Temas 7, 8, 9 y 10

¿Cuál es el rango de frecuencias estándar aproximado del oído humano?. De 1 Hz a 1 MHz. De 20 Hz a 20 kHz. De 20 Hz a 50 KHz. Ninguna de las anteriores es correcta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?. Todas las señales de audio son señales sintéticas. Los altavoces convierten las ondas sonoras en variaciones de voltaje eléctrico y los micrófonos realizan el proceso inverso. Los micrófonos convierten las ondas sonoras en variaciones de voltaje eléctrico y los altavoces realizan el proceso inverso. No es posible transformar señales eléctricas en ondas de audio.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?. Los algoritmos de compresión sin pérdidas por lo general tienen una mayor compresión que los algoritmos con pérdidas. En los algoritmos de compresión sin pérdidas la señal original y la señal descomprimida son ligeramente diferentes. En los algoritmos de compresión con pérdidas la señal original y la señal descomprimida son diferentes. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. Las imágenes digitales pueden originarse mediante el muestreo y la cuantificación de imágenes analógicas del mundo real. Cuando nos referimos a imágenes digitales el aliasing se denomina efecto Moiré. El efecto ruedas de vagón es el efecto que produce el aliasing temporal en un vídeo. El teorema de Nyquist sólo es válido para señales temporales y por lo tanto no es válido para las imágenes digitales.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. Existen dos tipos principales de resoluciones en las imágenes: la resolución espacial y la resolución de píxel. La resolución espacial DPI se mide en píxeles por centímetro. Para imágenes en blanco y negro la resolución de píxel viene dada por el número de niveles de gris de la imagen. Para imágenes a color la resolución de píxel viene dada por el número de niveles usados en cada una de las componentes fundamentales del color.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?. El escaneo es el proceso por el cual una imagen se transforma en una señal eléctrica bidimensional. En el escaneo entrelazado cada cuadro se compone de dos campos, el primero con las líneas impares y el segundo con las líneas pares. En el escaneo progresivo la imagen se escanea de abajo a arriba en vez de arriba a abajo. Todas las afirmaciones anteriores son falsas.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. En el cine analógico la frecuencia de refresco es de 24 FPS. La antigua televisión analógica tenía un formato de imagen entrelazado. En los monitores de ordenador la frecuencia de refresco es constante e igual a 60 Hz. En la televisión digital existen varias resoluciones posibles, como 720p, 1080p o 2160p.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. La televisión digital ofrece una mayor calidad de imagen que la televisión analógica a costa de una mayor complejidad. Los monitores antiguos tenían una relación de aspecto de 4:3 mientras que en los monitores modernos es de 16:9. La señal de video compuesta tiene mayor calidad que la señal de vídeo por componentes porque consta de una única señal. La componente de luminancia Y consiste en una suma ponderada de las 3 componentes de color básicas RGB.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. La redundancia en la codificación explota la no uniformidad en la codificación de los píxeles. La redundancia entre píxeles explota que haya correlación entre píxeles cercanos. La redundancia psicovisual elimina información que es relevante para el sistema visual humano. Los codificadores sin pérdidas suelen explotar la redundancia en la codificación de los píxeles.

¿Cuál es la principal ventaja de la DCT que la hace atractiva para la compresión de imágenes?. En la DCT es muy fácil calcular los coeficientes respecto a otras transformadas. La DCT no cumple con la relación de Parseval. La DCT tiene una propiedad de compactación de los coeficientes del dominio transformado. La DCT no tiene ninguna ventaja que la haga atractiva para la compresión de imágenes.

