Desarrollo de la segunda simulación

BovedasObsidian/Tesis De Grado Berlatzky/.obsidian/workspace.json

@@ -2,65 +2,85 @@
   "main": {
     "id": "6dac9a815ecdb101",
     "type": "split",
+    "children": [
+      {
+        "id": "fef528779841de28",
+        "type": "split",
         "children": [
           {
             "id": "cfd7957e06bbbea0",
             "type": "tabs",
             "children": [
               {
-            "id": "bcee473ac0ebb546",
+                "id": "095d1d4b691267bf",
                 "type": "leaf",
                 "state": {
                   "type": "markdown",
                   "state": {
-                "file": "Titulo de la nueva nota.md",
+                    "file": "Notas del libro Spectral analisis of signals de Stoica.md",
                     "mode": "source",
                     "source": false
                   },
                   "icon": "lucide-file",
-              "title": "Titulo de la nueva nota"
+                  "title": "Notas del libro Spectral analisis of signals de Stoica"
                 }
               },
               {
-            "id": "ad0b431a85be6969",
+                "id": "cb79e21e8c289a67",
                 "type": "leaf",
                 "state": {
-              "type": "markdown",
+                  "type": "pdf",
                   "state": {
-                "file": "Gestión de proyectos/Informe de Proyecto de gestión de proyectos.md",
+                    "file": "Materiales/Adicionales/[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf",
-                "mode": "source",
+                    "page": 1,
-                "source": false
+                    "left": -9,
+                    "top": 652,
+                    "zoom": 1.755422993492408
                   },
-              "icon": "lucide-file",
+                  "icon": "lucide-file-text",
-              "title": "Informe de Proyecto de gestión de proyectos"
+                  "title": "[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz)"
+                }
               }
+            ]
           },
           {
-            "id": "7116c73b124d7abe",
+            "id": "08ea425aba0f343b",
+            "type": "tabs",
+            "children": [
+              {
+                "id": "efb2a00ba5012a1e",
                 "type": "leaf",
                 "state": {
-              "type": "graph",
+                  "type": "pdf",
-              "state": {},
+                  "state": {
-              "icon": "lucide-git-fork",
+                    "file": "Materiales/Adicionales/[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf",
-              "title": "Graph view"
+                    "page": 170,
+                    "left": -9,
+                    "top": 343,
+                    "zoom": 1.7968958166799893
+                  },
+                  "icon": "lucide-file-text",
+                  "title": "[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz)"
                 }
               },
               {
-            "id": "095d1d4b691267bf",
+                "id": "f3179aae4cd14b13",
                 "type": "leaf",
                 "state": {
                   "type": "markdown",
                   "state": {
-                "file": "Comienzo de las simulaciones.md",
+                    "file": "Duda sobre la explicación sobre los métodos parametricos.md",
                     "mode": "source",
                     "source": false
                   },
                   "icon": "lucide-file",
-              "title": "Comienzo de las simulaciones"
+                  "title": "Duda sobre la explicación sobre los métodos parametricos"
                 }
               }
+            ]
+          }
         ],
-        "currentTab": 3
+        "direction": "horizontal"
       }
     ],
     "direction": "vertical"
@@ -117,7 +137,7 @@
       }
     ],
