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TEMA 2
MODULACIONES DIGITALES
LINEALES
Grado en Ingenierıa Telematica Sistemas de Telecomunicacion Modulaciones Lıneales 1 / 54
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Tema 2: Indice
2.1 Modulaciones lineales (PAM) paso bajo
I 2.1.1. Espectro de PAM banda baseI 2.1.2. Transmision con ruido gaussianoI 2.1.3. Canal discreto equivalente
2.2. Criterio de Nyquist
2.3. Transmision PAM sobre canales lineales
2.4. Diagrama de ojo
2.5. Modulacion lineales (PAM ) paso banda
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2.1. Modulaciones lineales paso bajo
Modulacion lineal en espacio multidimensional (N)
s(t) =∑
n
N−1∑j=0
Aj [n] · φj (t − nTs)
I La informacion se transporta linealmenteF En la amplitud de las funciones φj (t)
I Codificador: A[n]F Constelacion en espacio de dimension NF Diseno considerando una energıa de sımbolo Es para minimizar la
probabilidad de error de sımbolo Pe
I Modulador:{φj (t)
}N−1j=0
F Adecuacion al canalF Idealmente: canal aditivo gaussiano
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Modulacion PAM en banda base
Modulacion unidimensional N = 1.
s(t) =∑
n
A[n] · g(t − nTs)
PAM (Pulse Amplitude Modulation)ASK (Amplitude Shift Keying)
Modelo general de constelaciones unidimensionales:A[n] ∈ {±1,±3, · · · ,±(M − 1)}Ejemplos: 2-PAM (a), 4-PAM (b), 8-PAM (c)
s s“0” “1”
−1 +1 A[n]
(a)s s s s“00” “10” “11” “01”
−1 +1−3 +3 A[n]
(b)s s s s s s s s“001”“011”“010”“000”“100”“101”“111”“110”
−7 +5 −3 −1 +7+5+3+1 A[n]
(c)
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Modulacion PAM como filtrado
Senal de sımbolos
a(t) =∑
n
A[n] · δ(t − nTs)
Generacion de la senal PAM
s(t) = a(t) ∗ g(t)
-6
A[0]
6
A[1]
?A[2]
6
A[3]
0 Ts
2Ts
3Ts-
Bb[`]Codificador -
A[n]
Interpolacion con deltas (Ts)
-a(t)
g(t) -s(t)
Representacion simplificada equivalente
-A[n]
g(t) -s(t)
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Eleccion de g(t)
La respuesta g(t) recibe dos nombres:
I Filtro transmisorI Pulso conformador (aunque no sea un pulso)
Seleccion para poder recuperar la secuencia de sımbolosI Pulsos de duracion limitada al tiempo de sımbolo
F No hay solapamiento
ga(t) =1√Ts· Π(
tTs
)I Pulsos de mayor duracion
F Interferencia no destructiva en algun punto
gb(t) =1√Ts· sinc
(t
Ts
)
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Eleccion de g(t)
La respuesta g(t) recibe dos nombres:
I Filtro transmisorI Pulso conformador (aunque no sea un pulso)
Seleccion para poder recuperar la secuencia de sımbolos
I Pulsos de duracion limitada al tiempo de sımboloF No hay solapamiento
ga(t) =1√Ts· Π(
tTs
)I Pulsos de mayor duracion
F Interferencia no destructiva en algun punto
gb(t) =1√Ts· sinc
(t
Ts
)
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Eleccion de g(t)
La respuesta g(t) recibe dos nombres:
I Filtro transmisorI Pulso conformador (aunque no sea un pulso)
Seleccion para poder recuperar la secuencia de sımbolosI Pulsos de duracion limitada al tiempo de sımbolo
F No hay solapamiento
ga(t) =1√Ts· Π(
tTs
)
I Pulsos de mayor duracionF Interferencia no destructiva en algun punto
gb(t) =1√Ts· sinc
(t
Ts
)
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Eleccion de g(t)
La respuesta g(t) recibe dos nombres:
I Filtro transmisorI Pulso conformador (aunque no sea un pulso)
Seleccion para poder recuperar la secuencia de sımbolosI Pulsos de duracion limitada al tiempo de sımbolo
F No hay solapamiento
ga(t) =1√Ts· Π(
tTs
)I Pulsos de mayor duracion
F Interferencia no destructiva en algun punto
gb(t) =1√Ts· sinc
(t
Ts
)
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Formas de onda
Secuencia: A[n] = · · · ,−1,+1,+1,−1,+1,−1,−1,−1,+1,−1, · · ·
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
.........................................
.............................................................................................................................................................................................................
.............................................................................................................................................................
................
................
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....................................
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......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
............................................................................................................................................
t/Ts
. .......................................... ga(t)
. .......................................... gb(t)
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2.1.1. Espectro de PAM banda base
Senal PAM banda base
s(t) =∑
n
A[n] · g(t − nTs)
Sea {A[n]}∞n=−∞ una secuencia de variables aleatorias (procesoaleatorio)
I Media: E [A[n]] = mI Energıa: E [|A[n]|2] = EsI Autocorrelacion: E [A[k ] · A∗[j]] = RA[k − j] = RA[j − k ] = RA[n]
La densidad espectral de potencia (dep) de A[n] es,
SA(ejω) = TF [RA[n]] =∞∑
n=−∞RA[n] · e−jωn
(Teorema de Wiener-Khinchin)
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2.1.1. Espectro de PAM banda base
Senal PAM banda base
s(t) =∑
n
A[n] · g(t − nTs)
Sea {A[n]}∞n=−∞ una secuencia de variables aleatorias (procesoaleatorio)
I Media: E [A[n]] = mI Energıa: E [|A[n]|2] = EsI Autocorrelacion: E [A[k ] · A∗[j]] = RA[k − j] = RA[j − k ] = RA[n]
La densidad espectral de potencia (dep) de A[n] es,
SA(ejω) = TF [RA[n]] =∞∑
n=−∞RA[n] · e−jωn
(Teorema de Wiener-Khinchin)
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2.1.1. Espectro de PAM banda base
Senal PAM banda base
s(t) =∑
n
A[n] · g(t − nTs)
Sea {A[n]}∞n=−∞ una secuencia de variables aleatorias (procesoaleatorio)
I Media: E [A[n]] = m
I Energıa: E [|A[n]|2] = EsI Autocorrelacion: E [A[k ] · A∗[j]] = RA[k − j] = RA[j − k ] = RA[n]
La densidad espectral de potencia (dep) de A[n] es,
SA(ejω) = TF [RA[n]] =∞∑
n=−∞RA[n] · e−jωn
(Teorema de Wiener-Khinchin)
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2.1.1. Espectro de PAM banda base
Senal PAM banda base
s(t) =∑
n
A[n] · g(t − nTs)
Sea {A[n]}∞n=−∞ una secuencia de variables aleatorias (procesoaleatorio)
I Media: E [A[n]] = mI Energıa: E [|A[n]|2] = Es
I Autocorrelacion: E [A[k ] · A∗[j]] = RA[k − j] = RA[j − k ] = RA[n]
La densidad espectral de potencia (dep) de A[n] es,
SA(ejω) = TF [RA[n]] =∞∑
n=−∞RA[n] · e−jωn
(Teorema de Wiener-Khinchin)
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2.1.1. Espectro de PAM banda base
Senal PAM banda base
s(t) =∑
n
A[n] · g(t − nTs)
Sea {A[n]}∞n=−∞ una secuencia de variables aleatorias (procesoaleatorio)
I Media: E [A[n]] = mI Energıa: E [|A[n]|2] = EsI Autocorrelacion: E [A[k ] · A∗[j]] = RA[k − j] = RA[j − k ] = RA[n]
La densidad espectral de potencia (dep) de A[n] es,
SA(ejω) = TF [RA[n]] =∞∑
n=−∞RA[n] · e−jωn
(Teorema de Wiener-Khinchin)
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2.1.1. Espectro de PAM banda base
Senal PAM banda base
s(t) =∑
n
A[n] · g(t − nTs)
Sea {A[n]}∞n=−∞ una secuencia de variables aleatorias (procesoaleatorio)
I Media: E [A[n]] = mI Energıa: E [|A[n]|2] = EsI Autocorrelacion: E [A[k ] · A∗[j]] = RA[k − j] = RA[j − k ] = RA[n]
La densidad espectral de potencia (dep) de A[n] es,
SA(ejω) = TF [RA[n]] =∞∑
n=−∞RA[n] · e−jωn
(Teorema de Wiener-Khinchin)
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Densidad espectral de potencia de s(t)
Ss(jω) =1Ts· SA(ejωTs ) · |G(jω)|2
Dos contribuciones:I Una componente determinista: |G(jω)|2, transformada del filtro
transmisor (o pulso conformador) g(t).I Una componente estadıstica: SA(ejω), DEP de A[n]
Para secuencias A[n] blancas
RA[n] = Es · δ[n] ⇒ SA(ejω) = Es = E{|A[n]|2
}Ss(jω) =
Es
Ts· |G(jω)|2
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Densidad espectral de potencia de s(t)
Ss(jω) =1Ts· SA(ejωTs ) · |G(jω)|2
Dos contribuciones:I Una componente determinista: |G(jω)|2, transformada del filtro
transmisor (o pulso conformador) g(t).
I Una componente estadıstica: SA(ejω), DEP de A[n]
Para secuencias A[n] blancas
RA[n] = Es · δ[n] ⇒ SA(ejω) = Es = E{|A[n]|2
}Ss(jω) =
Es
Ts· |G(jω)|2
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Densidad espectral de potencia de s(t)
Ss(jω) =1Ts· SA(ejωTs ) · |G(jω)|2
Dos contribuciones:I Una componente determinista: |G(jω)|2, transformada del filtro
transmisor (o pulso conformador) g(t).I Una componente estadıstica: SA(ejω), DEP de A[n]
Para secuencias A[n] blancas
RA[n] = Es · δ[n] ⇒ SA(ejω) = Es = E{|A[n]|2
}Ss(jω) =
Es
Ts· |G(jω)|2
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Densidad espectral de potencia de s(t)
Ss(jω) =1Ts· SA(ejωTs ) · |G(jω)|2
Dos contribuciones:I Una componente determinista: |G(jω)|2, transformada del filtro
transmisor (o pulso conformador) g(t).I Una componente estadıstica: SA(ejω), DEP de A[n]
Para secuencias A[n] blancas
RA[n] = Es · δ[n] ⇒ SA(ejω) = Es = E{|A[n]|2
}Ss(jω) =
Es
Ts· |G(jω)|2
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Espectro para secuencias blancas
Ga(jω) =√
Ts · sinc(ωTs
2π
), Gb(jω) =
√Ts · Π
(ωTs
2π
)Es
− 5πT − 4π
T − 3πT − 2π
T−π
T 0 πT
2πT
3πT
4πT
5πT
.
.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
. ........................................................................................................... .
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
................
.
......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
..............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
ω
. ...................................... ga(t)
. ...................................... gb(t)
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Potencia de una PAM banda base
La potencia de s(t) se calcula mediante Ss(jω)
P =1
2π
∫ ∞−∞
Ss(jω) · dω
Para una secuencia blanca de sımbolos
P =Es
Ts· 1
2π
∫ ∞−∞|G(jω)|2 · dω
Si g(t) esta normalizado, aplicando la relacion de Parseval
P =Es
Ts= EsRs ⇒ Intuitivo!
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2.1.2. Transmision sobre canales gaussianos
- i6
n(t)
s(t)-
r(t)f (t) = g∗(−t) �� -
q[n]Decisor -A[n]
Decod. -B[`]
?
t = nTs
q(t)
Como g(t) es real, f (t) = g∗(−t) = g(−t). La senal recibida es
r(t) = s(t) + n(t)
La senal a la entrada del muestreador es
q(t) = s(t) ∗ g(−t) + n(t) ∗ g(−t)
n(t): ruido blanco, gaussiano, de media nula, Sn(jω) = N0/2.
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2.1.3. Canal discreto equivalente
-A[n]Modulador -s(t)
Canal -r(t)Demodulador -q[n]
-A[n] CanalDiscreto
Equivalente-q[n]
...............................
.......................................................
.....
.............................
En sistemas idealesq[n] = A[n] + z[n]
Distribucion gaussiana de las observaciones (condicionando aA[n] = ai )
fq[n]|A[n](q|ai ) =1
(πNo)N/2 e−||q−ai ||
2
N0
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Canal discreto equivalente (II)
Senal antes del muestreador
q(t) =
(∑k
A[k ] · g(t − kTs)
)∗ g(−t) + n(t) ∗ g(−t)
=∑
k
A[k ] ·(
g(t − kTs) ∗ g(−t))
+ n(t) ∗ g(−t)
=∑
k
A[k ] · p(t − kTs) + z(t)
p(t) = g(t) ∗ g(−t): respuesta conjunta de los pulsos transmisor yreceptor
Observacion a la salida del demodulador
q[n] = q(t)|t=nTs=∑
k
A[k ] · p ((n − k)Ts) + z(nTs)
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Canal discreto equivalente (III)
Definicion de canal discreto equivalente
q[n] =∑
k
A[k ] · p[n − k ] + z[n] = A[n] ∗ p[n] + z[n]
-A[n]
p[n] - j6
z[n]
-q[n]
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Interferencia intersimbolica (ISI)
Definicion del canal discreto equivalente p[n]
p[n] = p(t)∣∣t=nT q[n] = o[n] + z[n]
Salida sin ruido o[n] =∑
k
A[k ] p[n − k ] = A[n] ∗ p[n]
-A[n]p[n] - h
6z[n]
-q[n]
Idealp[n] = δ[n]→ o[n] = A[n]
Real: Interferencia entre sımbolos (ISI)
o[n] = A[n] ∗ p[n] =∑
k
A[k ] p[n − k ]= A[n]︸︷︷︸Ideal
p[0]︸︷︷︸escalado
+∑
kk 6=n
A[k ] p[n − k ]
︸ ︷︷ ︸ISI
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Interferencia intersimbolica - Analisis
Interferencia entre sımbolos para el canal discreto p[n]
o[n] = A[n]︸︷︷︸Ideal
p[0]︸︷︷︸escalado︸ ︷︷ ︸
deseado
+∑
kk 6=n
A[k ] p[n − k ]
︸ ︷︷ ︸interferencia (ISI)
I Efecto de la interferencia entre sımbolos
ISI =∑
kk 6=n
