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Grupo N° 6 - Universidad Tecnológica de Pereira UTP - Laboratorio de Medidas Eléctricas 1 
 
 
 
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ANÁLISIS DE SEÑALES EN LabVIEW™ 
INFORME PRÁCTICA N° 6. 
Brand Castañeda, Vanessa – Reinoso Díaz, Jackeline – Pérez Camacho, Jonathan 
Programa de Ingeniería Eléctrica - Universidad Tecnológica de Pereira 
Resumen— En esta práctica se desarrolló las competencias 
básicas para la manipulación de señales discretas en LabVIEWTM. 
Los módulos que se desarrollaron en esta práctica hacen parte de 
un sistema de procesamiento de señales que tiene como objetivo 
modular una señal portadora en función de una señal de 
información. 
 
Índice de Términos— Auto-correlación, Bloque Acquire Sound, 
Correlación, Espectro de frecuencia, Frecuencia máxima, 
Frecuencia de muestreo, FFT, Índice de modulación, LabVIEW, 
Señal modulada, Señal moduladora, Señal portadora. 
 
I. INTRODUCCIÓN 
 
n esta práctica se desarrollaron algunos ejercicios 
enfocados al uso señales discretas en LabVIEW™, al 
igual que se respondieron algunos interrogantes postulados 
en la guía de trabajo, los cuales fueron resueltos con base 
en el texto del curso. 
 
II. TRABAJO PREVIO 
 
De respuesta a las siguientes preguntas: 
 
a) ¿Por qué el máximo rango de frecuencia que se muestra 
b) ¿Qué sucede si se cambia la frecuencia de muestreo? 
Al cambiar la frecuencia de muestreo debemos de 
preocuparnos por limitar el ancho de banda de nuestra señal 
para descartar información y no provocar distorsión al 
sobrepasar la frecuencia de Nyquist. Al obtener la salida de 
audio ya procesado se notó una gran pérdida de información 
en frecuencias altas. Pero el archivo de salida resulto ser de 
menor tamaño al reducir la frecuencia de muestreo. 
 
¿Cuál sería el valor de la frecuencia máxima (fMÁX) y ∆𝑓? 
Si se cambia la frecuencia de muestreo, los datos obtenidos 
en cada intervalo de tiempo tendrá mejor exactitud o si es 
incrementado o una exactitud menor en el caso contrario. 
Según el teorema de Nyquist para realizar un muestreo es 
necesario que sea el doble de la fMÁX por lo que al conocer la 
cantidad de muestras tomadas se puede hallar la fMÁX, la cual 
será la mitad de ellas y para ∆f se tomaran los datos en los 
intervalos de tiempo establecidos. 
 
c) ¿Cómo se determina el valor de N a partir de la duración 
y la frecuencia de muestreo? 
La duración del tiempo o ∆t es un valor conocido por 
nosotros ya que es una variable que podemos controlar, lo que 
hace fácil hallar e valor de N con la siguiente formula: 
en las gráficas es de 24 kHz? 
Porque esta frecuencia de muestreo se relaciona con la 
velocidad de transmisión, es decir la velocidad de transmisión 
𝑁 =
 𝑓𝑠 
∆𝑓 
(1) 
depende de la frecuencia de muestreo y esto nos asegura el 
nivel de calidad [2]. 
 
Fig. 1. Velocidades de transmisión para una frecuencia de muestreo de 
24 kHz. 
d) ¿Qué pasa en el espectro de frecuencias cuando se varía 
la duración en el bloque Acquire Sound? ¿Por qué sucede 
esto? 
Al incrementar la duración del bloque Acquire sound, se 
notó la dificulta para detectar sonidos altos, esto es debido a 
una gran pérdida de información en frecuencias altas, 
haciendo que el espectro de frecuencia sea muy pequeño al 
reducir la frecuencia de muestreo. 
 
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III. REPORTE 
 
1. Espectro de frecuencia de una señal modulada 
En este ejercicio se determinará el espectro de frecuencia de 
una señal modulada, para lo cual, se necesito de los SubVIs 
que realizados en la práctica 5. 
 
a. Utilice el SubVI para modular señales creado en la guía 5, 
y genere una señal modulada X (t). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fig. 2. Diagrama de Bloques, para generar la Señal Moduladora, Portadora y 
Modulada. 
 
b. Calcule la FFT de X (t), y grafique la magnitud y la fase 
de este espectro de frecuencia. Para calcular FFT utilice la 
función FFT Spectrum (Mag-Phase) que se encuentra en 
el menú Programming >>Waveform>>Analog Waveform 
>> Waveform Measurements. 
 
 
Fig. 3. FFT Spectrum (Mag-Phase), para obtener la Magnitud y Fase de la 
Moduladora. 
 
c. Analice qué pasa con el espectro, cuando el índice de 
modulación (m) es: 
 
i. m<1 
 
 
Fig. 4. Panel frontal para una Señal Moduladora con índice de modulación 
menor a 1. 
 
 
Fig. 5. Señal Moduladora con índice de modulación menor a 1. 
 
