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1. Shard Calculation

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Calculated Shard: 161 (from laksa176)

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  'http://laksa161.int.ahrefs:8124/' \
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Response:

{"found_url":"https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/digital-signal-processing.html","crawl_time":1774271276,"first_indexed_time":1737708886,"http_code":200,"src_unparsed":"com,mathworks!la,\/discovery\/digital-signal-processing.html s443","src_root_hash":"11303084394109755361","history_drop_reason":null,"meta_title":"Procesamiento digital de señales - MATLAB & Simulink","meta_descriptions":["El procesamiento digital de señales (DSP) abarca técnicas para analizar, transformar y transmitir señales digitales. Aprenda más con ejemplos de código y vídeos."],"attrs_boilerpipe_text":"Introducción al procesamiento digital de señales\nEl procesamiento digital de señales (DSP) utiliza técnicas de procesamiento para analizar, transformar y transmitir señales digitales. Las señales digitales son bits de información muestreados a partir de señales analógicas de tiempo continuo o producidos directamente desde sistemas digitales. 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Para obtener más información sobre el procesamiento de audio, consulte\nAudio Toolbox™\n.\nComunicaciones: Las técnicas de procesamiento digital de señales se utilizan para modulación y demodulación de señales en sistemas de comunicaciones. La modulación consiste en codificar información en una señal portadora, mientras que la demodulación es el proceso de extracción de la información original de la señal modulada. Los\ncanales de comunicaciones\nintroducen distorsión y ruido que afectan a la señal transmitida. Las señales recibidas se deben filtrar y procesar para tener en cuenta la distorsión introducida en la señal. 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[Libros de texto](https:\/\/la.mathworks.com\/academia\/books.html?s_tid=nav_learn_books)\n  \n  [Información de contacto](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/aboutus\/contact_us.html?s_tid=nav_learn_contact)\n  ***\n  Visite el [Centro de ayuda](https:\/\/www.mathworks.com\/help\/?s_tid=nav_learn_hc) para explorar la documentación de nuestros productos, cooperar con la comunidad usuaria, consultar notas de versión y mucho más.\n  \n  Vídeos de MATLAB y Simulink\n  \n  Explore productos, vea demostraciones y descubra las novedades de productos.\n  \n  [Explore vídeos](https:\/\/la.mathworks.com\/videos.html?s_tid=nav_learn_spotlight_videos)\n- [Empresa](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/digital-signal-processing.html)\n  Empresa\n  \n  - [Acerca de MathWorks](https:\/\/la.mathworks.com\/company.html?s_tid=nav_company_about_us)\n  - [Misión y valores](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/aboutus\/mission_values.html?s_tid=nav_company_mv)\n  - [Misión social](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/aboutus\/soc_mission.html?s_tid=nav_company_sm)\n  - [Descarbonización en MathWorks](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/aboutus\/decarbonizing-mathworks.html?s_tid=nav_company_dc)\n  - [Casos prácticos](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/customer-stories.html?s_tid=nav_company_cs)\n  \n  Ofertas de empleo\n  \n  - [Visión general](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/jobs\/opportunities.html?s_tid=nav_company_careers)\n  - [Búsqueda de empleo](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/jobs\/opportunities\/search\/?s_tid=nav_company_jobs)\n  - [Equipos y puestos laborales](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/jobs\/teams-roles.html?s_tid=nav_company_teams)\n  \n  [Información de contacto](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/aboutus\/contact_us.html?s_tid=nav_company_contact)\n  \n  Descarbonización en MathWorks\n  \n  Descubra cómo MathWorks protege y restablece los recursos naturales.\n  \n  [Más información](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/aboutus\/decarbonizing-mathworks.html?s_tid=nav_company_spotlight_dc)\n- [Centro de ayuda](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/?s_tid=nav_help_doc)\n- [Obtenga MATLAB](https:\/\/login.mathworks.com\/embedded-login\/landing.html?cid=getmatlab&s_tid=gn_getml)  [MATLAB](https:\/\/login.mathworks.com\/embedded-login\/landing.html?cid=getmatlab&s_tid=gn_getml)\n- [Inicie sesión](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/digital-signal-processing.html)\n  - 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Las señales digitales son bits de información muestreados a partir de señales analógicas de tiempo continuo o producidos directamente desde sistemas digitales. Las señales digitales son discretas en el tiempo y están [cuantizadas](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/quantization.html), lo que permite a equipos informáticos digitales utilizar y manipular la información de manera rápida y eficiente.\n\n## Conceptos clave\n- Muestreo: Proceso de conversión de señales analógicas continuas en señales digitales discretas midiendo las señales a intervalos regulares.