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Academic Year: 2024/25

30379 - Digital Signal Processing Applications


Teaching Plan Information

Academic year:
2024/25
Subject:
30379 - Digital Signal Processing Applications
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
581 - Bachelor's Degree in Telecommunications Technology and Services Engineering
656 - Degree in Telecommunications Technology Engineering
ECTS:
6.0
Year:
4
Semester:
First semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

 

The purpose of this subject is that the student acquires knowledge and advanced methodologies for the development and evaluation of statistical signal processing systems and neural networks. Emphasis is placed on the use of the systems studied in concrete applications, as well as practical considerations of their implementation. The fundamental applications considered are signal processing in communications systems, speech processing systems, biomedical signal processing , radar and image processing.

 

2. Learning results

 

-Know the peculiarities, similarities and differences of various types of one-dimensional and multidimensional signals (visual information signals, voice, sound, radar, biological signals...).

-Know several fields of application of digital signal processing and understand the problems that arise in each of them, identifying the basic signal processing tasks that can help to solve them.

-Know how to apply basic methods of signal modeling and parameter estimation.

-Know how to apply basic event detection methods.

-Know how to apply optimal linear filtering systems.

-Know how to implement and apply on signals the studied techniques of digital signal processing as well as how to interpret the results obtained.



3. Syllabus

 

The following contents will be worked on in the classroom classes:

1. Signal modeling and optimal parameter estimation.

2. Optimal event detection methods.

3. Signal processing using neural networks.

In the practical classes the following contents will be worked on, using different types of signals (image, voice, audio, radar, biomedical signals), and there may be modifications from one year to another.

- Sequence comparison and detection with Dynamic Time Warping.

- LPC voice coding.

- Parameter estimation and detection.

- Optimal linear filtering.

- Neural networks for signal processing.

- Preprocessing of the ECG signal and study of heart rate variability.

- Time-frequency processing.

 

4. Academic activities

 

A1. Participative lectures (26 hours). 

A2. Problem solving and case studies (10 hours). 

A3. Laboratory practices (24 hours). This activity will be carried out in a computer classroom. It will comprise 12 sessions of 2 hours each. Prior to each session, students will conduct and will submit a pre-study to familiarize themselves with the concepts that will be covered in practice. After the completion of the practice, students will be asked to answer a questionnaire to evaluate it.

A4: Tutoring.

A5: Work and personal study. (85 hours)

A6. Assessment (5 hours).

This course is English Language Friendly, which means that: the course syllabus is also available in English; the study and class materials are in English; the faculty is willing to conduct office hours in English; and students are allowed to take their assessments in English.

 

5. Assessment system

 

Ordinary assessment

  • E1: Written tests (65%). Final exam, consisting of open-ended questions and multiple-choice questions . In order to pass the subject a minimum of  4 out of 10 will be required in this part. During the term partial tests may be taken, which in the case of being approved, will exempt the student from taking the corresponding part of the final exam, incorporating the grade of the partial test to the final exam grade.

  • E2: Practices assessment (35%) This will be done through the requested documentation (previous studies, results reports) and the observation of the performance and attitude in the laboratory.

 

Single global test. Students are entitled to be evaluated in a single global test that will take place on the date assigned by the center for the final exam and in which the aspects evaluated in E2 will also be evaluated. 

The assessment of the second call will consist of a single overall written test that will take place in the period established for this purpose.



6. Sustainable Development Goals

8 - Decent Work and Economic Growth
9 - Industry, Innovation and Infrastructure


Curso Académico: 2024/25

30379 - Aplicaciones de procesado digital de señal


Información del Plan Docente

Año académico:
2024/25
Asignatura:
30379 - Aplicaciones de procesado digital de señal
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
581 - Graduado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación
656 - Graduado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
Créditos:
6.0
Curso:
4
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

Esta asignatura tiene como finalidad que el estudiante adquiera conocimientos y metodologías avanzadas para el desarrollo y evaluación de sistemas de procesado estadístico de señal y redes neuronales. Se enfatiza el uso de los sistemas estudiados en aplicaciones concretas, así como consideraciones prácticas de su implementación. Las aplicaciones fundamentales consideradas son el procesado de señal en sistemas de comunicaciones, sistemas de procesado del habla, procesado de señales biomédicas, radar y procesado de imágenes.

