Datos Identificativos 2022/23
Asignatura (*) Adquisición y Procesamiento de Señal Código 614G03011
Titulación
Grao en Intelixencia Artificial
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 2º cuatrimestre
Primero Formación básica 6
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Enxeñaría de Computadores
Coordinador/a
Dapena Janeiro, Adriana
Correo electrónico
adriana.dapena@udc.es
Profesorado
Dapena Janeiro, Adriana
Vazquez Araujo, Francisco Javier
Correo electrónico
adriana.dapena@udc.es
francisco.vazquez@udc.es
Web
Descripción general Na materia, o estudantado adquirirá as bases necesarias para comprender e levar a cabo a adquisición e o tratamento de sinais dixitais de diversos tipos e orixes. O estudantado aprenderá a traballar con sensores e sistemas encaixados, que se utilizan cada vez máis como fontes de datos para moitos desenvolvementos e aplicacións de intelixencia artificial.

Competencias del título
Código Competencias del título
A7 Comprender las necesidades de adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos en el contexto de Internet de las Cosas y sus principales plataformas.
B2 Que el alumnado sepa aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posea las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
B5 Que el alumnado haya desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
B7 Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad.
B10 Capacidad para concebir nuevos sistemas computacionales y/o evaluar el rendimiento de sistemas existentes, que integren modelos y técnicas de inteligencia artificial.
C2 Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando conflictos.
C3 Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor.

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Adquirir las bases matemáticas necesarias para la adquisición y el procesado de señales digitales. A7
B5
B7
B10
Ser capaz de adquirir señales reales utilizando hardware específico. A7
B7
B10
C2
Entender el concepto de frecuencia y aprender a diseñar y aplicar filtros digitales. A7
B2
B5
Aprender a realizar operaciones sobre señales digitales y a obtener información de estas. A7
B2
B10
C3
Programar sistemas empotrados para adquirir y preprocesar tanto señales unidimensionales, tales como temperatura, presencia de personas, audio, etc., como multidimensionales- imagen y vídeo. A7
B2
B5
B7
B10
C2
C3
Programar algoritmos clásicos y de inteligencia artificial para el tratamiento de señal computacionalmente ligeros, y por tanto adecuados a los recursos de cómputo limitados que caracterizan a los sistemas empotrados de bajo consumo de potencia. A7
B2
B5
B10
C2
C3
Diseñar y desplegar múltiples sistemas empotrados, conformando redes de sensores. A7
B2
B5
B7
C2
C3
Dotar a los sistemas empotrados o a las redes de sensores con la capacidad de interacción con la nube. A7
B2
B7
C2
C3

Contenidos
Tema Subtema
Señales y sistemas Tipos de señales
Operaciones
Tipos de sistemas
Propiedades de los sistemas
Filtrado de señales Suma de convolución
Filtrado en el dominio del tiempo
Transformada discreta de Fourier
Filtrado en el dominio de la frecuencia
Filtrado adaptativo
Adquisición de señales Muestreo
Cuantificación
Codificación
Sistemas basados en sensores Sensores
Sistemas empotrados
Redes de sensores

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A7 B5 20 10 30
Prueba objetiva A7 B2 B5 B7 C3 3 8 11
Solución de problemas A7 B2 B5 B7 C2 C3 10 17 27
Prácticas de laboratorio A7 B2 B5 B7 B10 C2 C3 30 50 80
 
Atención personalizada 2 0 2
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral Exposición didáctica, usando diapositivas y la pizarra de los contenidos teóricos de la materia. Resolución de ejemplos.
Prueba objetiva Examen sobre los contenidos de la materia que combinará preguntas de teoría con la resolución de problemas.
Solución de problemas Resolución de problemas y cuestiones por parte del estudiantado de forma individual o en grupos.
Prácticas de laboratorio El estudiantado realizará prácticas de laboratorio de programación en octave o matlab, y programación de microcontroladores.

Atención personalizada
Metodologías
Sesión magistral
Prácticas de laboratorio
Solución de problemas
Descripción
Sesión magistral: Atender y resolver dudas relacionadas con la materia teórica expuesta en las clases.

Prácticas de laboratorio: Atender y resolver dudas relacionadas con las prácticas propuestas o realizadas en el laboratorio.

Solución de problemas: Atender y resolver dudas relacionadas con los problemas propuestos o resueltos en clase.

En todos los casos se usarán preferentemente horas de tutoría individuales, correo electrónico, Teams, o a través de los espacios de comunicación de la herramienta Moodle. Estos dos últimos casos serán particularmente adecuados para los alumnos con dispensa académica de exención de asistencia.

Para los alumnos matriculados a tiempo parcial los horarios de tutorías podrán adaptarse según las necesidades.


Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas de laboratorio A7 B2 B5 B7 B10 C2 C3 Evaluación mediante tests en las clases de prácticas (10) y mediante la entrega de prácticas (30). 40
Prueba objetiva A7 B2 B5 B7 C3 Evaluación final de conocimientos teóricos y prácticos y de resolución de problemas que se realizará el día fijado en el calendario de exámenes 50
Solución de problemas A7 B2 B5 B7 C2 C3 Evaluación mediante tests en las clases de problemas o clases magistrales. 10
 
Observaciones evaluación

Para aprobar la asignatura se ha de cumplir que: nota final mayor o igual que 5, habiendo obtenido al menos 2 puntos en el examen final. Si no se obtiene dicho mínimo de 2 puntos, la nota máxima final será igual a 4.

En la segunda oportunidad se reevalúa la prueba objetiva de teoría-problemas (5 puntos) y los tests (2 puntos). Para las nota de entrega de prácticas (3 puntos) se mantiene la que se haya obtenido durante el curso.

Para la oportunidad adelantada de evaluación se mantendrán los mismos criterios que para la segunda oportunidad del curso anterior.

Los criterios y actividades de evaluación así como  la puntuación establecida para el estudiantado matriculado a tiempo parcial y con dispensa académica de exención de docencia serán los mismos que los exigidos al resto de estudiantado salvo la realización de tests que se realizarán el día de la prueba objetiva. En este caso, la complejidad y contenido de las evaluaciones serán similares a los establecidos para el resto de
estudiantes.

Detección de plagios o copia de trabajos: la realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación implicará directamente la cualificación de suspenso '0' en la materia en la oportunidad correspondiente.


Fuentes de información
Básica https://octave.org/ (). .
Margolis, Michael (). Arduino Cookbook. O'Reilly Media
Haykin, Simon (). Neural networks: a comprehensive foundation. Mcmillan
Pallàs Areny, Ramón (). Sensores y acondicionadores de señal. Marcombo
Oppenheim, Alan V. (). Tratamiento de señales en tiempo. Pearson



Complementária


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
Programación I/614G03006
Matemática Discreta/614G03003
Introducción a los Computadores /614G03012

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente
Programación II/614G03007

Asignaturas que continúan el temario

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