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Academic Year/course: 2022/23

614 - Master's in Innovation and Entrepreneurship in Health and Wellbeing Technologies

68960 - Biomedical signal processing

Syllabus Information

Academic Year:
68960 - Biomedical signal processing
Faculty / School:
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
614 - Master's in Innovation and Entrepreneurship in Health and Wellbeing Technologies
Second semester
Subject Type:

1. General information

1.1. Aims of the course

This course aims to provide the student with the basic knowledge of the different phases of signal processing in the field of health and well-being technologies. To this end, the student must become familiar with the physiological origin of the signals, which determine the processing techniques to be applied in order to obtain the relevant clinical information.
The student will learn to manage the signals according to the specific application, the detection of events and parameters estimation from different ways of representing the signals, including time and frequency domains.

These approaches and objectives are aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDG, of the 2030 Agenda ( and certain specific goals, in such a way that the acquisition of the Learning outcomes of the subject provides training and competence to the student to contribute to a certain extent to their achievement:

• Goal 3: Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages.

Target 3.4 By 2030, reduce by one third premature mortality from non-communicable diseases through prevention and treatment and promote mental health and well-being.

Target 3.d Strengthen the capacity of all countries, in particular developing countries, for early warning, risk reduction and management of national and global health risks.

• Goal 4: Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all.

Target 4.4 By 2030, substantially increase the number of youth and adults who have relevant skills, including technical and vocational skills, for employment, decent jobs and entrepreneurship.

• Goal 8: Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and decent work for all.

Target 8.6 By 2020, substantially reduce the proportion of youth not in employment, education or training.

• Goal 9: Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation.

Target 9.5 Enhance scientific research, upgrade the technological capabilities of industrial sectors in all countries, in particular developing countries, including, by 2030, encouraging innovation and substantially increasing the number of research and development workers per 1 million people and public and private research and development spending.

1.2. Context and importance of this course in the degree

The subject is optional within the Interactive Systems and Advanced Signal Processing.

The course covers signal processing methods in order to obtain relevant information from signals recorded by different sensors in the field of health and well-being 

1.3. Recommendations to take this course

The Biomedical Signal Processing course has no prerequisites. However, to conveniently follow the subject without a higher than expected workload, it is advisable for students to have some basic training in signals and systems.
In addition, the study and continued work, from the first day of the course, are essential to overcome the subject with the maximum advantage. It is important to resolve any doubts that may arise as soon as possible, for which the student has the advice of the teacher.

2. Learning goals

2.1. Competences

By passing the course, the student will be more competent to...

Basic competences:

CB6- Students have and understand knowledge that provides a basis or opportunity to be original in the development and / or application of ideas, often in a research context.

CB7- Students are able to apply their acquired knowledge and problem-solving skills in new or unfamiliar environments within broader (or multi-disciplinary) contexts related to their area of study.
CB9- Students are able to communicate their findings and the ultimate knowledge and reasons behind them to specialist and non-specialist audiences in a clear and unambiguous manner.
CB10- Students have the learning skills to enable them to continue studying in a largely self-directed or autonomous manner.

General competences:

CG1- Students have the knowledge, skills and abilities necessary to carry out innovative work in the field of technologies for Health and Well-being.
CG2- Students know how to write technical documents or reports describing a novel application in the field of technology for Health and Well-being, as well as knowledge of mechanisms to protect or distribute it.
CG3- Students search, manage, understand and critically analyze scientific publications, bibliography and documentation in the field of Health and Well-being Technologies.

CG4- Students start a research career in the field of Health and Well-being Technologies with guarantees.

Specific competences: CE8- Students analyze biomedical data and extracting relevant information from it for the resolution of problems in the field of Health and Well-being Technologies.

CE10- Students carry out, present and defend before a university court an original and innovative project or work that solves a real problem in the field of Health and Well-being Technologies in which the skills acquired in the teaching are synthesized and integrated.