     "direction": "horizontal",
-    "width": 300
+    "width": 227.5110321044922
   },
   "right": {
     "id": "0fa17902fb2e4dfc",
@@ -133,7 +153,7 @@
             "state": {
               "type": "backlink",
               "state": {
-                "file": "Materiales/TesisDeReferencia/VanderPlas_2018_ApJS_236_16.pdf",
+                "file": "Materiales/Adicionales/[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf",
                 "collapseAll": false,
                 "extraContext": false,
                 "sortOrder": "alphabetical",
@@ -143,7 +163,7 @@
                 "unlinkedCollapsed": true
               },
               "icon": "links-coming-in",
-              "title": "Backlinks for VanderPlas_2018_ApJS_236_16"
+              "title": "Backlinks for [Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz)"
             }
           },
           {
@@ -210,33 +230,39 @@
       "command-palette:Open command palette": false
     }
   },
-  "active": "095d1d4b691267bf",
+  "active": "efb2a00ba5012a1e",
   "lastOpenFiles": [
+    "Notas del libro Spectral analisis of signals de Stoica.md",
+    "Materiales/Adicionales/[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf",
+    "Duda sobre la explicación sobre los métodos parametricos.md",
     "Duda que surge de escribir la primera simulación.md",
-    "Comienzo de las simulaciones.md",
+    "Posible objetivo de la tesis.md",
-    "Notas de paper Sensors-14-02595.md",
-    "Notas de tesis de doctorado de Ing. Edgardo Jose Marchi.md",
     "Gestión de proyectos/Informe de Proyecto de gestión de proyectos.md",
-    "Gestión de proyectos/Consulta de la introducción de Informe de proyecto.md",
+    "Notas sobre material/Notas de tesis de doctorado de Ing. Edgardo Jose Marchi.md",
+    "Notas sobre material/Notas del libro Introduction to radar systems de Merrill Skolnik.md",
+    "Notas sobre material/Notas del paper Understanding the Lomb-Scargle Periodogram.md",
+    "Materiales/Adicionales/EstimacionEspectral.pdf",
+    "Notas sobre material",
+    "Notas sobre material/Notas de paper Sensors-14-02595.md",
+    "Simulaciones",
+    "Simulaciones/Comienzo de las simulaciones.md",
+    "Esquemas/Esquema del proyecto.canvas",
+    "Esquemas/Esquemas Secundarios/Procesmiento de la señal.canvas",
+    "Esquemas/Esquemas Secundarios/Pre-procesamiento de la señal vital.canvas",
+    "Imagenes/Barrido_Muestreo_MUSIC_fr_alta.png",
+    "Imagenes/Barrido_Muestreo_MUSIC_fr_baja.png",
+    "Barrido_Muestreo_MUSIC.png",
     "Titulo de la nueva nota.md",
+    "Imagenes/Barrido_Muestreo_MUSIC.png",
+    "Gestión de proyectos/Consulta de la introducción de Informe de proyecto.md",
     "Materiales/TesisDeReferencia/VanderPlas_2018_ApJS_236_16.pdf",
     "Materiales/TesisDeReferencia/tesis.pdf",
     "Materiales/TesisDeReferencia/lomb.pdf",
-    "Esquemas/Esquema del proyecto.canvas",
-    "Esquemas/Esquemas Secundarios/Procesmiento de la señal.canvas",
-    "Esquemas/Esquemas Secundarios/Pre-procesamiento de la señal vital.canvas",
-    "Posible objetivo de la tesis.md",
-    "Notas del libro Introduction to radar systems de Merrill Skolnik.md",
     "Materiales/Adicionales/Merrill Ivan Skolnik - Introduction to Radar Systems-Mcgraw-Hill College (1980).pdf",
     "Imagenes/Screenshot_2.png",
     "Imagenes/Esquema_Radar_Impulsivo.png",
-    "Materiales/Adicionales/[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf",
-    "Materiales/Adicionales/EstimacionEspectral.pdf",
-    "Notas del paper Understanding the Lomb-Scargle Periodogram.md",
     "Gestión de proyectos",
     "Esquemas/Esquemas Secundarios",
-    "Esquemas",
-    "Materiales/Adicionales/sensors-14-02595_Copia_mod.pdf",
     "Notas del paper \"Understanding the Lomb-Scargle Periodogram\".md",
     "Notas del libro \"Introduction to radar systems\" de Merrill Skolnik.md",
     "Imagenes/Pasted image 20250409154725.png",

