What is the correct value of variable a in the following Python code:
Import numpy as np
Signal = [1, 1, 1, 1]
a = np.fft.fft (signal)/4
a=[0, 0, 0, 0] a=[1, 0, 0, 0] a=[1, 1, -1, -1] a=[1, 2j, 3, 4j].
Elija la afirmación correcta sobre el desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo. El desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo se usa con señales de potencia periódicas. El desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo necesita que la señal sea par y positiva. Los distintos desarrollos en serie de Fourier sirven para señales de energía y de potencia, siempre que sean complejos El desarrollo en serie de un período [-T/2, T/2] tienen un ancho de banda de Fourier ∆B= π/T rad/s.
La función delta(t) es una función especial cuya definición y su área A son: a) b) c) d).
La integral 'imagen' da el siguiente resultado: I=-2*pi I=e^(j*20*pi) I=cos(pi*t) I=0.
El teorema del muestreo se puede enunciar así: El número de muestras es siempre mayor que la señal La frecuencia de muestreo debe ser inversa al número de frecuencia de la transformada La frecuencia de muestreo debe ser superior al doble de la frecuencia más alta presente en la señal El número de muestras por segundo tiene relación inversa con el periodo temporal máximo.
Si introducimos un tono cos(w0t) en un sistema lineal e invariante cuya función de transferencia es H(w), a la salida obtendremos: La frecuencia 2w0 Acos(w0t-theta),A=H(w),theta=e^(H(w0)) Acos(w0t-theta),A=|H(w0)|,theta=arg(H(w0)) sumatorio de -infinito a infinito de (Acos(n*w0t+theta*n),A=|H(n*w0)|,theta=arg(H(n*w0))).
La modulación FSK usa Una portadora analógica y una moduladora digital Una portadora digital y una moduladora digital Una portadora digital y una moduladora analógica Una portadora analógica y una moduladora analógica.
Si 'imagen' es la respuesta al impulso de un sistema lineal e invariante en el tiempo entonces La señal es periódica pura El sistema no es causal El sistema es periódico H(w) es una función escalón.
What is the correct value of variable a in the following Python code:
Import numpy as np
Signal = [1, 0, -1, 0]
a = np.fft.fft (signal)/4
a=[1, 0, 0, 0] a=[0, 0.5, 0, 0.5] a=[1, 1, -1, -1] a=[1, 2j, 3, 4j].
La función delta(t) es una función especial cuya integral es: La función escalón unitario La derivada de delta(t) La integral de la función pi(t) La función impulsiva del sistema tau.
La integral 'imagen' da el siguiente resultado: I=e^(j*20*pi) I=cos(pi*t) I=1 I=-2*pi.
La frecuencia de Nyquist es La frecuencia a la que muestrea Nyquist señales sin aliasing La máxima frecuencia permitida en la señal para su muestreo sin aliasing La frecuencia de muestreo La frecuencia de la señal muestreada.
Para duplicar el ancho y el alto de una señal f(t), además de retrasarla, t0 en el tiempo se representa: 2*f*(t0/2) f*(t+t0) 2*f*((t-t0)/2) 2*t0*f*(2*t+t0).
Elija la afirmación correcta: El desarrollo en serie de Fourier no es válido para señales de energía en un intervalo de tiempo infinito. El desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo solo es válido para señales positivas. El desarrollo en serie de Fourier es válido para todo tipo de señales siempre que sean complejas. El desarrollo en serie de Fourier en un período [-T/2, T/2] tienen un ancho de banda B=(2*pi)/T rad/s.
Si h(t) es la respuesta al impulso de un Sistema Lineal e Invariante en el tiempo, H(w) la función de transferencia del sistema al que entra una señal f(t) y del que sale una señal g(t) g(t)=H(w)*f(t) G(v)=H(w)F(v/theta) G(w)=H(w)+F(w) g(t)=integral - infinito a infinito(f(theta)*h(t-theta)*dtheta).