2.2. Learning goals

The student will have to show the following skills in order to pass the course:

He/she understands the origin and mechanisms of biomedical signals generation .
He/she is able to characterize biomedical signals in time and frequency domains, as well as transforming the signals between the different domains and choosing the most suitable domain for each problem.
He/she is able to assess the advantages and disadvantages of different signal filtering strategies and is familiar with the concepts of optimal filtering and adaptive filtering.
He/she understands and carries out basic signal processing tasks such as filtering, conditioning, event detection, parameter estimation.

2.3. Importance of learning goals

Obtaining the information of interest for the specific application a technological system is designed is essential in the field of Health and Well-being 

This information is obtained by recording biomedical signals with different sensors, but it is usually affected by artifacts or noise, or is difficult to extract directly from the recorded signal. For this reason, this course aims to enable the student to process these signals in order to obtain the information of interest from the point of view of Health and Well-being.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

The students must demonstrate that they have achieved the expected learning outcomes through the following assessment activities.

The final qualification for the course in the first call is divided as follows:
Assignments . 70% of the final qualification. This note will be achieved through the development of a series of practical works to be carried out throughout the course. If such practical work is not delivered in its entirety, or if its average grade is less than 5 out of 10, the student will need to carry out a practical recovery test to pass the course. This test will take place on the date of the final exam.

Theoretical and practical tests. 30% of the final qualification. It is a theoretical and practical test on the dates set by the center. A grade greater than 4 out of 10 must be obtained to pass the final exam. If this minimum is not reached, the final grade for the course will be the lowest between the average grade of the two parts and the grade for the exam.
For the second call, the evaluation will consist of the same parts as in the first call.

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The learning process that has been designed for this subject is based on the following:

The continued study and work from the first day of class.
The course is presented in a practical basis, starting from the resolution of classic problems in biomedical signal processing. Although there will be some lectures, the subject will be focused on solving problems, practice sessions, and assignments so that the student learns by doing, always with the guidance of the teacher.

4.2. Learning tasks

The program includes the following activities:
• Recorded classes available on the virtual platform and / or synchronous meetings for content presentation.
• Practices whose aim is to familiarize students with basic signal processing tools and which are developed using telematic tools.
• Work sessions / problem solving sessions carried out using telematic tools.
• Personal study. Continuous student work will be promoted through the homogeneous distribution of the various learning activities. Tutorials are included here, such as direct attention to the student, identification of learning problems, orientation in the subject, attention to exercises and assignments.
• Assessment tests that, in addition to the qualifying function, are also a learning tool with which the student checks the degree of understanding and assimilation achieved.

4.3. Syllabus

Origin of biomedical signals. Electroencephalogram, electromyogram, electrocardiogram, photoplethysmography
Noise sources in biomedical signals. Electrical noise, baseline, physiological noise, motion artifacts.
Analysis of biomedical signals in time and frequency domain.
Digital signal filtering. FIR Filters and IIR Filters. Filter design.
Examples of representative applications with biomedical signals: noise reduction, event detection, feature extraction.

4.4. Course planning and calendar

The subject's schedule will be determined by the academic calendar that the center establishes for the corresponding course, including the exam dates of the official calls that can be consulted on the website of the Center (Escuela Universitaria Politécnica de Teruel, https: //
The deadlines and follow-up of the works will be announced sufficiently in advance in class, as well as through the digital platform for the subject available at
Each teacher will report their office hours.

4.5. Bibliography and recommended resources

Curso Académico: 2022/23

614 - Máster Universitario en Innovación y Emprendimiento en Tecnologías para la Salud y el Bienestar

68960 - Procesado de señales biomédicas

Información del Plan Docente

Año académico:
68960 - Procesado de señales biomédicas
Centro académico:
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
614 - Máster Universitario en Innovación y Emprendimiento en Tecnologías para la Salud y el Bienestar
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

Esta asignatura pretende proporcionar al estudiante los conocimientos básicos de las diferentes fases del procesado de señales en el ámbito de las tecnologías para la salud y el bienestar. Para ello el alumno deberá familiarizarse con el origen fisiológico de las señales, lo que condicionará las técnicas de procesado a aplicar para la obtención de la información clínica relevante.

