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Efecto Aliasing

EFECTO ALIASING

Este proceso se define científicamente como el efecto que se produce cuando unas señales continúas distintas se vuelven indistinguibles al muestrearlas digitalmente.

Explicado de otra manera es la alteración de la percepción de un determinado movimiento a través de nuestra percepción o de cualquier óptica, por ejemplo cuando vamos andando por la calle y al mirar la llanta de un vehículo tenemos la percepción de que mueve en sentido contrario, es decir el vehículo se mueve hacia adelante pero las ruedas es como si se movieran hacia atrás.

¿A qué se debe esta falsa percepción?

El aliasing es causado por un muestreo incorrecto de la señal que se está digitalizando, de modo que aparecen imperfecciones en la misma.

Dicho de otra manera, si tenemos una cámara que trabaja a una determinada frecuencia, y captamos el movimiento de una llanta durante 50s a 1 fotograma el segundo, de repente en lugar de representar la imagen a esa frecuencia la representamos a una frecuencia menor con lo que en lugar de tener 50 imágenes tenemos por ejemplo 15, esta diferencia entre imágenes es la que produce esa sensación de movimiento contrario y se debe a la falta de continuidad en la emisión de imágenes o que la frecuencia con la que pretendemos representar una imagen es menor a la requerida.

aliasing

La imagen superior muestra como el movimiento de la rueda de la primera fila se representaría cada cuarto de revolución pero en la segunda fila representaríamos el mismo movimiento pero cada tres cuartos de manera que parece que la rueda en lugar de avanzar, retrocedería.

El caso de pantallas o videojuegos hay dos puntos clave donde hay que controlar la aparición de este que sería en la representación gráfica en pantalla y la generación de imagen.

 

 

¿Cómo se soluciona?

Se necesitará un filtro antialiasing  que limpia la señal antes de hacer una Conversión analógica-digital.

El propósito del filtro antialiasing es eliminar cualquier presencia de las frecuencias superiores a frecuencia de muestreo/2. Por qué utilizamos la mitad de la frecuencia de muestreo viene del Teorema de muestreo de Nyquist-Shannon.

Lo bueno de este filtro es que no destruye los datos y por tanto siempre se podrán recuperar de la señal analógica original

La imagen anterior muestra como una frecuencia que tiene un determinado periodo, al muestrearla con otro periodo diferente produce la digitalización de una onda completamente diferente y que nos llevará a un error.

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