Teoría de Señales y Sistemas
Módulo: FORMACIÓN TECNOLÓGICA
Materia: TECNOLOGÍA
Lengua de impartición principal: castellano
Otras lenguas de impartición: catalán, inglés
Responsable
Dr. Alejandro Ernesto PORTELA - aeportela@uic.es
Horario de atención
Se podrá concertar una reunión presencial con la docente escribiendo a su correo electrónico.
Nuestros cuerpos comunican constantemente información sobre nuestra salud. Esta información se puede capturar a través de instrumentos fisiológicos que miden la frecuencia cardíaca, la presión arterial, los niveles de saturación de oxígeno, la glucosa en sangre, la conducción nerviosa, la actividad cerebral, etc. Tradicionalmente, estas medidas se toman en momentos específicos y se anotan en la historia clínica del paciente. Los médicos en realidad ven menos del uno por ciento de estos valores a medida que hacen sus rondas, y las decisiones de tratamiento se toman en base a estas lecturas aisladas.
El procesamiento de señales biomédicas implica el análisis de estas mediciones para proporcionar información útil sobre la cual los médicos pueden tomar decisiones. Los ingenieros están descubriendo nuevas formas de procesar estas señales mediante una variedad de fórmulas y algoritmos matemáticos. Trabajando con herramientas tradicionales de bio-medición, las señales pueden ser calculadas por software para proporcionar a los médicos datos en tiempo real y mayores conocimientos para ayudar en las evaluaciones clínicas. Al utilizar medios más sofisticados para analizar lo que dicen nuestros cuerpos, podemos determinar potencialmente el estado de salud de un paciente a través de medidas más no invasivas.
Álgebra, Cálculo, Fundamentos y Sistemas electrónicos, Instrumentación Biomédica
Los objetivos específicos son que el estudiante:
Una vez finalizada la asignatura, el estudiante podrá:
Tema 0. Introducción. Señales analógicas y digitales.
Ejemplos prácticos:Registro de señales analogicas de transductores electrónicos y visualización mediante osciloscopio.
Tema 1. La señal sinusoidal
Ejemplos prácticos: Representación gráfica de señales sinusoidales mediante ordenador. Generación de señales sinusoidales de frecuencia variable para aplicaciones de audiometría. Modelización matemática de señales de EMG con señales sinusoidales.
Tema 2. Muestreo de señales analógicas
Ejemplos prácticos: adquisición de una señal. Utilización de sistemas educacionales de adquisición de señales (Biopac, Labtutor, etc.). Estudio del efecto del teorema de muestreo (Nyquist) en la adquisición de señales biomédicas.
Tema 3. Convolución y correlación
Ejemplos prácticos: Representación gráfica y cálculo de la correlación mediante ordenador, aplicación de la correlación cruzada normalizada para detección de la similitud entre señales, detección de señales EMG similares con la correlación en una configuración de arrays de electrodos.
Tema 4. La Transformada de Fourier
Ejemplos prácticos: Representación gráfica y cálculo de la transformada rápida de Fourier (FFT) mediante ordenador, adquisición de la señal ECG con sistemas educacionales de adquisición de señales (Biopac, Labtutor, etc.) y obtención del espectro frecuencial.
Tema 5. Filtros digitales
Ejemplos prácticos: Cálculo de la función de transferencia de filtros digitales mediante ordenador, aplicación para ordenador del teorema de convolución, aplicación para ordenador del filtrado del ruido de la red eléctrica y sus armónicos, filtrado digital de la señal ECG adquirido en el laboratorio. Adquisición y filtraje de la señal EEG con sistemas educacionales de adquisición de señales (Biopac, Labtutor, etc.) y obtención de las diferentes banda frecuenciales mediante filtrado.
Tema 6. Representación tiempo-frecuencia, espectrograma
Ejemplos prácticos: Representación gráfica y cálculo del espectrograma de sonidos cardíacos (Fonocardiograma). Representación gráfica y cálculo del espectrograma de la señal ECG adquirido el laboratorio mediante diferentes métodos paramétricos y no paramétricos.
