Por qué 50 y 60 Hz y no otras?

Realmente, la determinación de la frecuencia más conveniente vino debida a la necesidad de ir superando los problemas tecnológicos que iban apareciendo en la expansión de la energía eléctrica por todo el mundo.

Así, en los primeros años la energía eléctrica se utilizaba casi exclusivamente para la iluminación pública, hoteles, bancos y casas de personas más bien pudientes y para evitar los efectos estroboscópicos las frecuencias utilizadas eran altas.

Cando se introdujo la energía eléctrica dentro de los procesos fabriles y el consumo de la energía debía de ir destinado, no solo a iluminación, sino a potencia se redujo la frecuencia de ésta hasta los valores actuales.

El por qué de 50 Hz en Europa y de 60 Hz en EE.UU vino debido única y exclusivamente determinado de la posición de preponderancia de AEG en Europa y de GE en EE.UU, cuyos ingenieros se decantaron en su momento por una u otra.

Otro ejemplo donde existen diferencias es en las máquinas eléctricas de inducción, en las que la velocidad de giro depende de la frecuencia de la corriente, esto puede ser una ventaja o inconveniente dependiendo de la aplicación para la que se diseñe la máquina (aunque hoy en dia cada vez es menos importante al existir variadores de frecuencia para el control de la velocidad). En este tipo de máquinas, así como en transformadores, el valor de la frecuencia también afecta al tamaño de la máquina según la siguiente expresión:

E = 4.44· Numero de espiras · Flujo magnetico · frecuencia

Si analizamos la anterior expresión (aplicable a un transformador) podemos ver que para un mismo número de espiras y un mismo voltaje, el flujo disminuye con el aumento de la
frecuencia; esto implica a su vez una disminución de la sección del núcleo ferromagnético, y por tanto disminución del tamaño de la máquina (este es uno de los motivos por los que ciertas áreas de la ingeniería como la aeronáutica utilizan frecuencias elevadas), que repercute en el coste del equipo. Otros equipos que verían afectados sus magnitudes nominales son las reactancias y condensadores para los mismos valores de L y C cuando los conectamos a redes de distinta frecuencia

Muestreo Uniforme de Señales

Aunque el teorema de muestreo esta formulado para funciones de una sola variable el teorema de muestreo puede ser extendido de la misma manera a funciones de varias variables arbitrarias. Por ejemplo, las imágenes en escala de grises son representadas frecuentemente como matrices de números reales representando las intensidades relativas de los pixels (elementos de la imagen) localizados en las intersecciones de renglones y columnas. Como resultado, las imágenes necesitan dos variables independientes o índices para especificar a cada pixel individualmente; una para los renglones y otra para las columnas.

 Las imágenes a color consisten regularmente de una composición de tres imágenes separadas en escala de grises, cada una representa los tres colores primarios; rojo, verde y azul; comúnmente conocido como RGB. Otros espacios de color que usan 3 vectores para colores son HSV, LAB, XYZ. Algunos espacios de color como el CMYK (cyan, magenta, yellow, black) son usados para procesos de impresión. Una imagen puede ser continua respecto al eje de coordenadas x y y , pero también puede ser continua en amplitud. Para convertir una imagen continua a su forma digital, como se vio anteriormente, a la digitalización de los valores de las coordenadas se le llama muestreo mientras que el proceso de digitalizar la amplitud es llamado cuantización[1]. Normalmente, el proceso de adquisición de la imagen se realiza usando una matriz de sensores. El número de sensores dentro la matriz establecen los límites del muestreo en ambas direcciones. La digitalización de la amplitud o cuantización la realiza cada sensor asignando un valor discreto a ciertos intervalos de amplitudes continuas. La siguiente figura muestra ese proceso: Claramente se ve que la calidad de la imagen esta determinada en gran medida por el número de muestras (resolución de la matriz) y los niveles discretos de gris usados durante el muestreo y cuantización respectivamente. De manera similar a las señales discretas en el tiempo unidimensionales, las imágenes pueden sufrir del aliasing si la resolución de muestreo o densidad de pixels es inadecuada. Por ejemplo, una fotografía digital de una camisa rayada con bandas delgadas y de alta frecuencia, podría provocar el efecto de aliasing cuando sea capturada por el sensor (matriz de sensores) de la cámara. Una posible solución para mejorar el muestreo podría ser acercarse a la camisa o bien usar un sensor con mayor resolución.