TALLER    PROCESAMIENTO  DIGITAL  DE  SEÑALES  TRATAMIENTO  DIGITAL  DE  SEÑALES  

TRANSFORMADA  DE  FOURIER  2D  DIRECTA  –  INVERSA  UNIVERSIDAD  DE  PAMPLONA  

2013-­‐2      

1) Encontrar  los  componentes  de  frecuencia  de:      

a) 𝑥 𝑛,𝑚 =2 −4 19 −2 1.457 8 −2

 

 

b) 𝑥 𝑛,𝑚 =2  5 −64 −3

−2.5 6  

 

c) 𝑥 𝑛,𝑚 =−1 −5 −61 9 41 2 −8

 

 2) Encontrar  la  transformada  de  Fourier  inversa  de  :  

 

a) 𝑥 𝑘, 𝑙 = 4 4+ 3𝑗 5− 3𝑗−5+ 8𝑗 5− 8𝑗 3  

 

b) 𝑥 𝑘, 𝑙 =0 −3+ 6.92𝑗 −3− 6.92𝑗

12+ 25.98𝑗 −10.5− 6.06𝑗 6− 6.92𝑗12− 25.98𝑗 6+ 6.92𝑗 −10.5+ 6.06

 

 c) De  las  respuestas  halladas  de  los  items  b  y  c  del  punto  1.  

 3) Realizar  un  ejemplo  de  cifrado,    de  forma  matemática,  con  todos  los  pasos  

que   implica,   además,   debe   demostrar   y   comparar     los   resultados   por  medio   de   la   simulación   en  matlab,   para   este   caso   utilice   una  matriz   de  tamaño  3*3.    

4) Realice  un  algoritmo  que  permita  las  siguientes  tareas:  a) Tome  30  fotos  b) Aplique  Fourier  a  cada  una  de  las  imágenes  c) Sacar  el  máximo  valor  y  el  mínimo  valor  de  las  componentes  de  frecuencia  

de  cada  imagen  d) Crear  una  red  had  hoc,  y  enviar  estos  dos  datos  a  otra  PC  e) Haciendo   uso   del   protocolo   TCP-­‐IP,   enviar   estos   dos   datos   a   otra   PC   y  

visualizar  los  resultados.    

 5) Defina:    

a) Que  es  Fourier  b) Aplicaciones  c) Realice  un  diagrama  en  bloques  de  un  aplicación  en  la  que  le  gustaría  usar  

Fourier  2D,  por  favor  explique  muy  bien  como,  por  que  y  para  que  realiza  cada  paso.    

d) Por  que  Fourier  tiene  simetría  par  y  su  importancia  e) Señal  y  su  importancia  en  el  mundo  actual  f) Como  se  realiza  el  procesos  de  eliminación  de  ruido  usando  Fourier  en  1D  y  

2D    

6) Grafique  de  forma  aproximada  la  transformada  de  Fourier  de:  a) Una   imagen   con   componentes   de   frecuencia   únicas   de   40   y   132Hz,   los  

demás  parámetros  debe  seleccionarlos  usted,  como  por  ejemplo  tamaño  de  la  imagen.  

b) Una   imagen   con   las   frecuencias   que   usted   seleccione   (mínimo   3  frecuencias),   con   la   frecuencia   de   muestreo   que   usted   seleccione   y   de  tamaño  de  720*360.    Analizar  resultados.  

               7) Realizar  con  base  en   la  transformada  de  Fourier  de  una  señal  de  voz,   lo  

siguiente  (debe  demostrar  que  el  filtro  funciona,  una  opción  es  probarlos  en  simulación  usando  señales  senoidales):  a)  Un   filtro   paso   bajo,   con   frecuencia   de   corte     150  Hz,   haciendo   uso   de   la  

transformada  de  Fourier.  b) Un  filtro  paso  banda,  con  frecuencias  de  corte    250  -­‐  1.2Hz,  haciendo  uso  de  

la  transformada  de  Fourier.    

       Luis  Enrique  Mendoza  Fecha  entrega  del  examen                          

Protocolo  TCP  IP      

Servidor    

% servidor clear all close all clc k=1; k1=10000; % toc=3; % if delay<toc ||isnan(delay) i=0; while true %tic v=[k:1/1:k1];%los ejes los maneja con v cada 20 puntos el inicial es de 1 a 20 k=k+10000; k1=k1+10000; %y=(cos(v)); i=i+1 load CARDEX.mat length(X); %plot(X) y=X(k:k1); size (y); %hold off %plot(v,y),hold on pause(1); s=whos ('y'); s.size; s.bytes; t = tcpip ('192.168.1.4', 30000, 'NetworkRole', 'server'); set(t,'OutputBufferSize',s.bytes); %t.Timein = 1; fopen (t); fwrite (t, y(:), 'double'); %toc %echotcpip ( 'off' ) plot(y) end fclose (t);      Cliente    % CLIENTE clear all close all clc k=1; k1=10000;

while true v=[k:1/1:k1]; k=k+10000; k1=k1+10000; size (v); t = tcpip ('192.168.1.3', 30000, 'NetworkRole', 'client'); set (t, 'InputBufferSize' , 153600);%multiplos de 1200*2 tamaÒo del buffer 4800*8bytes set (t, 'timeout',0.0000001) fopen (t); rawData=fread(t,10000,'double');%tamaÒo del vector de entrada % R=reshape(rawData,3,3) %surf(R); pause (3); %hold on; plot(v,rawData); fclose(t); end