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Este documento explora los conceptos de sistemas lti, convolución y respuesta al impulso, ofreciendo una comprensión profunda de su funcionamiento en el dominio del tiempo. Presenta ejemplos prácticos que ilustran la aplicación de estos conceptos en la resolución de problemas reales. El documento también incluye ejercicios y ejemplos de código para facilitar la comprensión y la práctica.
Tipo: Ejercicios
1 / 8
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Los sistemas LTI son omnipresentes en el mundo físico y digital. Su estudio es esencial para
comprender cómo procesan las señales y cómo interactúan con el entorno. La convolución, como
operación matemática fundamental, nos permite caracterizar completamente la respuesta de un
sistema LTI a cualquier entrada, conociendo únicamente su respuesta al impulso. En este trabajo,
presentaremos los conceptos teóricos de convolución y respuesta al impulso, y mostraremos su
aplicación a través de ejemplos prácticos.
Constante a: 4
ÿ(𝑡) + 8 ∗ 4 ẏ(𝑡) − 4 𝑦(𝑡) = 𝑥(𝑡)
ÿ(𝑡) + 32 ẏ(𝑡) − 4 𝑦(𝑡) = 𝑥(𝑡)
Solución paso a paso de la parte teórica:
a) Obtener la ecuación característica del sistema
1 , 2
2
b) Hallar las raíces
1 , 2
2
1 , 2
1 , 2
1 , 2
1 , 2
1
2
c) Encontrar la respuesta natural (ver tabla 4.1 del libro guía, Ambardar)
(𝑡)
1
𝑦 1
𝑡
2
𝑦 2
𝑡
(𝑡)
1
− 32. 12 𝑡
2
d) Derivar la respuesta natural
( 0 )
( 0 )
1
− 32. 12 𝑡
2
( 0 )
− 32. 12 𝑡
( 0 )
1
2
e) Encontrar los valores de las constantes
1
2
1
2
1
2
f) Obtener la respuesta al impulso.
(𝑡)
− 32. 12 𝑡
Constante a: 4
Solución paso a paso de la parte teórica:
(𝑡)
− 3 𝑡
(𝑡)
𝑎𝑡
(𝑡)
− 3 𝑡
(𝑡)
4 𝑡
( 𝜆
)
− 3 𝜆
( 𝑡−𝜆
)
4 (𝑡−𝜆)
(𝑡)
− 3 𝜆
4 𝑡− 4 𝜆
∞
−∞
(𝑡)
4 𝑡
− 4 𝜆
− 3 𝜆
4 𝑡
− 4 𝜆
𝑡− 4
0
(𝑡)
4 𝑡
− 4 𝜆
− 7 𝜆
0
𝑡− 4
0
(𝑡)
4 𝑡
− 4 𝜆
− 7 𝜆
0
𝑡− 4
0
4 𝑡
− 4 ∙(𝑡 − 4 )
− 7 ∙(𝑡 − 4 )
− 4 ∙ 0
− 7 ∙ 0
4 𝑡
− 4 𝑡
16
− 7 𝑡
28
4 𝑡
− 4 𝑡
16
− 7 𝑡
28
4 𝑡
− 4 𝑡
16
− 7 𝑡
28
(𝑡)
16
− 3 𝑡
28
4 𝑡
Constante a: 4
%% Grafica Y[n]
ConDis = Conv(Xn,Hn); ncon = [-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8];
subplot(3,1,3); stem(ncon,ConDis,"g"); grid
title ("Convulcion H[n]*X[n] - Sayira Soler")
xlabel("n"); ylabel("Amplitud"); xlim([-4,10]); ylim([-10,30])
intuitiva de su comportamiento temporal. Al estudiar la respuesta de estos
sistemas a diferentes entradas, podemos obtener información valiosa sobre su
dinámica, estabilidad y características de filtrado.
construcción de modelos matemáticos que representen de forma fiel el
comportamiento de sistemas reales.
posible diseñar sistemas más eficientes y robustos. Se pueden identificar las
limitaciones del sistema, optimizar su desempeño y seleccionar los componentes
adecuados para lograr los objetivos de diseño.
130 - 155). Cengage Learning, (2nd ed).
https://link.gale.com/apps/doc/CX4060300057/GVRL?u=unad&sid=GVRL&xid=a65906f
Discreta. (pp. 169 - 183). Cengage Learning, 2nd ed.
https://link.gale.com/apps/doc/CX4060300070/GVRL?u=unad&sid=GVRL&xid=f736ec2e
Norte. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/70025?page=
[Objeto_virtual_de_Informacion_OVI]. Repositorio Institucional UNAD.
https://repository.unad.edu.co/handle/10596/