\n- Filtrado: Operación fundamental en procesamiento digital de señales empleada para eliminar características no deseadas de las señales y mejorar su calidad a fin de prepararlas para un procesamiento posterior. Puede utilizar [MATLAB® para diseñar filtros](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/filter-design.html).\n- Transformadas: El procesamiento digital de señales utiliza transformadas matemáticas, como la transformada discreta de Fourier (DFT), para analizar y manipular señales en el dominio de la frecuencia. La [transformada rápida de Fourier (FFT)](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/fft.html) es el algoritmo empleado para calcular la DFT. Las señales también se pueden analizar en el dominio del [tiempo-frecuencia](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/signal\/time-frequency-analysis.html) con transformadas basadas en DFT o [transformadas basadas en wavelets](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/wavelet\/time-frequency-analysis.html).\n\nEl procesamiento digital de señales tiene aplicaciones en campos tales como comunicaciones inalámbricas, procesamiento de audio y vídeo, [captura de imágenes médicas](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/medical-image-analysis.html), sistemas de [radar](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/how-do-radars-work.html) y sonar, sistemas de control y [procesamiento de señales biomédicas](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/biomedical-signal-processing.html). MATLAB, Simulink® y productos complementarios, tales como [Signal Processing Toolbox™](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/signal.html), [DSP System Toolbox™](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/dsp-system.html) y [Radar Toolbox](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/radar.html), permiten analizar, diseñar y desarrollar sistemas de procesamiento digital de señales.\n\n## Aplicaciones prácticas\n- Procesamiento de imágenes: Las técnicas de procesamiento digital de señales se pueden aplicar a imágenes en dos dimensiones, y se utilizan en tareas de procesamiento de imágenes tales como [mejora de imágenes](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/denoising.html), compresión de imágenes, [reconocimiento de objetos](https:\/\/la.mathworks.com\/solutions\/image-processing-computer-vision\/object-recognition.html) y [Computer Vision](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/computer-vision.html).\n- Procesamiento de audio: El procesamiento digital de señales se emplea mucho en aplicaciones de audio, tales como cancelación de ruido, [ecualización](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/parametric-equalizer.html) y reconocimiento de voz. Muchas técnicas de procesamiento de audio requieren filtrado adaptativo. Los filtros adaptativos cambian a lo largo del tiempo para tener en cuenta la señal recibida. Para obtener más información sobre el procesamiento de audio, consulte [Audio Toolbox™](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/audio.html).\n- Comunicaciones: Las técnicas de procesamiento digital de señales se utilizan para modulación y demodulación de señales en sistemas de comunicaciones. La modulación consiste en codificar información en una señal portadora, mientras que la demodulación es el proceso de extracción de la información original de la señal modulada. Los [canales de comunicaciones](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/channel-model.html) introducen distorsión y ruido que afectan a la señal transmitida. Las señales recibidas se deben filtrar y procesar para tener en cuenta la distorsión introducida en la señal. Para obtener más información sobre comunicaciones, consulte [Communications Toolbox™](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/communications.html).\n\n***\n## Ejemplos y procedimientos\n- [Signal Processing Onramp](https:\/\/matlabacademy.mathworks.com\/details\/signal-processing-onramp\/signalprocessing) - Curso\n- [Diseño de filtros en MATLAB](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/lowpass-filter-design.html) - Ejemplo\n- [Control de ruido activo: del modelado al prototipado en tiempo real (7:16)](https:\/\/la.mathworks.com\/videos\/active-noise-control-from-modeling-to-real-time-prototyping-1561451814853.html) - Vídeo\n- [Transformación de datos del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/transform-time-domain-data-into-the-frequency-domain-using-the-fft-block.html) - Ejemplo\n- [Galería de diseños de filtros](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/signal\/ug\/filter-design-gallery.html) - Ejemplo\n- [Introducción al procesamiento de señales de transmisión en MATLAB](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/introduction-to-streaming-signal-processing-in-matlab.html) - Ejemplo\n\n***\n## Referencias de software\n- [Conceptos basados en muestras y tramas](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/sample-and-frame-based-concepts.html) - Documentación\n- [Transformación de datos del dominio de la frecuencia al dominio del