| Competencias |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| CE7 | Capacidad para utilizar y generar algoritmos de procesado de señales biomédicas e imágenes médicas, con el fin de facilitar el diagnóstico | |
| Tipo B | Código | Competencias Transversales |
| Tipo C | Código | Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
| Tipo A | Código | Resultados de aprendizaje |
| CE7 |
Aplica la teoría subyacente en la conversión analógico-digital Conoce las características de ruido en el dominio discreto Utiliza la transformada Z y conoce y comprende sus implicaciones Conoce la respuesta frecuencial de sistemas discretos Conoce las técnicas de diseño de filtros discretos Aplica los resultados anteriores al tratamiento de bioseñales | |
| Tipo B | Código | Resultados de aprendizaje |
| Tipo C | Código | Resultados de aprendizaje |
| Contenidos |
| tema | Subtema |
| 1- Conversión Analógico-Digital | 1.1 Introducción 1.2 Muestreo de señales analógicas 1.3 Cuantificación de señales analógicas |
| 2- Conversión Digital-Analógica | 2.1 Conversor impulsional 2.2 Filtro reconstructor 2.3 Conversor de orden cero |
| 3. Sistemas discretos | 3.1 Propiedades de los sistemas discretos 3.2 Convolución discreta 3.3 Respuesta impulsional |
| 4. Transformada Z | 4.1 Definición 4.2 Propiedades 4.3 Transformadas básicas 4.4 Transformada Z inversa |
| 5. Respuesta frecuencial | 5.1 Frecuencias en el dominio discreto 5.2 Propiedades 5.3 Relación entre frecuencias analógicas y discretas |
| 6. Transformada discreta de Fourier, DFT | 6.1 Definición 6.2 Relación con la transformada de Fourier analógica de señales discretas 6.3 Transformada discreta inversa de Fourier |
| 8. Filtros digitales FIR | 8.1 Definición 8.2 Diseño |
| 9. Filtros digitales IIR | 9.1 Definición 9.2 Diseño |
| Planificación |
| Metodologías :: Pruebas | ||||||||||
| Competencias | (*) Horas en clase |
Horas fuera de clase |
(**) Horas totales | |||||||
| Actividades introductorias |
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1 | 0 | 1 | ||||||
| Sesión magistral |
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29 | 29 | 58 | ||||||
| Prácticas en laboratorios |
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15 | 30 | 45 | ||||||
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
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15 | 15 | 30 | ||||||
| Atención personalizada |
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1 | 0 | 1 | ||||||
| Pruebas de desarrollo |
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5 | 10 | 15 | ||||||
| (*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor. (**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||||||||
| Metodologías |
| descripción | |
| Actividades introductorias | S'introduirà la assignatura, el seu desenvolupament i la forma de avaluar. |
| Sesión magistral | A classe s'exposarà la teoria corresponent a cada tema mitjançant transparències i escriptura a sobre de les mateixes amb tauleta digital |
| Prácticas en laboratorios | es pràctiques es realitzaran en Matlab al laboratori en grups de dues persones. Hi haurà un estudi previ i un guió de pràctiques. Caldrà entregar una memòria per grup. Al final de curs hi haurà un examen individual de pràctiques |
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | Es resoldran problemes de una llista de exercicis proposats a la pissarra o tablet digital. |
| Atención personalizada | Els alumnes, una vegada assignats a un determinat grup de treball, poden preguntar al professor qualsevol cosa sobre el exercici assignat. |
| Atención personalizada |
| descripción |
| La atención personalizada también será en inglés. Sólo se hablará en catalàn/castellano para tradudir palabras puntuales. El alumno se podrá dirigir al profesor para esclarecer cuaquier duda de la materia dada en clase o sobre alguno de los ejercicios asignados. |
| Evaluación |
| Metodologías | Competencias | descripción | Peso | ||||
| Prácticas en laboratorios |
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50% de la nota serà un examen final de pràctiques individual. L'altre 50% serà la nota de l'estudi previ, productivitat a classe i memòria de cada pràctica. Els grups seran de dues persones. |
20% | ||||
| Pruebas de desarrollo |
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Dos exàmens parcials amb un pes de 40% cadascun. Podran contenir teoria i/o problemes i una duració aproximada de dues hores. |
80% | ||||
| Otros |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
| Fuentes de información |
| Básica |
Proakis, J.G. y D.G. Manolakis,, Digital Signal Processing: Principles, algorithms and applications, 4, , |
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| Complementaria | |||||||||
| Recomendaciones |
| Asignaturas que continúan el temario | |||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente | ||
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| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | |||
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(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente.