como 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 equivale a tomar instantáneas de la señal a intervalos regulares. A mayor frecuencia de muestreo mejor la calidad. Por ejemplo se pueden probar Fs = 150 Hz demasiada baja Fs = 200 Hz justo en la tasa de Nyquist Fs = 1000 Hz buena calidad Para usar 1000 Hz en MATLAB: Fs = 1000; Ts = 1/Fs; n = 0:Ts:0.01; x_sampled = sin(2*pi*f*n); Visualizar con stem(n, x_sampled, filled) mostrará los puntos muestreados.
Paso 3 Cuantización: la cuantización redondea cada muestra al nivel más cercano. Cuantos más niveles mejor detalle. Por ejemplo 3 bits = 8 niveles 4 bits = 16 niveles 6 bits = 64 niveles En MATLAB para 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 escalones en lugar de una curva continua.
Paso 4 Codificación binaria: cada índice cuantizado se convierte en una palabra binaria con dec2bin(x_index, bits) y así obtenemos las palabras que representan cada muestra.
Paso 5 Flujo de bits: concatenando todas las palabras binarias se genera un bitstream que es la representación digital lista para almacenar o transmitir. Por ejemplo bitstream = reshape(binary_codes.',1,[]); y mostrar los primeros bits ayuda a comprobar la codificación.
Esta cadena de bits es exactamente lo que usan ordenadores y dispositivos móviles para almacenar y procesar audio. La simulación en MATLAB es una forma práctica de ver cómo afectan parámetros como la frecuencia de muestreo o el número de bits al ruido y la fidelidad del audio.
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