tiempo](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/transform-frequency-domain-data-into-the-time-domain-using-the-ifft-block.html) - Documentación\n- [Estimación del espectro de potencia en MATLAB](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/estimate-the-power-spectrum-in-matlab.html) - Documentación\n- [Estimación del espectro de potencia en Simulink](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/estimate-the-power-spectrum-in-simulink.html) - Documentación\n- [Configuración del entorno de Simulink para modelos de procesamiento de señales](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/gs\/configure-the-simulink-environment-for-signal-processing-models.html) - Documentación\n- [Procesamiento de señales en punto fijo](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/fixed-point-signal-processing-development.html) - Documentación\n- [Visión general sobre filtros multitasa](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/dsp\/ug\/overview-of-multirate-filters.html) - Documentación\n***\n*También puede consultar estos temas:  [Signal Processing Toolbox](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/signal.html),  [DSP System Toolbox](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/dsp-system.html),  [Phased Array System Toolbox](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/phased-array.html),  [filtro paso bajo](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/low-pass-filter.html),  [filtro paso alto](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/high-pass-filter.html),  [filtro notch](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/notch-filter.html),  [procesamiento de señales de transmisión](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/stream-processing.html),  [Nyquist theorem](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/nyquist-theorem.html)*\n\n[Análisis de señales simplificado con la app Signal Analyzer ![](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/digital-signal-processing\/_jcr_content\/imageParsys\/thumbnail_66093036.adapt.full.medium.jpg\/1762696868837.jpg) 4:28 Duración del vídeo 4:28](https:\/\/la.mathworks.com\/videos\/signal-analysis-made-easy-with-the-signal-analyzer-app-1604485876749.html \"Aprenda a realizar tareas de análisis de señales tales como preprocesamiento, filtrado y extracción de características en MATLAB con la app Signal Analyzer.\")\n\n[Análisis de señales simplificado con la app Signal Analyzer](https:\/\/la.mathworks.com\/videos\/signal-analysis-made-easy-with-the-signal-analyzer-app-1604485876749.html \"Aprenda a realizar tareas de análisis de señales tales como preprocesamiento, filtrado y extracción de características en MATLAB con la app Signal Analyzer.\")\n\nTutoriales gratuitos\n\n[Signal Processing Onramp](https:\/\/matlabacademy.mathworks.com\/details\/signal-processing-onramp\/signalprocessing)\n\n[Más información](https:\/\/matlabacademy.mathworks.com\/details\/signal-processing-onramp\/signalprocessing)\n\n![MathWorks](https:\/\/la.mathworks.com\/etc.clientlibs\/mathworks\/clientlibs\/customer-ui\/templates\/common\/resources\/images\/mathworks-logo.20260310205237136.svg) ![MathWorks](https:\/\/la.mathworks.com\/etc.clientlibs\/mathworks\/clientlibs\/customer-ui\/templates\/common\/resources\/images\/mathworks-logo-rev.20260310205237136.svg)\n\nSeleccione un país\/idioma\n\nSeleccione un país\/idioma para obtener contenido traducido, si está disponible, y ver eventos y ofertas de productos y servicios locales. Según su ubicación geográfica, recomendamos que seleccione: .\n\n- [(English)](https:\/\/ch.mathworks.com\/)\n- [(Deutsch)](https:\/\/ch.mathworks.com\/)\n- [(Français)](https:\/\/ch.mathworks.com\/)\n\n- [（简体中文）](https:\/\/ww2.mathworks.cn\/)\n- [(English)](https:\/\/ww2.mathworks.cn\/)\n\nTambién puede seleccionar uno de estos países\/idiomas:\n\n**Cómo obtener el mejor rendimiento**\n\nSeleccione China (en idioma chino o inglés) para obtener el mejor rendimiento. Los sitios web de otros países no están optimizados para ser accedidos desde su ubicación geográfica.\n\nAmérica\n\n- [América Latina](https:\/\/la.mathworks.com\/) (Español)\n- [Canada](https:\/\/www.mathworks.com\/) (English)\n- [United States](https:\/\/www.mathworks.com\/) (English)\n\nEuropa\n\n- [Belgium](https:\/\/nl.mathworks.com\/) (English)\n- [Denmark](https:\/\/se.mathworks.com\/) (English)\n- [Deutschland](https:\/\/de.mathworks.com\/) (Deutsch)\n- [España](https:\/\/es.mathworks.com\/) (Español)\n- [Finland](https:\/\/se.mathworks.com\/) (English)\n- [France](https:\/\/fr.mathworks.com\/) (Français)\n- [Ireland](https:\/\/uk.mathworks.com\/) (English)\n- [Italia](https:\/\/it.mathworks.com\/) (Italiano)\n- [Luxembourg](https:\/\/nl.mathworks.com\/) (English)\n\n- [Netherlands](https:\/\/nl.mathworks.com\/) (English)\n- [Norway](https:\/\/se.mathworks.com\/) (English)\n- [Österreich](https:\/\/de.mathworks.com\/) (Deutsch)\n- [Portugal](https:\/\/www.mathworks.com\/) (English)\n- [Sweden](https:\/\/se.mathworks.com\/) (English)\n- Switzerland\n  - [Deutsch](https:\/\/ch.mathworks.com\/)\n  - [English](https:\/\/ch.mathworks.com\/)\n  - [Français](https:\/\/ch.mathworks.com\/)\n- [United Kingdom](https:\/\/uk.mathworks.com\/) (English)\n\nAsia-Pacífico\n\n- [Australia](https:\/\/au.mathworks.com\/) (English)\n- [India](https:\/\/in.mathworks.com\/) (English)\n- [New Zealand](https:\/\/au.mathworks.com\/) (English)\n- 中国\n  - [简体中文](https:\/\/ww2.mathworks.cn\/)\n  - [English](https:\/\/ww2.mathworks.cn\/)\n- [日本](https:\/\/jp.mathworks.com\/) (日本語)\n- [한국](https:\/\/kr.mathworks.com\/) (한국어)\n\n[Comuníquese con su oficina local](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/digital-signal-processing.html)\n\nMathWorks\n\n*Accelerating the pace of engineering and science*\n\nMathWorks es el líder en el desarrollo de software de cálculo matemático para ingenieros y científicos.