Fig. 6. Señal Modulada y Portadora con índice de modulación menor a 1. 
 
Fig. 7. Magnitud y Fase con índice de modulación menor a 1. 
 
ii. m=1 
 
 
Fig. 8. Panel frontal para una Señal Moduladora con índice de modulación 
igual a 1. 
 
Fig. 9. Señal Moduladora con índice de modulación igual a 1. 
 
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Fig. 10. Señal Modulada y Portadora con índice de modulación igual a 1. 
 
Fig. 11. Magnitud y Fase con índice de modulación igual a 1. 
 
iii. m>1 
 
Fig. 12. Panel frontal para una Señal Moduladora con índice de modulación 
mayor a 1. 
 
Fig. 13. Señal Moduladora con índice de modulación mayor a 1. 
d. Determine la Auto-correlación de la Señal Modulada. 
Para hallar la Auto-correlación se utilizó la siguiente 
función: 
 
Fig. 16. Función para hallar la Auto-correlación de una señal. 
 
Recordamos que la Auto-correlación es la comparación de 
una señal con ella misma, para la realización de este ejercicio 
se utilizó este bloque, y para visualizar su utilización, lo 
podemos ver en el diagrama de bloques. 
 
m<1 
 
 
Fig. 17. Auto-correlación de la Señal Modulada con índice de modulación 
menor a 1. 
m=1 
 
 
Fig. 18. Auto-correlación de la Señal Modulada con índice de modulación 
igual a 1. 
 
 
 
 
 
 
 
Fig. 14. Señal Modulada y Portadora con índice de modulación mayor a 1. 
 
Fig. 15. Magnitud y Fase cuando el índice de modulación es mayor a 1. 
m>1 
 
 
Fig. 19. Auto-correlación de la Señal Modulada con índice de modulación 
mayor a 1. 
 
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e. Determine la correlación cruzada entre la señal modulada 
y la moduladora. 
 
Fig. 20. Función para hallar la correlación de la moduladora con la modulada. 
 
m<1 
 
 
Fig. 21. Correlación de la Señal Modulada con índice de modulación 
menor a 1. 
2. Adquisición de señales utilizando la entrada de sonido. 
En este ejercicio se utilizarán las herramientas de LabVIEW 
Express para adquirir la señal de voz desde la entrada de audio 
del PC. Utilizamos Acquire Sound. Una herramienta que nos 
proporciona LabVIEW para poder detectar señales de audio y 
poder tratarlas, ingresamos los datos con respecto a lo 
solicitado como se aprecia en la siguientes imágenes. 
 
Fig. 24. Diagrama de bloques para detectar una señal de audio. 
m=1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fig. 22. Correlación de la Señal Modulada con índice de modulación 
igual a 1. 
m>1 
 
 
Fig. 23. Correlación de la Señal Modulada con índice de modulación 
mayor a 1. 
Fig. 25. Parámetros internos ingresados en el bloque Acquise Sound. 
 
Una vez detectada una señal de audio procedemos a tratar la 
señal discreta o señal analoga de tal manera podamos apreciar 
en el espectro de frecuencia y el comportamiento de la misma, 
para ello utilizamos el bloque Spectral Measurements, el cual 
nos permitira apreciar el fenomeno en el dominio de la 
frecuencia, utilizando el método FFT, como se puede apreciar 
en la siguientes figuras. 
 
Fig. 26. Diagrama de bloques para detectar señales discretas. 
 
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Fig. 27. Parámetros ingresados en el bloque Spectral Measurements.Fig. 28. Panel frontal del detector de sonidos. 
 
 
IV. CONCLUSIONES 
 
• Al momento de trabajar con señales discretas, se hace 
necesario conocer los métodos que se pueden utilizar 
para ello, los inconvenientes, la manera de trabajarlo y 
sobre todo las herramientas que LabVIEW nos 
proporciona para tales trabajos. 
 
• En esta práctica se logró obtener mayor conocimiento 
sobre el manejo de señales muestreadas que dependen 
del teorema de Nyquist. 
 
 
V. REFERENCIAS 
 
[1] Germán A. Holguín L, Sandra N. Pérez L, Álvaro A. Orozco G. CURSO 
BÁSICO LabVIEW 6i. Editorial Publicaciones Universidad Tecnológica 
de Pereira, 2002, pág.1-65. 
 
[2] Ramón Ramírez Luz. Sistemas de radiocomunicaciones. Editorial 
Ediciones Paraninfo, S.A, 2005, pág. 80—82 [Consulta 29 Septiembre 
2016], [En línea] dirección URL: 
https://books.google.com.co/books?id=uNISCgAAQBAJ&printsec=fron 
tcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=fa 
lse 
 
https://books.google.com.co/books?id=uNISCgAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0%23v%3Donepage&q&f=false
https://books.google.com.co/books?id=uNISCgAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0%23v%3Donepage&q&f=false
https://books.google.com.co/books?id=uNISCgAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0%23v%3Donepage&q&f=false