Familiarizar al estudiante con las técnicas actuales del procesamiento digital de señales y sus diferentes aplicaciones.

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1 FACULTAD: INGENIERÍAS Y ARQUITECTURA PROGRAMA: INGENIERÍA EN TELECOMUNICACIONES DEPARTAMENTO DE: INGENIERÍA ELECTRÓNICA, ELÉCTRICA, SIS Y TELECOMUNICACIONES Procesamiento digital CURSO : de señales CÓDIGO: ÁREA: REQUISITOS: PROFESIONAL APLICADA CORREQUISITO: CRÉDITOS: 3 TIPO DE CURSO: TEÓRICA-PRÁCTICA JUSTIFICACIÓN En la actualidad el procesamiento digital de señales está evolucionando y con ellos las técnicas matemáticas que hacen de esta área un espacio importante para que los profesionales en ingenieras sean generadores de ideas. El procesamiento digital de señales tiene gran diversidad de aplicaciones entre las más relevantes están: industriales, comerciales, investigativas y domésticas. Específicamente en el área de las comunicaciones, el manejo de señales digitales y el diseño de sistemas digitales de comunicación constituyen un conocimiento fundamental para el ingeniero de telecomunicaciones. El curso de procesamiento digital de señales frece las herramientas necesarias para el análisis y diseño de sistemas lineales invariables en el tiempo (LTI) en el dominio del tiempo discreto, desarrolladas en su mayoría con el apoyo del programa MATLAB. La primera parte de dedica al procesamiento de las señales en el dominio del tiempo discreto, para luego abordar los métodos de transformación de señales para su evaluación y análisis en el dominio de la frecuencia real y compleja. OBJETIVO GENERAL Familiarizar al estudiante con las técnicas actuales del procesamiento digital de señales y sus diferentes aplicaciones. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Definir al estudiante claramente el término procesamiento digital de señales y sus aplicaciones. Proporcionar al estudiante los conceptos y fundamentos matemáticos en los que se basa el procesamiento digital de señales. Desarrollar en el estudiante la habilidad para la aplicación de métodos y/o técnicas que le permitan realizar aplicaciones haciendo uso estas técnicas. Utilizar diferentes herramientas matemáticas para la representación de

2 COMPETENCIAS Al analizar el curso de procesamiento digital de señales el estudiante deberá haber adquirido las siguientes competencias: Capacidad de comprensión de los conceptos del procesamiento de señales en los dominios del tiempo continuo y discreto. Capacidad para conocer y saber aplicar los métodos de transformación en el dominio de la frecuencia como transformada 2D de Fourier, del coseno y wavelet y sus diferentes propiedades básicas. Comprensión de la relación entre un proceso en tiempo continuo y las un proceso en tiempo discretas tanto en el dominios temporal como en el frecuencial. Saber elegir la técnica más adecuada para su aplicación. Saber elegir el mejor el método más adecuado para el diseño de filtros digitales. Capacidad de análisis y síntesis en la resolución de problemas aplicando la teoría a la práctica y las habilidades de investigación. Conocimiento de diferentes software que permiten realizar procesamiento digital de señales. UNIDAD 1 Resumen del contenido de la asignatura teoría de señales Definición se señal y sistema 1 2 TRABAJO

3 Operaciones básicas 1 2 Representación tiempo-frecuencia 2 4 Ejemplos y aplicaciones reales 2 4 Transformada Z 1 2 Solución de ecuaciones en 1 2 diferencias Ejemplos prácticos 2 4 UNIDAD 2 Transformada discreta del coseno. TRABAJO Definición, Estructura matemática y aplicaciones reales 5 10 Diferencia de la transformada discreta 5 10 del coseno con la transformada de Fourier y sus ventajas y desventajas. Ejemplos matemáticos 5 10 Ejemplos prácticos 5 10 UNIDAD 3 Transformada wavelet Definición, Estructura matemática y 5 10 aplicaciones reales Diferencia de la transformada wavelet 4 8 con la transformada discreta del coseno y transformada de Fourier y sus ventajas y desventajas. Representación tiempo-frecuencia y 5 10 análisis multiresolucional Ejemplos matemáticos 5 10 Ejemplos prácticos 5 10 TRABAJO UNIDAD 4 Filtros digitales Elementos básicos para la estructura de un filtro. Estructuras equivalentes y canónicas. Estructuras básicas de filtros IIR. Estructuras directas. Forma en cascada. Estructura en paralelo. 2 4 TRABAJO

