COMPETENCIAS ESPECÍFICAS



Los objetivos de aprendizaje que se quieren conseguir son los asociados a las competencias específicas de la asignatura y son las siguientes:



CE1. Conocer y aplicar los conceptos matemáticos fundamentales para el análisis y diseño de sistemas de procesado digital de señales.



CE2. Entender las técnicas utilizadas en sistemas digitales para captar, procesar y producir señales de sonido e imagen.



CE3. Aplicar técnicas de análisis temporal y frecuencial a señales digitales.



CE4. Diseñar e implementar filtros digitales para el procesado de señales de sonido e imagen.



CE5. Utilizar software específico (MATLAB/SCILAB/Octave/Python/etc.) para desarrollar y aplicar sistemas de procesado digital de señal.





COMPETENCIAS GENERALES



Junto con las competencias específicas de la asignatura, los estudiantes también adquirirán las competencias generales de la titulación: C4, C8 y C9 y las competencias específicas de la rama de computación RI1 y RI9 tal y como se refleja en el siguiente documento:



http://www.informatika.ehu.es/p248-content/eu/contenidos/informacion/indice_finformatica_titulacion/eu_titulaci/adjuntos/General%20competences%20of%20the%20degree.pdf

Tema 0

Introducción

Señales y sistemas ¿Por qué procesado digital?



Tema 1

Señales digitales

Definiciones y propiedades, Digitalización. Señales y operaciones básicas. Sonido e imagen.

Proyecto: Introducción a software específico para el tratamiento digital de señal:

Sonido e Imagen (MATLAB/SCILAB/Octave/Python/etc.)



Tema 2

Análisis en el dominio del tiempo

Operaciones habituales. Enventanado y operaciones short-term. Correlación.

Proyectos: Análisis de señales de sonido e imagen.



Tema 3

Análisis en el dominio de la frecuencia

Idea de partida. Series y transformada de Fourier. Aplicación a sistemas bidimensionales

Proyectos: Análisis frecuencial de señales de sonido e imagen.



Tema 4

Filtros

Sistemas LTI. Filtros FIR. Transformada Z. Filtros IIR. Filtros no lineales

Proyectos: Sistemas lineales (FIR, IIR) y Diseño de filtros.



Tema 5

Procesado multitasa

Diezmado e interpolación.

Proyectos: Cambios en la frecuencia de muestreo



Proyectos finales: proyectos de complejidad media/alta en la que se aplican las competencias

adquiridas en los temas de la asignatura.

Se contemplan cuatro tipos de actividades:



- Estudio autónomo por parte del alumnado del material disponible en el aula virtual para cada tema en el que se presentan los conceptos teóricos/prácticos que se van a utilizar, así como una propuesta de ejercicios asociados a los mismos. Además de la información directamente accesible el alumnado podrá utilizar las referencias bibliográficas como material de apoyo.



- Clases expositivas y de ejercicios en las que, de manera participativa, se ponen en común y se aclaran las dudas asociadas los conceptos teóricos/prácticos de cada tema, siempre haciendo hincapié en su utilidad y aspectos prácticos. En estas sesiones se pondrán en común los ejercicios propuestos inicialmente ("sobre papel"), para profundizar en los fundamentos teóricos. También se propondrán ejercicios en cada tema que los alumnos tendrán que resolver y que serán evaluados con la correspondiente retroalimentación (feed-back).



- Desarrollo de proyectos específicos en las que el alumnado (en grupos de 2 o 3) aplica los conceptos teóricos/prácticos aprendidos, a casos reales de procesamiento de sonido (voz y música) y de imagen, utilizando MATLAB/SCILAB/Octave/etc. Por cada una de estas sesiones hay que entregar un informe técnico de resultados.



- Desarrollo de un proyecto final (nivel de complejidad media/alta) en el que el alumnado (en grupos de 2 o 3) aplicará los conocimientos teóricos/prácticos aprendidos en varios de los temas anteriores de la asignatura.



Para facilitar el aprendizaje del alumnado, se hará un seguimiento de los proyectos específicos proporcionando una retroalimentación en base a los criterios de evaluación previamente establecidos y compartidos. De esa manera, el alumnado es consciente de su nivel de aprendizaje y tomar medidas para mejorarlo en caso necesario.

En la convocatoria ordinaria el sistema de evaluación preferente será en la modalidad de evaluación continua. La nota se calcula de la siguiente manera:



- Ejercicios en el aula: 20%

- Entregas de los proyectos específicos: %30

- Proyecto final: 20%

- Examen de conocimientos final: 30% (sólo para el alumnado que no haya superado cierta nota en la evaluación continua)



En caso de impartirse la asignatura en una modalidad no presencial, los ejercicios en el aula se realizarían de manera remota. Y el examen de conocimientos final se realizará mediante un cuestionario de eGela, con un peso de un 15%. En este caso, el proyecto final pasaría a tener un peso de 30% y los proyectos específicos un 35%.



Para la modalidad de evaluación final, el alumnado tendrá que entregar los informes correspondientes a los proyectos específicos y al proyecto final antes de la fecha de realización del examen de conocimientos final. En este caso, el examen tendrá un peso de 60% y la parte práctica (basada en los proyectos) un 40%. En caso de no poder realizar el examen de conocimientos final de manera presencial, el peso del cuestionario a través de eGela sería de un 15%, y la parte práctica pasaría a tener los siguientes pesos: los ejercicios a entregar resueltos (20%), proyectos específicos (35%), proyecto final (30%). Se programaría un calendario de las correspondientes entregas acorde a la evaluación final.



El alumnado podrá renunciar a la evaluación continua antes de que se haya impartido un 50% de la asignatura mediante un escrito dirigido al profesorado.

- Un ordenador personal tipo PC.

- Software específico para tratamiento de señal (MATLAB/SCILAB/Octave/Python/etc.), necesario para la realización de las prácticas de laboratorio.

Ambos recursos son provistos por el centro. Además, el alumnado tiene la posibilidad de realizar los proyectos prácticos en sus propios ordenadores mediante la licencia corporativa de MATLAB de la UPV/EHU y mediante software libre (SCILAB, Octave, Python, etc.).

Bibliografía básica

J, G, Proakis, D.G. Manolakis: "Tratamiento digital de señales". Prentice-Hall, 1997.



V. Oppenheim, R. W. Schafer: "Digital Signal Processing". Prentice-Hall, 1988.



R. C. Gonzalez, R. E. Woods: "Digital Image Processing". Addison-Wesley, 1993

Bibliografía de profundización

E. Soria: "Tratamiento Digital de Señales: Problemas y ejercicios resueltos", Pearson Prentice Hall, 2003.

C. S. Burrus: "Ejercicios de tratamiento de señal utilizando MATLAB v4". Prentice-Hall, 1997.

B. Gold, N. Morgan: "Speech and audio Signal Processing: Processing and perception of speech and music", Wiley 2000.

J. R. Deller, J. G. Proakis: "Discrete-Time Processing of Speech Signals". MacMillan, 1993

Revistas

Digital Signal Processing (Elsevier)
Signal Processing (Elsevier)
IEEE Signal Processing Letters