Zusammenfassung der Ressource
Convolución entre señales
- Se denomina convolución a una función, que, de forma lineal y continua, transforma una señal de
entrada en una nueva señal de salida. La función de convolución se expresa por el símbolo * en pocas
palabras la convolución es una operación matemática que combina dos señales para producir una
tercera señal.
- Propiedades de la convolución
- Asociatividad
- Ley Asociativa: f1(t)*(f2(t)*f3(t))=(f1(t)*f2(t))*f3(t)
- Conmutatividad
- Ley Conmutativa: y(t) = f(t)*h(t) = h(t)*f(t)
- Para probar la Equation, lo único que tenemos que hacer es un pequeño cambio de
variable en nuestra integral de convolución (o suma)
- Dejando τ=t−τ, podemos mostrar fácilmente que la convolución es conmutativa:
- La figura muestra que ambas funciones pueden ser vistas como entradas del sistema mientras lo otro
es la respuesta al impulso.
- Distribución
- Ley Distributiva: 1(t)*(f2(t)+f3(t))=f1(t)*f2(t)+f1(t)*f3(t)
- La demostración de este teorema puede ser tomada directamente de la definición
de convolución y usando la linealidad de la integral.
- Desplazamiento en el Tiempo
- Propiedad de Desplazamiento,
Para c(t)=f(t)*h(t), entonces:
c(t−T)=f(t−T)*h(t)
c(t−T)=f(t)*h(t−T)
- Demostración Gráfica de la propiedad de desplazamiento
- Convolución con un Impulso
- Convolución con Impulso Unitario: f(t)*δ(t)=f(t)
- Para este demostración, dejaremos que δ(t) sea el impulso unitario localizado en
el origen. Usando la definición de convolución empezamos con la integral de
convolución
- De la definición del impulso unitario, conocemos que δ(τ)=0 siempre
que τ≠0. Usamos este hecho para reducir la ecuación anterior y
obtener lo siguiente:
- La integral de δ(τ) solo tendrá un valor
cuando τ=0 (de la definición del impulso
unitario), por lo tanto esa integral será
igual a uno. Donde podemos simplificar
la ecuación de nuestro teorema:
f(t)*δ(t)=f(t)
- Las figuras y ecuaciones anteriores, revelan la función identidad del impulso unitario.
- Ancho
- En tiempo continuo, si la Duración(f1)=T1
y la Duración (f2)=T2 , entonces
Duración(f1*f2)=T1+T2
- n tiempo continuo, la duración de la convolución resulta igual a la suma de las longitudes de cada una
de las dos señales convolucionadas.
- En tiempo discreto si la Duración (f1)=N1 y la Duración
(f2)=N2 , entonces Duración(f1*f2)=N1+N2−1
- Causalidad
- Si f y h son ambas causales, entonces f*h también es causal
- Usos y aplicaciones comunes
- En estadística, como un promedio móvil ponderado.
- En teoría de la probabilidad, la distribución de probabilidad de la suma de dos variables aleatorias
independientes es la convolución de cada una de sus distribuciones de probabilidad.
- En óptica, muchos tipos de “manchas” se describen con convoluciones. Una sombra (e.g. la sombra en
la mesa cuando tenemos la mano entre ésta y la fuente de luz) es la convolución de la forma de la
fuente de luz que crea la sombra y del objeto cuya sombra se está proyectando. Una fotografía
desenfocada es la convolución de la imagen correcta con el círculo borroso formado por el diafragma
del iris.
- En acústica, un eco es la convolución del sonido original con una función que represente los objetos
variados que lo reflejan.
- En ingeniería eléctrica, electrónica y otras disciplinas, la salida de un sistema lineal (estacionario o
bien tiempo-invariante o espacio-invariante) es la convolución de la entrada con la respuesta del
sistema a un impulso (ver animaciones).
- En física, allí donde haya un sistema lineal con un “principio de superposición”, aparece una operación
de convolución.