Competencias del título |
Código
|
Competencias / Resultados 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 / Resultados 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
|
Adquisición de señales |
Muestreo
Cuantificación
Codificación
Procesado en tiempo real |
Sistemas basados en sensores |
Microcontroladores
Sensores |
Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas 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 |
Se realizarán prácticas de programación en Python en ordenador y en 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
|
Competencias / Resultados |
Descripción
|
Calificación
|
Prácticas de laboratorio |
A7 B2 B5 B7 B10 C2 C3 |
Evaluación mediante controles 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 controles (tests o respuestas cortas) 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 controles (2 puntos). Para las nota de entrega de prácticas realizadas con hardware (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 del alumnado 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: el/la estudiante será cualificado con “suspenso” (nota numérica 0) en la convocatoria correspondiente del curso académico, tanto si la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda. Para esto, se procederá a modificar su cualificación en el acta de primera oportunidad, si fuese necesario.
|
Fuentes de información |
Básica
|
https://docs.micropython.org/en/latest/ (). Documentación de MicroPython.
Pallàs Areny, Ramón (). Sensores y acondicionadores de señal. Marcombo
Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (). Tratamiento de señales en tiempo discreto. Pearson
Proakis, John G; Manolakis, Dimitris G. (). Tratamiento digital de señales. 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 |
|
|