CONTENIDOS
1. Introducción y conceptos básicos.
1.1. Introducción y ejemplos de aplicación.
1.2. Clases de procesos: determinísticos, estocásticos y caóticos.
1.3. Caracterización de los problemas de análisis, de procesamiento y de interpretación.
1.4. Dimensionalidad y soporte de una señal.
1.5. Señales pares e impares.
1.6. Señales discretas y el teorema del muestreo.
1.7. Reconstitución de señales muestreadas.
2. Herramientas de análisis y procesamiento de señales.
2.1. Histograma y probabilidad.
2.2. Histrograma cruzado y scatterplot.
2.3. Comparación entre señales: distancia
2.4. Coeficiente de correlación.
2.5. Indicadores determinísticos y estadísticos.
2.6. Correlación discreta, desfase e interferometría.
2.7. Convolución discreta y deconvolucion.
3. Transformadas y sus aplicaciones.
3.1. Generalidades sobre usos y ventajas de transformaciones.
3.2. Formas generales de transformadas integral y suma.
3.3. Transformada de Fourier, casos unidimensional continuo y discreto.
3.4. Variantes de la transformada de Fourier: ventana deslizante y Gabor.
3.5. Transformada Coseno Discreta.
3.6. Espectrogramas y análisis tiempo-frecuencia.
3.7. Transformada wavelet, análisis tiempo-escala y multiresolución.
3.8. Transformada Hotelling y Componentes principales.
3.9. Transformada z y transformada delta.
4. Filtrado de señales.
4.1. Conceptualización del problema de filtrado.
4.2. Filtro de primer orden: casos uni y bidireccional.
4.3. Filtros causales y su desfase.
4.4. Filtros ventana deslizante casos lineal y no lineal.
4.5. Filtros IIR y FIR.
4.6. Filtros Butterworth, Chebychev y Cauer (elípticos)
4.7. Implementación digital de filtros recursivos.
5. Problemas de análisis y procesamiento de señales.
5.1. Clasificación y clasificadores determinísticos, estadísticos y no algorítmicos.
5.2. Confiabilidad: la matriz de confusión.
5.3. Comparación entre señales.
5.4. Compactación de información.
5.5. Compresión de información.
5.6. Reconocimiento de patrones.
6. Temas de interés actual.
Se tratará algunos (no todos) de los siguientes temas, según disponibilidad de tiempo. Las materias obligatorias de los cap. 1 a 5 tienen prioridad.
6.1. Temas especiales (autómatas celulares, fractales).
6.2. GPS, sensores de vuelo
6.3. Imágenes
6.4 Señales biomédicas
6.5 Señales geodésicas.
6.6 Señales de radiometría.
6.7. Modulación y ruido
EVALUACION:
En base a dos pruebas escritas, y un proyecto.
El programa detallado se entregará en clases.
1.1. Introducción y ejemplos de aplicación.
1.2. Clases de procesos: determinísticos, estocásticos y caóticos.
1.3. Caracterización de los problemas de análisis, de procesamiento y de interpretación.
1.4. Dimensionalidad y soporte de una señal.
1.5. Señales pares e impares.
1.6. Señales discretas y el teorema del muestreo.
1.7. Reconstitución de señales muestreadas.
2. Herramientas de análisis y procesamiento de señales.
2.1. Histograma y probabilidad.
2.2. Histrograma cruzado y scatterplot.
2.3. Comparación entre señales: distancia
2.4. Coeficiente de correlación.
2.5. Indicadores determinísticos y estadísticos.
2.6. Correlación discreta, desfase e interferometría.
2.7. Convolución discreta y deconvolucion.
3. Transformadas y sus aplicaciones.
3.1. Generalidades sobre usos y ventajas de transformaciones.
3.2. Formas generales de transformadas integral y suma.
3.3. Transformada de Fourier, casos unidimensional continuo y discreto.
3.4. Variantes de la transformada de Fourier: ventana deslizante y Gabor.
3.5. Transformada Coseno Discreta.
3.6. Espectrogramas y análisis tiempo-frecuencia.
3.7. Transformada wavelet, análisis tiempo-escala y multiresolución.
3.8. Transformada Hotelling y Componentes principales.
3.9. Transformada z y transformada delta.
4. Filtrado de señales.
4.1. Conceptualización del problema de filtrado.
4.2. Filtro de primer orden: casos uni y bidireccional.
4.3. Filtros causales y su desfase.
4.4. Filtros ventana deslizante casos lineal y no lineal.
4.5. Filtros IIR y FIR.
4.6. Filtros Butterworth, Chebychev y Cauer (elípticos)
4.7. Implementación digital de filtros recursivos.
5. Problemas de análisis y procesamiento de señales.
5.1. Clasificación y clasificadores determinísticos, estadísticos y no algorítmicos.
5.2. Confiabilidad: la matriz de confusión.
5.3. Comparación entre señales.
5.4. Compactación de información.
5.5. Compresión de información.
5.6. Reconocimiento de patrones.
6. Temas de interés actual.
Se tratará algunos (no todos) de los siguientes temas, según disponibilidad de tiempo. Las materias obligatorias de los cap. 1 a 5 tienen prioridad.
6.1. Temas especiales (autómatas celulares, fractales).
6.2. GPS, sensores de vuelo
6.3. Imágenes
6.4 Señales biomédicas
6.5 Señales geodésicas.
6.6 Señales de radiometría.
6.7. Modulación y ruido
EVALUACION:
En base a dos pruebas escritas, y un proyecto.
El programa detallado se entregará en clases.


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