No siempre tenemos que hacerlo, pero en algunos casos preferimos hacerlo. Debido a que la mayoría de las señales de interés se caracterizan por la frecuencia y no por el tiempo o el espacio (hay una advertencia, sigue leyendo). ¿Cuáles son las características de tiempo de un acorde G # tocado en un piano? ¿Estás más interesado en su duración o en lo que hace que suene como suena? El tiempo dicta cuándo escuchas algo, pero la frecuencia dicta lo que escuchas, lo cual es mucho más central para la verdadera naturaleza de las señales.
Dicho esto, no caigas en la trampa de asumir que solo la frecuencia es importante. Si eso fuera cierto, obviamente significaría que el tiempo no es importante. Considere una canción como la señal en consideración. Si no estuviera interesado en el tiempo, se perdería todo el punto de procesamiento de esa señal. El ritmo y el tiempo son el corazón de la buena música, y no es algo que uno pueda darse el lujo de descuidar. En este caso, queremos saber cuándo tocaron la batería, así como qué notas se estaban tocando en la guitarra. Si realizamos solo un análisis de frecuencia, se perdería toda la información de tiempo y la única información que tendríamos sería sobre qué frecuencias se reprodujeron en la canción y cuáles fueron sus respectivas amplitudes, promediadas durante la duración de toda la canción. Entonces, incluso si la batería deja de sonar después de la segunda estrofa, el espectro de frecuencia los mostrará sonando a lo largo de la canción. Por el contrario, si solo estuviéramos interesados en la información del tiempo, no estaríamos mejor que simplemente escuchar la canción.
La solución a esto es el análisis de tiempo y frecuencia, que es un campo que se ocupa del procesamiento de señales en los dominios de tiempo y frecuencia. Contiene esencialmente una colección de métodos que nos permiten hacer compensaciones entre el procesamiento de tiempo y frecuencia de una señal, dependiendo de lo que tenga más sentido para una aplicación en particular.
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