Temas 4, 5 y 6

Si sumamos dos señales de periodo T su periodo será: T. 2T. 1/T. Ninguna de las anteriores.

Cuando desplazamos una señal en el tiempo cambia: El periodo de la señal. La magnitud. La fase. La magnitud y la fase.

Cuando invertimos temporalmente una señal: Los coeficientes se preservan. Los coeficientes se invierten. Los coeficientes camban de fase. Ninguna de las anteriores es correcta.

Si x(t) es una señal impar: Los coeficientes son pares. Los coeficientes son impares. Los coeficientes son reales. Los coeficientes son imaginarios.

Si x(t) es una señal real entonces su DTFS: Los coeficientes tienen simetría hermítica. La parte real de los coeficientes es una función par. El módulo de los coeficientes es una función par. Todas las anteriores.

¿Un filtro que deja pasar solo señales entre 2.4 GHz y 2.5 GHz es un?. Filtro paso bajo. Filtro paso alto. Filtro paso banda. Filtro de rechazo de banda.

¿Qué señal es continua y tiene periodo 2π?. La FS. La DFT. La DTFT. Todas las anteriores.

¿Cuál es el rango de integración/suma de la ecuación de análisis de la DTFT?. Desde -∞ a ∞. Desde 0 a ∞. Desde 0 a 2π. Ninguna de las anteriores.

¿Cuál es el rango de integración/suma de la ecuación de síntesis de la DTFT?. Desde -∞ a ∞. Desde 0 a ∞. Desde 0 a 2π. Ninguna de las anteriores.

¿Cuál es la relación entre la DFT y la DTFT?. La DFT se aplica a señales reales y la DTFT se aplica a señales complejas. La DFT toma muestras a intervalos regulares de la DTFT. La DFT y la DTFT no tienen ninguna relación. Ninguna de las anteriores.

La operación de muestreo consiste en: La suma de dos funciones. La resta de dos funciones. El producto de dos funciones. El cociente de dos funciones.

El teorema de Nyquist establece que: La frecuencia de muestreo debe ser al menos igual a la máxima frecuencia de la señal a muestrear. La frecuencia de muestreo debe ser al menos igual al doble de la máxima frecuencia de la señal a muestrear. Es imposible reconstruir una señal continua, que tiene infinitos valores a lo largo del tiempo, a partir de un conjunto discreto de muestras. Simplemente no se puede. Todas las respuestas anteriores son falsas.

El filtro de reconstrucción sirve para: Eliminar la componente continua de la señal de salida. Extraer el termino paso bajo del espectro de la señal muestreada. Aumentar la calidad de la señal de salida. Todas las respuestas anteriores son falsas.

Qué caracteriza al aliasing?. El aliasing puede aumentar la calidad del proceso de muestreo. El aliasing se produce cuando la frecuencia de muestreo es muy alta en comparación con el ancho de banda de la señal muestreada. El aliasing es un proceso irreversible. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones no es cierta?. La cuantización es necesaria para poder representar las muestras con un numero finito de bits. La cuantización mejora la calidad de la señal cuantizada. El proceso de cuantización introduce un ruido en la señal cuantizada llamado ruido de cuantización. Cuantos más bits usemos para cuantificar la señal menor será el ruido de cuantización.

En la emulación de sistemas continuos por un sistema discreto equivalente: La señal continua x(t) debe de tener un ancho de banda limitado B y la frecuencia de muestreo ser de al menos 2B. No es posible emular un sistema continuo mediante un sistema discreto ya que los sistemas continuos son únicos. La señal continua x(t) puede tener un ancho de banda ilimitado. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

Los tres bloques fundamentales del procesamiento digital por muestras son: Sumadores, restadores, multiplicadores y divisores. Retardadores y adelantadores. Sumadores, multiplicadores y delays/retardadores. Sumadores, restadores, multiplicadores, divisores y delays/retardadores.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. En general, el procesamiento de la señal por muestras introduce un retardo menor en la señal procesada. El procesamiento por muestras suele utilizarse en aplicaciones en tiempo real. En general, el procesamiento de la señal por bloques es computacionalmente más eficiente que el procesamiento por muestras. En general, el procesamiento de la señal por bloques introduce menos retardo que el procesamiento por muestras.

Si x[n] es la señal de entrada con longitud M+1 y x[n] es la señal de entrada con longitud L la señal h[n] * x[n] tiene una longitud de: 2L. L+M. 2L +M. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

El algoritmo overlap-add sirve para: Realizar la multiplicación de dos señales. Realizar la convolución por bloques de h[n] y x[n]. Realizar la convolución por muestras de h[n] y x[n]. Ninguna de las anteriores respuestas es cierta.

La función de transferencia se define como: La transformada de Fourier (TF) de la señal discreta x[n]. La transformada discreta de Fourier (DTFT) de la señal discreta x[n]. La transformada Z de la señal discreta x[n]. Ninguna de las anteriores respuestas es cierta.

Las señales causales tienen una transformada Z con una ROC: Hacia dentro del círculo definido por el polo de mayor magnitud. Hacia afuera del círculo definido por el polo de mayor magnitud. Hacia dentro del círculo definido por el polo de menor magnitud. Hacia afuera del círculo definido por el polo de menor magnitud.

Un sistema es estable y causal si su transformada Z: Tiene todos sus polos contenidos dentro de la circunferencia unidad del plano complejo. Tiene todos sus polos en el exterior de la circunferencia unidad del plano complejo. Tiene todos sus polos exactamente en la circunferencia unidad del plano complejo. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. Los filtros FIR son estables. Los filtros FIR requieren de retroalimentación para su implementación. Los filtros FIR pueden tener fase lineal. Los filtros FIR requieren respuestas al impulso de mayor longitud que sus equivalentes IIR.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. Los filtros IIR pueden ser inestables. Los filtros IIR requieren de retroalimentación para su implementación. Los filtros IIR son menos eficientes que los filtros FIR equivalentes. Los filtros FIR pueden presentar problemas de estabilidad numérica.

El método del enventanado consiste en: Diseñar filtros IIR a partir de filtros ideales. Truncar la respuesta en frecuencia de un filtro ideal. Truncar la respuesta al impulso de un filtro ideal. Ninguna de las anteriores es cierta.

Comparada con la ventana rectangular, la ventana de Hamming: Tiene más rizos en las discontinuidades pero una menor anchura de la transición entre la banda de paso y la banda de eliminación. Prácticamente no tiene rizos en las discontinuidades a costa de una mayor anchura de la transición entre la banda de paso y la banda de eliminación. Prácticamente no tiene rizos en las discontinuades y además la anchura de la transición entre la banda de paso y la banda de eliminación es mayor. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

¿Cuál es la principal ventaja de la ventana de Kaiser?. La ventana de Kaiser no permite ajustar ningún parámetro, de igual modo que las ventanas rectangular y Hamming. La ventana de Kaiser tiene una implementación muy compleja. La ventana de Kaiser no permite ajustar el tamaño máximo del rizado en la banda de paso. La ventana de Kaiser tiene un parámetro que permite ajustar la anchura del lóbulo principal respecto a la amplitud de los lóbulos secundarios.

El método del muestreo en frecuencias permite: Este método no permite el uso de ventanas. Crear filtros IIR con respuestas en frecuencia arbitrarias. Crear filtros FIR con respuestas en frecuencia arbitrarias. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

La transformación bilineal sirve para: Mapear filtros digitales en filtros analógicos y viceversa. Mapear filtros FIR en filtros IIR. Convierte filtros analógicos en otros filtros analógicos. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.