La función fft.m de octave/matlab de una señal de 1000 muestras con una frecuencia de muestreo de 1000 muestras cada segundo, devuelve un array F = fft(x); cuyos elementos corresponden a las siguientes frecuencias: F[0] es la componente continua w=0 F[1:1000] corresponden a (0:1:1000) en radianes por segundo F[1000] vuelve a ser la componente continua F[1] es la componente continua w=0.
La función delta es una función especial cuya área vale 1 1 y medio pi pi/2.
La siguiente integral 'imagen' toma el siguiente valor e^-t^2 e^-2 e^t^2 e^-4.
Si introducimos un tono de 1000 Hz en un sistema lineal e invariante, a la salida obtendremos otro tono de 1000Hz una continua y un tono de 1000Hz dos tonos uno de 1000Hz y otro de -1000Hz un tono fundamental de 1000Hz y sus armónicos a 2000Hz, 3000Hz, etc.
La transformada de Fourier de un tono cos(w0t) es pi*[delta(w-w0)+delta(w+w0)] 2*j*pi*[delta(w-w0)+delta(w+w0)] sin(2*pi*w0*t) 2*pi*t*delta(w-w0).
Retrasar una señal una cantidad t0 en el tiempo se representa: f(t)->f(t-t0) f(t)->f(t0) f(t)->f(t+t0) f(t)->t0*f((t-t0)/t0).
La modulación 8PSK es: Una modulación analógica de onda contínua Una modulación analógica de banda base Una modulación digital de Ocho niveles de amplitud Una modulación digital de fase con amplitud unitaria en todos los estados.
Elija la afirmación correcta: El desarrollo en serie de Fourier es el fasor e^(j*2*pi*f*t) El desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo solo es válido para señales positivas. El desarrollo en serie de Fourier es válido para señales de potencia periódicas. El desarrollo en serie de Fourier de periodo T tiene un ancho de banda B=((2*pi)/T)rad/s.
La función delta(t) es una función especial de área unidad y la propiedad del muestreo se expresa como a) b) c) d).
La siguiente integral' imagen' toma el siguiente valor sin(100*pi*t) 0 1 cos(100*pi*t).
La modulación de amplitud AM con una portadora de fc=625KHz y moduladora f(t) con| f(t)| < 1 se expresa como: Acos(2*pi*fc*t) (f(t)+1)cos(2*pi*fc*t) f(t)cos(2*pi*fc*t) ((f(t)+1)^(2))*cos(2*pi*fc*t).
La transformada de Fourier de un pulso 'imagen' sin(x)/x iw sa(w/2) iwsin(w).
La modulación binaria PSK. . . tiene los cuatro estados cos(w*c*t), -cos(wct), sin(w*c*t) y sin(w*c*t). tiene los dos estados cos(w*c*t) y sin(w*c*t) tiene los dos estados cos(w*c*t) y -cos(w*c*t) tiene el único estado válido cos(w*c*t).
Si h(t) es la respuesta al impulso de un sistema lineal e invariante en el tiempo entonces y vale cero para todo el tiempo menor o igual que cero , entonces: El sistema es casual La señal es periódica pura El sistema es periodica H(w) es una funcion escalon.
Una señal que no tenga componentes de frecuencia por encima de los 1000 Hz puede ser muestreada a 1000 ms a 1/2*f de muestreo una vez o mas por periodo aunque la señal no sea periodica cada 0.5ms o menos.
Una señal es periódica de periodo T si se cumple la siguiente f(t) para todo instante de tiempo f(t)=f(t+T) f(t)=Tf(t-T) f(t-T)=f(t/T).
La funcion 2*delta(t) es una funcion de enrgia especial y su energia vale: 4W 3Jul 2W 1Jul.
Choose the correct answer about complex exponencial Fourier series: Must be used with periodic power signal The coeficients Fn are real numbers The power of the signal can not be obtained from yhe Fn coeficients The transfer function is the Fourier serie of a sinusoidal signal.
La frecuencia de muestre , fm y la frecuencia de Nyquist , f N se relaciona asi. fm<f N f N =fm/2 f N =fm fm=fN/2.
