Los resultados de aprendizaje que la asignatura proporciona son los siguientes:



- Saber utilizar software de tratamiento digital de señales e interpretar de manera crítica los resultados obtenidos.



- Dominar y ser capaz de aplicar los mecanismos de transformación de señales continuas a digitales: muestreo y cuantificación.



- Conocer los principales métodos de cálculo de la trasformada de Fourier y saber aplicarlos a señales digitales.



- Conocer los principales parámetros de los filtros digitales FIR e IIR, y saber diseñarlos y aplicarlos a señales digitales.



- Desarrollar una tarea específica con autonomía utilizando técnicas de autogestión y autorregulación.



- Comunicar sus ideas y argumentos de modo comprensible y de acuerdo a los criterios formales establecidos.



- Valorar el trabajo en equipo aceptando el potencial de la diversidad como oportunidad de aprendizaje.



- Llevar a cabo con responsabilidad las tareas que le corresponden para lograr los objetivos y el resultado colectivo.

Tema 1

1.1 Introducción

1.2 Señales y sistemas ¿Por qué procesado digital?



Tema 2

2.1 Señales digitales

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

2.3 Proyecto: Introducción a software específico para el tratamiento digital de señal: Sonido e Imagen



Tema 3

3.1 Análisis en el dominio del tiempo

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

3.3 Proyectos: Análisis de señales de sonido e imagen



Tema 4

4.1 Análisis en el dominio de la frecuencia

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

4.3 Proyectos: Análisis frecuencial de señales de sonido e imagen



Tema 5

5.1 Filtros

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

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



Tema 6

6.1 Aplicaciones del procesado digital de señal

6.2 Áreas de aplicación y ejemplos

6.3 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 y las estudiantes 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) 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) 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 caso de tener que impartir la asignatura en modalidad no presencial, las clases expositivas serían transformadas en clases a través de una plataforma tipo BBC, en la que se comentarían los aspectos más relevantes del material subido a eGela, y se resolverían las dudas que se plantearan por parte del alumnado.

El resto de la estructura de la asignatura no se vería afectado ya que está planteada como una asignatura de estudio autónomo con apoyo del profesorado (aprendizaje basado en proyectos).

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% (solo 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 trabajos con sus correspondientes informes técnicos de los proyectos específicos y del 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.



Para superar la asignatura, en cualquier modalidad, es necesario aprobar el examen de conocimientos 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.



NOTA: Como se ha comentado, en caso de volver al confinamiento, las pruebas de evaluación (tanto continua como final) se realizarán de forma telemática a través de cuestionarios, entrevistas y/o entregas de eGela y mediante conexión BBC.

Para el correcto desarrollo de la asignatura se requiere:

- un ordenador personal tipo PC,
- y software específico para tratamiento de señal (MATLAB, etc.), para los laboratorios.

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.

S. S. Soliman, M.D. Srinath: "Señales y Sistemas continuos y discretos", Prentice Hall, 1999.

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