Sampling, Quantization & Reconstruction — Animaciones

Explora muestreo, aliasing, cuantización por bits (con dither) y reconstrucción ZOH vs interpolación.

1) Señal continua vs señal muestreada

Senoide de frecuencia f (continua) y sus muestras a fs. Conexión lineal como reconstrucción simple.

1000 Hz
44100 Hz
Nyquist OK
Señal continua Muestras Reconstrucción (lineal)
Rejilla = tiempo (x) y amplitud (y).

2) Aliasing: cuando fs es insuficiente

La frecuencia “fantasma” aparece al muestrear por debajo de Nyquist. Calculamos y trazamos falias.

12000 Hz
8000 Hz
Alias activo
falias = | ((f + fs/2) mod fs) − fs/2 | →

3) Comparación lado a lado

Misma señal a 44,1 kHz vs 8 kHz.

1500 Hz
Señal continua Muestras
fs = 44,1 kHz.
Señal continua Muestras
fs = 8 kHz. Posible aliasing

4) Regla de Nyquist

Para evitar aliasing, fs ≥ 2 × fmax. Ajusta la banda y fs.

20000 Hz
44100 Hz
Nyquist OK
Franja azul: 0–fmax. Barra amarilla: fs/2.

5) Escucha A/B: downsampling simulado (con/sin antialias)

Fuente sintética → decimación a 22,05 kHz o 8 kHz, con y sin filtro previo.

1000 Hz
5000 Hz
Listo
Sin antialias ⇒ aliasing audible. Con antialias ⇒ filtro LP antes de decimar.

6) Resolución en bits (cuantización)

Visualiza los escalones de cuantización, el error y la SNR teórica vs medida. Activa dither para “descorrelacionar” el error.

1000 Hz
8 bits
SNR teórica: — Error RMS: —
Señal continua Señal cuantizada
Paso de cuantización Δ = 2 / 2N (rango ±1). SNRteo ≈ 6.02·N + 1.76 dB (seno a 0 dBFS).

7) Reconstrucción: ZOH (mal) vs interpolación suave (bien)

Las muestras por sí solas no son audio continuo. Compara hold (ZOH) con una interpolación suave (aprox. sinc) y observa el efecto de un filtro de reconstrucción.

1200 Hz
16000 Hz
ZOH: incorrecta (escalonada) Interpolación: correcta (suave)
Muestras Reconstrucción Señal original
El filtro de reconstrucción (LP) suaviza la ZOH y elimina imágenes espectrales por encima de Nyquist.