A[k ] p[n − k ]
Contribucion en el instante discreto n de sımbolos anteriores y posteriores
o[n] = · · ·+ A[n − 2] p[2] + A[n − 1] p[1]︸ ︷︷ ︸ISI precursora
+A[n] p[0]︸ ︷︷ ︸cursor
+A[n + 1] p[−1] + A[n + 2] p[−2] + · · ·︸ ︷︷ ︸ISI postcursora
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ISI - Efecto : Constelacion extendida
ISI produce una constelacion extendida en el receptorValores de la salida discreta sin ruido o[n] = A[n] ∗ p[n]
Ejemplo: modulacion 2-PAM (A[n] ∈ {±1})Canal A Canal B
p[n] = δ[n] + 14 δ[n − 1] p[n] = δ[n] + 1
2 δ[n − 1] + 14 δ[n − 2]
o[n] = A[n] + 14 A[n − 1] o[n] = A[n] + 1
2 A[n − 1] + 14 A[n − 2]
A[n] A[n − 1] o[n]+1 +1 + 5
4+1 −1 + 3
4−1 +1 − 3
4−1 −1 − 5
4
A[n] A[n − 1] A[n − 2] o[n]+1 +1 +1 + 7
4+1 +1 −1 + 5
4+1 −1 +1 + 3
4+1 −1 −1 + 1
4−1 +1 +1 − 1
4−1 +1 −1 − 3
4−1 −1 +1 − 5
4−1 −1 −1 − 7
4
−2 −1 0 +1 +2uuuu bbConstelacion extendida (Canal A)
−2 −1 0 +1 +2uuuuuuuu bbExtended constellation (Channel B)
−2 −1 0 +1 +2uuconstelacion 2-PAM A[n] = +1
A[n] = −1
uu
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ISI : respuesta conjunta transmisor-canal-receptorp(t)
La respuesta p(t) determina el comportamiento de la ISII La salida sin ruido depende del valor de p[n], obtenida
muestreando la respuesta conjunta transmisor-canal-receptor p(t)Definicion de respuesta conjunta transmisor-canal-receptor
I Canal gausiano
p(t) = g(t) ∗ f (t) TF↔ P(jω) = G(jω) F (jω)
Receptor habitual: filtro adaptado f (t) = g∗(−t) = g(−t)I Canal gausiano
p(t) = rg(t) TF↔ P(jω) = |G(jω)|2
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2.2. Criterio de Nyquist
Objetivo: Evitar Interferencia Intersimbolica
En el dominio del tiempo
p[n] = p(t)∣∣∣∣t=nTs
= δ[n]
En el dominio de la frecuencia
p(t)∞∑
n=−∞δ(t − nTs) = δ(t)
P(jω) ∗ 2πTs
∞∑k=−∞
δ
(jω − j
2πkTs
)= 1
1Ts
∞∑k=−∞
P(
jω − j2πkTs
)= 1
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2.2. Criterio de Nyquist
Objetivo: Evitar Interferencia Intersimbolica
En el dominio del tiempo
p[n] = p(t)∣∣∣∣t=nTs
= δ[n]
En el dominio de la frecuencia
p(t)∞∑
n=−∞δ(t − nTs) = δ(t)
P(jω) ∗ 2πTs
∞∑k=−∞
δ
(jω − j
2πkTs
)= 1
1Ts
∞∑k=−∞
P(
jω − j2πkTs
)= 1
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2.2. Criterio de Nyquist
Objetivo: Evitar Interferencia Intersimbolica
En el dominio del tiempo
p[n] = p(t)∣∣∣∣t=nTs
= δ[n]
En el dominio de la frecuencia
p(t)∞∑
n=−∞δ(t − nTs) = δ(t)
P(jω) ∗ 2πTs
∞∑k=−∞
δ
(jω − j
2πkTs
)= 1
1Ts
∞∑k=−∞
P(
jω − j2πkTs
)= 1
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2.2. Criterio de Nyquist
Objetivo: Evitar Interferencia Intersimbolica
En el dominio del tiempo
p[n] = p(t)∣∣∣∣t=nTs
= δ[n]
En el dominio de la frecuencia
p(t)∞∑
n=−∞δ(t − nTs) = δ(t)
P(jω) ∗ 2πTs
∞∑k=−∞
δ
(jω − j
2πkTs
)= 1
1Ts
∞∑k=−∞
P(
jω − j2πkTs
)= 1
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2.2. Criterio de Nyquist
Objetivo: Evitar Interferencia Intersimbolica
En el dominio del tiempo
p[n] = p(t)∣∣∣∣t=nTs
= δ[n]
En el dominio de la frecuencia
p(t)∞∑
n=−∞δ(t − nTs) = δ(t)
P(jω) ∗ 2πTs
∞∑k=−∞
δ
(jω − j
2πkTs
)= 1
1Ts
∞∑k=−∞
P(
jω − j2πkTs
)= 1
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Ejemplo: pulsos limitados en banda
P(jω) = Π( ω
2W
)=
{1 |ω| < W0 |ω| > W
Ejemplo: para W < πTs
. ................ .
.........................................................................................................................................................
. ............................................................. .
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...
. ............................... .
.........................................................................................................................................................
. ............................................................. .
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...
. ............................... .
.........................................................................................................................................................
. ............................................................. .
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...............
...