BovedasObsidian/Tesis De Grado Berlatzky/Duda que surge de escribir la primera simulación.md

@@ -1,12 +1,12 @@
 Esta duda surge de escribir el [[Comienzo de las simulaciones#Capítulo 1 Las primeras simulaciones]]]
+#duda
+### 0.1. Dudas que surgen de plantear la simulación y de la charla 
 
-### Dudas que surgen de plantear la simulación y de la charla 
+#### 0.1.1. Duda 1
-
-#### Duda 1
 
 Una consulta y duda que me surge al escribir esto es que la distancia que viaja la señal emitida esta aproximada/modelada por la ecuación de arriba. Y esto se contradice un poco con lo que charle con Cecilia sobre las razones de porque la señal puede detectar los movimientos del corazón. Porque nosotros habíamos hablado que se detectaba la señal cardíaca por las propiedades de penetración de la materia de las ondas electromagnética. Es decir, no tiene mucho sentido que si para captar los movimientos cardíacos (lo que esta midiendo o detectando son los movimientos vasculares del corazón) tiene que penetrar el cuerpo humano se le sume esta distancia a los otros dos términos que generarían la distancia.
 
-#### Observación de la duda 1
+#### 0.1.2. Observación de la duda 1
 
 Una posible causa de esto es que la onda electromagnética esta también penetrando el torso y la señal pulmonar que se recibe mejor explicado de la siguiente forma
 
@@ -16,10 +16,10 @@ $$
 
 Donde la distancia que se mide no es al pecho porque la onda lo penetra en cierta medida y se obtiene una distancia arbitraria. Ademas las distancias $d_1$, $d_2$ y $d_3$ también son distancias arbitrarias que no representan las distancias al corazón no la distancias a los pulmones. Y esto no nos molesta porque lo que nos importa es la identificación del ritmo cardíaco no de la distancia. Esta constante de distancia es una constante que para lo único que nos tiene que importar es que este entre ciertos margenes para que se respeten los requisitos de alcance físicos de la antena. Por otra parte, si en vez de tener $d_1$ tuviéramos $d_1(t)$, las otras constantes tampoco nos molestarían las mismas razones estipuladas previamente. Son distancias arbitrarias y la distancia entre el la antena y la persona no es lo que nos importa, sino que lo que nos importa es la variación entre ellas.
 
-#### Duda 2
+#### 0.1.3. Duda 2
 
 Esta duda es sobre el muestreo de la señal a frecuencia rápida de la señal. Cecília menciono algo sobre muestear a banda base o a banda pasante y me doy cuenta que creo que no entendí. Puede ser que se refiere a que la ventana que se le aplica a las muestras de la frecuencia rápida no sea un escalón y que la onda que se manda no esta en banda base. Ya me estoy mareando un poco mientras sobre pienso esto.
 
-#### Duda 3 
+#### 0.1.4. Duda 3 
 
 Como seria la señal que regresa si se emite no un pulso sino que se emite una señal gaussiana desfasada en frecuencia o no desfasada en frecuencia.

BovedasObsidian/Tesis De Grado Berlatzky/Duda sobre la explicación sobre los métodos parametricos.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+#duda 
+
+## 1. Vinculaciones
+[[Notas del libro Spectral analisis of signals de Stoica]]
+[[[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf]]
+
+## 2. Duda
+Esta es una duda que surge al leer el capitulo 4 del libro de Stoica. Para ser mas especifico surge de leer la introducción. En esta introducción hace una explicación de porque se llaman métodos de alta resolución y no entiendo la explicación. A continuación esta el pasaje que no comprendo.
+
+![[[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf#page=174&rect=16,503,426,566|[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz), p.174]]
+
+En este pasaje esta explicando el tema de la definición en frecuencia de los métodos, que es una información de gran interés, pero que no entiendo.
+
+En uno de los párrafos siguientes esta la siguiente explicación que me resulta insatisfactoria:
+
+![[[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf#page=174&rect=24,231,424,295&color=yellow|[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz), p.174]]
+Necesito mayor explicación.

