La principal ventaja del sistema continuo es que el inventario de trabajo en progreso es mínimo. Como el procesamiento del material es continuo y progresivo, no hay período de espera. Cada trabajo se pasa a la siguiente etapa inmediatamente después de que la operación anterior se complete sin esperar la finalización del trabajo en el lote total. Ya que los costos de los resultados del manejo de materiales se minimizan y el uso completo puede estar hecho de automatización. Se necesitan pocas instrucciones de trabajo y se requiere menos espacio de almacenamiento, el costo por unidad se puede minimizar invirtiendo en equipos especializados.
La producción continua ofrece las siguientes ventajas:
(a) La calidad de la producción se mantiene uniforme porque cada etapa desarrolla habilidad a través de la repetición del trabajo.
(b) Cualquier retraso en cualquier etapa se detecta automáticamente. Como resultado, hay un control automático del tiempo y el contenido de mano de obra directa se reduce.
(c) El trabajo en progreso es mínimo debido al equilibrio de secuencia.
(d) El manejo de materiales se reduce debido al patrón establecido de la línea de producción.
(e) El control sobre los materiales, los costos y la producción se simplifica. La naturaleza repetitiva de los procesos facilita el control de producción.
(f) El costo aéreo por unidad se reduce debido a la propagación de grandes costos fijos de equipos especializados en un gran volumen de producción.
Sin embargo, el sistema continuo es muy rígido y si hay una falla en una operación, todo el proceso está perturbado. Debido al flujo continuo, es necesario evitar acumular el trabajo o cualquier bloqueo en la línea. A menos que la falla se elimine de inmediato, forzará las etapas anteriores y posteriores a detenerse.
¿Qué son los sistemas continuos ejemplos?
El sistema continuo generalmente proporciona la opción de menor costo de capital y la mayor eficiencia energética, por lo tanto, los costos operativos más bajos. El flujo continuo permite gradientes de temperatura uniformes durante la calefacción y el enfriamiento, lo que permite equipos auxiliares más pequeños, a saber, el sistema de calentamiento de alta temperatura. También ofrece el mayor potencial para la conservación de la energía, con muchos sistemas que logran una recuperación de calor hasta un 80%. Pero, por definición, un sistema continuo se ejecutará continuamente y, por lo tanto, se adapta principalmente para que el refinador procese una variedad mínima de materias primas. Si el plan de marketing requiere hasta 3 a 4 cambios en el día por día de 24 horas, entonces el uso de un sistema continuo es muy cuestionable. Los problemas encontrados serán la pérdida de producción, ya que se requerirán 20 a 60 minutos o más tiempo perdido para asegurarse de que se entremezcle (mezclar) y las preocupaciones de calidad de los productos incorrectos que llegan al cliente.
Los proveedores de equipos han elegido dos enfoques para desodorizadores continuos: ya sea para llevar a cabo calefacción, enfriamiento y recuperación de calor en intercambiadores externos al desodorizador o para hacer todo el calefacción, enfriamiento y recuperación de calor dentro del desodorizador. El enfoque interno, como se muestra en la Fig. 14.6, aunque es algo menos eficiente para la recuperación de calor, ofrece un método más simple e infalible para los cambios de stock que el intercambio de calor externo, representado en la figura 14.7. El drenaje y soplado completo de intercambiadores de calor, tuberías, válvulas de control, bombas y otros componentes lleva mucho tiempo y es crítico para minimizar efectivamente la contaminación de stock. Especialmente con desodorizadores apilados verticalmente e intercambio de calor interno, el uso de la naturaleza (gravedad) mejora enormemente la operación. Pero, para que no olvidemos, ¡el propósito de un desodorizador continuo es operar continuamente!
Fig. 14.6. Desodorizador continuo con intercambio de calor interno.
¿Qué es un sistema de tiempo continuo?
Se dice que un sistema (H ) es lineal si satisface dos condiciones importantes. El primero, la aditividad, estados para cada par de señales (x ), (y ) que (h (x+y) = h (x)+h (y) ). La segunda, homogeneidad del grado uno, establece para cada señal (x ) y escalar (a ) tenemos (h (ax) = ah (x) ). Está claro que estas condiciones se pueden combinar en una sola condición para la linealidad. Por lo tanto, se dice que un sistema es lineal si para cada señales (x ), (y ) y escalar (a ), (b ) tenemos eso
La linealidad es una propiedad particularmente importante de los sistemas, ya que nos permite aprovechar las poderosas herramientas de álgebra lineal, como bases, vectores propios y valores propios, en su estudio.
