Última actualización: 01/05/2019


Curso Académico: 2019/2020

Técnicas Avanzadas en Tratamiento de Señal y Comunicaciones
(14315)
Titulación: Master Universitario en Ingenieria de Telecomunicación (227)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: VAZQUEZ LOPEZ, MANUEL ALBERTO

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

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.Más información en este enlace
El alumno debe adquirir las siguientes competencias: - Capacidad para aplicar métodos de la teoría de la información, la modulación adaptativa y codificación de canal, así como técnicas avanzadas de procesado digital de señal a los sistemas de comunicaciones. - Capacidad para usar herramientas analíticas y algorítmicas para abordar los problemas de estimación y clasificación, y para el tratamiento de información en general.
Descripción de contenidos: Programa
1. Comunicaciones: receptores y modulaciones avanzadas 2. Introducción a la teoría de la información 3. Codificación de canal 4. Tratamiento de señal distribuido 5. Modelos dinámicos
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Se proponen tres tipos de actividades formativas: clases de teoría, de problemas y prácticas de laboratorio. Los créditos ECTS incluyen en todos los casos la parte correspondiente de trabajo personal o en equipo por parte del alumno. - CLASES DE TEORÍA Y EJEMPLOS. Las clases de teoría serán lecciones magistrales en pizarra con uso de transparencias u otros medios audiovisuales para ilustrar determinados conceptos. En estas clases, se complementarán las explicaciones de los conceptos teóricos con la realización de ejercicios. Mediante estas sesiones el alumno adquirirá los contenidos de la materia. Es importante destacar que estas clases requerirán iniciativa y trabajo personal y en grupo por parte del alumno (habrá conceptos que deberán estudiar personalmente a partir de algunas indicaciones, casos particulares de tendrán que desarrollar, etc.) - TAREAS Y EJERCICIOS. Durante el desarrollo del curso se propondrá a los alumnos un buen número de tareas y ejercicios para su resolución. La ejecución de dichas actividades ayudará a afianzar y complementar los conceptos estudiados en la teoría de la asignatura. Adicionalmente, se dedicarán sesiones en el aula a la resolución de una selección de los problemas propuestos. - PRÁCTICAS. Consisten básicamente en prácticas guiadas y resolución de problemas de estimación y clasificación.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • Artés, A., Pérez González, F., Cid, J., López, R., Mosquera, C., Pérez Cruz, F.. Comunicaciones digitales. Peason.
  • Cover, T.M., Thomas, J.A.. Elements of Information Theory. Wiley-Interscience.
  • Theodoridis, S. Machine Learning - Learning From Data. Elsevier. 2015
Bibliografía complementaria
  • Loeliger, H.A.. An Introduction to Factor Graphs, Signal Processing Magazine, Jan 2004. IEEE.
  • . Communications Magazine. IEEE.
  • . Communications of the ACM. ACM.
  • . Proceedings of the IEEE. IEEE.
  • . Signal Processing Magazine. IEEE.

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