. ................0− 2π
Ts− π
Ts
πTs
2πTs
1Ts
∑∞k=−∞ P
(jω − j 2πk
Ts
)
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Ejemplo: pulsos limitados en banda (II)
Dada una Rs, pulsos validos de ancho de banda:
W = n · πTs
rad/s
I Lo que equivale, en el dominio temporal, a funciones del tipo
p(t) = sinc(
nt
Ts
)I Mınimo ancho de banda para transmision sin ISI a Rs = 1
Tssimb./s
Wmin =π
Tsrad/s
Dado un ancho de banda W , el perıodo de sımbolo y la velocidad son:Ts = n · π
W, Rs =
Wnπ
I Maxima velocidad sin ISI sobre un ancho de banda W rad/s
Rs∣∣max =
Wπ
baudios (sımbolos/s)
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Ejemplo: pulsos limitados en banda (II)
Dada una Rs, pulsos validos de ancho de banda:
W = n · πTs
rad/s
I Lo que equivale, en el dominio temporal, a funciones del tipo
p(t) = sinc(
nt
Ts
)I Mınimo ancho de banda para transmision sin ISI a Rs = 1
Tssimb./s
Wmin =π
Tsrad/s
Dado un ancho de banda W , el perıodo de sımbolo y la velocidad son:Ts = n · π
W, Rs =
Wnπ
I Maxima velocidad sin ISI sobre un ancho de banda W rad/s
Rs∣∣max =
Wπ
baudios (sımbolos/s)
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Ejemplo: pulsos limitados en banda (II)
Dada una Rs, pulsos validos de ancho de banda:
W = n · πTs
rad/s
I Lo que equivale, en el dominio temporal, a funciones del tipo
p(t) = sinc(
nt
Ts
)
I Mınimo ancho de banda para transmision sin ISI a Rs = 1Ts
simb./s
Wmin =π
Tsrad/s
Dado un ancho de banda W , el perıodo de sımbolo y la velocidad son:Ts = n · π
W, Rs =
Wnπ
I Maxima velocidad sin ISI sobre un ancho de banda W rad/s
Rs∣∣max =
Wπ
baudios (sımbolos/s)
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Ejemplo: pulsos limitados en banda (II)
Dada una Rs, pulsos validos de ancho de banda:
W = n · πTs
rad/s
I Lo que equivale, en el dominio temporal, a funciones del tipo
p(t) = sinc(
nt
Ts
)I Mınimo ancho de banda para transmision sin ISI a Rs = 1
Tssimb./s
Wmin =π
Tsrad/s
Dado un ancho de banda W , el perıodo de sımbolo y la velocidad son:Ts = n · π
W, Rs =
Wnπ
I Maxima velocidad sin ISI sobre un ancho de banda W rad/s
Rs∣∣max =
Wπ
baudios (sımbolos/s)
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Ejemplo: pulsos limitados en banda (II)
Dada una Rs, pulsos validos de ancho de banda:
W = n · πTs
rad/s
I Lo que equivale, en el dominio temporal, a funciones del tipo
p(t) = sinc(
nt
Ts
)I Mınimo ancho de banda para transmision sin ISI a Rs = 1
Tssimb./s
Wmin =π
Tsrad/s
Dado un ancho de banda W , el perıodo de sımbolo y la velocidad son:
Ts = n · πW, Rs =
Wnπ
I Maxima velocidad sin ISI sobre un ancho de banda W rad/s
Rs∣∣max =
Wπ
baudios (sımbolos/s)
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Ejemplo: pulsos limitados en banda (II)
Dada una Rs, pulsos validos de ancho de banda:
W = n · πTs
rad/s
I Lo que equivale, en el dominio temporal, a funciones del tipo
p(t) = sinc(
nt
Ts
)I Mınimo ancho de banda para transmision sin ISI a Rs = 1
Tssimb./s
Wmin =π
Tsrad/s
Dado un ancho de banda W , el perıodo de sımbolo y la velocidad son:Ts = n · π
W, Rs =
Wnπ
I Maxima velocidad sin ISI sobre un ancho de banda W rad/s
Rs∣∣max =
Wπ
baudios (sımbolos/s)
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Procedimiento general para disenar g(t)
Procedimiento general para disenar el filtro transmisor delmodulador g(t):
1 Disenar p(t) para que cumpla Nyquist a perıodo Ts y calcularP(jω).
2 Hacer G(jω) =√
P(jω)
3 g(t) = TF−1 {G(jω)}
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Procedimiento general para disenar g(t)
Procedimiento general para disenar el filtro transmisor delmodulador g(t):
1 Disenar p(t) para que cumpla Nyquist a perıodo Ts y calcularP(jω).
2 Hacer G(jω) =√
P(jω)
3 g(t) = TF−1 {G(jω)}
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Procedimiento general para disenar g(t)
Procedimiento general para disenar el filtro transmisor delmodulador g(t):
1 Disenar p(t) para que cumpla Nyquist a perıodo Ts y calcularP(jω).
2 Hacer G(jω) =√
P(jω)
3 g(t) = TF−1 {G(jω)}
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Procedimiento general para disenar g(t)
Procedimiento general para disenar el filtro transmisor delmodulador g(t):