Para una señal que ha sido corrompida con ruido, ¿cuáles son las principales funciones que puede realizar un filtro?. Filtrado, convolución e inversión. Filtrado, suavizado y predicción. Separación de frecuencias y suavizado. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. En una señal estacionaria sus parámetros estadísticos como la media no varían a lo largo del tiempo. El filtro de Wiener requiere que tanto la señal de interés como el ruido sean estacionarias, y sus parámetros estadísticos deben ser conocidos a priori. El filtro de Kalman es un filtro óptimo para entornos no estacionarios. Los filtros adaptativos no son posibles dado que no se puede diseñar un filtro sin conocer los parámetros a priori.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los filtros adaptativos es falsa?. La velocidad de convergencia mide lo rápido que el filtro adaptativo se adapta a cambios en la señal de entrada. El desajuste mide de forma cuantitativa el error cuadrático medio del filtro producido por el algoritmo comparado con el filtro óptimo de Wiener. El rastreo o tracking mide la capacidad del algoritmo para adaptarse a cambios o fluctuaciones de los parámetros estadísticos de la señal o del ruido. La robustez mide la resistencia del algoritmo adaptativo frente a perturbaciones.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?. Los filtros reales se utilizan para señales moduladas por una portadora. Los filtros complejos no se utilizan en la práctica dado que las señales complejas no representan señales del mundo real o físico. Los filtros de Volterra son un tipo de filtro no lineal que se fundamenta en la generalización de la serie de Taylor. Ninguna de las respuestas anteriores es verdadera.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. Existen dos grandes familias de algoritmos para filtros adaptativos, los basados en el gradiente estocástico y los basados en la estimación de cuadrados mínimos recursivos. El principal algoritmo de gradiente estocástico es el algoritmo de mínimos cuadrados (LMS). En condiciones normales de funcionamiento y para un estado estacionario el algoritmo LMS converge a la solución óptima de Wiener. Los algoritmos de cuadrados mínimos recursivos (RLS) son en general mucho más simples que los algoritmos de gradiente estocástico.

¿Cuáles son los principales factores que limitan la capacidad de un sistema de telecomunicaciones operando en el régimen lineal?. El ancho de banda del transmisor y la capacidad de sincronización del receptor. La interferencia entre símbolos (ISI) y el ruido. En los sistemas de telecomunicaciones por microondas el principal factor limitante son los pájaros, la niebla o cualquier otro factor que atenúe la señal. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. El algoritmo de la secuencia de entrenamiento (training sequence) y el método de la dirección por decisión (decision-directed) son algoritmos de postecualización. El método de la secuencia de entrenamiento requiere que el receptor tenga una copia de la señal transmitida. El método de la dirección por decisión utiliza una copia de la señal transmitida para dirigir el ecualizador del receptor o postecualizador. El algoritmo adaptativo LMS pude usarse en el receptor para postecualizar la señal recibida.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?. El filtro de Wiener puede usarse en condiciones no estacionarias en las que tanto la señal deseada como el ruido tienen propiedades estadísticas diferentes a lo largo del tiempo. El filtro de Wiener no es óptimo en el sentido de que pueden existir filtro con mejores prestaciones. El filtro de Wiener produce una señal de salida que estima una respuesta deseada minimizando el error de estimación. El filtro de Wiener es óptimo tanto en sistemas con ruido blanco gaussiano como en sistemas con ruido no gaussiano.

Las ecuaciones de Wiener-Hopf sirven para: En realidad no sirven para nada útil en el contexto de las telecomunicaciones o el procesamiento de señal. Estimar la respuesta de un canal de telecomunicaciones de banda limitada. Calcular el error cuadrático medio de los coeficientes de un filtro IIR. Calcular los coeficientes del filtro óptimo de Wiener en función de la matriz de autocorrelación y el vector de la correlación cruzada.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el filtro LMS no es verdadera?. El algoritmo LMS es un algoritmo para diseñar filtros adaptativos. El algoritmo LMS se utiliza únicamente en entornos estacionarios, del mismo modo que el filtro de Wiener. El algoritmo LMS consta de dos pasos, un proceso de filtrado y un proceso iterativo de adaptación de los coeficientes del filtro. El algoritmo LMS puede verse como un bucle realimentado.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. Los sistemas de telecomunicaciones MIMO se empezaron a usar en sistemas de comunicaciones por radio. En la actualidad los sistemas MIMO se usan tanto en sistemas radio como en sistemas de comunicaciones por fibra óptica. Los sistemas MIMO usan únicamente un transmisor y un receptor para lograr un aumento de la capacidad de transmisión. Los sistemas MIMO tiene otras aplicaciones como los radares de haz conformado.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. Los sistemas de telecomunicaciones tradicionales utilizan una única antena transmisora, un único canal, y un único receptor. Para que varios usuarios usen de forma simultánea un sistema SISO se pueden usar diferentes frecuencias para cada usuario. Es posible aumentar la capacidad de transmisión utilizando más de una antena en el transmisor, en el receptor, o ambos. No es posible aumentar la capacidad de transmisión utilizando múltiples antenas dado que eso crea una interferencia en la señal.

