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- ¿Qué es el teorema nyquist lo explica??
- ¿Cómo afecta la frecuencia de muestreo FFT??
- ¿Cuál es el teorema nyquist? ¿Cómo afecta el procesamiento de imágenes digitales??
- ¿Qué tiene que ver el teorema nyquist con la comunicación que explica con un ejemplo??
¿Qué es el teorema nyquist lo explica??
El teorema de Nyquist establece que una señal periódica debe muestrearse en más del doble del componente de mayor frecuencia de la señal. En la práctica, debido al tiempo finito disponible, es necesaria una frecuencia de muestreo algo más alta que esto.
¿Cómo afecta la frecuencia de muestreo FFT??
La amplitud del DFT (FFT) es proporcional al número de muestras. Por lo tanto, si muestra durante el doble de largo con la misma frecuencia de muestreo, o si muestra el mismo duriton pero el doble de rápido, tendrá el doble de puntos de datos, y la amplitud de DFT será el doble de grande. Ver ejemplos a continuación.
¿Cuál es el teorema nyquist? ¿Cómo afecta el procesamiento de imágenes digitales??
El teorema de Nyquist establece que al probar una señal (como la conversión de una imagen analógica a una imagen digital), la frecuencia de muestreo debe ser mayor que el doble de la frecuencia de la señal de entrada para que la reconstrucción de la imagen original esté tan cerca a la señal original como sea posible.
¿Qué tiene que ver el teorema nyquist con la comunicación que explica con un ejemplo??
El teorema Nyquist-Shannon también conocido como el teorema de muestreo es una estipulación física fundamental para las comunicaciones donde la señal continua en el tiempo está relacionada con la señal discreta en el tiempo. Básicamente establece una cantidad mínima de muestreo que permite que la secuencia discreta capture todas las señales continuas.