\n\n[¿Necesita ayuda? 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soporte](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/digital-signal-processing.html#ef_support)\n\n- [Ayuda para la instalación](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/install\/?s_tid=m_footer_install)\n- [MATLAB Answers](https:\/\/la.mathworks.com\/matlabcentral\/answers\/index?s_tid=m_footer_answers)\n- [Consultoría](https:\/\/la.mathworks.com\/services\/consulting.html?s_tid=m_footer_consulting)\n- [Centro de licencias](https:\/\/la.mathworks.com\/licensecenter\/?s_tid=m_footer_license)\n- [Comuníquese con soporte](https:\/\/la.mathworks.com\/support\/contact_us.html?s_tid=m_footer_support)\n\n[Acerca de MathWorks](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/digital-signal-processing.html#ef_about)\n\n- [Ofertas de empleo](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/jobs\/opportunities.html?s_tid=m_footer_careers)\n- [Sala de prensa](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/newsroom.html?s_tid=m_footer_newsroom)\n- [Misión social](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/aboutus\/soc_mission.html?s_tid=m_footer_socialmission)\n- [Casos prácticos](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/customer-stories.html?s_tid=m_footer_customerstories)\n- [Acerca de MathWorks](https:\/\/la.mathworks.com\/company.html?s_tid=m_footer_about)\n\n- Seleccione un país\/idioma  United States\n\n- [Centro de confianza](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/trust-center.html?s_tid=gf_tc)\n- [Marcas comerciales](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/trust-center\/trademarks.html?s_tid=gf_trd)\n- [Política de privacidad](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/trust-center\/privacy-policy.html?s_tid=gf_priv)\n- [Antipiratería](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/trust-center\/piracy.html?s_tid=gf_pir)\n- [Estado de las aplicaciones](https:\/\/status.mathworks.com\/?s_tid=gf_application)\n- [Información de contacto](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/aboutus\/contact_us.html?s_tid=gf_contact)\n\n© 1994-2026 The MathWorks, Inc.\n\n- 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[![LinkedIn](https:\/\/la.mathworks.com\/etc.clientlibs\/mathworks\/clientlibs\/customer-ui\/templates\/common\/resources\/images\/ico-linkedin.20260310205237136.svg)](https:\/\/www.linkedin.com\/company\/the-mathworks_2)\n- [![RSS](https:\/\/la.mathworks.com\/etc.clientlibs\/mathworks\/clientlibs\/customer-ui\/templates\/common\/resources\/images\/ico-rss.20260310205237136.svg)](https:\/\/la.mathworks.com\/company\/rss.html)","attrs_readable_markdown":"## Introducción al procesamiento digital de señales\nEl procesamiento digital de señales (DSP) utiliza técnicas de procesamiento para analizar, transformar y transmitir señales digitales. Las señales digitales son bits de información muestreados a partir de señales analógicas de tiempo continuo o producidos directamente desde sistemas digitales. Las señales digitales son discretas en el tiempo y están [cuantizadas](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/quantization.html), lo que permite a equipos informáticos digitales utilizar y manipular la información de manera rápida y eficiente.\n\n## Conceptos clave\n- Muestreo: Proceso de conversión de señales analógicas continuas en señales digitales discretas midiendo las señales a intervalos regulares.\n- Filtrado: Operación fundamental en procesamiento digital de señales empleada para eliminar características no deseadas de las señales y mejorar su calidad a fin de prepararlas para un procesamiento posterior. Puede utilizar [MATLAB® para diseñar filtros](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/filter-design.html).\n- Transformadas: El procesamiento digital de señales utiliza transformadas matemáticas, como la transformada discreta de Fourier (DFT), para analizar y manipular señales en el dominio de la frecuencia. La [transformada rápida de Fourier (FFT)](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/fft.html) es el algoritmo empleado para calcular la DFT. Las señales también se pueden analizar en el dominio del [tiempo-frecuencia](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/signal\/time-frequency-analysis.html) con transformadas basadas en DFT o [transformadas basadas en wavelets](https:\/\/la.mathworks.com\/help\/wavelet\/time-frequency-analysis.html).