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%% DIGITALIZACION DE SENALES DE DISTINTAS FRECUENCIAS
%% Las frecuencias varian de 0 a la frecuencia de muestreo fM.
%% Luego de la frecuencia de Nyquist fM/2, el aliasing se hace evidente. 
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clear all ; close all % Limpio variables
clf;                  % Limpio figuras

fM = 500     % Frecuencia de muestreo, [Hz].
fN = 0.5*fM  % Frecuencia de Nyquist (A partir de aqui, ALIASING)
dt = 1.0/fM  % Intervalo de muestreo,   [s].

t  = (0:dt:0.02) ; % Vector de tiempos asociado a dt

%% A fines de comparar con una senal bien muestreada:
fm2  = 10000;         % Frecuencia de muestreo para evitar aliasing, Hz.
dt2  = 1/fm2;         % Intervalo de muestreo para evitar aliasing, s.
t2   = (0:dt2:0.02);  % Vector de tiempos asociado a dt2.
%%


f = [0  60 125  375 440 fM]; % Frecuencias para generar sinusoides.

for i=1:length(f)

    s = sin(2*pi*f(i)*t) ; % Sinusoide de frecuencia f(i)

    subplot(6,1,i)
    hold on
    plot(t,s,'or')      % Grafico (puntos de la senal muestreada)
    plot(t,s,'-g')      % Grafico (interpolacion lineal entre los puntos)

    ss = sin(2*pi*f(i)*t2);

    plot(t2,ss,'-b')      % Grafico (senal bien muestreada)

    axis([0,0.02,-1,1]) ; 
    key = num2str(f(i)); 
    text(0.0005,0.8,strcat('f=',key,'Hz')) % Etiqueta del gráfico

    hold off
end

% Genero eps y lo guardo
%print(strcat('nyquist.eps'),'-deps')