Afirmacion correcta La potencia de una señal de energia es igual a la energia de una señal de potencia La energia de una señal de potencia es nula en los extremos aunque siempre positiva La energia de una señal periodica es igual a la potencia del periodo El periodo de analisis de una señal de energia se considera infinito El periodo de la puta madre de Trump es infinito. FAKE NEWS!.
What is the correct value of variable a in the following Python code:
Import numpy as np
Signal = [1, 0, -1, 0]
a = np.fft.fft (signal)
a=[0+0j, 0+0j, 0+0j, 0+0j] a=[0+0j, 2+0j, 0+0j, 2+0j] a=[1+0j, 1+0j, -1+0j, -1+0j] a=[1+0j, 0+2j, 3+0j, 0+4j].
la integral 'imagen' toma el siguienta valor 0 T^2 T 1.
La integral 'imagen' da el siguiente resultado I=1 I=e^(j*20*pi*t) I=cos(pi*t) I=-2*pi.
La transformada de furier de un pulso pi*((t-t0)/t) es iw sen((pi*j)/(pi*theta))*e^(-j**theta*t0*w) theta*Sa((w*theta)/2)**e^(-j*t0*w) iw*sen(w)e^(-j*t0*w).
La integral de la imagen da cos pi=-1 cos pi/2=0 1 cos (w0/4).
El paquete de numpy de pyton contiene en el bloque fft la funcion fft Una llamada a esta funcion sobre una señal de 44100 muestres y muestreo a 44100m/s ,F np f ft.f ft(s)/44100 delvuelve un array F . F[1]=1hz es la frec fund F[44099] es la comp. alterna F[0:22050] es el espectro de pot. de la señal F[0] es la componente continua w=0 y F[1],F[44099] son las asociadas a la comp. funda.
Elija la afirmacion correcta: La potencia de una señal de energía es igual a la energía de una señal de potencia La energía de una señal de potencia es nula en los extremos, aunque siempre positiva La energía de una señal periódica es igual a la potencia de un periodo La potencia promedio de una señal en un intervalo es igual a su energía dividida por la duración del intervalo.
El paquete numpy de Python nos permite simular una señal como un array. Suponga que ese array tiene longitud N=100000 y que el intervalo de muestreo considerado en la simulación es DELTAT=0,001s. Elija la opción correcta de las siguientes: El cuadrado del array es la potencia La resolución en frecuencia son 10 milihercios La frecuencia de corte del filtro es 1Hz El intervalo de muestreo es N/DELTA T = 10^8 s.
Responde A B C D.
Responde Tiene entrada y salida. Su función de transferencia es real. Su respuesta impulsiva vale cero para t <= 0. Su función de transferencia es igual que su respuesta impulsiva.
? e^j20πT ln(πt) 0 -2.
¿ [0, 0’5, 0, 0’5] [0, 0, 1, 0] [1, 1, -1, -1] [1, 2j, 3, 4j].
Calcula la amplitud y frecuencia del tren. Dale bambiche niño. Io solo hescucho regeton, brrrr. Dracukeo, el empalador XS Project Водоворот Vodovorot.
Resuelve la siguiente integral -2 0 e^wt0 1.
49. Indique que señales son periódicas f(t) = π *(t/T) f(t) = π /(t/T) f(t) = (t/T)/π f(t) = π*(t-t0/T).
50. La función fft.m de octave/matlab de una señal de 1000 muestras con una frecuencia de muestreo de 1000 muestras cada segundo, devuelve un array F = fft(x) F = {F(1), F(2), F(3)} son los coeficientes correspondientes con el componente directo, el componente fundamental y el primer armónico. F = {F(1), F(2), F(3)} son los coeficientes correspondientes con el componente directo. F = {F(1), F(2), F(3)} son los coeficientes correspondientes con el componente directo, el componente fundamental, el primer armónico, y el tercer armonico. F = {F(1), F(2), F(3)} son los coeficientes correspondientes con el componente fundamental y el primer armónico.