1 Disenar p(t) para que cumpla Nyquist a perıodo Ts y calcularP(jω).
2 Hacer G(jω) =√
P(jω)
3 g(t) = TF−1 {G(jω)}
Grado en Ingenierıa Telematica Sistemas de Telecomunicacion Modulaciones Lıneales 23 / 54
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Pulsos en coseno alzado
Expresion del pulso
p(t) =
(sen(πt/Ts)
πt/Ts
)(cos(απt/Ts)
1− (2αt/Ts)2
)Transformada de Fourier
P(jω) =
Ts 0 ≤ |ω| < (1− α)π
TsTs
2
[1− sen
(Ts
2α
(|ω| − π
Ts
))](1− α)
π
Ts≤ |ω| ≤ (1 + α)
π
Ts
0 |ω| > (1 + α)π
Ts
Ancho de banda
W = (1 + α)π
Ts, donde 0 ≤ α ≤ 1 es el factor de roll-off
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Pulsos en coseno alzado: p(t)
−3Ts −2Ts −Ts 0 T 2Ts 3Ts
. .......... . .......... . .......... . .......... . .......... . ........... . ........... . .......... . .......... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ............ ................. .................................................................................................................................................................................................................................................................................. ............. . ............. .
............................................................................................................................................................................................................................................................................
..... ................ . ............ . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . ........... . .......... . .......... . ........... . ........... . .......... . .......... . .......... . .......... . ........... ........... . ........... . ........... . ........... . .......... . .......... . ........... . ........... . ........... . .......... . .......... . ........... . ........... . ............ . ............ . ............ . ........... . ........... . ............ .
............... ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ............ . ............ .
....................................................................................................................................................................................................................................................................
.............................
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... ............... . ............ . ........... . ............ . .............. .
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hα,TsRC (t)
. .......................................... α = 1
. .......................................... α = 0,75
. .......................................... α = 0,5
. .......................................... α = 0
Grado en Ingenierıa Telematica Sistemas de Telecomunicacion Modulaciones Lıneales 25 / 54
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Pulsos en coseno alzado: P(jω)
− 2πTs
− πTs 0 π
Ts2πTs
. ............ . ............ . ............ . ............. . ............... . ................ . ................... ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ................... . ................ . ............... . ............. . ............. . ............... . ................ . ................... .
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................
................
....
. .......................................................................................................................ω
P(jω)
Ts
. .......................................... α = 1
. .......................................... α = 0,75
. .......................................... α = 0,5
. .......................................... α = 0
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Pulsos en raız de coseno alzado
Pulsos en raız de coseno alzado (dominio de la frecuencia)
G(jω) =
√Ts 0 ≤ |ω| < (1− α)
π
Ts√Ts
2
[1 + cos
(Ts
2α
(|ω| − π
Ts(1− α)
))](1− α)
π
Ts≤ |ω| ≤ (1 + α)
π
Ts
0 |ω| > (1 + α)π
Ts
Pulsos en raız de coseno alzado (dominio del tiempo)
g(t) =4απ√
Ts
cos
((1 + α)
πtTs
)+ Ts
sen
((1− α)
πtTs
)4αt
1−
(4αtTs
)2
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Pulsos en raız de coseno alzado: g(t)
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Pulsos en raız de coseno alzado: G(jω)
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Relacion espectro continuo/discreto
Relacion senal continua x(t) y discreta x [n] muestreada a Ts seg.
x [n] = x(t)∣∣t=nTs
= x(nTs)
Normalmente se emplea la notacionI X (jω): espectro de x(t)I X
(ejω): espectro de x [n]
La relacion entre ambos es la siguienteI Para pasar de continuo a discreto
X(
ejω)
=1Ts·∑
k
X(
jω
Ts− j
2πkTs
)I Para pasar de discreto a continuo
X (jω) = Ts · X(
ejωTs
)Grado en Ingenierıa Telematica Sistemas de Telecomunicacion Modulaciones Lıneales 30 / 54
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2.2.2 Consecuencias del Criterio de Nyquist
El ruido a la salida del filtro adaptado: ruido coloreado
Sz(jω) = Sn(jω) · |G(jω)|2 =N0
2· |G(jω)|2
Ruido a la salida del demodulador
Sz(ejω) =N0
2Ts
∑k
∣∣∣∣G(jω
Ts− j
2πkTs
)∣∣∣∣2=
N0
2Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)Si se cumple el Criterio de Nyquist z[n] es blanca !!!
1Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)= constante.
Estas expresiones son validas si no hay canal h(t) y el canalequivalente es de la forma p(t) = g(t) ∗ g(−t)
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2.2.2 Consecuencias del Criterio de Nyquist
El ruido a la salida del filtro adaptado: ruido coloreado
Sz(jω) = Sn(jω) · |G(jω)|2 =N0
2· |G(jω)|2
Ruido a la salida del demodulador
Sz(ejω) =N0
2Ts
∑k
∣∣∣∣G(jω
Ts− j
2πkTs
)∣∣∣∣2=
N0
2Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)Si se cumple el Criterio de Nyquist z[n] es blanca !!!
1Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)= constante.
