ruido blanco

Este artículo necesita ser reescrito para mejorar su relevancia para los psicólogos.. Please help to improve this page yourself if you can.. This is a background article. Ver Efectos psicológicos de la exposición al ruido blanco Espectro de ruido blanco El ruido blanco es una señal aleatoria (o proceso) con una densidad espectral de potencia plana. En otras palabras., la densidad espectral de potencia de la señal tiene la misma potencia en cualquier banda, en cualquier frecuencia central, tener un ancho de banda dado. White noise is considered analogous to white light which contains all frequencies. Music sample: Súper sonido blanco (información del archivo) — play in browser (beta) 10 segunda muestra de sonido blanco. Problemas para escuchar el archivo? See media help. An infinite-bandwidth white noise signal is purely a theoretical construction. Al tener potencia en todas las frecuencias, la potencia total de tal señal es infinita. En la práctica, una señal puede ser "Blanco" with a flat spectrum over a defined frequency band. Contents 1 Propiedades estadísticas 2 colores de ruido 3 Aplicaciones 4 Definición matemática 4.1 Vector aleatorio blanco 4.2 Proceso aleatorio blanco (ruido blanco) 5 Transformaciones vectoriales aleatorias 5.1 Simulando un vector aleatorio 5.2 Blanquear un vector aleatorio 6 Transformaciones aleatorias de señales 6.1 Simulación de una señal aleatoria de tiempo continuo 6.2 Blanqueamiento de una señal aleatoria de tiempo continuo 7 Ver también 8 Ver también 9 Referencias & Bibliografía 10 Textos clave 10.1 Libros 10.2 Papeles 11 Material adicional 11.1 Libros 11.2 Papeles 11.3 disertaciones 12 Enlaces externos Archivo de propiedades estadísticas:Whitenoise.png Four thousandths of a second of white noise An example realization of a white noise process. The term white noise is also commonly applied to a noise signal in the spatial domain which has an autocorrelation which can be represented by a delta function over the relevant space dimensions. La señal es entonces "Blanco" en el dominio de la frecuencia espacial (esto es igualmente cierto para las señales en el dominio de la frecuencia angular, p. ej.. la distribución de una señal a través de todos los ángulos en el cielo nocturno). La imagen de la derecha muestra una longitud finita, discrete time realization of a white noise process generated from a computer. Being uncorrelated in time does not, sin embargo, restringir los valores que puede tomar una señal. Cualquier distribución de valores es posible. (aunque debe tener cero componente DC). Por ejemplo, una señal binaria que sólo puede tomar los valores 1 o 0 será blanco si la secuencia de ceros y unos no está estadísticamente correlacionada. Ruido que tiene una distribución continua., como una distribución normal, can of course be white. It is often incorrectly assumed that Gaussian noise (es decir. noise with a Gaussian amplitude distribution — see normal distribution) es necesariamente ruido blanco. Sin embargo, ninguna propiedad implica la otra. La gaussianidad se refiere a la forma en que se distribuyen los valores de la señal., mientras que el término 'blanco' se refiere a las correlaciones en dos momentos distintos, which are independent of the noise amplitude distribution. Pink noise (Izquierda) y ruido blanco (Derecha) en un espectrograma FFT con eje de frecuencia lineal (vertical) Por lo tanto, podemos encontrar ruido blanco gaussiano, pero también veneno, cauchy, etc. ruidos blancos. Así, las dos palabras "gaussiano" y "Blanco" a menudo se especifican en modelos matemáticos de sistemas. El ruido blanco gaussiano es una buena aproximación de muchas situaciones del mundo real y genera modelos matemáticamente manejables.. Estos modelos se utilizan con tanta frecuencia que el término ruido gaussiano blanco aditivo tiene una abreviatura estándar: AWGN. El ruido blanco gaussiano tiene la útil propiedad estadística de que sus valores son independientes (ver Independencia estadística).  White noise is the generalized mean-square derivative of the Wiener process or Brownian motion. Colors of noise Main article: Colores del ruido También hay otros "colores" de ruido, el más utilizado es el rosa, brown and blue. Applications One use for white noise is in the field of architectural acoustics. Con el fin de enmascarar la distracción, ruidos indeseables en espacios interiores, a constant low level of white noise is generated. It is used by some emergency vehicle sirens due to its ability to cut through background noise and its lack of echo, which makes it easier to locate. White noise has also been used in electronic music, donde se usa directamente o como entrada para un filtro para crear otros tipos de señal de ruido. Se utiliza ampliamente en la síntesis de audio., typically to recreate percussive instruments such as cymbals which have high noise content in their frequency domain. It is also used to generate impulse responses. Para configurar el ecualizador para un concierto u otra actuación en un lugar, se envía una breve ráfaga de ruido blanco o rosa a través del sistema de megafonía y se monitorea desde varios puntos del lugar para que el ingeniero pueda saber si la acústica del edificio aumenta o reduce naturalmente alguna frecuencia. He or she can then adjust the overall EQ to ensure a balanced mix. White noise can be used for frequency response testing of amplifiers and electronic filters. A veces se usa con un micrófono de respuesta plana y un ecualizador automático.. La idea es que el sistema genere ruido blanco y el micrófono capte el ruido blanco producido por los altavoces.. Luego ecualizará automáticamente cada banda de frecuencia para obtener una respuesta plana. Ese sistema se utiliza en equipos de nivel profesional, some high-end home stereo and some high-end car radios. White noise is used as the basis of some random number generators. White noise can be used to disorient individuals prior to interrogation and may be used as part of sensory deprivation techniques. Las máquinas de ruido blanco se venden como potenciadores de la privacidad y ayudas para dormir y para enmascarar el tinnitus.. CD de ruido blanco, cuando se usa con auriculares, puede ayudar a la concentración bloqueando los ruidos irritantes o que distraen en el entorno de una persona. Ruido blanco para bebés, como el CD producido por Luke Rake, puede ayudar a dormir en recién nacidos y bebés que sufren cólicos - an effective lullaby. Mathematical definition White random vector A random vector is a white random vector if and only if its mean vector and autocorrelation matrix are the following: Yo. mi., es un vector aleatorio de media cero, y su matriz de autocorrelación es múltiplo de la matriz identidad. Cuando la matriz de autocorrelación es un múltiplo de la identidad, we say that it has spherical correlation. White random process (ruido blanco) Un proceso aleatorio de tiempo continuo donde es un proceso de ruido blanco si y solo si su función media y su función de autocorrelación satisfacen lo siguiente: .  