¿Cuáles de los siguientes sistemas de telecomunicaciones de ejemplo NO utilizan técnicas MIMO?. Los estándares de telefonía móvil LTE y 5G utilizan MIMO. Las redes de datos locales WiFi 4 a WiFi 6 utilizan MIMO. La fibra óptica monomodo no es un sistema MIMO, dado que tan sólo se propaga un único modo que es equivalente a una onda electromagnética plana. La fibra óptica multimodo utiliza MIMO para aumentar la velocidad de transmisión mediante la multiplexación espacial.

¿Cuáles son las principales técnicas para implementar MIMO en la práctica?. Los sistemas SISO, MISO, SIMO y MIMO. La conformación de haz, la codificación espacial-temporal y la multiplexación espacial. MIMO solamente puede usarse para aumentar la capacidad de transmisión gracias a la diversidad espacial pero no el alcance máximo. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el beamforming no es cierta?. El beamforming puede usarse en el transmisor, en el receptor, o en ambos. Una aplicación notoria e intuitiva del beamforming son los radares phased-array. En estos radares, el array de antenas permanece fijo sin moverse. No es posible implementar el beamforming utilizando técnicas puramente analógicas, es necesario el procesamiento digital de la señal. El eigen-beamforming es la versión más avanzada del beamforming, en el cual se utiliza DSP avanzado y teoría de matrices para lograr un rendimiento máximo.

¿Cuál es la principal ventaja de la codificación temporal-espacial (space-time coding)?. En realidad ninguna. Es preferible utilizar otras técnicas MIMO con mejores prestaciones. Gracias a la redirección del haz hacia donde se sitúa el usuario se minimiza la potencia irradiada desperdiciada. La codificación temporal-espacial es un sistema MISO que se comporta como un sistema SIMO. Dado que la codificación temporal-espacial consta de varias antenas tanto en el transmisor como en el receptor entonces el rendimiento del sistema es máximo.

Sobre los sistemas MIMO con multiplexación espacial, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. La multiplexación espacial transmite varios canales de información independientes desde antenas diferentes en la misma frecuencia. A cada antena del array del receptor llega una señal combinada que es una combinación lineal de todas las antenas del transmisor. La multiplexación especial requiere identificar la matriz de transferencia del canal MIMO y eso puede hacerse mediante técnicas analógicas de procesado de señal. Mediante la multiplexación espacial es posible aumentar la eficiencia espectral sin reducir la robustez del canal frente al ruido o interferencias.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre teoría de matrices es falsa?. Las matrices unitarias son las versiones complejas de las matrices ortogonales. El rango de una matriz es el número de columnas o filas que son linealmente independientes. La descomposición en valores singulares (SVD) de una matriz descompone una matriz compleja H en dos matrices unitarias U y V y una matriz quasi diagonal sigma con elementos reales positivos en su diagonal principal. Solamente las matrices unitarias disponen de descomposición en valores singulares.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. El canal MIMO ideal ribbon puede modelarse con una matriz identidad I. Para un canal estenopeico o keyhole la matriz de transmisión tiene rango 1. Cuanto menor es el rango de la matriz del canal MIMO, mayor es la capacidad que puede transmitirse utilizando diversidad espacial. Los canales MIMO del mundo real suelen ser un caso intermedio entre el canal ribbon y el canal estenopeico.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. La transmisión de datos en paralelo utilizando diversidad espacial es posible únicamente cuando la matriz del canal MIMO tiene rango completo. Los canales MIMO sin pérdidas tienen una matriz del canal unitaria. Para una matriz unitaria todos sus valores singulares son iguales a 1. El rango de la matriz del canal MIMO es igual al número de subcanales independientes del sistema MIMO. Podemos aumentar la capacidad de cualquier canal MIMO incrementando tanto el número de antenas transmisoras como receptoras.