BovedasObsidian/Tesis De Grado Berlatzky/Notas del libro Spectral analisis of signals de Stoica.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+Estas son las notas de libro que se puede leer en el PDF:  [[[Stoica_P.,_Moses_R.L.]_Spectral_analysis_of_signa(b-ok.xyz).pdf]]
+
+## 1. Capítulo 4: Métodos paramétricos para espectros de línea
+
+### 1.1. Introducción
+

BovedasObsidian/Tesis De Grado Berlatzky/Notas sobre material/Notas de tesis de doctorado de Ing. Edgardo Jose Marchi.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## Capitulo 1: Introducción 
+## 1. Capitulo 1: Introducción 
 
 En la introducción el autor da, primero que nada, un recuento de las motivaciones que hubieron para hacer la investigación sobre este tema. Especifica los puntos de interés de los radares  Ultra-Wide-Band (UWB) y da una breve introducción histórica de la tecnología.
 
@@ -8,7 +8,7 @@ Luego da una explicación del marco institucional en el que se realiza el trabaj
 
 Finalmente da una explicación de los aportes que genera el trabajo.
 
-## Capitulo 2: Sistemas Ultra-Wide-Band (UWB)
+## 2. Capitulo 2: Sistemas Ultra-Wide-Band (UWB)
 
 Antes de comenzar a hacer los desarrollos de las ecuaciones mas complejas voy a enumerar y dejar en claro que  significan distintos símbolos.
 - $f_H$ es la frecuencia superior de la banda de frecuencia de señal que se esta transmitiendo.
@@ -20,7 +20,7 @@ $$
 
 Algo para tener en cuenta ahora que tenemos definido el $B_{frac}$ es que la tecnología UWB se caracteriza por poseer un ancho de banda mayor a 500 MHz o un $B_{frac}$ mayor al 20% de la frecuencia central.
 
-#### Desarrollo teórico propio 1
+#### 2.1.1. Desarrollo teórico propio 1
 
 Ahora hagamos un desarrollo de ejemplo de estos términos. Si tenemos que el ancho de banda fraccional es del 20% pasamos a tener que:
 
@@ -38,7 +38,7 @@ $$
 $$
 (Acá tengo un error conceptual sobre como  se establece la desigualdad porque no es por algo numérico del valor del ancho de banda fraccional)(Esta mal la desigualdad)
 
-#### Desarrollo teórico  propio 2
+#### 2.1.2. Desarrollo teórico  propio 2
 
 Por la restricción del ancho de banda mínimo de 500 MHz se obtiene que:
 
@@ -52,7 +52,7 @@ $$
 B_{frac} = \frac{(f_H - f_L)}{f_0} \rightarrow B_{frac}f_0 = AB_{Antena} \rightarrow 
 $$
 
-#### Desarrollo teórico propio 3
+#### 2.1.3. Desarrollo teórico propio 3
 
 De la definición de ancho de banda fraccional se obtiene que:
 

BovedasObsidian/Tesis De Grado Berlatzky/Notas sobre material/Notas del libro Introduction to radar systems de Merrill Skolnik.md

@@ -1,8 +1,8 @@
 Estas notas salen del PDF: [[Merrill Ivan Skolnik - Introduction to Radar Systems-Mcgraw-Hill College (1980).pdf]]
-## Capitulo III: CW y radares de frecuencia modulada
+## 1. Capitulo III: CW y radares de frecuencia modulada
 
 Primera aclaración, que es CW? La sigla CW significa "continuous  wave" o onda continua.
-### Efecto doppler
+### 1.1. Efecto doppler
 
 En esta sub-sección del capítulo nos da una explicación de que es el efecto doppler. Nos explica que si tenemos un radar de onda continua emitiendo señal hacia un blanco estático, la señal que recibe nuestra antena de recepción va a ser nuestra señal emitida atenuada y desfasada. La atenuación se da por la dispersión de potencia de las ondas electromagnéticas y la atenuación por la reflexión del blanco. Ahora, si el blanco esta en movimiento, se nos va a producir que como el desfasaje de la onda depende de la distancia al blanco y el blanco se esta moviendo en el tiempo, esto nos va producir que el desfasaje no sea de forma constante sino que este desfasaje va a variar en función del tiempo. Y que es un desfasaje que varia en función del tiempo? Es una frecuencia. 
 