Estas expresiones son validas si no hay canal h(t) y el canalequivalente es de la forma p(t) = g(t) ∗ g(−t)
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2.2.2 Consecuencias del Criterio de Nyquist
El ruido a la salida del filtro adaptado: ruido coloreado
Sz(jω) = Sn(jω) · |G(jω)|2 =N0
2· |G(jω)|2
Ruido a la salida del demodulador
Sz(ejω) =N0
2Ts
∑k
∣∣∣∣G(jω
Ts− j
2πkTs
)∣∣∣∣2=
N0
2Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)
Si se cumple el Criterio de Nyquist z[n] es blanca !!!
1Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)= constante.
Estas expresiones son validas si no hay canal h(t) y el canalequivalente es de la forma p(t) = g(t) ∗ g(−t)
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2.2.2 Consecuencias del Criterio de Nyquist
El ruido a la salida del filtro adaptado: ruido coloreado
Sz(jω) = Sn(jω) · |G(jω)|2 =N0
2· |G(jω)|2
Ruido a la salida del demodulador
Sz(ejω) =N0
2Ts
∑k
∣∣∣∣G(jω
Ts− j
2πkTs
)∣∣∣∣2=
N0
2Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)Si se cumple el Criterio de Nyquist z[n] es blanca !!!
1Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)= constante.
Estas expresiones son validas si no hay canal h(t) y el canalequivalente es de la forma p(t) = g(t) ∗ g(−t)
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2.2.2 Consecuencias del Criterio de Nyquist
El ruido a la salida del filtro adaptado: ruido coloreado
Sz(jω) = Sn(jω) · |G(jω)|2 =N0
2· |G(jω)|2
Ruido a la salida del demodulador
Sz(ejω) =N0
2Ts
∑k
∣∣∣∣G(jω
Ts− j
2πkTs
)∣∣∣∣2=
N0
2Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)Si se cumple el Criterio de Nyquist z[n] es blanca !!!
1Ts
∑k
P(
jω
Ts− j
2πkTs
)= constante.
Estas expresiones son validas si no hay canal h(t) y el canalequivalente es de la forma p(t) = g(t) ∗ g(−t)
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Relacion senal a ruido
Si se satisface el criterio de Nyquist, la senal recibida es
q[n] = A[n] + z[n]
En este caso, la relacion senal a ruido es(SN
)q
=E{|A[n]|2}
σ2z
=Es
σ2z
I σ2z es la varianza o potencia del ruido z[n]
σ2z =
12π
∫ π
−πSz(ejω)dω
I Si se cumple el criterio de Nyquist (con p[0] = 1) y no hay ISI,entonces Sz(ejω) = N0/2 y por tanto:
σ2z =
N0
2
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Calculo de probabilidades de error
Probabilidad de error de sımbolo
Pe =M−1∑i=0
pA(ai ) · Pe|ai
Pe|ai =
∫q/∈Ii
fq|A(q|ai )dq
Probabilidad de error de bit
BER =M−1∑i=0
pA(ai ) · BERai
BERai =M−1∑j=0j 6=i
Pe|ai→aj ·me|ai→aj
m
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Ejemplo 2: Calculo de la Pe|a0 y de la BERa0
t t t t-3 -2 -1 0 1 2 3
qa0 a1 a2 a3
01 00 10 11
t t t t-3 -2 -1 0 1 2 3
qa0 a1 a2 a3
.......... ......... ......... ........ ........ ........ ........ ....... ....... ........ ........ ........ ........ ......... ......... .......... ......... .......... ........... ............................. .......... ............ ............... ................. ......... ............. ........... ......... .......... ......... .......... ......... .......... ......... ................. ................. ........ ......... ................ ................ ....... ........ ....... ........ ........ ....... ...... ......... ............... ........ ....... ..... ....... ........ .......... ....... .........
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2.3 Transmision PAM sobre canales lineales
Canal discreto equivalente, similar al caso sin canal
-A[n]
p[n] - j6
z[n]
-q[n]
p(t) = g(t) ∗ h(t) ∗ g(−t)
p[n] = p(nTs) = (g(t) ∗ h(t) ∗ g(−t))
∣∣∣∣t=nTs
P(jω) = G(jω)H(jω)G∗(jω) = H(jω) |G(jω)|2
Criterio de NyquistI Debe cumplirlo el nuevo p[n] (o P(jω))
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Eliminacion de la ISI
1 Disenar el pulso p(t) para cumplir Nyquist a perıodo de sımboloTs. Calcular su transformada p(t) TF−→ P(jω)
2 Calcular
G(jω) =
(
P(jω)H(jω)
) 12, si H(jω) 6= 0
0, en otro caso.
De esta forma el filtro receptor esta adaptado al utilizado entransmision.