\n\nEl procesamiento digital de señales tiene aplicaciones en campos tales como comunicaciones inalámbricas, procesamiento de audio y vídeo, [captura de imágenes médicas](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/medical-image-analysis.html), sistemas de [radar](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/how-do-radars-work.html) y sonar, sistemas de control y [procesamiento de señales biomédicas](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/biomedical-signal-processing.html). MATLAB, Simulink® y productos complementarios, tales como [Signal Processing Toolbox™](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/signal.html), [DSP System Toolbox™](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/dsp-system.html) y [Radar Toolbox](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/radar.html), permiten analizar, diseñar y desarrollar sistemas de procesamiento digital de señales.\n\n## Aplicaciones prácticas\n- Procesamiento de imágenes: Las técnicas de procesamiento digital de señales se pueden aplicar a imágenes en dos dimensiones, y se utilizan en tareas de procesamiento de imágenes tales como [mejora de imágenes](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/denoising.html), compresión de imágenes, [reconocimiento de objetos](https:\/\/la.mathworks.com\/solutions\/image-processing-computer-vision\/object-recognition.html) y [Computer Vision](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/computer-vision.html).\n- Procesamiento de audio: El procesamiento digital de señales se emplea mucho en aplicaciones de audio, tales como cancelación de ruido, [ecualización](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/parametric-equalizer.html) y reconocimiento de voz. Muchas técnicas de procesamiento de audio requieren filtrado adaptativo. Los filtros adaptativos cambian a lo largo del tiempo para tener en cuenta la señal recibida. Para obtener más información sobre el procesamiento de audio, consulte [Audio Toolbox™](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/audio.html).\n- Comunicaciones: Las técnicas de procesamiento digital de señales se utilizan para modulación y demodulación de señales en sistemas de comunicaciones. La modulación consiste en codificar información en una señal portadora, mientras que la demodulación es el proceso de extracción de la información original de la señal modulada. Los [canales de comunicaciones](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/channel-model.html) introducen distorsión y ruido que afectan a la señal transmitida. Las señales recibidas se deben filtrar y procesar para tener en cuenta la distorsión introducida en la señal. Para obtener más información sobre comunicaciones, consulte [Communications Toolbox™](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/communications.html).\n***\n*También puede consultar estos temas:  [Signal Processing Toolbox](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/signal.html),  [DSP System Toolbox](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/dsp-system.html),  [Phased Array System Toolbox](https:\/\/la.mathworks.com\/products\/phased-array.html),  [filtro paso bajo](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/low-pass-filter.html),  [filtro paso alto](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/high-pass-filter.html),  [filtro notch](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/notch-filter.html),  [procesamiento de señales de transmisión](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/stream-processing.html),  [Nyquist theorem](https:\/\/la.mathworks.com\/discovery\/nyquist-theorem.html)*","meta_canonical":null}

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Meta Title	Procesamiento digital de señales - MATLAB & Simulink
Meta Description	El procesamiento digital de señales (DSP) abarca técnicas para analizar, transformar y transmitir señales digitales. Aprenda más con ejemplos de código y vídeos.
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Boilerpipe Text	Introducción al procesamiento digital de señales El procesamiento digital de señales (DSP) utiliza técnicas de procesamiento para analizar, transformar y transmitir señales digitales. Las señales digitales son bits de información muestreados a partir de señales analógicas de tiempo continuo o producidos directamente desde sistemas digitales. Las señales digitales son discretas en el tiempo y están cuantizadas , lo que permite a equipos informáticos digitales utilizar y manipular la información de manera rápida y eficiente. Conceptos clave Muestreo: Proceso de conversión de señales analógicas continuas en señales digitales discretas midiendo las señales a intervalos regulares. Filtrado: Operación fundamental en procesamiento digital de señales empleada para eliminar características no deseadas de las señales y mejorar su calidad a fin de prepararlas para un procesamiento posterior. Puede utilizar MATLAB ® para diseñar filtros . Transformadas: El procesamiento digital de señales utiliza transformadas matemáticas, como la transformada discreta de Fourier (DFT), para analizar y manipular señales en el dominio de la frecuencia. La transformada rápida de Fourier (FFT) es el algoritmo empleado para calcular la DFT. Las señales también se pueden analizar en el dominio del tiempo-frecuencia con transformadas basadas en DFT o transformadas basadas en wavelets . El procesamiento