Tratamiento de Señales
(Curso Académico 2025 - 2026)

Mostrar Todo Ocultar Todo

• IP4 - Conocimiento y capacidades para proyectar y diseñar instalaciones eléctricas y de fluidos, iluminación, climatización y ventilación, ahorro y eficiencia energética, acústica, comunicaciones, domótica y edificios inteligentes e instalaciones de seguridad
• IP6 - Conocimientos y capacidades para realizar verificación y control de instalaciones, procesos y productos.
• IP7 - Conocimientos y capacidades para realizar certificaciones, auditorías, verificaciones, ensayos e informes.

• TI7 - Capacidad para diseñar sistemas electrónicos y de instrumentación industrial.

• IE2 - Comprender los diferentes aspectos relacionados con el tratamiento de señales e imágenes, así como ser capaz de seleccionar las técnicas de procesado a aplicar para lograr un objetivo determinado.

• CG12 - Conocimiento, comprensión y capacidad para aplicar la legislación necesaria en el ejercicio de la profesión de Ingeniero Industrial.

• CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
• CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
• CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
• CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
• CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

TEORÍA
Profesor: Juan Manuel Martín Doñas

Tema 1. Señales digitales
- Introducción y conceptos básicos
- Sinusoides discretas. Frecuencia digital y aliasing
- Teorema de muestreo. Cambio de tasa de muestreo
- Señales en espacios vectoriales
Tema 2. Análisis espectral de señales
- Transformada de Fourier en tiempo discreto (DTFT)
- Transformada discreta de Fourier (DFT). Algoritmo FFT
- Transformada corta: STFT
- Técnicas de estimación espectral
Tema 3. Sistemas y filtros digitales
- Sistemas lineales e invariantes en el tiempo (LTI)
- Respuesta impulsiva. Convolución lineal y circular
- Transformada Z. Función de transferencia
- Filtros digitales: FIR e IIR
Tema 4. Modelado y estimación de señales aleatorias
- Estadística de señales digitales
- Modelos ARMA
- Filtro de Wiener
- Filtros adaptables
Tema 5. Procesado de imagen para aplicaciones industriales
- Procesado de señales bidimensionales
- Técnicas de realce y filtrado de imagen
- Segmentación y clasificación de imágenes industriales
- Procesado de imagen basado en Deep Learning

PRÁCTICAS
Profesores: Juan Manuel Martín Doñas, José Gil Marichal Hernández

Práctica 1. Introducción a Python para tratamiento de señales
Práctica 2. Demodulación y análisis de múltiplex FM
Práctica 3. Codificación de voz basada en estimación LPC
Práctica 4. Cancelador adaptable de eco acústico
Práctica 5. Procesamiento digital de imágenes: Realce y filtrado
Práctica 6. Segmentación y clasificación de imágenes industriales

En virtud de lo dispuesto en la normativa autonómica (Decreto 168/2008, de 22 de julio) un 5% del contenido será impartido en inglés.
En la asignatura se utilizará bibliografía y documentación en inglés (especificaciones de uso de equipos y librerías, manuales y estándares), cuyo uso es necesario para el desarrollo de las actividades formativas de la asignatura.
El informe de prácticas se debe escribir en inglés.

La asignatura presenta un enfoque práctico, hands-on, de tratamiento de señales.
La metodología seguida está basada en el aprendizaje por módulos de objetivos. En ese sentido, el contenido de la materia esta dividido en cinco grandes epígrafes teóricos y en torno a ellos se desarrollan seis prácticas que se presentarán secuencialmente.
Las clases teóricas aportarán los conocimientos fundamentales sobre los que se apoyan las clases prácticas de laboratorio (12 horas). Éstas permitirán ahondar en todas las competencias generales del título desarrolladas en esta asignatura, como son las referentes al razonamiento crítico, análisis lógico y capacidad para aplicar los conocimientos a la práctica.
Los alumnos dispondrán en el entorno virtual de la ULL de los apuntes, guía de lectura básica y complementaria.
Para las prácticas de laboratorio, los alumnos dispondrán en el mismo entorno virtual de los correspondientes manuales y guiones con suficiente antelación, con el fin de que practiquen y preparen el material antes de su puesta en común ante el profesor y resto de alumnos en las horas de laboratorio.
La metodología a seguir para atender las sesiones prácticas y su funcionamiento se expondrán durante la presentación de la asignatura.
Para la preparación de las prácticas (lectura de guiones y generación de código) los alumnos deben prever unas 18 horas de trabajo autónomo, a unir a las 36 que les permitirán comprender los aspectos teóricos que cubren esas prácticas.

