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Gabarito: E (Errado)

Para entender essa questão, precisamos explorar dois conceitos fundamentais: espectro eletromagnético e densidade espectral de energia de um sinal.

Primeiramente, o espectro eletromagnético refere-se à distribuição da energia de um sinal em função da frequência. Esta distribuição é crucial para a análise de sinais e sistemas de telecomunicações, pois determina quais frequências estão presentes em um sinal e quanto de energia cada uma carrega. É especialmente relevante em sistemas de transmissão, onde a eficiência do uso de bandas de frequência é vital.

A densidade espectral de energia (E(f)) de um sinal é uma função que representa como a energia de um sinal é distribuída em diferentes frequências. Para um sinal determinístico e real, a densidade espectral de energia é obtida pela transformada de Fourier do autovalor do sinal.

Na questão, temos um sinal s(t) confinado no tempo entre 0 e t_s. De acordo com o princípio da transformada de Fourier, um sinal temporalmente limitado tem um espectro que se estende infinitamente em termos de frequência, ou seja, ele não está limitado entre -f_s e f_s como indicado na questão.

O enunciado propõe que a densidade espectral de energia é não nula apenas no intervalo entre -f_s e f_s, onde f_s = t_s^-1. Isso está incorreto. Essa descrição se aplicaria mais a um sinal periódico, que tem um espectro discreto e limitado. No entanto, no caso de sinais determinísticos que têm energia finita e são limitados no tempo, o espectro de frequência é contínuo e se estende além de -f_s e f_s. Portanto, a afirmação é errada.

Em resumo, a questão testa o conhecimento sobre a relação entre o tempo e a frequência de um sinal, conceitos fundamentais da análise de Fourier. Para resolver corretamente, é importante lembrar que limitações no tempo não correspondem a limitações na frequência de sinais determinísticos de energia finita.

_Fontes Recomendadas:
- "Sinais, Sistemas e Comunicações" por Simon Haykin e Barry Van Veen.
- "Proakis, J.G., & Manolakis, D.G. (2006). Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications."

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