El alumno aprenderá a acondicionar las señales en función de la aplicación concreta, detectar eventos y estimar parámetros a partir de diferentes formas de representación de las señales, incluyendo el dominio temporal y frecuencial.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda 2030 ( y determinadas metas concretas, de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia al estudiante para contribuir en cierta medida a su logro:

• Objetivo 3: Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en todas las edades.

Meta 3.4 Para 2030, reducir en un tercio la mortalidad prematura por enfermedades no transmisibles mediante la prevención y el tratamiento y promover la salud mental y el bienestar.

Meta 3.d Reforzar la capacidad de todos los países, en particular los países en desarrollo, en materia de alerta temprana, reducción de riesgos y gestión de los riesgos para la salud nacional y mundial.

• Objetivo 4: Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos.

Meta 4.4 De aquí a 2030, aumentar considerablemente el número de jóvenes y adultos que tienen las competencias necesarias, en particular técnicas y profesionales, para acceder al empleo, el trabajo decente y el emprendimiento.

• Objetivo 8: Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos.

Meta 8.6 De aquí a 2020, reducir considerablemente la proporción de jóvenes que no están empleados y no cursan estudios ni reciben capacitación.

• Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación.

Meta 9.5 Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica de los sectores industriales de todos los países, en particular los países en desarrollo, entre otras cosas fomentando la innovación y aumentando considerablemente, de aquí a 2030, el número de personas que trabajan en investigación y desarrollo por millón de habitantes y los gastos de los sectores público y privado en investigación y desarrollo.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura, de carácter optativo, se encuentra dentro de la materia Sistemas Interactivos y Procesado de Señal Avanzados.

La asignatura abarca métodos de procesado de señal que permiten obtener información de relevancia desde el punto de la salud y bienestar a partir de las señales adquiridas por diferentes sensores.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

La asignatura Procesado de Señales Biomédicas no tiene requisitos previos. No obstante, para seguir convenientemente la asignatura sin una carga de trabajo superior a la prevista es conveniente que los alumnos posean cierta formación básica señales y sistemas.

Además, el estudio y trabajo continuado, desde el primer día del curso, son fundamentales para superar con el máximo aprovechamiento la asignatura.  Es importante resolver cuanto antes las dudas que puedan surgir, para lo cual el estudiante cuenta con la asesoría del profesor.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

Competencia Básicas

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.

CB9- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

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.

Competencia Generales

CG1- Poseer los conocimientos, aptitudes y destrezas necesarias para desarrollar un trabajo innovador en el ámbito de las tecnologías para la salud y el bienestar.

CG2- Saber redactar documentos o informes técnicos que describan una aplicación novedosa en el ámbito de la tecnología para la salud y bienestar, así como conocer mecanismos para protegerla o distribuirla.

CG3- Buscar, gestionar, comprender y analizar con sentido crítico publicaciones científicas, bibliografía y documentación en el ámbito de Tecnologías de la Salud y Bienestar.

CG4- Comenzar con garantías una carrera investigadora en el ámbito de las Tecnologías de la Salud y Bienestar.

Competencias Específicas

CE8- Analizar datos biomédicos y extraer la información relevante de los mismos para la resolución de problemas en el ámbito de Tecnologías de la Salud y el Bienestar.

CE10- Realizar, presentar y defender ante un tribunal universitario un proyecto o trabajo original e innovador que resuelva un problema real en el ámbito de las Tecnologías para la Salud y el Bienestar en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

Es capaz de comprender el origen y los mecanismos de generación de las señales biomédicas.

Es capaz de caracterizar señales biomédicas en el dominio temporal y en el dominio frecuencial, así como transformar las señales entre los diferentes dominios y escoger el dominio más adecuado para cada problema.

Es capaz de valorar las ventajas e inconvenientes de diferentes estrategias de filtrado de señales y está familiarizado con los conceptos de filtrado óptimo y filtrado adaptativo.

