Teorema de muestreo

Teorema de muestreo

de Juan Pedro Fernández Muhlbauer -
Número de respuestas: 1

Buenas. 

Tengo una duda sobre el planteo del teorema de muestreo.
La condición que el teorema establece para que una señal pueda ser reconstruida a partir de sus muestras es que Ws > 2Wm, para que no haya solapamiento en el espectro de Xp(jw) y así poder recuperar X(jw) (y por tanto x(t)) al aplicar un LPF a Xp(jw). 
Lo que no termino de entender es por qué es necesaria la condición de Ws > 2Wm, ya que por lo que entiendo esa condición es necesaria para recuperar x(t) por medio de un LPF. No hay forma de poder recuperar x(t) sin la necesidad de un LPF (aunque sea mas trabajoso) y de esa forma levantar la condición de Ws > 2Wm?

Por otra parte, entiendo que si no estuviese la condición de Ws > 2Wm en principio la frecuencia de muestreo podría ser cualquiera, llegando a ser tan baja que no logre muestrear la señal x(t) lo suficiente para poder reconstruirla sin grandes errores. Por lo tanto, por qué la condición sobre la frecuencia de muestreo no puede ser Ws > Wm (la cual no cumple la condición de un principio)? Esta frecuencia es mayor a la frecuencia mas grande de la señal, y por ende se estaría muestreando mas rápido de lo que la señal puede variar, posibilitando así la obtención de información suficiente para poder reconstruir x(t).

Gracias.

En respuesta a Juan Pedro Fernández Muhlbauer

Re: Teorema de muestreo

de Federico Lecumberry -
A la condición de \omega_s>2\omega_M (1) se llega en el análisis que se hace de la señal X_p(j\omega) donde x_p(t)=x(t)p(t) y p(t) es un tren de deltas periódicas T_s (el período de muestreo).
En este análisis se ve que si no se cumple (1) entonces hay solapamiento entre las copias de los espectros de X(j\omega - k\omega_s). En este análisis no hay ninguna suposición sobre cómo es la reconstrucción; luego se llega al uso del LPF (\omega_c=\omega_s/2).

La respuesta al planteo en tu segundo párrafo surge del mismo análisis anterior. Si no se cumple (1) en las hipótesis del Teorema del Muestreo habrá solapamiento.

Puede haber casos donde se pueda violar el Teorema de Muestreo, es decir reconstruir con una frecuencia de muestreo que no cumple (1). Por ejemplo, en el Ejercicio 4 del Práctico 007. Este es un caso particular donde el análisis anterior no vale exactamente y se puede romper (1).

Si quedan más dudas, podemos verlo en más detalles en la clase de teórico/consulta del jueves.

Saludos.