digital de señales tiene aplicaciones en campos tales como comunicaciones inalámbricas, procesamiento de audio y vídeo, captura de imágenes médicas , sistemas de radar y sonar, sistemas de control y procesamiento de señales biomédicas . MATLAB, Simulink ® y productos complementarios, tales como Signal Processing Toolbox™ , DSP System Toolbox™ y Radar Toolbox , permiten analizar, diseñar y desarrollar sistemas de procesamiento digital de señales. Aplicaciones prácticas Procesamiento de imágenes: Las técnicas de procesamiento digital de señales se pueden aplicar a imágenes en dos dimensiones, y se utilizan en tareas de procesamiento de imágenes tales como mejora de imágenes , compresión de imágenes, reconocimiento de objetos y Computer Vision . Procesamiento de audio: El procesamiento digital de señales se emplea mucho en aplicaciones de audio, tales como cancelación de ruido, ecualización y reconocimiento de voz. Muchas técnicas de procesamiento de audio requieren filtrado adaptativo. Los filtros adaptativos cambian a lo largo del tiempo para tener en cuenta la señal recibida. Para obtener más información sobre el procesamiento de audio, consulte Audio Toolbox™ . Comunicaciones: Las técnicas de procesamiento digital de señales se utilizan para modulación y demodulación de señales en sistemas de comunicaciones. La modulación consiste en codificar información en una señal portadora, mientras que la demodulación es el proceso de extracción de la información original de la señal modulada. Los canales de comunicaciones introducen distorsión y ruido que afectan a la señal transmitida. Las señales recibidas se deben filtrar y procesar para tener en cuenta la distorsión introducida en la señal. Para obtener más información sobre comunicaciones, consulte Communications Toolbox™ . También puede consultar estos temas: Signal Processing Toolbox , DSP System Toolbox , Phased Array System Toolbox , filtro paso bajo , filtro paso alto , filtro notch , procesamiento de señales de transmisión , Nyquist theorem
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Las señales digitales son bits de información muestreados a partir de señales analógicas de tiempo continuo o producidos directamente desde sistemas digitales. Las señales digitales son discretas en el tiempo y están [cuantizadas](https://la.mathworks.com/discovery/quantization.html), lo que permite a equipos informáticos digitales utilizar y manipular la información de manera rápida y eficiente. ## Conceptos clave - Muestreo: Proceso de conversión de señales analógicas continuas en señales digitales discretas midiendo las señales a intervalos regulares. - Filtrado: Operación fundamental en procesamiento digital de señales empleada para eliminar características no deseadas de las señales y mejorar su calidad a fin de prepararlas para un procesamiento posterior. Puede utilizar [MATLAB® para diseñar filtros](https://la.mathworks.com/discovery/filter-design.html). - Transformadas: El procesamiento digital de señales utiliza transformadas matemáticas, como la transformada discreta de Fourier (DFT), para analizar y manipular señales en el dominio de la frecuencia. La [transformada rápida de Fourier (FFT)](https://la.mathworks.com/discovery/fft.html) es el algoritmo empleado para calcular la DFT. Las señales también se pueden analizar en el dominio del [tiempo-frecuencia](https://la.mathworks.com/help/signal/time-frequency-analysis.html) con transformadas basadas en DFT o [transformadas basadas en wavelets](https://la.mathworks.com/help/wavelet/time-frequency-analysis.html). El procesamiento digital de señales tiene aplicaciones en campos tales como comunicaciones inalámbricas, procesamiento de audio y vídeo, [captura de imágenes médicas](https://la.mathworks.com/discovery/medical-image-analysis.html), sistemas de [radar](https://la.mathworks.com/discovery/how-do-radars-work.html) y sonar, sistemas de control y [procesamiento de señales biomédicas](https://la.mathworks.com/discovery/biomedical-signal-processing.html). MATLAB, Simulink® y productos complementarios, tales como [Signal Processing Toolbox™](https://la.mathworks.com/products/signal.html), [DSP System Toolbox™](https://la.mathworks.com/products/dsp-system.html) y [Radar Toolbox](https://la.mathworks.com/products/radar.html), permiten analizar, diseñar y desarrollar sistemas de procesamiento digital de señales. ## Aplicaciones prácticas - Procesamiento de imágenes: Las técnicas de procesamiento digital de señales se pueden aplicar a imágenes en dos dimensiones, y se utilizan en tareas de procesamiento de imágenes tales como [mejora de imágenes](https://la.mathworks.com/discovery/denoising.html), compresión de imágenes, [reconocimiento de objetos](https://la.mathworks.com/solutions/image-processing-computer-vision/object-recognition.html) y [Computer Vision](https://la.mathworks.com/discovery/computer-vision.html). - Procesamiento de audio: El procesamiento digital de señales se emplea mucho en aplicaciones de audio, tales como cancelación de ruido, [ecualización](https://la.mathworks.com/discovery/parametric-equalizer.html) y reconocimiento de voz. Muchas técnicas de procesamiento de audio requieren filtrado adaptativo. Los filtros adaptativos cambian a lo largo