Se desaconseja el uso de herramientas de Inteligencia Artificial. No deben ser usadas para aparentar que se sabe, se permite su uso si les ayuda a realmente aprender. Si el profesorado recibe, como respuesta a una pregunta concreta, una serie de frases genéricas y descontextualizadas (como suele responder la IA en muchas ocasiones) la pregunta se dará por incorrecta, como sucedía antes de la IA. Si ante un problema que requiere codificar un algoritmo, lo entregado no contempla todos los casos, o el alumnado no puede describir qué hace una porción concreta del mismo, no se dará por superada la prueba (sea debido al uso de IA o no).

Adaptación de la docencia en caso de fenómenos meteorológicos adversos u otro riesgo contemplado por el Plan Específico de Contingencia del Centro y la Universidad de La Laguna.

En caso de que se declare oficialmente una situación de riesgo derivada de fenómenos meteorológicos adversos (FMA) u otro riesgo contemplado por el Plan Específico de Contingencia del Centro y la Universidad de La Laguna, que pudiera afectar al desarrollo normal de la actividad académica, las actividades docentes se llevarán a cabo, en la medida de lo posible, conforme a lo establecido en el plan específico de contingencia del centro. Se informará al estudiantado a través de los canales oficiales de la Universidad de La Laguna y de la propia titulación sobre cualquier cambio o medida adoptada.

Actividades formativas	Horas presenciales	Horas de trabajo autónomo	Total horas	Relación con competencias
Clases teóricas	28,00	0,00	28,0	[TI7], [CB6], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)	12,00	0,00	12,0	[CB10], [TI7], [CB6], [CB9], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]
Estudio/preparación de clases teóricas	0,00	36,00	36,0	[CB10], [TI7], [CB6], [CB9], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]
Estudio/preparación de clases prácticas	0,00	18,00	18,0	[CB10], [TI7], [CB6], [CB9], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]
Preparación de exámenes	0,00	13,50	13,5	[CB10], [TI7], [CB6], [CB9], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]
Realización de exámenes	3,00	0,00	3,0	[CB10], [TI7], [CB6], [CB9], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]
Asistencia a tutorías	2,00	0,00	2,0	[CB10], [TI7], [CB6], [CB9], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]
Total horas
Total ECTS

Tratamiento digital de señales / John G. Proakis, Dimitris G. Manolakis / Pearson

Understanding digital signal processing / Richard G. Lyons / Prentice Hall
 

Digital Image Processing / Rafael C. González, Richard E. Woods / Prentice Hall

Discrete-time signal processing / Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer / Prentice Hall

Statistical Digital Signal Processing and Modeling / Monson H. Hayes / Wiley

Apuntes del profesor, disponibles en el aula virtual de la asignatura

La evaluación de la asignatura se rige por el Reglamento de Evaluación y Calificación (REC) de la Universidad de La Laguna que la Universidad tenga vigente, además de por lo establecido en la Memoria de Verificación o Modificación por la que se rige la titulación.

Evaluación Continua

La evaluación continua de la actividad desarrollada por el alumnado se evalúa según tres aspectos, cuya ponderación se indica a continuación:

A) Prueba final, con formato de respuesta corta y de desarrollo: 50%. Es obligatorio presentarse a esta prueba y obtener una puntuación mínima equivalente al 40% de su valor, esto es, 2 puntos sobre 5.
B) Asistencia a prácticas de laboratorio e informe de prácticas: 30%
C) Prueba de ejecución de tareas reales y/o simuladas: 20%

La calificación final de la asignatura será el resultado de la suma de las calificaciones obtenidas en A), B) y C). El estudiante superará la asignatura cuando demuestre haber logrado un nivel mínimo de suficiencia (aprobado >= 5.0), siempre que se haya obtenido la nota mínima indicada en la parte A). En caso de no superar la parte A), la calificación final será la obtenida en ese apartado. Además, para poder optar a la evaluación continua, el estudiante debe asistir, con aprovechamiento, a un mínimo del 75% de las sesiones prácticas de laboratorio. En caso contrario, tendrá que acudir a evaluación única.