BovedasObsidian/Tesis De Grado Berlatzky/Simulaciones/Comienzo de las simulaciones.md

@@ -9,7 +9,7 @@ d(t) = d_0  + m(t) = d_0 + m_b sin(2\pi f_b t) + m_h sin(2\pi f_b t)
 $$
 
 Donde se tiene que:
-- $d(t$ es la distancia al que viajo el rayo emitido por la antena.
+- $d(t)$ es la distancia al que viajo el rayo emitido por la antena.
 - $m_b$ es la amplitud de la señal generada por la respiración (la b viene de breathing)
 - $f_b$ es la frecuencia del seno que modela la respiración
 - $m_h$ es la amplitud de la señal generada por el corazón (la h viene de heart)
@@ -36,6 +36,9 @@ Que es lo que esta haciendo el receptor para obtener la información? El recepto
 Y finalmente, luego de sumar las dos señales se le aplica un filtro pasa bajos para elimina las dos bandas de frecuencia formadas en los laterales y quedarse con un espectro de frecuencia similar al inicial. Esta señal que obtenemos no es la señal inicial reflejada por el ambiente porque tiene multiplicando un termino extra que depende del tiempo de vuelo de la onda y contiene la información deseada. Este termino es el resultado de la suma de las dos multiplicaciones. Para ver el desarrollo ver la tesis de Edgardo. [[Notas de tesis de doctorado de Ing. Edgardo Jose Marchi]]
 (Podría copiarme el desarrollo a las notas que tengo.)
 
+(Falta un poco mas de desarrollo de lo que hice. Genere la señal y la pase por el demodulador con el filtro pasa bajos que genere. Obtuve la señal de radar a la salida del filtro pasa bajos que es un pulso deformado.)
+
+==A este punto, pare este hilo de las simulación porque en este momento estoy haciendo una exploración de los temas para verificar su comprensión.== 
 
 ## 2. Capítulo 2: Simulaciones del análisis de espectro de la señal distancia.
 
@@ -54,9 +57,9 @@ La función "spectrum.pmusic" realiza el análisis espectral la función que le
 DUDA: En la documentación establece que la función pmusic utiliza métodos ARMA para obtener la PSD. Pero esto no es así en la teoría. En la teoría el método MUSIC parte de asumir a tus funciones como composiciones de senoidales y esto no desenlaza en un método ARMA.
 
 Descripción de los parámetros de importancia y/o que entiendo:
-- IP: Es la cantidad máxima de autovalores que computa la función. Es decir, que es la suma máxima de cantidad de componentes de señal y de componentes de ruido. 
+- **IP**: Es la cantidad máxima de autovalores que computa la función. Es decir, que es la suma máxima de cantidad de componentes de señal y de componentes de ruido. 
-- NSIG: Es la cantidad autovalores que se le asignan al ruido dentro de entre todos los autovalores. Este valor tiene que ser menor a IP. 
+- **NSIG**: Es la cantidad autovalores que se le asignan al ruido dentro de entre todos los autovalores. Este valor tiene que ser menor a IP. 
-- NFFT: Este parámetro se utiliza cuando se quiere hacer un padeo con ceros por si se tiene pocas muestras. Es para completar con ceros y mejorar el ventaneo.
+- **NFFT**: Este parámetro se utiliza cuando se quiere hacer un padeo ("padeo" viene de pading en ingles) con ceros por si se tiene pocas muestras. Es para completar con ceros y mejorar el ventaneo.
 
 Yo lo veo como indicar que "Componentes de señal" $= IP - NSIG$.
 