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Eliminacion de la ISI - Problemas
Hay que conocer la respuesta del canal, H(jω)I Puede ser difıcilI El canal puede ser variante
El ruido deja de ser blanco
Sz
(ejω)
=N0
2Ts
∑k
∣∣∣∣∣∣P(
j ωTs− j 2πk
Ts
)H(
j ωTs− j 2πk
Ts
)∣∣∣∣∣∣
I El decisor sımbolo a sımbolo no es optimoI Es preciso utilizar toda la secuencia q[n] para estimar el sımbolo
A[n0]I Se puede amplificar el ruido
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Filtro receptor generico
- j6
n(t)
s(t)-
r(t)f (t) �� -
q[n]Decisor
?
t = nT
q(t)
p(t) = g(t) ∗ h(t) ∗ f (t)
p[n] = p(nTs) = (g(t) ∗ h(t) ∗ f (t))
∣∣∣∣t=nTs
P(jω) = G(jω)H(jω)F (jω)
z(t) = n(t) ∗ f (t)
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Criterios de diseno de f (t)
Filtro adaptado a la respuesta conjunta de transmisor y canal
gr (t) = g(t) ∗ h(t), f (t) = gr (−t)
I Maximiza la relacion senal a ruidoI No garantiza la ausencia de ISI y el ruido no es blanco
Eliminacion de la ISI y reduccion del ruido es un problema acoplado:Criterio MMSE: maximizar
SNR =E{
(A[n]p[0])2}
E
{(∑k
k 6=n
A[k ]p[n − k ] + z[n]
)2}
Pero con ISI no podemos detectar los sımbolos independientemente...→ Tema 4 (Algoritmo de Viterbi)
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Criterios de diseno de f (t)
Filtro adaptado a la respuesta conjunta de transmisor y canal
gr (t) = g(t) ∗ h(t), f (t) = gr (−t)
I Maximiza la relacion senal a ruido
I No garantiza la ausencia de ISI y el ruido no es blanco
Eliminacion de la ISI y reduccion del ruido es un problema acoplado:Criterio MMSE: maximizar
SNR =E{
(A[n]p[0])2}
E
{(∑k
k 6=n
A[k ]p[n − k ] + z[n]
)2}
Pero con ISI no podemos detectar los sımbolos independientemente...→ Tema 4 (Algoritmo de Viterbi)
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Criterios de diseno de f (t)
Filtro adaptado a la respuesta conjunta de transmisor y canal
gr (t) = g(t) ∗ h(t), f (t) = gr (−t)
I Maximiza la relacion senal a ruidoI No garantiza la ausencia de ISI y el ruido no es blanco
Eliminacion de la ISI y reduccion del ruido es un problema acoplado:Criterio MMSE: maximizar
SNR =E{
(A[n]p[0])2}
E
{(∑k
k 6=n
A[k ]p[n − k ] + z[n]
)2}
Pero con ISI no podemos detectar los sımbolos independientemente...→ Tema 4 (Algoritmo de Viterbi)
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Criterios de diseno de f (t)
Filtro adaptado a la respuesta conjunta de transmisor y canal
gr (t) = g(t) ∗ h(t), f (t) = gr (−t)
I Maximiza la relacion senal a ruidoI No garantiza la ausencia de ISI y el ruido no es blanco
Eliminacion de la ISI y reduccion del ruido es un problema acoplado:Criterio MMSE: maximizar
SNR =E{
(A[n]p[0])2}
E
{(∑k
k 6=n
A[k ]p[n − k ] + z[n]
)2}
Pero con ISI no podemos detectar los sımbolos independientemente...→ Tema 4 (Algoritmo de Viterbi)
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Criterios de diseno de f (t)
Filtro adaptado a la respuesta conjunta de transmisor y canal
gr (t) = g(t) ∗ h(t), f (t) = gr (−t)
I Maximiza la relacion senal a ruidoI No garantiza la ausencia de ISI y el ruido no es blanco
Eliminacion de la ISI y reduccion del ruido es un problema acoplado:Criterio MMSE: maximizar
SNR =E{
(A[n]p[0])2}
E
{(∑k
k 6=n
A[k ]p[n − k ] + z[n]
)2}
Pero con ISI no podemos detectar los sımbolos independientemente...→ Tema 4 (Algoritmo de Viterbi)
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2.4. Diagrama de Ojo
Herramienta de visualizacion del sistemaI Superposicion de formas de onda en torno al punto de muestreoI Duracion: 2Ts
Permite detectar varios problemas:I Problemas/sensibilidad al sincronismoI Nivel de ruidoI Presencia (y nivel) de la ISI
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2.4. Diagrama de Ojo
Herramienta de visualizacion del sistemaI Superposicion de formas de onda en torno al punto de muestreoI Duracion: 2Ts
Permite detectar varios problemas:I Problemas/sensibilidad al sincronismoI Nivel de ruidoI Presencia (y nivel) de la ISI
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Diagrama de ojo
(b)
Factor de caida α = 0,35 Factor de caida α = 1
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Diagrama de ojo: Idea226 MODULACIONES LINEALES
Figura 5.19: Proceso de construcción de un diagrama de ojo.
(a) (b)
Figura 5.20: Diagramas de ojo para una PAM binaria antipodal con pulsos en cosenoalzado con (a) α = 0,35 y (b) α = 1.
c©Antonio Artés Rodríguez, Fernando Pérez González
Idea: Dibujar la senal de 2 en 2 periodos.
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0
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Diagrama de ojo - 4-PAM y α = 0
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0,25
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0,5
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0,75
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 1
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0,25 con ruido
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0 con ISI
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0,25 con ISI
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0,5 con ISI
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 0,75 con ISI
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Diagrama de ojo - 2-PAM y α = 1 con ISI
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