¿Qué es la capacidad del canal?. La capacidad de un canal se define como el máximo número de usuarios que pueden usar el canal sin que haya distorsión de la señal. Es el límite fundamental de ancho de banda por segundo que puede usarse para un determinado canal de forma fiable y bajo unas determinadas condiciones. Es el límite fundamental de la cantidad de información por segundo que puede transmitirse por un determinado canal de forma fiable y bajo unas determinadas condiciones. Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?. La codificación de línea estudia las diversas formas de onda para codificar cada bit de información para ser enviado por el medio de transmisión. La codificación de canal incluye redundancia en la información para de esta manera detectar y corregir errores de transmisión. La capacidad para el caso de un canal AWGN limitado en potencia transmitida, ancho de banda y ruido, tiene una fórmula específica llamada capacidad de Shannon. En un canal ruidoso limitado en potencia siempre es posible aumentar la capacidad tanto como se desee. Tan solo basta con encontrar un código de canal de mejores prestaciones.

¿Cuáles son las dos grandes familias de códigos detectores y correctores de errores?. Los códigos de bloque lineales y los códigos de bloque no lineales. Los códigos de bloque lineales y los códigos convolucionales. Los códigos de bloque lineales y los turbocódigos. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los códigos lineales de bloque no es cierta?. En un código lineal de bloque cualquier combinación lineal de dos palabras de código es otra palabra de código. Las palabras de código forman un subespacio de dimensión k de un espacio de dimensión n. Los códigos de bloque lineales se definen por su matriz generadora G, que es una matriz de dimensiones k x n. Los códigos lineales de bloque permiten detectar errores pero no permiten corregirlos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones no es correcta?. La decodificación mediante decisiones duras usa los bits una vez detectados. La decodificación mediante decisiones suaves utiliza los símbolos antes del decisor y por lo tanto usa distancia euclídea. En general, la decodificación mediante decisiones suaves ofrece un mayor rendimiento a costa de una mayor complejidad. Dada la complejidad de los decodificadores no es posible obtener la curva de error de bit teórica en función del ruido.

Para los códigos convolucionales, ¿cuál de entre las siguientes afirmaciones no es cierta?. En los códigos convolucionales la secuencia de salida de n bits no solamente depende de los k de bits de entrada actuales sino también de bits de entrada anteriores. La estructura del codificador de un código convolucional se asemeja a una máquina de estados finitos (FSM). Dado que el código convolucional es una máquina de estados finitos, carece de una matriz generadora. Todas las afirmaciones anteriores sobre los códigos convolucionales son falsas.

¿Cuál es la mejor respuesta que define al algoritmo de Viterbi?. El algoritmo de Viterbi sirve para hallar el camino más corto entre los nodos de una red de datos. El algoritmo de Viterbi sirve para decodificar códigos de canal lineales de bloque de manera eficiente. El algoritmo de Viterbi sirve para decodificar códigos de canal convolucionales de manera eficiente. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

¿Qué significa que un código de canal sea capacity-approaching?. Los códigos capacity-approaching no existen dado que no es posible sobrepasar la capacidad máxima del canal definida por Shannon. Los códigos capacity-approaching son códigos que permiten aproximarse asintóticamente a la máxima capacidad teórica del canal definida por Shannon a costa de una complejidad infinita. Los códigos capacity-approaching son códigos que permiten aproximarse asintóticamente a la máxima capacidad teórica del canal definida por Shannon de forma implementable. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

Con respecto a los códigos concatenados, ¿cuál es la respuesta correcta?. Los códigos concatenados no son capacity-approaching, es decir, mediante los códigos concatenados no es posible acercarse a la capacidad de Shannon de forma asintótica. Los códigos concatenados combinan un código exterior o externo con un código interior o interno. Normalmente el código exterior es un código lineal de bloque mientras que el código interno es un código convolucional. Los códigos concatenados son los códigos de canal más eficientes desarrollados hasta la fecha. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

El error floor se define como…. El error floor es la región de la curva que mide la probabilidad de error en la cual ésta se aplana. El error floor es la región de la curva que mide la probabilidad de error en la cual la probabilidad de error disminuye abruptamente ante pequeños aumentos de la relación señal-ruido. El error floor es la región de la curva que mide la probabilidad de error en la cual la relación señal-ruido es reducida y por lo tanto la probabilidad de error es elevada. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.