Procedimiento de Muestreo y Reconstrucción - Rodríguez Saldaña, Daniel;Kazakov, Vladimir
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El problema de reconstrucción de procesos Gaussianos con jitter empezó a investigarse en los años sesentas, pero el interés acerca de este problema ha aumentado en los últimos años debido al gran auge que tienen los medios de comunicación digitales. El jitter se presenta como la variación del tiempo de muestreo de la información y su consideración es importante debido a que puede generar efectos indeseables y pérdida de datos. La principal característica de este trabajo está en considerar la mayor cantidad de parámetros que describan al jitter y a los procesos Gaussianos. Su descripción está…mehr

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Produktbeschreibung
El problema de reconstrucción de procesos Gaussianos con jitter empezó a investigarse en los años sesentas, pero el interés acerca de este problema ha aumentado en los últimos años debido al gran auge que tienen los medios de comunicación digitales. El jitter se presenta como la variación del tiempo de muestreo de la información y su consideración es importante debido a que puede generar efectos indeseables y pérdida de datos. La principal característica de este trabajo está en considerar la mayor cantidad de parámetros que describan al jitter y a los procesos Gaussianos. Su descripción está basada en la teoría estadística de las comunicaciones, principalmente en el campo de los procesos estocásticos. Con los resultados de este estudio es posible describir el procedimiento de muestreo y reconstrucción (PMR) de diferentes tipos de procesos Gaussianos y diferentes tipos de jitter; y calcular las funciones de error de reconstrucción óptimas y las funciones básicas de cada muestra entodo el dominio del tiempo. Este análisis es principalmente útil para estudiantes y profesores de Ingeniería en Telecomunicaciones.
Autorenporträt
Profesor investigador del Instituto Politécnico Nacional, México. Ingeniero y Doctor en Comunicaciones y Electrónica y Maestro en Ciencias en Ingeniería de Telecomunicaciones, por el IPN en México. Vladimir Kazakov, Full Doctor of Science por el Instituto de Energía de Moscú. Área de interés: Teoría de las comunicaciones y procesos estocásticos.