Ruido

Dr. Boris Ramos

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El termino Ruido suele usarse para describir señales no deseadas que tienden a perturbar la transmisión y el procesamiento de señales en sistemas de comunicación y sobre los cuales no tenemos un control completo. Puede ser: 1. Externos:   

Ruido Atmosférico Ruido Galáctico Ruido Hecho por el Hombre

2. Internos

(Fluctuaciones espontaneas de corriente o voltaje en circuitos eléctricos):  Ruido de Disparo  Ruido Térmico

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Es el ruido eléctrico que surge del movimiento aleatorio de electrones en un conductor. El Valor Cuadrático Medio del Voltaje de Ruido Térmico VTN que aparece en las terminales del receptor, medido en un ancho de banda f en Hertz, viene dado por:

 



 VTN2  4k TR f ; volts2



Donde:

k  constante de Boltzman   1.38 x10 23 Joules

T  º K Kelvin R  resistencia en 

ºk

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El Valor Cuadrático Medio de la Corriente de Ruido Térmico ITN viene dada por:  I TN2  I 2  VTN2  4k TG f; amp 2 R

 

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 







Donde G es la conductancia =1/R

Se puede demostrar que el Ruido Térmico se distribuye en forma Gaussiana con media igual a CERO.

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El análisis de ruido de los sistemas de comunicación se basa en una forma idealizada de ruido llamada RUIDO BLANCO; cuya densidad espectral de potencia es constante e independiente de la frecuencia de operación. La densidad espectral de potencia de la señal de ruido blanco w(t) viene dada por: Donde:

Sw  f  

N0

2

; Watts Herts 

N0  f k , Te ; k  constantede Boltzman.

Te  Temperatura de Ruido Equivalente del receptor 

La función auto correlación del ruido blanco viene dado por: N RW     0     2

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Si el Ruido Blanco también tiene una distribución Gaussiana entonces 2 muestras del ruido son estadísticamente independientes (Propiedad #4 P.G.). Siempre que el ancho de banda de un proceso de ruido en la entrada de un sistema sea considerablemente mayor que el del sistema mismo, entonces se puede modelar el proceso de ruido como ruido blanco.

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El proceso de ruido que aparece a la salida de un filtro de banda angosta se llama RUIDO DE BANDA ANGOSTA. Este puede ser representado de 2 formas: 1. Componente en Fase y la Componente en Cuadratura. 2. Componente de Envolvente y la Componente de Fase.

► Consideremos un Ruido de Banda Angosta n(t) de

ancho de banda 2B centrado en la frecuencia fc:

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n(t) puede ser representado de acuerdo a la teoría de Sistemas Lineales de la siguiente manera:

nt   n1 t  cos2f c t   nQ t sen2f c t 



Donde:

n1 t  es la componenteen fase nt 

nQ t  es la componenteen cuadraturade nt  nI(t) y nQ(t) son señales pasobajas.

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Es posible extraer (generar) las componentes en fase y en cuadratura partiendo del ruido de banda angosta y viceversa, de la siguiente manera:

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Propiedad #1: nI(t) y nQ(t) tienen media cero. Propiedad #2: Si n(t) es Gaussiano, entonces nI(t) y nQ(t) son Gaussianos conjuntamente. Propiedad #3: Si n(t) es estacionario, entonces nI(t) y nQ(t) son estacionarios conjuntamente.

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Propiedad #4: La densidad espectral de potencia de nI(t) y nQ(t) son iguales y se expresan como: Sn f  f c   Sn f  f c ; -   f   S ni  f   S nQ  f    0, de otra manera

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Propiedad #5: nI(t) y nQ(t) tienen la misma varianza de n(t)

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Propiedad #6: La densidad espectral cruzada de nI(t) y nQ(t), es puramente imaginaria de la siguiente manera:  jSn f  f c   Sn f  f c ; -   f   S nInQ  f   S nQnI  f    0; de otra manera

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Propiedad #7: Si n(t) es Gaussiano y su densidad espectral de potencia Sn(f) es simétrica en torno a la frecuencia de banda media fc, entonces nI(t) y nQ(t) son estadísticamente independientes.