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Aspectos Generales de IPD-414 IPD 414 – Seminario de Procesamiento Digital de Señales Segundo semestre Matías Zañartu, Ph.D. Departamento de Electrónica Universidad Técnica Federico Santa María
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Aspectos Administrativos
Profesor Matías Zañartu, PhD Académico Joven MECESUP Oficina: B-414 Teléfono: (método de contacto preferido) Página web asignatura Ayudante No hay ayudantía en esta asignatura
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Descripción de la asignatura
Descripción general de la asignatura Curso avanzado de procesamiento digital de señales deterministas y estocásticas en tiempo cubriendo métodos modernos para el análisis y manipulación digital de señales Pre-requisitos sugeridos ELO-313: Procesamiento digital de señales con aplicaciones ELO-314. Laboratorio de procesamiento digital de señales Pre-requisito obligatorios ELO-104, y ELO-204 o equivalentes. Señales y sistemas analógicos, transformaciones lineales, Fourier. Probabilidades y procesos estocásticos. Programación en MATLAB.
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Contenidos Conceptos básicos Estimación Espectral
Repaso de señales y sistemas en tiempo discreto, correlación, convolución discreta, transformada Z, DTFT, DFT, FFT. Imágenes digitales como señales discretas en 2D. Procesos estocásticos en tiempo discreto: Promedios, secuencias de correlación y covarianza, densidad espectral Estimación Espectral Estimación espectral paramétrica y no paramétrica. Predicción lineal: Forward y Backward. Estructuras AR y ARMA. Espectros de Welch y Bartlett. Algoritmos Eigenanalysis des estimación espectral. Bancos de filtros digitales Técnicas de filtrado digital Diseño de filtros digitales IIR y FIR. Filtrado óptimo: Wiener FIR, IIR. Filtrado sub-óptimo: Matched filter. Filtros adaptivos: LMS, RLS, y LCMV. Transformada de Hilbert como herramienta de filtrado. Métodos de reducción de ruido, detección de envolvente, y estimación de señales en presencia de ruido Multirate DSP Decimation-Interpolation. Filtrado e implementación multistage. Aplicaciones: Subband coding, narrow band filters, phase shifters. Introducción a wavelets.
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Resultados esperados Al aprobar la asignatura, el estudiante será capaz de Comprender y analizar sistemas lineales e invariantes de tiempo discreto Analizar y manipular señales digitales mediante diversos procesamientos en tiempo y frecuencia Utilizar herramientas avanzadas de manipulación de señales digitales Resolver problemas de ingeniería utilizando herramientas de procesamiento digital de señales en hardware y software Competencias Capacidad de manejar métodos avanzados para el estudio de señales y sistemas en tiempo discreto Capacidad de relacionar e integrar conceptos teóricos con herramientas aplicadas de la ingeniería Gestionar en forma escrita reportes técnicos y manejo del idioma inglés.
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Aspectos Administrativos
Evaluaciones 2 Certámenes escritos (50 %) 3 Tareas teóricas, MATLAB, y hardware DSK (20 %) 1 Proyecto avanzado (30 %) Dedicación estimada ~10 horas por semana Bibliografía J. G. Proakis and D.G. Manolakis, “Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications”, Prentice-Hall, NJ, Fourth Edition, 2007. M. H. Hayes “Statistical Digital Signal Processing and Modeling”, Wiley 1 edition, 1996 A. V. Oppenheim and R. W. Schafer, “Discrete-Time Signal Processing”, Prentice-Hall, NJ, Third Edition, 2010.
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Aspectos Administrativos
Certámenes Certamen 1: Miércoles 8 de Octubre, en clases Certamen 2: Miércoles 3 de Diciembre, en clases Tareas Tarea 1: Viernes 12 de Septiembre, en clases Tarea 2: Viernes 17 de Octubre, en clases Tarea 3: Viernes 28 de Noviembre, en clases Proyecto Informe de avance: Viernes 17 de Octubre Informe final: Miércoles 5 de Diciembre Presentaciones finales: 5-12 Diciembre
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Aspectos Administrativos
Horarios regulares Miércoles 3-4 (14:00-15:30 hrs), P-111 Viernes 3-4 (14:00-15:30 hrs), P-111 Atención a alumnos Martes 5:00-6:30 pm, B-414 Sesiones especiales Por definir
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Programación de la asignatura
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