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Author: Martin Kloeckner <mjkloeckner@gmail.com>
Date: Tue, 16 Sep 2025 13:41:34 -0300
Merge remote-tracking branch 'origin/master'
Diffstat:
3 files changed, 25 insertions(+), 79 deletions(-)
diff --git a/tp/informe/informe.md b/tp/informe/informe.md
@@ -15,7 +15,6 @@ principio dos señales musicales de muestra, en las cuales se buscan porciones
cuasi-periódicas y no periódicas, luego se filtran utilizando dos filtros
diferentes. Por ultimo, se generan mediante simulación de tres instrumentos
musicales diferentes, tres señales, las cuales solo se analiza y compara la
-forma en el dominio temporal.
## Primer muestra
@@ -26,13 +25,7 @@ La frecuencia de muestreo de la misma es 44100 Hz, esto se obtiene del mismo
script utilizado para graficar el archivo, en el cual se divide la cantidad de
muestras por la duración del archivo.
-\begin{figure}[H]
-\vspace{-1em}
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion1.png}
-\caption{Gráfico de archivo 'cancion1.wav'}
-\vspace{-1em}
-\end{figure}
+
### Secciones cuasi-periódicas
@@ -44,12 +37,8 @@ comporte como tal, dos ejemplos se dan en las figuras 2 y 3. En la primera se
gráfica el intervalo $0.248$ s a $0.256$ s, mientras que en la segunda se
gráfica el intervalo $0.520$ s a $0.528$ s.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion1_0_248s_a_0_256s.png}
-\caption{Sección cuasi-periódica archivo 'cancion.wav'}
-\vspace{-1em}
-\end{figure}
+
+
Dentro de los intervalos cuasi-periódicos graficados, se pueden detectar
visualmente los períodos fundamentales, los cuales se ven resaltados en color
@@ -64,11 +53,7 @@ asegurar que al disminuir este período la frecuencia aumentará y la nota music
será mas aguda, mientras que en el caso contrario si aumenta el período la
frecuencia disminuye y también la nota musical.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion1_0_52s_a_0_528s.png}
-\caption{Sección cuasi-periódica archivo 'cancion.wav'}
-\end{figure}
+
## Segunda muestra
@@ -82,11 +67,7 @@ aporta información significativa, el gráfico resultante se muestra en la figur
La frecuencia fundamental de esta segunda muestra resulta $48000$ Hz, esto
también se obtiene del script de python.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion2_6s.png}
-\caption{Gráfico de archivo 'cancion2.wav'}
-\end{figure}
+
### Secciones no-periódicas
@@ -98,17 +79,9 @@ comporta como tal, el intervalo de $14.72$s a $14.73$s y el intervalo $26.57$s a
$26.58$s, ambos intervalos se muestran graficados en las figura 5 y 6
respectivamente.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion2_14_72s_a_14_73s.png}
-\caption{Sección no periódica archivo 'cancion2.wav'}
-\end{figure}
+
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion2_26_57s_a_26_58s.png}
-\caption{Sección no periódica archivo 'cancion2.wav'}
-\end{figure}
+
Dado que las secciones son no periódicas, no se puede hablar de una frecuencia
fundamental como si se podía en las secciones cuasi-periódicas en la primer
@@ -128,22 +101,14 @@ en la figura se puede ver que atenúa partes de la señal y amplifica otras, en
particular amplifica principalmente antes del segundo $6$ y atenúa drásticamente
luego.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion1_filter1_output_compare.png}
-\caption{Primer muestra salida de filtro 1}
-\end{figure}
+
Aplicando el segundo filtro a la primer muestra resulta como se muestra e el
gráfico de figura 8. Se puede ver que esta a diferencia del filtro 1, no atenúa
o amplifica significativamente partes de la señal, si no que realiza una leve
atenuación de toda la señal.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion1_filter2_output_compare.png}
-\caption{Primer muestra salida de filtro 2}
-\end{figure}
+
De manera análoga para la segunda muestra se aplican los filtros mediante la
convolución entre la señal de muestra y la respuesta al impulso del respectivo
@@ -156,17 +121,9 @@ aproximadamente) y en menor medida en la mitad restante, aunque en partes de la
segunda mitad se atenúa drásticamente de todas formas, como por ejemplo en el
segundo $29$ en el que se atenúa aproximadamente un 70% de la señal.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion2_6s_filter1_output_compare.png}
-\caption{Segunda muestra salida de filtro 1}
-\end{figure}
+
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/cancion2_6s_filter2_output_compare.png}
-\caption{Segunda muestra salida de filtro 2}
-\end{figure}
+
En el caso del segundo filtro, de manera análoga a lo que ocurría con la primer
muestra, no se observa un cambio significativo en la señal filtrada, si no mas
@@ -205,11 +162,7 @@ continuación se puede ver que la onda se parece a una onda cuadrada. En el
dominio de frecuencia, las ondas cuadradas ideales se componen de armónicos
impares.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/a4_clarinete.png}
-\caption{Sonido de clarinete}
-\end{figure}
+
Para la señal producida por la flauta que se puede ver en la figura 12, se puede
ver que se asemeja a una señal senoidal pura, aunque no tan simétrica en los
@@ -217,22 +170,12 @@ picos, las ondas sinodales en el dominio de frecuencia tienen un único armónic
y es el fundamental, es por esto que el sonido es mas neutro y no tan
"brillante" o agudo dado que la frecuencia es la misma en todos los casos.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/a4_flauta.png}
-\caption{Sonido de flauta}
-\end{figure}
-
-\pagebreak
+
-Por ultimo para para la señal producida por el violin, la cual se puede ver en
-la figura 13, se asemeja a una onda triangular con pendiente decreciente, estas
+Por ultimo para la señal producida por el violin, la cual se puede ver en la
+figura 13, se asemeja a una onda triangular con pendiente decreciente, estas
ondas triangulares en el dominio de frecuencia también tienen armónicos impares
como la onda cuadrada, pero estos armónicos tienen mayor amplitud, es por esto
que si bien tienen un sonido similar, el sonido del violin es mas agudo.
-\begin{figure}[H]
-\centering
-\includegraphics[width=\linewidth]{../plot/a4_violin.png}
-\caption{Sonido de violin}
-\end{figure}
+
diff --git a/tp/informe/style.tex b/tp/informe/style.tex
@@ -22,8 +22,8 @@
\definecolor{bgcolor}{HTML}{ffffff}
\let\oldtexttt\texttt
-\setlength{\fboxsep}{-1pt}
-\setlength{\fboxrule}{-1pt}
+\setlength{\fboxsep}{-2pt} % grosor del borde
+\setlength{\fboxrule}{0pt} % grosor del borde
\renewcommand{\texttt}[1]{
\colorbox{bgcolor}{\oldtexttt{#1}}
@@ -243,5 +243,8 @@ BoldFont = *-Bold,
\setlength{\jot}{8pt} % valor por defecto es 3pt aproximadamente
\makeatother
-\setlength{\columnsep}{10pt}
+\setlength{\columnsep}{12pt}
\setlength{\parskip}{4pt} % espacio entre párrafos
+\setlength{\intextsep}{5pt plus 5pt minus 0pt} % espaciado antes y despues de una figura
+
+\usepackage[spanish]{babel}
diff --git a/tp/utils.py b/tp/utils.py
@@ -55,7 +55,7 @@ def graph_multiple_data(x, y_arr, y_lab, t=0, dt=0, a=0, da=0, show=True):
axis.axvspan(a, a+da, color='skyblue',
alpha=0 if a == 0 else 0.50,
label=f"Un periodo T={da}s" if da != 0 else "")
- axis.legend()
+ axis.legend(loc='upper left')
if show:
plt.show()
@@ -87,7 +87,7 @@ def graph_data(x, y, t=0, dt=0, a=0, da=0, show=True):
plt.tight_layout()
- # max 3 decimals
+ # max 3 decimales
axis.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(ticks_label_format))
axis.set_xlim([t, t+dt if dt > 0 else x[-1]])
@@ -97,7 +97,7 @@ def graph_data(x, y, t=0, dt=0, a=0, da=0, show=True):
axis.axvspan(a, a+da, color='skyblue',
alpha=0 if a == 0 else 0.50,
label=f"Un periodo T={da}s" if da != 0 else "")
- axis.legend()
+ axis.legend(loc='upper left')
if show:
plt.show()
