Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2016/2017 | Otros años:  2015/2016 
Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación por la Universidad Pública de Navarra
Código: 73090 Asignatura: Procesado de señal aplicado a instrumentación
Créditos: 6 Tipo: Optativa Curso: 2 Periodo: 1º S
Departamento:
Profesorado:
MALANDA TRIGUEROS, ARMANDO (Resp)   [Tutorías ] PORTA CUELLAR, SONIA   [Tutorías ]
ZIVANOVIC ., MIROSLAV   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de Especialidad en Instrumentación

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Descripción/Contenidos

Curso avanzado de procesado de señal orientado a aplicaciones en instrumentación. Se incluyen las temáticas de procesado estadístico de señales, estimación espectral, análisis tiempo-frecuencia, wavelets, y análisis en componentes independientes. El curso tendrá una carga práctica importante en la que se implementarán programas y harán uso de “toolboxes” específicos para el análisis de señales reales. Se supondrán conocimientos previos de procesado de señal y de uso y programación en Matlab.

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Descriptores

Procesado estadístico, Estimación espectral, Análisis tiempo-frecuencia, Transformadas wavelet, Análisis de componentes independientes

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Competencias genéricas

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

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Competencias específicas

 

CE1. Capacidad para aplicar métodos de la teoría de la información, la modulación adaptativa y codificación de canal, así como técnicas avanzadas de procesado digital de señal a los sistemas de comunicaciones y audiovisuales.

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Resultados aprendizaje

- Análisis de señales con técnicas de análisis espectral paramétrico y no paramétrico. Evaluación de técnicas, comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros.

- Aplicación de las técnicas ICA para problemas concretos de separación ciega de fuentes. Evaluación preliminar de las hipótesis que implica ICA. Comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros.

- Análisis estadístico de señales. Evaluación de técnicas, comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros.

- Análisis en tiempo frecuencia y transformadas wavelet. Evaluación de técnicas de análisis, comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros.

- Conocimiento avanzado sobre aplicaciones de procesado de señal en aplicaciones de medida.

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Metodología

Metodología - Actividad
Horas Presenciales
Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas
 27
 
A-2 Prácticas
 27
 
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos
 
 
A-4 Elaboración de trabajo
 
  30
A-5 Lecturas de material
 
 8
A-6 Estudio individual
 
 52
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación

(Como pruebas de evaluación se incluye la presentación pública de trabajos de la asignatura)
 4
 
A-8 Tutorías individuales
 2
 
 
 
 
Total
 60
 90

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Idiomas

Español

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Evaluación

 

 

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
Análisis de señales con técnicas de análisis espectral paramétrico y no paramétrico. Evaluación de técnicas, comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros.  Evaluación de las memorias de prácticas  16.67  Sí
 Aplicación de las técnicas ICA para problemas concretos de separación ciega de fuentes. Evaluación preliminar de las hipótesis que implica ICA. Comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros.  Evaluación de las memorias de prácticas  16.67  Sí
 Análisis en tiempo frecuencia y transformadas wavelet. Evaluación de técnicas de análisis, comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros.  Evaluación de las memorias de prácticas  33.33  Sí
 Análisis estadístico de señales. Evaluación de técnicas, comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros.  Test de prácticas  33.33  No

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Temario

  1. Procesado estadístico de la señal: señales aleatorias y su caracterización, filtrado óptimo, filtrado adaptativo. Aplicaciones.
  2. Estimación espectral: métodos paramétricos (periodograma y sus variantes), métodos no paramétricos (estimación espectral basada en modelos). Aplicaciones.
  3. Análisis de señales no estacionarias: Métodos de análisis tiempo-frecuencia (espectrograma, distribución de Wigner-Ville, distribuciones de clase Cohen). Análisis tiempo escala (transformadas wavelet). Aplicaciones.
  4. Análisis de componentes independientes. El problema de la separación ciega de fuentes. Método “projection pursuit”, métodos PCA e ICA. Aplicaciones

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


-          J Shlens, “A tutorial of independent component analysis” (2014). http://arxiv.org/pdf/1404.1100.pdf

-          J. V. Stone, “Independent component analysis”. The MIT Press, 2004.

-          L. Sorno, P. Laguna, “Bioelectrical signal processing in cardiac and neurologic applications”. Elsevier. Amsterdam, 2005.

-          L. Cohen, “Time-frequency analysis”. Prentice-Hall, 1995.

-          S. Quian, D Chen, “Joint time-frequency analysis. Methods and applications”. Prentice-Hall, 1996.

-          M. S. Hayes, “Statistical digital signal processing and modeling”. John Wiley & Sons, cop. 1996.

-          Fundamentals of statistical signal processing / Steven M. Kay. Prentice Hall, [1993-1998].

-          Statistical and adaptive signal processing: spectral estimation, signal modeling, adaptive filtering and array processing / Dimitris G. Manolakis, Vinay K. Ingle, Stephen M. Kogon. McGraw-Hill, 2000.

-          Introduction to wavelets and wavelet transforms : a primer / C. Sidney Burrus, Ramesh A. Gopinath and Haitao Guo ; with additional material and programs by Jan E. Odegard and Ivan W. Selesnick.  Prentice Hall, 1998.

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Lugar de impartición

 

- Clases de teoría: ¿?

- Clases de laboratorio: Laboratorio de Señales y Sistemas (Edificio "Los Tejos", 2ª planta)

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