Yo. mi., it is a zero mean process for all time and has infinite power at zero time shift since its autocorrelation function is the Dirac delta function. The above autocorrelation function implies the following power spectral density. since the Fourier transform of the delta function is equal to 1. Dado que esta densidad espectral de potencia es la misma en todas las frecuencias, we call it white as an analogy to the frequency spectrum of white light. Random vector transformations Two theoretical applications using a white random vector are the simulation and whitening of another arbitrary random vector. Para simular un vector aleatorio arbitrario, transformamos un vector aleatorio blanco con una matriz cuidadosamente elegida. Elegimos la matriz de transformación para que la matriz media y covarianza del vector aleatorio blanco transformado coincida con la matriz media y covarianza del vector aleatorio arbitrario que estamos simulando. Para blanquear un vector aleatorio arbitrario, we transform it by a different carefully chosen matrix so that the output random vector is a white random vector. These two ideas are crucial in applications such as channel estimation and channel equalization in communications and audio. These concepts are also used in data compression. Simulating a random vector Suppose that a random vector has covariance matrix . Dado que esta matriz es simétrica hermitiana y semidefinida positiva, por el teorema espectral del álgebra lineal, we can diagonalize or factor the matrix in the following way. where is the orthogonal matrix of eigenvectors and is the diagonal matrix of eigenvalues. We can simulate the 1st and 2nd moment properties of this random vector with mean and covariance matrix via the following transformation of a white vector : donde Así, el resultado de esta transformación tiene matriz de expectativa y covarianza Blanqueamiento de un vector aleatorio El método para blanquear un vector con media y matriz de covarianza es realizar el siguiente cálculo: Así, el resultado de esta transformación tiene una matriz de expectativa y covarianza Al diagonalizar , obtenemos lo siguiente: Así, con la transformación anterior, we can whiten the random vector to have zero mean and the identity covariance matrix. Random signal transformations We can extend the same two concepts of simulating and whitening to the case of continuous time random signals or processes. para simular, creamos un filtro en el que alimentamos una señal de ruido blanco. Elegimos el filtro para que la señal de salida simule el 1er y 2do momento de cualquier proceso aleatorio arbitrario. para blanquear, we feed any arbitrary random signal into a specially chosen filter so that the output of the filter is a white noise signal. Simulating a continuous-time random signal White noise fed into a linear, time-invariant filter to simulate the 1st and 2nd moments of an arbitrary random process. We can simulate any wide-sense stationary, continuous-time random process with constant mean and covariance function and power spectral density We can simulate this signal using frequency domain techniques. Because is Hermitian symmetric and positive semi-definite, it follows that is real and can be factored as if and only if satisfies the Paley-Wiener criterion. If is a rational function, luego podemos factorizarlo en forma de polo-cero como Elegir una fase mínima para que sus polos y ceros se encuentren dentro de la mitad izquierda del plano s, we can then simulate with as the transfer function of the filter. We can simulate by constructing the following linear, filtro invariante en el tiempo donde es un tiempo continuo, señal de ruido blanco con las siguientes propiedades de primer y segundo momento: Así, the resultant signal has the same 2nd moment properties as the desired signal . Whitening a continuous-time random signal An arbitrary random process x(t) alimentado en un lineal, filtro invariable en el tiempo que blanquea x(t) to create white noise at the output. Suppose we have a wide-sense stationary, proceso aleatorio en tiempo continuo definido con la misma media , función de covarianza , and power spectral density as above. We can whiten this signal using frequency domain techniques. We factor the power spectral density as described above. Choosing the minimum phase so that its poles and zeros lie inside the left half s-plane, luego podemos blanquear con el siguiente filtro inverso Elegimos el filtro de mínima fase para que el filtro inverso resultante sea estable. Adicionalmente, we must be sure that is strictly positive for all so that does not have any singularities. The final form of the whitening procedure is as follows: por lo que es un proceso aleatorio de ruido blanco con media cero y constante, unit power spectral density Note that this power spectral density corresponds to a delta function for the covariance function of . See also Colors of noise Electronics Electronic noise Delta function Hiss Independent component analysis Instrumental TransCommunication Noise (física) Principal components analysis Statistics White noise machine Sound masking systems Architectural acoustics Sound masking See also Pink noise References & Bibliography Key texts Books Papers Additional material Books Rogers, L. J. (2001). Explorando los caminos sentidos del yo: De la experiencia a la construcción de sentido en los niños, K-5. Albany, NY: Prensa de la Universidad Estatal de Nueva York. Papeles Abelson, R. M., Morley, B. J., & Cannon, J. T. (1973). Selección para una respuesta instrumental-escape del ruido intenso: Revista de investigación auditiva vol. 13(2) Apr 1973, 152-156. Adams, S. G., & idioma, Un. E. (1992). ¿Se puede utilizar el efecto Lombard para mejorar la baja intensidad de la voz en la enfermedad de Parkinson?? : Revista Europea de Trastornos de la Comunicación vol. 27(2) 1992, 121-127. 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