El alumnado que supere las partes formativas prácticas (B y C) mediante evaluación continua mantendrá esa nota para las siguientes convocatorias y cursos, incluyendo las de finalización de estudios.

De acuerdo con el Reglamento de Evaluación y Calificación en vigor, la prueba final consume la convocatoria de evaluación continua.

Evaluación Única

En caso de evaluación única, al cual el alumnado se puede acoger solicitándolo a través del aula virtual según las condiciones que establece el artículo 5 del reglamento de evaluación, o por no superar la evaluación continua en primera convocatoria referida en las condiciones del apartado anterior.

La evaluación única incluirá preguntas equivalentes a los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura y al volumen de trabajo realizado en la evaluación continua, de modo que se evalué la adquisición de las competencias y resultados de aprendizaje previstos para esta materia. Para superar dicha prueba habrá que obtener como mínimo 5 puntos sobre un total de 10 y podrá incluir actividades prácticas como parte de la evaluación.

Quinta Convocatoria y Posteriores

El estudiante que se encuentre en la quinta o posteriores convocatorias y desee ser evaluado por un Tribunal, deberá presentar una solicitud a través del procedimiento habilitado en la sede electrónica, dirigida al Director/a de la ESIT. Dicha solicitud deberá realizarse con una antelación mínima de diez días hábiles al comienzo del periodo de exámenes.

Tipo de prueba	Competencias	Criterios	Ponderación
Pruebas objetivas	[TI7], [CB6], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]	* Demostrar conocimientos sobre tratamiento de señales. * Aplicar conocimientos adquiridos en entornos nuevos mediante resolución de problemas. * Expresarse con concreción y corrección al comunicar ideas por escrito.	50,00 %
Informes memorias de prácticas	[CB10], [TI7], [CB6], [CB9], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]	* Demostrar conocimientos sobre tratamiento de señales. * Saber resolver problemas con originalidad en entornos donde la información puede ser parcial. * Demostrar capacidad para aplicar la legislación necesaria en el ejercicio de la profesión.	30,00 %
Pruebas de ejecuciones de tareas reales y/o simuladas	[CB10], [TI7], [CB6], [CB9], [CB7], [CB8], [CG12], [IP4], [IP6], [IP7], [IE2]	* Desarrollar habilidades de aprendizaje autónomo. * Manejar conocimientos para diseñar, implantar, verificar, certificar e informar acerca de sistemas de tratamiento de señales. * Demostrar soltura en el manejo en laboratorio de sistemas de tratamiento de señales.	20,00 %

* La distribución de los temas por semana es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente.

Semana	Temas	Actividades de enseñanza aprendizaje	Horas de trabajo presencial	Horas de trabajo autónomo	Total
Semana 1:	Introducción Tema 1	Presentación de asignatura Asistencia a clases teóricas	3.00	2.00	5.00
Semana 2:	Tema 1	Asistencia a clases teóricas	3.00	3.50	6.50
Semana 3:	Tema 2	Asistencia a clases teóricas	3.00	3.00	6.00
Semana 4:	Tema 2	Asistencia a clases teóricas Práctica 1	3.00	3.00	6.00
Semana 5:	Tema 3	Asistencia a clases teóricas	3.00	3.00	6.00
Semana 6:	Tema 3	Asistencia a clases teóricas	3.00	3.00	6.00
Semana 7:	Tema 3	Asistencia a clases teóricas Práctica 2	3.00	4.50	7.50
Semana 8:	Tema 4	Asistencia a clases teóricas	3.00	3.50	6.50
Semana 9:	Tema 4	Asistencia a clases teóricas Práctica 3	3.00	4.50	7.50
Semana 10:	Tema 4	Asistencia a clases teóricas	3.00	3.50	6.50
Semana 11:	Tema 4	Asistencia a clases teóricas Práctica 4	3.00	4.50	7.50
Semana 12:	Tema 5	Asistencia a clases teóricas	3.00	3.50	6.50
Semana 13:	Tema 5	Asistencia a clases teóricas Práctica 5	3.00	4.50	7.50
Semana 14:	Tema 5	Asistencia a clases teóricas	3.00	3.50	6.50
Semana 15:	Tema 5	Asistencia a clases teóricas Práctica 6	3.00	4.50	7.50
Semana 16 a 18:	Evaluación	Trabajo autónomo del estudiante, prueba final de evaluación continua, o alternativamente prueba de evaluación única	0.00	13.50	13.50
Total			45.00	67.50	112.50