51. Elija la afirmación correcta: El desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo falla con señales de energía, haciendo ceros todos coeficientes El desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo funciona con señales de energía, haciendo ceros todos coeficientes El desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo falla con señales de energía, haciendo menos uno todos coeficientes El desarrollo en serie de Fourier exponencial complejo falla con señales de energía, haciendo niggas a todos coeficientes.
52. Afirmación correcta: Para una señal de energía la integral de menos infinito a inifino de f(t)^" es menor que infinito Para una señal de energía la integral de menos infinito a inifino de f(t)^" es mayor que infinito Para una señal de potencia la integral de menos infinito a inifino de f(t)^" es mayor que infinito Para una señal de potencia la integral de menos infinito a inifino de f(t)^" es menor que infinito.
53. Para un sistema Para todo sistema lineal Para todo sistema invariante Para todo sistema variante Para todo sistema causal.
What is the correct value of variable a in the following Python code:
Import numpy as np
signal = [2, 0, 0, 0]
a = np.fft.fft (signal)/4
a=[0.5+0j, 0.5+0j, 0.5+0j, 0.5+0j] a=[8+0j, 8+0j, 8+0j, 8+0j] a=[1+0j, 1+0j, 1+0j, 1+0j] a=[2+0j, 0+0j, 0+0j, 0+0j].
La integral -2π 0 1 2π.
Resuelve H = 1/(jwRC+1) H = (1/(jwC+1))R H = 1/(jwRC+1) + 1/(jwRC+1).
256 QAM La modulación 256 QAM es una modulación digital que usa 256 estados de la línea de transmisión La modulación 256 QAM es una modulación analogica que usa 256 estados de la línea de transmisión La modulación 256 QAM es una modulación analogica que usa 60 estados de la línea de transmisión.
58. What is the correct value of variable a in the following Python code:
Import numpy as np
Signal = [1,1,1,1,1,1,1,1]
a = np.fft.fft (signal)/4
a=[8,0,0,0,0,0,0,0] a=[1,1,1,1,1,1,1,1] a=[2,0,0,0,0,0,0,0] a=[0,0,0,0,0,0,0,0].
What is the correct value of variable a in the following Python code:
Import numpy as np
Signal = [1,1,1,1,1,1,1,1]
a = np.fft.fft (signal) [8,0,0,0,0,0,0,0] [4,0,0,0,0,0,0,0] [2,0,0,0,0,0,0,0] [6,0,0,0,0,0,0,0].
What is the correct value of variable a in the following Python code:
import numpy as np
signal = [2, 0, 0, 0]
a = np.fft.fft (signal) [2,0,0,0] [1,0,0,0] [2,2,2,2] [0.5,0.5,0.5,0.5].
What is the correct value of variable a in the following Python code:
Import numpy as np
signal = [8, 0, 0, 0]
a = np.fft.ifft (signal) [2,2,2,2] [0.5,0.5,0.5,0.5] [1,1,1,1] [1,0,0,0].
What is the correct value of variable a in the following Python code:
import numpy as np
signal = [8, 0, 0, 0]
a = np.fft.ifft (signal)/4 [0.5,0.5,0.5,0.5] [1,1,1,1] [2,0,0,0] [1,0,0,0].
Si h(t) es la respuesta al impulso de un Sistema Lineal e Invariante en el tiempo, H(w) la función de transferencia del sistema al que entra una señal f(t) y del que sale una señal g(t) g(t)=H(w)*f(t) G(W)=H(w)*F(w) g(t)=integral - infinito a infinito(f(theta)*h(t-theta)*dt) g(t)=integral - infinito a infinito(f(theta)*h(t-theta) G(W)=H(w) + F(w).
Si h(t) es la respuesta al impulso de un Sistema Lineal e Invariante en el tiempo, H(w) la función de transferencia del sistema al que entra una señal f(t) y del que sale una señal g(t) g(t)=h(t)*f(t) G(v)=H(w)F(v/theta) G(w)=H(w)+F(w) g(t)=integral - infinito a infinito(f(theta)*h(t-theta)*dt).
|
