El valor medio de una señal se define como la media de todos los valores que definen y componen la misma cuya suma representa el área bajo la curva entre un periodo de tiempo que matemáticamente se representa por a la ecuación 1. Gráficamente corresponde a un triángulo que contiene el área equivalente a la que tiene la señal bajo su curva como se muestra en la figura 1.
Ecuación 1.
Fig. 1.: Área bajo la curva de señal
En los sistemas de comunicaciones es importante conocer la potencia promedio de las señales lo que es equivalente al valor cuadrático medio en un periodo definido (T) de la señal como lo muestra la ecuación 2, si f(f) corresponde a una señal de corriente o voltaje representa la potencia promedio entregada por la misma a una resistencia de 1Ω. Los límites de integración para una señal periódica corresponden a un periodo de la señal ya que si se toma n periodos, se aumenta el tiempo n veces y de igual manera pasaría con el área, por lo tanto, se obtendría el mismo resultado.
Ecuación 2.
El teorema de Parseval define que la potencia de las señales es equivalente a la suma de la potencia de sus componentes espectrales y se toma dependiendo de si la señal es periódica o no ya que para su análisis se implementa la serie y la transformada de Fourier respectivamente.
Teorema de Parseval para señales periódicas:
Si por un lado, la serie de Fourier corresponde a la serie trigonométrica
o, por el otro, a la exponencial compleja el Teorema de Parseval corresponde a
las ecuaciones 3 y 4 respectivamente. En donde se define que la potencia de la señal es equivalente a la
suma de la potencia de los componentes espectrales representados por los
coeficientes a0, an
y bn para el primer caso y Cn para el segundo. El valor cuadrático medio es correspondería al valor cuadrático medio de los componentes espectrales como lo muestra la ecuación 5, donde C0 es el nivel de offset de la señal y Cn la amplitud de la n-ésimo armónico.
Ecuación 3.
Ecuación 4.
Ecuación 5.
Ejemplo:
1. Hacer la serie de Fourier para la señal mostrada en la figura 2 a través del Matlab y aplicar el Teorema de Parseval para la serie trigonométrica y la exponencial compleja.
fig. 2: Señal cuadrada con T=pi y wo=2.
close all;
clc;
syms t;
lim= [0 pi/2 pi];
f= [1 0];
T=pi;
wo=2*pi/T;
n=1:1:5;
f=sym(f);
% hallando coeficientes.
A0=0;
for i=1:length(f)
A0= A0+ int(f(i),'t',lim(i), lim(i+1));
end
A0= simple (2*A0/T)
An=0;
for i=1:length(f)
An= An+ int(f(i)*cos(n*wo*t),'t',lim(i), lim(i+1));
end
An= simple (2*An/T)
Bn=0;
for i=1:length(f)
Bn= Bn+ int(f(i)*sin(n*wo*t),'t',lim(i), lim(i+1));
end
Bn= simple (2*Bn/T)
Tabla I
Coeficientes de la serie de Fourier para la señal de la figura 2.
Nota: Obsérvese que los coeficientes bn sólo tienen valor para n impar.
- Para la serie trigonométrica de Fourier:
Para n impar
Donde:
Hallando la convergencia tenemos que:
Ecuación 6.
Por lo tanto:
- Para la serie exponencial compleja:
Teniendo en cuenta la ecuación 4 y los datos contenidos en la tabla I, tenemos que:
Para n impar
Donde:
Teniendo la convergencia de la serie representada por la ecuación 6, tenemos que :
Ejercicios propuestos:
1. Haga el teorema de Parseval para las
señales mostradas en las figuras 3 y 4 modificando el código de Matlab para
la serie de Fourier con 50 armónicos y posteriormente grafique el espectro.
Fig. 3: señal diente de sierra.
fig. 4: señal triangular.
Teorema de Parseval para señales aperiódicas:
Como se mencionó anteriormente el análisis para este tipo de señales se hace a través de la Transformada de Fourier y de igual manera se aplica que la potencia corresponde a la contenida en cada una de sus armónicos. Es útil hablar del contenido de la Energía como se muestra en la ecuación 7, si f(t) corresponde al voltaje
que se entrega a una carga de 1Ω la ecuación expresaría la energía total que
entrega a la misma. Para este caso, el teorema de Parseval se plantea a través
de la ecuación 8 en donde la energía de la señal se determina por la
multiplicación del área bajo la curva
que se denomina como espectro de
energía de la señal expresada como |f(w)|2 multiplicado por 1/2π.
Ecuación 7.
Ecuación 8.
Ejercicio propuesto:
1-Demuestre la ecuación 8.
Referencias:
Hsu, Hwei P. Análisis de Fourier.
