12/06/2024
Marcos, muestreo y aplicaciones al procesamiento de señales e imágenes
Carlos Cabrelli
Resumen
La teoría de muestreo (sampling theory) se centra en la reconstrucción precisa de una señal continua a partir de sus muestras discretas. El teorema de muestreo de Nyquist-Shannon establece que una señal puede ser completamente reconstruida si se muestrea a una tasa que sea al menos el doble de su frecuencia máxima. Los marcos (frames), por otro lado, son una generalización de las bases ortogonales en espacios de Hilbert y permiten una representación redundante de señales, ofreciendo mayor flexibilidad y robustez frente al ruido y la pérdida de datos. En el procesamiento de señales, los marcos se utilizan para mejorar la estabilidad y eficiencia de la reconstrucción de señales, permitiendo una representación más eficiente y exacta en aplicaciones como la compresión de datos, la eliminación de ruido y la transmisión de información. La combinación de estas teorías permite el desarrollo de algoritmos robustos y eficientes para la manipulación y análisis de señales en diversas aplicaciones tecnológicas.
Descripción de la propuesta
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Conocimientos deseables
Análisis Avanzado. Espacios con producto interno (Hilbert).Transformada de Fourier
Qué aprenderá el o la estudiante
Fundamentos de la teoría del muestreo y marcos y aplicaciones al procesamiento de señales