del tiempo para tener en cuenta la señal recibida. Para obtener más información sobre el procesamiento de audio, consulte [Audio Toolbox™](https://la.mathworks.com/products/audio.html). - Comunicaciones: Las técnicas de procesamiento digital de señales se utilizan para modulación y demodulación de señales en sistemas de comunicaciones. La modulación consiste en codificar información en una señal portadora, mientras que la demodulación es el proceso de extracción de la información original de la señal modulada. Los [canales de comunicaciones](https://la.mathworks.com/discovery/channel-model.html) introducen distorsión y ruido que afectan a la señal transmitida. Las señales recibidas se deben filtrar y procesar para tener en cuenta la distorsión introducida en la señal. Para obtener más información sobre comunicaciones, consulte [Communications Toolbox™](https://la.mathworks.com/products/communications.html). * ## Ejemplos y procedimientos - [Signal Processing Onramp](https://matlabacademy.mathworks.com/details/signal-processing-onramp/signalprocessing) - Curso - [Diseño de filtros en MATLAB](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/lowpass-filter-design.html) - Ejemplo - [Control de ruido activo: del modelado al prototipado en tiempo real (7:16)](https://la.mathworks.com/videos/active-noise-control-from-modeling-to-real-time-prototyping-1561451814853.html) - Vídeo - [Transformación de datos del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/transform-time-domain-data-into-the-frequency-domain-using-the-fft-block.html) - Ejemplo - [Galería de diseños de filtros](https://la.mathworks.com/help/signal/ug/filter-design-gallery.html) - Ejemplo - [Introducción al procesamiento de señales de transmisión en MATLAB](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/introduction-to-streaming-signal-processing-in-matlab.html) - Ejemplo * ## Referencias de software - [Conceptos basados en muestras y tramas](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/sample-and-frame-based-concepts.html) - Documentación - [Transformación de datos del dominio de la frecuencia al dominio del tiempo](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/transform-frequency-domain-data-into-the-time-domain-using-the-ifft-block.html) - Documentación - [Estimación del espectro de potencia en MATLAB](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/estimate-the-power-spectrum-in-matlab.html) - Documentación - [Estimación del espectro de potencia en Simulink](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/estimate-the-power-spectrum-in-simulink.html) - Documentación - [Configuración del entorno de Simulink para modelos de procesamiento de señales](https://la.mathworks.com/help/dsp/gs/configure-the-simulink-environment-for-signal-processing-models.html) - Documentación - [Procesamiento de señales en punto fijo](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/fixed-point-signal-processing-development.html) - Documentación - [Visión general sobre filtros multitasa](https://la.mathworks.com/help/dsp/ug/overview-of-multirate-filters.html) - Documentación * También puede consultar estos temas: [Signal Processing Toolbox](https://la.mathworks.com/products/signal.html), [DSP System Toolbox](https://la.mathworks.com/products/dsp-system.html), [Phased Array System Toolbox](https://la.mathworks.com/products/phased-array.html), [filtro paso bajo](https://la.mathworks.com/discovery/low-pass-filter.html), [filtro paso alto](https://la.mathworks.com/discovery/high-pass-filter.html), [filtro notch](https://la.mathworks.com/discovery/notch-filter.html), [procesamiento de señales de transmisión](https://la.mathworks.com/discovery/stream-processing.html), [Nyquist theorem](https://la.mathworks.com/discovery/nyquist-theorem.html) [Análisis de señales simplificado con la app Signal Analyzer ![](https://la.mathworks.com/discovery/digital-signal-processing/_jcr_content/imageParsys/thumbnail_66093036.adapt.full.medium.jpg/1762696868837.jpg) 4:28 Duración del vídeo 4:28](https://la.mathworks.com/videos/signal-analysis-made-easy-with-the-signal-analyzer-app-1604485876749.html "Aprenda a realizar tareas de análisis de señales tales como preprocesamiento, filtrado y extracción de características en MATLAB con la app Signal Analyzer.") [Análisis de señales simplificado con la app Signal Analyzer](https://la.mathworks.com/videos/signal-analysis-made-easy-with-the-signal-analyzer-app-1604485876749.html "Aprenda a realizar tareas de análisis de señales tales como preprocesamiento, filtrado y extracción de características en MATLAB con la app Signal Analyzer.") Tutoriales gratuitos [Signal Processing Onramp](https://matlabacademy.mathworks.com/details/signal-processing-onramp/signalprocessing) [Más información](https://matlabacademy.mathworks.com/details/signal-processing-onramp/signalprocessing) ![MathWorks](https://la.mathworks.com/etc.clientlibs/mathworks/clientlibs/customer-ui/templates/common/resources/images/mathworks-logo.20260310205237136.svg) ![MathWorks](https://la.mathworks.com/etc.clientlibs/mathworks/clientlibs/customer-ui/templates/common/resources/images/mathworks-logo-rev.20260310205237136.svg) Seleccione un país/idioma Seleccione un país/idioma para obtener contenido traducido, si está disponible, y ver eventos y ofertas de productos y servicios locales. 