Tema 7. La transformada Wavelet
Ejemplos prácticos: Cálculo por ordenador de la transformada Wavelet en la señal ECG adquirido el laboratorio para la detección automática de eventos QRS.
ACTIVIDAD FORMATIVA | METODOLOGÍA | COMPETENCIAS |
Aprendizaje cooperativo tendrá una gran importancia en el grado en Bioingeniería, su enfoque se basa en organizar las actividades dentro del aula para convertirlas en una experiencia social y académica de aprendizaje. El aprendizaje depende del intercambio de información entre los estudiantes, los cuales están motivados tanto para logar su propio aprendizaje como para acrecentar los logros de los demás. Esta actividad contempla las prácticas realizadas en el entorno del laboratorio. La clase magistral, será el escenario para: Aprender y utilizar la terminología y estructuras lingüísticas relacionadas con el ámbito científico. Practicar y desarrollar destrezas de comunicación oral y escrita. Y para aprender como analizar bibliografía y literatura sobre temas de Bioingeniería. Practicar pautas para identificar y entender las ideas principales en durante la clase magistral. Esta actividad formativa es una herramienta esencial en la formación desde su origen y debe tener una presencia muy importante en esta estructura de grado. El estudio de caso es una técnica de aprendizaje en la que el sujeto se enfrenta a la descripción de una situación específica que plantea un problema, que debe ser comprendido, valorado y resuelto por un grupo de personas a través de un proceso de discusión. El estudio de casos, se realiza generalmente a través de trabajo en grupo, que fomenta la participación del alumno, desarrollando su espíritu crítico. Adicionalmente prepara al alumno para la toma de decisiones, enseñándole defender sus argumentos y a contrastarlos con las opiniones del resto del grupo. Actividad no presencial, en esta actividad el estudiante realiza una labor de sedimentación y reposo del conocimiento, necesario siempre antes realizar una tarea nueva. El planteamiento de ejercicios y problemas por parte del profesor, ayuda al alumno a avanzar en el proceso ingenieril del diseño, guiado por el profesor se van consiguiendo metas parciales que facilitan la integración del conocimiento teórico adquirido. Actividad no presencial, en esta actividad el estudiante realiza ejercicios de forma autónoma, sin la presencia del profesor. En esta fase aparecen siempre más dudas, pero al no tener la opción de preguntar inmediatamente se produce un esfuerzo adicional por parte del alumno. | Actividades del alumno dirigidas por el profesor se realizan en forma presencial y se monitoriza constantemente la evolución del alumno. Las clases prácticas permiten al alumno interactuar en primera persona con las herramientas de trabajo, en pequeños grupos o de forma individual se realizan pequeñas demostraciones prácticas de los conocimientos teóricos adquiridos durante las clases teóricas. En las clases teóricas se debe establecer el saber fundamental y científico que asientan las bases del conocimiento y rigor que exige el estudio de la ingeniería El trabajo individual, a través del estudio, la búsqueda de información, el procesamiento de datos y la interiorización de los conocimientos permiten al alumno consolidar su aprendizaje. | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE13 CE15 CE16 CE17 CE3 CG10 CG2 CG3 CG4 CG5 CG6 CG7 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 |
Nota=0,3·Nef +0,3·Nlab+0,2·Ntreb +0,2·Nparc
donde
Nparc : Nota examen parcial
Nef : Nota examen final
Nlab : Nota prácticas laboratorio
Ntreb : Nota trabajos de la asignatura
Para optar al apto es imprescindible realizar las prácticas de laboratorio de la asignatura.
Consideraciones importantes:
[1] Proakis, John G ; Manolakis, Dimitris G. Digital Signal Processing. 4th ed. Madrid: Prentice-Hall, 2006. ISBN-10 : 0131873741.
[2] John Enderle, Joseph Bronzino. 2011. Introduction to Biomedical Engineering, 3 ed. ISBN : 978-0123749796.
[3] Alan V. Oppenheim, Alan S. Willsky. Signals And Systems. Pearson. 2nd Edition. 2017. ISBN-10 : 9332550239.
E: fecha de examen | R: fecha de revisión | 1: primera convocatoria | 2: segunda convocatoria: