Elaborazione Numerica dei Segnali

1.2. Classificazione dei Segnali 5
1. La variabile t assume valori reali oppure valori in un sottoinsieme discreto di numeri
reali (ad esempio i multipli interi di τ).
Nel primo caso il segnale sarà detto a tempo continuo, nel secondo a tempo discreto.
Ad esempio, campionando il segnale a tempo continuo f(t) agli istanti nτ si ottiene
il segnale a tempo discreto f(nτ).
2. La variabile y assume valori reali oppure valori in un sottoinsieme finito di numeri
reali (ad esempio i 2 m numeri codificabili in notazione binaria con m bit).
Nel primo caso il segnale sarà detto a valori continui, nel secondo a valori finiti. Ad
esempio, indicando con sgn(x) la funzione segno (sgn(x) = 1 se x > 0, sgn(x) = 0 se
x < 0) il segnale sgn(f(t)) risulta essere a valori finiti.
Potremo di conseguenza classificare i segnali in segnali a valori continui e tempo continuo,
segnali a valori continui e tempo discreto, segnali a valori finitii e tempo discreto,
segnali a valori finiti e tempo discreto, detti anche segnali digitali. In Figura 1.4 sono
illustrati vari tipi di segnale.
f(t)
f(n)
(a)
(c)
t
n
Figura 1.4 (a) Segnale a valori finiti e tempo continuo. (b) Segnale continuo a tempo
continuo. (c) Segnale a valori finiti e tempo discreto. (d) Segnale continuo
a tempo discreto.
Segnali Deterministici e Probabilistici
Supponiamo di avere una sorgente, cioè una “scatola nera” che, opportunamente sollecitata,
produca un segnale f(t). Questo ci permette di riprodurre il segnale f(t) in modo
f(t)
f(n)
(b)
(d)
t
n