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Readable Markdown	## Introducción al procesamiento digital de señales El procesamiento digital de señales (DSP) utiliza técnicas de procesamiento para analizar, transformar y transmitir señales digitales. Las señales digitales son bits de información muestreados a partir de señales analógicas de tiempo continuo o producidos directamente desde sistemas digitales. Las señales digitales son discretas en el tiempo y están [cuantizadas](https://la.mathworks.com/discovery/quantization.html), lo que permite a equipos informáticos digitales utilizar y manipular la información de manera rápida y eficiente. ## Conceptos clave - Muestreo: Proceso de conversión de señales analógicas continuas en señales digitales discretas midiendo las señales a intervalos regulares. - Filtrado: Operación fundamental en procesamiento digital de señales empleada para eliminar características no deseadas de las señales y mejorar su calidad a fin de prepararlas para un procesamiento posterior. Puede utilizar [MATLAB® para diseñar filtros](https://la.mathworks.com/discovery/filter-design.html). - Transformadas: El procesamiento digital de señales utiliza transformadas matemáticas, como la transformada discreta de Fourier (DFT), para analizar y manipular señales en el dominio de la frecuencia. La [transformada rápida de Fourier (FFT)](https://la.mathworks.com/discovery/fft.html) es el algoritmo empleado para calcular la DFT. Las señales también se pueden analizar en el dominio del [tiempo-frecuencia](https://la.mathworks.com/help/signal/time-frequency-analysis.html) con transformadas basadas en DFT o [transformadas basadas en wavelets](https://la.mathworks.com/help/wavelet/time-frequency-analysis.html). El procesamiento digital de señales tiene aplicaciones en campos tales como comunicaciones inalámbricas, procesamiento de audio y vídeo, [captura de imágenes médicas](https://la.mathworks.com/discovery/medical-image-analysis.html), sistemas de [radar](https://la.mathworks.com/discovery/how-do-radars-work.html) y sonar, sistemas de control y [procesamiento de señales biomédicas](https://la.mathworks.com/discovery/biomedical-signal-processing.html). MATLAB, Simulink® y productos complementarios, tales como [Signal Processing Toolbox™](https://la.mathworks.com/products/signal.html), [DSP System Toolbox™](https://la.mathworks.com/products/dsp-system.html) y [Radar Toolbox](https://la.mathworks.com/products/radar.html), permiten analizar, diseñar y desarrollar sistemas de procesamiento digital de señales. ## Aplicaciones prácticas - Procesamiento de imágenes: Las técnicas de procesamiento digital de señales se pueden aplicar a imágenes en dos dimensiones, y se utilizan en tareas de procesamiento de imágenes tales como [mejora de imágenes](https://la.mathworks.com/discovery/denoising.html), compresión de imágenes, [reconocimiento de objetos](https://la.mathworks.com/solutions/image-processing-computer-vision/object-recognition.html) y [Computer Vision](https://la.mathworks.com/discovery/computer-vision.html). - Procesamiento de audio: El procesamiento digital de señales se emplea mucho en aplicaciones de audio, tales como cancelación de ruido, [ecualización](https://la.mathworks.com/discovery/parametric-equalizer.html) y reconocimiento de voz. Muchas técnicas de procesamiento de audio requieren filtrado adaptativo. Los filtros adaptativos cambian a lo largo del tiempo para tener en cuenta la señal recibida. Para obtener más información sobre el procesamiento de audio, consulte [Audio Toolbox™](https://la.mathworks.com/products/audio.html). - Comunicaciones: Las técnicas de procesamiento digital de señales se utilizan para modulación y demodulación de señales en sistemas de comunicaciones. La modulación consiste en codificar información en una señal portadora, mientras que la demodulación es el proceso de extracción de la información original de la señal modulada. Los [canales de comunicaciones](https://la.mathworks.com/discovery/channel-model.html) introducen distorsión y ruido que afectan a la señal transmitida. Las señales recibidas se deben filtrar y procesar para tener en cuenta la distorsión introducida en la señal. Para obtener más información sobre comunicaciones, consulte [Communications Toolbox™](https://la.mathworks.com/products/communications.html). *** También puede consultar estos temas: [Signal Processing Toolbox](https://la.mathworks.com/products/signal.html), [DSP System Toolbox](https://la.mathworks.com/products/dsp-system.html), [Phased Array System Toolbox](https://la.mathworks.com/products/phased-array.html), [filtro paso bajo](https://la.mathworks.com/discovery/low-pass-filter.html), [filtro paso alto](https://la.mathworks.com/discovery/high-pass-filter.html), [filtro notch](https://la.mathworks.com/discovery/notch-filter.html), [procesamiento de señales de transmisión](https://la.mathworks.com/discovery/stream-processing.html), [Nyquist theorem](https://la.mathworks.com/discovery/nyquist-theorem.html)
Shard	161 (laksa)
Root Hash	11303084394109755361
Unparsed URL	com,mathworks!la,/discovery/digital-signal-processing.html s443