2. Resultados de aprendizaje

-Conoce las particularidades, semejanzas y diferencias de diversos tipos de señales unidimensionales y multidimensionales (señales de información visual, de voz, sonoras, radar, señales biológicas ...).

-Conoce varios campos de aplicación del procesado digital de la señal y comprende los problemas que se plantean en cada uno de ellos, identificando las tareas básicas de procesado de señal que pueden ayudar a solucionarlos.

-Conoce y sabe aplicar métodos básicos de modelado de señales y estimación de parámetros.

-Conoce y sabe aplicar métodos básicos de detección de eventos.

-Conoce y sabe aplicar sistemas de filtrado lineal óptimo.

-Sabe implementar y aplicar sobre señales las técnicas estudiadas de procesado digital de la señal así como interpretar los resultados obtenidos.

3. Programa de la asignatura

En las clases de aula se trabajarán los siguientes contenidos:

1. Modelado de señales y estimación óptima de parámetros.

2. Métodos de detección óptima de eventos.

3. Procesado de señal mediante redes neuronales.

En las clases prácticas se trabajarán los siguientes contenidos, utilizando distintos tipos de señales (imagen, voz, audio, radar, señales biomédicas), pudiendo haber modificaciones de un curso a otro.

- Comparación y detección de secuencias con Dynamic Time Warping.

- Codificación de voz LPC.

- Estimación de parámetros y detección.

- Filtrado lineal óptimo.

- Redes neuronales para el procesado de señal.

- Preprocesado de la señal ECG y estudio de la variabilidad del ritmo cardiaco.

- Procesado tiempo-frecuencia.

4. Actividades académicas

A1. Clases magistrales participativas (26 horas).

A2. Resolución de problemas y casos (10 horas).

A3. Prácticas de laboratorio (24 horas). Esta actividad se realizará de forma presencial en un aula informática. Comprenderá 12 sesiones de 2 horas de duración cada una de ellas. Antes de la realización de cada sesión, los estudiantes realizarán y entregarán un estudio previo con el que se familiarizarán con los conceptos que serán tratados en la práctica. Tras la realización de la práctica, los estudiantes deberán responder a un cuestionario de evaluación de la misma.

A4: Tutoría.

A5: Trabajo y estudio personal. (85 horas)

A6. Evaluación (5 horas)

Esta asignatura es English Language Friendly, lo que significa que: el programa de la asignatura está también disponible en inglés; los materiales de estudio y de clase están en inglés; el profesorado de la asignatura está dispuesto a atender las tutorías en inglés; se permite que el estudiante realice sus pruebas de evaluación en inglés.

5. Sistema de evaluación

Evaluación ordinaria

  • E1: Pruebas escritas (65%). Examen final, compuesto por preguntas de respuesta abierta y preguntas de elección múltiple. Para superar la asignatura deberá obtenerse como mínimo un 4 sobre 10 en este apartado. Durante el curso se podrán realizar pruebas parciales, que en el caso de ser aprobadas, eximirán al estudiante de presentarse a la parte correspondiente del examen final, incorporándose la nota de la prueba parcial a la calificación del examen final.

  • E2: Evaluación de las Prácticas (35%). Se realizará a través de la documentación solicitada (estudios previos, memorias de resultados) y de la observación del rendimiento y actitud en el laboratorio.

Prueba global única. Los estudiantes tienen derecho a ser evaluados en una única prueba global que tendrá lugar en la fecha asignada por el centro para el examen final y en la que se evaluarán también los aspectos evaluados en E2.
La evaluación de la segunda convocatoria consistirá en una única prueba escrita global que tendrá lugar en el periodo establecido a tal efecto.




6. Objetivos de Desarrollo Sostenible

8 - Trabajo Decente y Crecimiento Económico
9 - Industria, Innovación e Infraestructura