Se dice que un sistema (H ) es invariante de tiempo si un cambio de tiempo de una entrada produce la salida desplazada correspondiente. En otras palabras más precisas, el sistema (h ) viaja con el operador de tiempo de tiempo (s_t ) para cada (t in mathbb {r} ). Eso es,
La invariancia del tiempo es deseable porque facilita el cálculo mientras refleja nuestra intuición de que, todo lo demás igual, los sistemas físicos deberían reaccionar lo mismo a entradas idénticas en diferentes momentos.
Cuando un sistema exhibe ambas propiedades importantes, permite un análisis más sencillo de lo que sería posible. Como se explicará y probará en los módulos posteriores, el cálculo de la salida del sistema para una entrada dada se convierte en una simple cuestión de convolver la entrada con la señal de respuesta de impulso del sistema. También se ha demostrado más adelante, el hecho de que los exponenciales complejos son los vectores propios de los sistemas invariantes del tiempo lineal permitirán el uso de herramientas de dominio de frecuencia como las diversas transformaciones de Fourier y las funciones de transferencia asociadas, para describir el comportamiento de los sistemas invariantes del tiempo lineal.
¿Qué es un sistema continuo en ingeniería de procesos?
La ingeniería continua es la capacidad de los equipos para acelerar el lanzamiento de productos cada vez más complejos e interconectados, lo que permite a los ingenieros profundizar su complejidad durante todo el ciclo de vida, sin descuidar el costo, la calidad y la gestión de riesgos. Aquí es donde Arkusnexus y cada uno de nuestros equipos ofrecen el mayor valor para nuestros clientes.
La ingeniería continua significa aplicar constantemente las herramientas, metodologías y técnicas para enfrentar este cambio continuo, capaz de reducir la brecha entre el sistema diseñado y los requisitos de la realidad.
La ingeniería continua representa un nuevo enfoque para el desarrollo de sistemas. Conserva el enfoque general de desarrollo, los niveles de abstracción y las actividades centrales que forman la base de la ingeniería de sistemas, pero da un nuevo giro a cómo se llevan a cabo las actividades. También agrega algunos ingredientes para el mantenimiento operativo y el análisis de mercado utilizando datos de ingeniería y código reutilizable.
El V-Modelo ya no representa una serie secuencial de pasos (al igual que el modelo V tradicional para la ingeniería de sistemas); Más bien, representa actividades que se realizan de forma iterativa y, en la mayor medida posible en paralelo, según sea necesario en todo el proceso de desarrollo del producto.
- Teniendo acceso y visibilidad de toda la información del proyecto, independientemente de la fuente, para facilitar la decisión correcta en el momento correcto, confiamos en monitorear herramientas como JIRA y Confluence.
- Verifique continuamente las necesidades del proyecto en todas las fases del ciclo de vida del producto, para evitar la reconstrucción y lograr altos niveles de calidad rápidamente. La comunicación de nuestros propietarios de productos y la experiencia de usuario con los usuarios se convierte en nuestra principal fuente de información.
- La adopción de la reutilización a lo largo del ciclo de vida del proyecto, para aumentar la eficiencia, es clave para mantener un producto escalable, en este punto la participación del equipo de desarrollo y el líder técnico es esencial, deben evaluar las mejores opciones para integrar componentes y definición de arquitecturas.
Arkusnexus entiende que la agilidad de ingeniería es algo más que implementar los últimos métodos de software ágil. Es la flexibilidad organizacional, cultural y mental para que los productos se comercialicen más rápido, aumenten el valor para los clientes y aumenten la rentabilidad.
¿Qué son los sistemas continuos?
Un sistema de tiempo continuo es un sistema en el que las señales de entrada y salida son señales de tiempo continuo. Este capítulo conecta señales con sistemas, especialmente el estudio de sistemas dinámicos lineales invariantes en el tiempo. Ejemplos simples de sistemas, que van desde el sistema vocal hasta los circuitos simples, ilustran el uso del modelo de invariación del tiempo lineal (LTI) y apuntan a su aplicación práctica. Al mismo tiempo, los moduladores también muestran que se deben explorar sistemas más complicados para poder comunicarse de forma inalámbrica. Aunque un sistema se ve como una transformación matemática de una señal de entrada (o señales) en una señal de salida (o señales), es importante comprender que dicha transformación resulta de un modelo idealizado del dispositivo físico. También se discute el enfoque de un sistema a la teoría de las ecuaciones diferenciales y algunas características de las transformaciones. Las características generales atribuidas a los sistemas se clasifican, como los sistemas estáticos o dinámicos, los sistemas de parámetros agrupados o distribuidos, y los sistemas pasivos o activos también se discuten en el capítulo. La transformación de Laplace permite el análisis transitorio y de estado estacionario y convierte la solución de ecuaciones diferenciales en un problema algebraico y es muy significativo en el área de control clásico. El capítulo también proporciona el concepto de función de transferencia que se conecta con la respuesta de impulso y la convolución integral. Se presenta el análisis de sistemas con señales de tiempo continuo mediante transformaciones. Al desarrollar un modelo matemático para un sistema de tiempo continuo, es importante contrastar la precisión del modelo con su simplicidad y practicidad.
Para un sistema de tiempo continuo, suponga que x (0) = 0. ∀x1, si ∃t1> 0 y u (t) tal que x (t1) = x1, entonces se dice que el sistema de tiempo continuo es accesible. Del mismo modo, para un sistema de tiempo discreto, suponga que x (0) = 0. ∀x1, si ∃n1> 0 y u (n) tal que x (n1) = x1, entonces se dice que el sistema de tiempo discreto es accesible. Para un sistema de tiempo continuo, si ∀x0, x1, ∃t1> 0 y u (t) tal que x (0) = x0 y x (t1) = x1, entonces se dice que el sistema de tiempo continuo es controlable. Del mismo modo, para un sistema de tiempo discreto, si ∀x0, x1, ∃n1> 0 y u (n) tal que x (0) = x0 y x (n1 = x1, entonces se dice que el sistema de tiempo discreto es controlable. Sistemas LTI, el conjunto de estado accesible es r (| bab… anb |), donde r (a) se define como el rango de a, es decir r (a) = {y: y = ax}. También, el LTI Los sistemas son controlables si y solo si r (a) = rn o en otras palabras, rango (| bab… anb |) = n.
Para un sistema de tiempo continuo, ∀x1, si ∃t1> 0 y u (t) tal que X1 puede determinarse a partir de y (t) para t> t1, entonces se dice que el sistema de tiempo continuo es observable. Del mismo modo, para un sistema de tiempo discreto, ∀x1, si ∃n1> 0 y u (n) tal que x1 puede determinarse a partir de y (n) para n> n1, entonces se dice que el sistema de tiempo discreto es observable. Para los sistemas LTI, el conjunto de estado no observable es
donde n (a) se define como el espacio nulo del núcleo de a, es decir, n (a) ≡ {x: ax = 0}. Además, los sistemas LTI son observables si y solo si
¿Qué es un sistema continuo en Fisicoquimica?
El tratamiento del acuífero del suelo (SAT) es un proceso terciario para el tratamiento de aguas residuales, donde las aguas residuales se infiltran a través de una zona vadosa gruesa para la purificación y el almacenamiento en el acuífero debajo. Las cuencas de infiltración SAT típicamente se inundan de manera intermitente, mientras se mantiene una relación fija entre la humectación y las etapas de secado. Sin embargo, las cuencas de infiltración exhiben diferentes propiedades físicas y químicas, lo que limita la generalización de la operación SAT para lograr una eficiencia óptima. Dado que el muestreo frecuente del agua del poro del suelo para verificar la eficiencia de biodegradación del SAT puede ser arduo, se requiere un monitoreo continuo de las condiciones fisicoquímicas de la zona de SAT. En este estudio, el potencial redox (EH) se monitoreó continuamente, junto con otras variables, como el contenido de agua volumétrica (θ), la temperatura del suelo y el oxígeno gaseoso (O2), a múltiples profundidades de una zona vadosa SAT durante todo el año y mientras El sistema estaba limitado a diferentes modos operativos. Los modelos hidrológicos se calibraron y validaron a las observaciones de contenido de agua, e ilustraron los cambios estacionales en la infiltración de agua. Además, se demostró que, en largas etapas de humectación durante el invierno, hubo una reducción en las capacidades de drenaje del SAT. Las observaciones EH, en etapas de humectación largas, demostraron una mayor variabilidad y valores muy negativos a medida que aumentaba la temperatura ambiente. Ensamblar las observaciones diarias de EH ilustraron que una etapa de humectación debería cesar después de aproximadamente 30 h, una vez que se establecen condiciones subóxicas. La duración óptima de una etapa de secado debe ser de 36 h, según las observaciones EH y O2 durante el verano y el invierno. En última instancia, el estudio muestra que la longitud de las etapas de humectación y secado debe definirse por separado, en lugar de adherirse a la relación humectante / secado.
O2 redox y gaseoso muestran dinámica intensiva en los 25 cm superiores de la zona vadosa de tratamiento del acuífero del suelo.
Las etapas óptimas de humectación y secado se definen de acuerdo con las observaciones de EH y Gaseos O2.
La longitud de las etapas de humectación y secado debe definirse por separado en lugar de adherirse a su relación.
¿Qué es un sistema continuo en simulacion?
Establecida en 1952, la Society for Modeling and Simulation International (SCS) es una corporación sin fines de lucro impulsada por voluntarios dedicada a avanzar en el uso del modelado y la simulación para resolver problemas del mundo real. Su primera publicación sugirió fuertemente que la Armada estaba desperdiciando mucho dinero a través de la prueba de vuelo no concluyente de los misiles, pero que la computadora analógica del consejo de simulación podría proporcionar una mejor información a través de la simulación de vuelos. Desde entonces, la simulación continua ha demostrado ser invaluable en esfuerzos militares y privados con sistemas complejos. Ningún disparo de Apollo Moon habría sido posible sin él.
La distinción entre continuo y discreto se aplica tanto a los sistemas dinámicos del mundo real como a su simulación.
Un sistema dinámico (en el mundo real) puede ser continuo o discreto. Los sistemas dinámicos continuos (como los sistemas físicos con objetos materiales que se mueven en el espacio) se caracterizan por variables de estado, cuyos valores cambian continuamente, mientras que los valores variables de estado de los sistemas dinámicos discretos (como los ecosistemas de presas de depredadores) «saltar», es decir, son, son, son, se cambian solo en pasos de tiempo discretos.
En la simulación continua, las variables de estado que cambian continuamente de un sistema son modeladas por ecuaciones diferenciales. Sin embargo, en la computación digital, los números reales no pueden representarse fielmente y las ecuaciones diferenciales solo pueden resolverse numéricamente con algoritmos aproximados (como el método de Euler o Runge -Kutta) utilizando alguna forma de discretización. En consecuencia, las computadoras digitales no pueden ejecutar simulaciones verdaderamente continuas. Solo las computadoras analógicas pueden ejecutar simulaciones verdaderamente continuas. Sin embargo, en muchos casos, los enfoques de computación digital basados en la progresión de tiempo incremental (con incrementos fijos o ajustados dinámicamente) para discretizar el tiempo en pasos de tiempo pequeños proporcionan aproximaciones satisfactorias.
¿Qué es un sistema continuo en control?
En un tipo continuo de control de procesos, el sistema físico se mostrará a través de variables y será suave e ininterrumpido en el tiempo. Principalmente este tipo de control se utiliza para las industrias químicas y petroleras. Al usar este tipo de control de proceso, se pueden producir cantidades muy grandes de productos. En este tipo de control de procesos, la producción se mantendrá durante una larga duración sin interrupciones, principalmente durante semanas o durante pocos meses. El objetivo principal del control continuo es mantener el valor de la variable de salida a la velocidad requerida. Este tipo de control se realiza para un sistema que tiene variables y parámetros continuos. La mayoría de los procesos industriales continuos tienen bucles de retroalimentación múltiples.
Este tipo de control se utiliza para controlar continuamente el parámetro de salida física del material. El parámetro será verificado por un sensor y luego se comparará con el valor requerido. La diferencia entre el parámetro y el valor requerido es el error y debe manejarse correctamente. Esta señal de error se utilizará para variar los parámetros de entrada para que se pueda recibir la salida deseada.
En un control continuo, los parámetros y variables son continuos y analógicos, pero en el caso del control discreto, las variables y los parámetros son discretos y analógicos.
- El control continuo del proceso mediría el peso y también el volumen de líquido y sólido, mientras que el control discreto mediría el número de piezas y productos.
- El control continuo mediría variables y parámetros como la temperatura, la velocidad de flujo de volumen y la presión. Mientras que el control discreto mediría la velocidad, la fuerza, la posición y la aceleración
- Los medidores de flujo y los termopares son los sensores más utilizados en un control continuo, mientras que en el caso de los sensores fotoeléctricos discretos y los medidores de deformación se utilizan
- Las válvulas, las bombas y los calentadores son los actuadores típicos en un control continuo, mientras que en el caso de los motores de control discretos, los pistones y los interruptores se utilizan.
- Control regulatorio
- Control previo
- Optimización de estado estacionario
- Control adaptativo
En este tipo de control, el rendimiento del proceso se mantiene a un valor particular. El índice de rendimiento es el rendimiento del proceso, la principal desventaja del control regulatorio es que solo tomaría medidas si hay un error y, debido a este error, la salida no es similar al valor requerido.
¿Qué es un sistema en tiempo continuo?
En contraste, el tiempo continuo ve las variables que tienen un valor particular para potencialmente solo un período de tiempo infinitesimalmente corto. Entre dos puntos en el tiempo hay un número infinito de otros puntos en el tiempo. El «tiempo» variable varía sobre toda la línea de números reales, o dependiendo del contexto, en algún subconjunto de la misma, como los reales no negativos. Por lo tanto, el tiempo se ve como una variable continua.
Una señal de amplitud y tiempo continuos se conoce como señal de tiempo continuo o una señal analógica. Esto (una señal) tendrá algún valor en cada instante de tiempo. Las señales eléctricas derivadas en proporción con las cantidades físicas como la temperatura, la presión, el sonido, etc. son generalmente señales continuas. Otros ejemplos de señales continuas son onda sinusoidal, onda coseno, onda triangular, etc.
La señal se define sobre un dominio, que puede o no ser finita, y hay un mapeo funcional del dominio al valor de la señal. La continuidad de la variable de tiempo, en relación con la ley de densidad de números reales, significa que el valor de la señal se puede encontrar en cualquier punto arbitrario en el tiempo.
es una señal de duración finita, pero toma un valor infinito para t = 0 { displayStyle t = 0 ,}.
En muchas disciplinas, la convención es que una señal continua siempre debe tener un valor finito, lo que tiene más sentido en el caso de las señales físicas.
Para algunos fines, las singularidades infinitas son aceptables siempre que la señal sea integrable en cualquier intervalo finito (por ejemplo, la señal t-1 { displaystyle t^{-1}} no es integrable en el infinito, sino t-2 { DisplayStyle t^{-2}} IS).
¿Qué es un sistema de control continuo y qué diferencia tiene con un sistema de control discontinuo?
En otras palabras, el control discontinuo (19.131)-(19.133) es robusto con respecto a la presencia de dinámicas no modeladas en (19.123), lo que significa que es capaz de estabilizar una clase amplia de sistemas de «caja negra/gris».
SMC tiene algunas ventajas, como un diseño simple y una fuerte robustez. Sin embargo, en el SMC convencional, la ley de control discontinua está actuando directamente en la derivada de tiempo de primer orden del colector deslizante, es decir, la derivada de tiempo de primer orden del colector deslizante es discontinuo. Debido a las partes no modeladas del sistema y la característica de conmutación no ideal, los SMC convencionales tienen el fenómeno de charla, lo que dificulta su implementación práctica [8]. Las formas más eficientes de mitigar el efecto de charla es adoptar un modo deslizante de alto orden. Un modo de deslizamiento de alto orden generaliza la idea básica del modo deslizante al actuar sobre las derivadas de tiempo de alto orden del colector deslizante, lo que garantiza que la derivada de tiempo de primer orden del colector deslizante es continua. De esta manera, el fenómeno de charla puede eliminarse por completo en teoría. Además, el modo de deslizamiento de alto orden mantiene las propiedades principales del modo de deslizamiento convencional y mejora la precisión de control [9,10].
La entrada de control discontinuo del 2-SMC influye directamente en el signo y la magnitud de la derivada de tiempo de segundo orden del colector deslizante. Dado que su estructura de control es relativamente simple y no se necesita mucha información, se ha convertido en el método SMC de alto orden más utilizado [11]. En este documento, el controlador de modo deslizante de segundo orden basado en un algoritmo de supervisión se adopta para controlar el RSC y el GSC. En comparación con otros algoritmos de modo deslizante de segundo orden, el algoritmo de supervisión tiene algunas ventajas, como:
¿Cuando un modelo es continuo y cuando es discreto?
Modelo discreto: las variables de estado cambian solo en un número contable de puntos en el tiempo. Estos puntos en el tiempo son aquellos en los que ocurre el evento/cambio en el estado. Continuo: las variables de estado cambian de manera continua, y no abruptamente de un estado a otro (número infinito de estados).
