Última actualización: 24/04/2024


Curso Académico: 2024/2025

Introducción al Procesado Estadístico de Señales
(19604)
Máster Universitario en Aprendizaje Automático para la Salud (Plan: 480 - Estudio: 359)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: RAMIREZ GARCIA, DAVID

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Tipo: Complementos de Formación
Créditos: 2.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Se suponen conocimientos básicos de - teoría de la probabilidad y estadística - álgebra lineal.
Objetivos
El principal objetivo de esta asignatura es que el alumno adquiera los conocimientos/herramientas básicos para poder cursar Tratamiento Estadístico de Señales
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Teoría de la probabilidad: introducción, variables aleatorias, funciones de distribución y de densidad de probabilidad, esperanza matemática y momentos Procesos estocásticos: introducción, estadísticos de primer y segundo orden, estacionariedad y densidad espectral de potencia Álgebra lineal: introducción, álgebra matricial y descomposiciones matriciales
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS AF3 Clases teórico prácticas AF4 Prácticas de laboratorio AF5 Tutorías AF6 Trabajo en grupo AF7 Trabajo individual del estudiante AF8 Exámenes parciales y finales METODOLOGIA MD1: Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2: Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura MD3: Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD4: Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos MD5: Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo REGIMEN DE TUTORIAS Se establecerán 2-3 horas a la semana de tutorias para los alumnos donde el profesor estará diosponible en su despacho.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • A. Papoulis and S. Pillai. Probability, Random Variables, and Stochastic Processes . McGraw-Hill. 2002
  • D. Ramírez, I. Santamaría, and L. Scharf. Coherence: In Signal Processing and Machine Learning. Springer. 2023

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.