“Toda onda compleja periódica se puede representar como la suma de ondas simples.”<\/em><\/p>\n Seguramente muchos han leído este enunciado. Básicamente plantea que cualquier señal periódica (de la forma que sea) puede descomponerse como la suma de señales sinusoidales de distintas frecuencias.<\/p>\n Por ejemplo, en la animación se puede observar una señal “cuadrada” generada a partir de la suma de sinusoides puras.<\/p>\n Para el análisis supongamos que el segmento más largo se encuentra girando a 100Hz (en la animación gira mucho más lento). Si se observa con atención, se puede apreciar que el siguiente segmento realiza 3 vueltas por cada una del segmento largo. En nuestro ejemplo, si el largo realiza 100 ciclos por segundo, el siguiente realiza 300 ciclos por segundo, es decir, gira a 300Hz. Se puede también decir que el segundo segmento es un 3er armónico del primero (multiplica su frecuencia por 3).<\/p>\n Si prestamos atención al tercer segmento, veremos que realiza 5 vueltas por cada una del segmento largo. Es decir, gira a 500Hz y es un 5to armónico del primero. Por último, el cuarto segmento gira 7 veces, en nuestro ejemplo serían 700Hz y corresponde con un 7mo armónico.<\/p>\n Podemos notar que estamos adhiriendo armónicos impares consecutivos: 1ro, 3ro, 5to y 7mo. Si pudiéramos sumar infinitos armónicos con esta condición podríamos construir una onda cuadrada casi perfecta.<\/p>\n Al graficar cada segmento en función de la frecuencia (respetando su amplitud), se obtiene el espectro en frecuencia de la señal compleja.<\/p>\n Esto es posible de lograr con cualquier señal periódica y es el principio que utiliza un analizador de espectro o los sintetizadores que funcionan por adición. La condición de periodicidad es fácil de evadir si consideramos un período suficientemente largo que contenga la señal entera.<\/p>\n El mayor auge de esta herramienta no fue hasta que la computación avanzó lo suficiente para facilitar los cálculos, no tiene mucho sentido descomponer una señal “a mano”. La transformada rápida de Fourier (FFT de Fast Fourier Transform) es el algoritmo que permite obtener los coeficientes de una serie de Fourier de forma rápida y, hoy en día, es usada en la mayoría de los software de audio conocidos.<\/p>\n El análisis de Fourier funciona en una gran cantidad de sistemas en nuestra vida cotidiana. Se hace presente en sistemas de Comunicaciones, en Ingeniería de Control, en Ingeniería Mecánica, en Campos Electromagnéticos, en Procesamiento de señales de audio, en Procesamiento de imágenes e incluso en el área médica para procesar imágenes generadas por ecogramas, resonancia magnética, tomografías, etc. <\/p>\n Pero veramos, cómo lo nos lo cuentan desde el Canal de Youtube ElectrónicaFP<\/a>:<\/p>\n ![\"\"](\"https:\/\/cifpn1.com\/electronica\/wp-content\/uploads\/file\/ezgif-353613918.gif\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/cifpn1.com\/electronica\/wp-content\/uploads\/file\/FFTr.jpg\")
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\n\tanálisis de Fourier de distintas formas de onda<\/em><\/span><\/p>\nFourier aplicado a la electrónica<\/h3>\n
Dominio del tiempo y dominio de la frecuencia<\/h4>\n