Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2017/2018 | Otros años:  2016/2017  |  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: Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Profesores
MALANDA TRIGUEROS, ARMANDO (Resp) PORTA CUELLAR, SONIA
ZIVANOVIC ., MIROSLAV

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de Especialidad en Instrumentación

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Descriptores

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

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Competencias genéricas

CG4 - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería de Telecomunicación y campos multidisciplinares afines.

 

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/ o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

 

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

 

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

 

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Competencias específicas

CIN2 - Adquirir conocimientos teóricos y prácticos sobre técnicas avanzadas de procesado de señal en aplicaciones de medida.

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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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Relación actividades formativas-competencias

Competencia Actividad formativa
CG4 A-4
CB6 A-2
CB7 A-2, A-4
CB10 A-2, A-4
CIN2 A-1, A-2, A-3, A-4, A-5, A-6, A-7, A-8

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Idiomas

Castellano

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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
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
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
Análisis estadístico de señales. Evaluación de técnicas, comparación y valoración de resultados. Análisis de sensibilidad de parámetros. Test de prácticas 33.33

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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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Temario

1. Procesado estadístico de la señal: señales aleatorias y su caracterización. Estimadores estadísticos. 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 (STFT y espectrograma). Análisis tiempo escala (transformadas wavelet y escalograma). Aplicaciones.

 

4. Análisis de componentes independientes. El problema de la separación ciega de fuentes. Fundamentos y descripción del método ICA. Aplicaciones.

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor 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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