Ejemplos Los ejemplos siguientes servirán para aclarar el desarrollo teórico anteriormente presentado, así como para resaltar las importantes ventajas que representa el uso del análisis espectral. Para resaltar esto último, tomaremos como función ejemplo : y(t) = M + Apcos(ct - ) + (5.1) donde M designa el nivel medio, Ap designa la amplitud máxima correspondiente al ritmo principal de la serie temporal, c (= 2/ Tc) es la frecuencia angular asociada con el periodo principal T c, es la acrofase y es generalmente ruido blanco superpuesto a la información verdadera que interesa analizar. En ocasiones, es un ritmo (o ritmos) de menor amplitud y periodo que el ritmo principal, que superpuesto a éste, contribuye junto con el ruido blanco a contaminarlo. El análisis de estos ritmos de menor amplitud y periodo que el principal, es muchas veces tan interesante como analizar el ritmo principal. Ejemplo 1. Tomaremos la función dada por la ecuación (5.1), en la cual consideraremos que son nulos M, y Así, consideraremos que tal función es una simple función coseno, con la que construiremos la serie temporal mostrada en la figura 5.1, en la cual : ti = 12 s ,, tf = 1028 s ,, N = 128 ,, T = 8 s ,, T0 = 1024 s Ap = 1.0 ,, Tc = 256 s El análisis espectral de esta serie temporal nos dará un espectro de amplitud (ver figura 5.2) y un espectro de fase. En ellos podemos fácilmente leer los valores : A = 64.0 ,, Tc = 256 s ,, = 0º Fig.5.1. Función coseno de amplitud unidad (tiempo en segundos). Fig.5.2. Espectro de amplitud de la función ilustrada en la figura 5.1 (frecuencia en Hz). El mayor valor del espectro de amplitud, es el que corresponde al periodo principal Tc = 256 s, siendo este valor A = (Ap/2)(T0/T) (tal como se indicó en la figura 4.5). Pero como T0 = NT, resulta que A = Ap(N/2). La fase leída del espectro de fase para el periodo anterior (T c = 256 s), nos da la acrofase mediante la relación = 360º - , donde es el valor leído en el espectro de fase de la serie analizada. Las figuras 5.3, 5.5 ilustran casos similares al considerado. Lo único que cambia de uno a otro caso es el valor de la acrofase , cuyo valor es el indicado en los pies de figura. 2 Fig.5.3. Función coseno con una constante de fase de 57º (tiempo en segundos). Fig.5.4. Espectro de amplitud de la función ilustrada en la figura 5.2 (frecuencia en Hz). Podemos ver que el espectro de amplitud obtenido en cada caso es siempre el mismo. Hallando la acrofase, también en cada caso, mediante la relación = 360º - , la cual nos dará : 360º - 303º = 57º ,, 360º - 270º = 90º ,, 360º - 242º = 118º (figura 5.3) (figura 5.5) (figura 5.7, M = 2.6) este resultado es consecuencia una propiedad de la transformada de Fourier, presentada anteriormente con el nombre desplazamiento en tiempo. 3 Fig.5.5. Función coseno con una constante de fase de 90º (tiempo en segundos). Fig.5.6. Espectro de amplitud de la función ilustrada en la figura 5.5 (frecuencia en Hz). Ejemplo 2. Ahora consideramos que en la función dada por la ecuación (5.1), es nulo solamente Así, consideraremos igual que antes : ti = 12 s ,, tf = 1028 s ,, N = 128 ,, T = 8 s ,, T0 = 1024 s Ap = 1.0 ,, Tc = 256 s ,, =118º 4 Fig.5.7. Función coseno con una constante de fase de 118º, y un nivel medio de 2.6 (tiempo en segundos). Fig.5.8. Espectro de amplitud de la función ilustrada en la figura 5.7 (frecuencia en Hz). pero en este caso M será distinto de cero, concretamente M = 2.6 (ver figura 5.7). El análisis espectral de esta serie temporal nos dará un espectro de amplitud y un espectro de fase, similares a los anteriores. El espectro de fase será el mismo, pero el espectro de amplitud difiere de los anteriores, al tener en la frecuencia cero (ver figura 5.8) el valor 332.8, que es precisamente M por N, es decir : 2.6 x 128 = 332.8 5 Fig.5.9. Ilustración de la linealidad de la transformada de Fourier. Esto es debido a que la transformada de Fourier de la función constante, es la función impulso en la frecuencia cero. Entonces, cuando consideramos una serie temporal con M distinto de cero, tenemos una situación similar a la ilustrada en la figura 5.9. Por tanto, cuando obtengamos el espectro de amplitud de una serie de tiempo dada, el valor del mesor podrá ser leído directamente en el espectro de amplitud de dicha serie, siendo éste el valor de la amplitud correspondiente a la frecuencia cero. 6 Fig.5.10. Función coseno con una constante de fase de 118º, contaminada con ruido blanco (tiempo en segundos). Fig.5.11. Espectro de amplitud de la función ilustrada en la figura 5.10 (frecuencia en Hz). Ejemplo 3. Una importante aplicación del análisis espectral es poder distinguir una contaminación debida a ruido blanco, de otras posibles contaminaciones de un registro temporal. Las figuras 5.10 y 5.12 son similares, pero representan dos contaminaciones distintas. La primera es la representación de la función dada por la ecuación (5.1), cuando es un ruido blanco. La segunda es la representación de la función dada por la ecuación (5.1), cuando es otra función coseno con amplitud 0.15, acrofase 24º y periodo 32 s. 7 Fig.5.12. Función coseno con una constante de fase de 118º, contaminada con otra función coseno (tiempo en segundos). Fig.5.13. Espectro de amplitud de la función ilustrada en la figura 5.12 (frecuencia en Hz). Aunque las representaciones de tales series en el dominio tiempo son similares, en el dominio frecuencia se pueden distinguir sin ninguna duda. Esto permite analizar los distintos ritmos que puedan existir en un mismo registro temporal, y distinguirlos de cualquier otra contaminación indeseable que pueda existir en la serie dada. Así, finalmente, combinamos los distintos tipos de registro considerados, en un último caso (representado en la figura 5.14) en el cual tenemos un ritmo de periodo corto, superpuesto a otro de largo periodo, junto con una contaminación de ruido blanco. La eficiencia del análisis espectral queda de esta forma bien demostrada. 8 Fig.5.14. Función coseno contaminada con otra función coseno y con ruido blanco (tiempo en segundos). Fig.5.15. Espectro de amplitud de la función ilustrada en la figura 5.14 (frecuencia en Hz). 9