Convolución - respuesta al impulso, Señales y Sistemas

Sumatoria de Convolución – Convolución en tiempo discreto

En general, cualquier señal discreta x[n] puede ser representada como una combinación lineal de deltas desplazadas. En general se cumple que:

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Ejemplo:

Sea la función x[n] representada por la siguiente gráfica:

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La función x[n] de la gráfica anterior puede ser representada mediante la siguiente sumatoria:

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A continuación se observa cada una de las gráficas que se suman para formar x[n]:

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Suma de convolución

En el ejemplo anterior se ve claramente la importancia de las propiedades de muestreo y selección definidas anteriormente para la función impulso unitario (El Impulso Unitario). Su importancia reside en el hecho de que x[n] se puede representar como una superposición de versiones escaladas de un conjunto muy sencillo de funciones elementales, es decir, de impulsos unitarios δ[n-k] desplazados. A partir de este simple hecho vamos a presentar ahora uno de los conceptos más importante del análisis de sistemas lineales, la idea de la sumatoria de convolución.

Decíamos antes que cualquier señal discreta x[n] puede representarse como una combinación lineal de deltas desplazadas:

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Supongamos ahora que x[n] representa toda entrada para un arbitrario Sistema A cuya salida es y[n]. Recordemos del párrafo anterior que en realidad x[n] es una suma de versiones escaladas (con peso x[k]) de impulsos unitarios δ[n-k] desplazados.

Designemos a hk[n] como la respuesta del sistema al impulso unitario desplazado δ[n-k]. Debido a que el sistema es un LTI  (cumple con la propiedad de linealidad y de invarianza en el tiempo) podemos expresar matemáticamente la salida y[n] del Sistema A como una sumatoria de las respuestas individuales del sistema a cada impulso unitarios δ[n-k] con peso x[k]:

Entonces, de acuerdo con la ecuación anterior, si conocemos la respuesta de un sistema lineal al conjunto de impulsos unitarios desplazados, podemos construir la respuesta a cualquier entrada arbitraria. Debido a que δ[n-k] es la versión desplazada de δ[n], así hk[n] es una versión desplazada de su versión en el origen h0[n]. Por lo tanto:

Por convención científica se obvia el subíndice en h0[n] y se deja simplemente como h[n]. De esta manera, la salida y[n] del Sistema A se puede expresar como:

Este importante resultado se conoce como suma de convolución, y el miembro derecho de la ecuación se conoce como convolución de las secuencias x[n] y h[n].

Para la convolución de las secuencias x[n] y h[n] se utiliza el signo *. De esta manera, la salida y[n] del Sistema A se puede expresar como:

Dónde:

La Figura siguiente presenta un resumen de los resultados obtenidos hasta ahora:

La aplicación de este resultado lo podemos ver gráficamente mediante el siguiente ejemplo.

Ejemplo:

Sean la entrada x[n] a un sistema y su repuesta al impulso h[n], tal como se especifica a continuación:

Determinar la salida y[n]  del sistema.

Respuesta:

Pasos para aplicar la sumatoria de convolución

Repetimos este importante hallazgo, la salida y[n] de cualquier sistema LTI de tiempo discreto se puede obtener mediante la convolución de la entrada x[n]  con la respuesta al impulso h[n]. Es lo que manifiesta el siguiente esquema:

La suma de convolución anterior involucra los siguientes pasos:

  1. La respuesta al impulso h[k] se invierte en el tiempo (es decir, se refleja sobre el origen) para obtener h[-k]  y posteriormente se desplaza mediante n para formar h[n-k] = h[-(k-n)], que es una función de k con parámetro n;
  2. Las dos secuencias x[k] y h[n-k] se multiplican entre sí para todos los valores de k con n fija en algún valor;
  3. El producto x[k]h[n-k] se suma sobre todas las k para producir una sola muestra de salida y[n];
  4. Los pasos 1 a 3 se repiten a medida que n varía en el intervalo de –infinito a +infinito para producir la salida completa y[n].

Ejemplo 1:

La entrada x[n] y la respuesta al impulso h[n] de un sistema LTI están dadas por:

Calcule la salida y[n] mediante:

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Respuesta:

Las secuencias para x[k] y h[n-k], y el resultado de la multiplicación y posterior suma, se observan a continuación:

Propiedades de la convolución.

Las siguientes propiedades de la suma de convolución son análogas a las de la integral de convolución:

Otras propiedades de interés son:

También la solución a cierto problema se puede determinar de manera analítica, utilizando las propiedades de la convolución señaladas anteriormente. Tal es el caso del siguiente ejemplo.

Ejemplo 2:

Ante una entrada x[n], la respuesta y[n] de un sistema LTI es:

Se conoce que la respuesta al impulso h[n] del sistema:

Determinar x[n]. Seleccionar la respuesta correcta de las siguientes alternativas:

Respuesta:

Nuestra estrategia será utilizar las siguientes propiedades:

Expresamos la respuesta al impulso en términos de deltas de Dirac desplazados:

Luego, si seleccionamos:

Entonces:

Podríamos demostrar gráficamente que la anterior ecuación coincide con la gráfica para y[n] dada en el enunciado. Por lo tanto, la opción correcta es la letra a).

Respuesta al escalón.

La respuesta y[n] al escalón u[n] de un sistema LTI de tiempo discreto cuya respuesta al impulso es h[n], se obtiene fácilmente mediante:

Notar que, de acuerdo con la ecuación anterior:

Notar la estrecha relación que tiene este resultado con el hecho demostrado en El Impulso Unitario de que:

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Es decir, podemos conocer la respuesta al impulso de un sistema LTI discreto, a partir de su respuesta a la función escalón, mediante:

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En construcción…….

Fuentes:

  1. Fundamentos_de_Señales_y_Sistemas_usando la Web y Matlab
  2. Análisis de sistemas lineales asistido con Scilab, Ebert Brea.
  3. Analisis_de_Sistemas_Lineales
  4. Oppenheim – Señales y Sistemas
  5. Señales y sistemas – Shaum

Revisión literaria hecha por:

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