Es capaz de comprender y realizar tareas típicas básicas de procesamiento de señales como filtrado, acondicionamiento, detección de eventos, estimación de parámetros.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

En cualquier sistema tecnológico aplicado a la Salud y el Bienestar es fundamental poder obtener información de interés para la aplicación concreta que se haya diseñado. Esta información se consigue mediante el registro señales biomédicas con diversos sensores, pero suele verse afectada por artefactos o ruido, o es difícil de extraer directamente de la señal registrada. Por ello esta asignatura pretende que el estudiante sea capaz de procesar estas señales de manera que pueda obtener la información de interés desde el punto de vista de la Salud y el Bienestar.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación

La nota final de la asignatura en la primera convocatoria se divide de la siguiente forma:

  • Trabajos prácticos. 70% de la nota final. Esta nota se alcanzará mediante el desarrollo de una serie de trabajos prácticos a realizar a lo largo del curso. Si no se entregan dichos trabajos prácticos en su totalidad, o si la calificación media de los mismos es inferior a 5 sobre 10, el alumno necesitará llevar a cabo una prueba de recuperación de prácticas para aprobar la asignatura. Dicha prueba tendrá lugar el día del examen final.
  • Pruebas teórico-prácticas. 30% de la nota final. Se trata de una prueba teórico-práctica en las fechas marcadas por el centro. Deberá obtenerse una calificación mayor de 4 sobre 10 para poder superar el examen final. En caso de que no se alcance ese mínimo, la nota final de la asignatura será la menor entre la nota media de las dos partes y la nota del examen.

De cara a la segunda convocatoria, la evaluación constará de las mismas partes que en la primera convocatoria.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

El estudio y trabajo continuado desde el primer día de clase.

La asignatura se plantea de una forma eminentemente práctica, partiendo de la resolución de los problemas clásicos que se dan en el procesado de señales biomédicas. Si bien habrá algunas clases magistrales, se enfocará la asignatura con la resolución de numerosos problemas y casos prácticos, así como la realización de prácticas y trabajos para que el estudiante aprenda haciendo, siempre con la guía del profesor.

4.2. Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades:

  • Clases grabadas y disponibles en la plataforma virtual y/o reuniones síncronas para la presentación de contenidos.
  • Prácticas en las que se pretende familiarizar a los alumnos con herramientas básicas de procesado de señales y que se desarrollan utilizando medios telemáticos.
  • Sesiones de realización de trabajos/resolución de problemas y que se desarrollan utilizando medios telemáticos.
  • Estudio personal del estudiante.  Se fomentará el trabajo continuo del estudiante mediante la distribución homogénea a lo largo del curso de las diversas actividades de aprendizaje. Se incluyen aquí las tutorías, como atención directa al estudiante, identificación de problemas de aprendizaje, orientación en la asignatura, atención a ejercicios y trabajos.
  • Pruebas de evaluación que, además de la función calificadora, también es una herramienta de aprendizaje con la que el alumno comprueba el grado de comprensión y asimilación alcanzado.

4.3. Programa

Origen de señales biomédicas. Electroencefalograma, electromiograma, electrocardiograma, fotopletismografía

Fuentes de ruido en señales biomédicas. Ruido eléctrico, línea de base, ruido fisiológico, artefactos de movimiento.

Análisis de señales biomédicas en el dominio temporal y frecuencial.

Filtrado digital de señales. Filtros FIR y Filtros IIR. Diseño de filtros.

Ejemplos de aplicaciones representativas con señales biomédicas: eliminación de ruido, detección de eventos, extracción de características.

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

El calendario de la asignatura estará determinado por el calendario académico que el centro establezca para el curso correspondiente incluyendo las fechas de los exámenes de las convocatorias oficiales que se podrán consultar en la página web del Centro (Escuela Universitaria Politécnica de Teruel, ).

Las fechas de entrega y seguimiento de los trabajos se darán a conocer con suficiente antelación en clase, así como a través de la plataforma del anillo digital docente para la asignatura disponible en

Cada docente informará de su horario de atención de tutoría.

4.5. Bibliografía y recursos recomendados