Definición: Se dice que un conjunto de datos es continuo si los valores que pertenecen al conjunto pueden adquirir cualquier valor dentro de un intervalo finito o infinito. Definición: Se dice que un conjunto de datos es discreto si los valores que pertenecen al conjunto son distintos y separados (valores no conectados).
El modelado continuo es la práctica matemática de aplicar un modelo a datos continuos (datos que tienen un número potencialmente infinito y divisibilidad de los atributos). A menudo usan ecuaciones diferenciales y son modelados de conversación a discreto. Si el modelo pasa el progreso de la verificación, poniéndolo en práctica.
¿Cuál es la diferencia entre funciones discretas y continuas?
Amy tiene una maestría en educación secundaria y ha enseñado matemáticas en una escuela secundaria pública. Después de esta lección, comprenderá las diferencias entre funciones discretas y funciones continuas. Aprenderá el único criterio que debe ver para determinar si una función es discreta o no.
Puede ver cómo esta función discreta divide la función en partes distintas. Para esta función en particular, le dice que en x = 1, la función es igual a 1. En x = 2, la función es igual a 2. y en x = 5, la función es igual a 5.
¿Cómo saber si un sistema es continuo o discreto?
Resumen El sistema dinámico expresa la variabilidad de un estado
a tiempo. El estado está representado por un punto en un espacio
Vector de tamaño n. El tiempo puede ser
representado como continuo o discreto ,.
El sistema dinámico es la ley que expresa la variación en
tiempo, su solución es el conjunto de órbitas, en
función de las condiciones iniciales.
- Un sistema dinámico continuo en un abierto es una ecuación diferencial ordinaria autónoma
(con el segundo miembro independiente del tiempo)
- donde es un campo vectorial, es decir
con una función diferenciada (al menos clase).
Una órbita de un sistema dinámico continuo es una función
de la variable continúa con valores en
que satisface idénticamente, para cada uno, a la ecuación
diferencial, es decir, si reemplaza:
- Un sistem
No es autónomo, es decir, con los empleados de segundos miembros también por tiempo:
- con
puede reducirse, para
homogeneización de variables, a un sistema autónomo de
mayor tamaño, colocación
- es decir, tratar como otra variable dinámica (con derivado 1).
- Un sistema dinámico discreto
en
Es una aplicación en sí misma:
- con un mapa o diffeomorfismo que sea una función
Diferencial con inversa diferenciado (al menos clase).
Una órbita de un sistema dinámico
discreto es una función
variable
discreto AT valores en los que satisface, para cada uno:
El sistema dinámico está definido por la ley que rige el
cambiar, es decir, desde el campo vector o desde el mapa, no
de órbitas, incluso si obviamente da todas las órbitas que puedes
Reconstruir el sistema dinámico; viceversa no está en general
Fácil de encontrar todas las órbitas de un sistema dinámico dado.
¿Qué es un modelo discreto?
Si tiene referencias o elementos de referencia o si conoce sitios web de calidad que se ocupan del tema abordado aquí, complete el artículo dando las referencias útiles a su verificabilidad y vinculándolos a la «Sección de notas y referencias»
Un sistema discreto es un conjunto que introduce una relación entre las variables de entrada y las variables de salida, en la que estas variables solo pueden tener un número finito de valores [1], en oposición a un sistema continuo, en el que entre dos valores variables, entrada o salida, siempre podemos asumir un valor intermedio. Un sistema es discontinuo si hay al menos dos valores entre los cuales no hay intermediario. Un sistema discreto es discontinuo en cada uno de sus valores, tanto de entrada como salida [2].
Para algunos autores especializados, el significado está restringido a sistemas que involucran información que solo se tiene en cuenta para valores específicos de la variable independiente. A menudo este es el momento; Por lo tanto, la información solo se recopila en momentos específicos. También puede ser espacio, o cualquier otra cantidad que pueda dividirse en segmentos de una dimensión arbitraria. En general, estos segmentos son iguales y constituyen el período de muestreo.
El desarrollo de TI siguió y estimuló que los métodos de análisis para sistemas discretos de la investigación realizada en la década de 1930 en el campo de las telecomunicaciones y durante la Segunda Guerra Mundial en la de la criptografía.
El muestreo implica un conocimiento a priori de la señal. Deducimos la duración máxima aceptable entre las muestras para no perder información.
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