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Teaching GuideTerm Faculty of Computer Science |
| Grao en Intelixencia Artificial |
 Subjects |
| Signal Acquisition and Processing |
| Learning aims |
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| Identifying Data | 2023/24 | |||||||||||||
| Subject | Signal Acquisition and Processing | Code | 614G03011 | |||||||||||
| Study programme |
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| Descriptors | Cycle | Period | Year | Type | Credits | |||||||||
| Graduate | 2nd four-month period |
First | Basic training | 6 | ||||||||||
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| Learning outcomes | Study programme competences | ||
| Adquirir as bases matemáticas necesarias para a adquisición e o procesado de sinais dixitais. | A7 |
B5 B7 B10 |
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| Ser capaz de adquirir sinais reais utilizando hardware específico. | A7 |
B7 B10 |
C2 |
| Entender o concepto de frecuencia e aprender a deseñar e aplicar filtros dixitais. | A7 |
B2 B5 |
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| Aprender a realizar operacións sobre sinais dixitais e a obter información destas. | A7 |
B2 B10 |
C3 |
| Programar sistemas encaixados para adquirir e preprocesar tanto sinais unidimensionales, tales como temperatura, presenza de persoas, audio, etc., como multidimensionales- imaxe e vídeo. | A7 |
B2 B5 B7 B10 |
C2 C3 |
| Programar algoritmos clásicos e de intelixencia artificial para o tratamento de sinal computacionalmente lixeiros, e por tanto adecuados aos recursos de cómputo limitados que caracterizan aos sistemas encaixados de baixo consumo de potencia. | A7 |
B2 B5 B10 |
C2 C3 |
| Deseñar e despregar múltiples sistemas encaixados, conformando redes de sensores. | A7 |
B2 B5 B7 |
C2 C3 |
| Dotar aos sistemas encaixados ou ás redes de sensores coa capacidade de interacción coa nube. | A7 |
B2 B7 |
C2 C3 |
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