4 Implementación en MATLAB. Estructuras básicas de filtros FIR. Forma directa. Forma en cascada. Forma de fase lineal. Implementación en MATLAB. Estructura de solo ceros. Implementación en MATLAB Tipos de filtros. Fundamentos de diseño. Especificaciones de diseño. Propiedades de filtros FIR de fase lineal. Filtros FIR con respuesta impulso simétrica. Filtros FIR con respuesta impulso antisimétrica. Respuesta de frecuencia de filtros FIR de fase lineal. Implementación en MATLAB. Diseño de filtros FIR usando ventanas. Estimación del orden M del filtro FIR. Funciones de MATLAB para ventanas. Diseño del filtro FIR pasabajo. Diseño generalizado de filtros selectivos de frecuencia. Ejemplos de diseño de filtro IIR. Filtro digital a partir del filtro analógico. Especificaciones de diseño de filtros analógicos. Diseño de filtros analógicos prototipos. Diseño del filtro pasa-bajo de Butterworth. Diseño del filtro pasa-bajo de Chebyshev tipo I y II. Diseño del filtro elíptico pasa-bajo. Transformación análogo-digital de pasa-bajo en MATLAB. Transformación de banda de frecuencia. Transformación en el plano s. Transformación en el plano z. Implementación en MATLAB Ejemplos - Ejercicios - Problemas Solución METODOLOGIA (Debe evidenciarse el empleo de nuevas tecnologías de apoyo a la enseñanza y al aprendizaje) La asignatura se desarrolla cumpliendo con sus propósitos de aprendizaje. Para tal objeto el docente asigna a los estudiantes cuestionarios y ejercicios aplicativos, cuya solución se deben diseñar para la clase siguiente. Los estudiantes deben realizar con antelación la simulación de los problemas asignados, con el software de manejo en la asignatura. Ya en el laboratorio realizan la práctica acudiendo al profesor para solucionar las dudas y los posibles inconvenientes que se les presenten en el desarrollo de las mismas. Las prácticas propuestas contemplan únicamente los temas estudiados hasta el momento por el estudiante

5 SIS DE EVALUACIÓN Según reglamento académico estudiantil y las fechas programadas en el calendario académico. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA J. G. Proakis y D. G. Manolakis. Digital Signal Processing, principles, algoritmos and aplications. 3ª Edición. Prentice Hall V. Oppenheim y R. W. Schafer. Discrete-Time Signal Processing. 2ª. Edición. Prentice Hall Chi-Tsong Chen. Digital Signal Processing. Spectral Computation and Filter Design. Oxford J.H. McClellan. C.S.Burrus.otros.Computed-Based Exercises for Signal Processing Using MATLAB 5. Prentice Hall S. K. Mitra. Digital Signal Processing, a computer-based approach. McGraw-Hill BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA S. K. Mitra. Digital Signal Processing, a computer-based approach. McGraw-Hill T. K. Moon y W. C. Stirling. Mathematical Methodos and Algorithms for signal processing. Prentice Hall. S.D. Stearns.Signal processing with examples in MATLAB.CRC.Press.2002 R.D. Strum. D.E.Kirk. Contemporary Linear Systems. Book WareCompañion Series DIRECCIONES ELECTRONICAS DE APOYO AL CURSO http.//

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