@@ -66,7 +69,33 @@ Durante mis pruebas iniciales del método MUSIC, más específicamente durante l
 
 Por esto, el primer experimento va a ser explorar para que frecuencias de muestreo de la señal detecta o no detecta las dos frecuencias. Esto lo vamos a hacer inicialmente para un valor de IP y NSIG. Creo que voy a empezar con un valor de $IP = 5 y $NSIG = 1$, ya que para estos parámetros se hayo alguna frecuencia de muestreo que se detectan los dos picos. 
 Luego se va a probar de bajar  y subir la cantidad de componentes para ver como reacciona el resultado.
+##### 2.1.2.1. Exploración General
+
+En la simulación de esta sección se realizo el barrido de la frecuencia de muestreo de la señal distancia. El barrido se genero de forma exponencial para poder explorar mejor el espacio. El intervalo de tiempos de muestreo (indio tiempo de muestreo en vez de frecuencia porque lo que se indico en la simulación es el tiempo para cada iteración) que simulo es $T_s \in [0.5,0.0001]$. Para esta simulación se tiene que:
+
+|              | Frecuencia |
+| ------------ | ---------- |
+| Respiratoria | 0.249[Hz]  |
+| Cardiaca     | 0.789[HZ]  |
+Generando el barrido de la señal se obtiene el siguiente grafico:
+![[Barrido_Muestreo_MUSIC.png]]
+**Nota:** Las curvas inferiores son de mayor $T_s$ y de menor frecuencia de muestreo, mientras que las curvas superiores son de un $T_S$ mayor y una frecuencia menor.
+
+Viendo los resultados de la simulación podemos ver que si la frecuencia de muestreo es muy alta o muy baja surgen problemas con el análisis espectral. Si la frecuencia de muestreo es muy baja, no nos da el espectro de frecuencias barridas como para obtener una buena medición del espectro, por esta razón no detecta bien las frecuencias que componen la señal. Por otro lado, si la frecuencia de medición es muy alta, el espectro es muy grande y no detecta bien las frecuencias que componen la señal. Pero si hay un intervalo en el que se detectan bien estas 2 frecuencias.
+
+Para hacer un análisis exhaustivo de los casos limite, hagamos otros dos barridos haciendo zoom en las zonas donde comienza a fallar el método. Comenzamos por analizar la zona de frecuencia de muestreo menor (para comenzar por el análisis que tarda menos tiempo computacional).
+
+##### 2.1.2.2. Exploración frecuencias bajas
+
+Realizando la exploración de la zona de frecuencias bajas, que deja de detectar bien las frecuencias que componen la señal distancia, se obtiene el siguiente grafico:
+![[Barrido_Muestreo_MUSIC_fr_baja.png]]
+ En la figura se puede ver como a medida que se disminuye la frecuencia de muestreo, el intervalo de frecuencias en el que puede hacer el análisis se va reduciendo hasta que llega un momento que el limite del intervalo se superpone con una de las dos frecuencias de la señal distancia y deja de detectarla bien. Esto nos esta imponiendo el limite inferior de la frecuencia de muestreo de la señal.
+##### 2.1.2.3. Exploración frecuencias altas
 
+Realizando la exploración para la zona de frecuencias altas, que dejan de detectar bien las señales que componen la señal distancia, se obtiene el siguiente grafico:
+![[Barrido_Muestreo_MUSIC_fr_alta.png]]
+En este grafico se puede ver la forma con la que deja de detectar las frecuencias. 
 
+**Yo sospecho que es una relación entre la relación entre la frecuencia de muestreo y el largo de la señal. Porque creo que es una cuestión de definición de las frecuencias.
 
 

BovedasObsidian/Tesis De Grado Berlatzky/Titulo de la nueva nota.md

@@ -1,9 +0,0 @@
-
-
-
-[[VanderPlas_2018_ApJS_236_16.pdf#page=2&selection=89,10,111,2|VanderPlas_2018_ApJS_236_16, page 2]]
-
-
-[[VanderPlas_2018_ApJS_236_16.pdf#page=3&rect=41,545,315,747|VanderPlas_2018_ApJS_236_16, p.3]]
-
-[[Notas de tesis de doctorado de Ing. Edgardo Jose Marchi#Desarrollo teórico propio 2]]