ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 1 Expository Class: 30 Interactive Classroom: 20 Total: 51
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Electronics and Computing
Areas: Electronics
Center Higher Technical Engineering School
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
La asignatura Adquisici贸n y Procesamiento de Se帽al se centra en el aprendizaje de las destrezas necesarias para adquirir y procesar se帽ales de un entorno real mediante t茅cnicas cl谩sicas y de inteligencia artificial en sistemas empotrados de bajo consumo de potencia y bajos recursos computacionales, tales como microordenadores y microcontroladores, que actuar铆an como nodos de Internet de las Cosas y redes de sensores.
Los resultados del aprendizaje son:
- Programar sistemas empotrados para adquirir y preprocesar tanto se帽ales unidimensionales, tales como temperatura, presencia de personas, audio, etc., como multidimensionales- imagen y v铆deo. El filtrado de ruido derivado de un ancho de banda incorrecto para la adquisici贸n de la se帽al bajo estudio, o la adecuaci贸n del rango de se帽al al rango que puede procesar el sistema empotrado en cuesti贸n son ejemplos de preprocesado de se帽al.
- Programar algoritmos cl谩sicos y de inteligencia artificial para el tratamiento de se帽al computacionalmente ligeros, y por tanto adecuados a los recursos de c贸mputo limitados que caracterizan a los sistemas empotrados de bajo consumo de potencia.
- Dise帽ar y desplegar m煤ltiples sistemas empotrados, conformando redes de sensores, en las que a su vez se podr谩n implementar algoritmos de procesamiento de se帽al computacionalmente ligeros, tanto cl谩sicos como de inteligencia artificial, y por tanto adecuados a las limitaciones de c贸mputo de un sistema empotrado de bajo consumo de potencia.
- Dotar a los sistemas empotrados o a las redes de sensores con la capacidad de interacci贸n con la nube.
- Conocer los principales paradigmas en diferentes entornos de IoT.
- Entender los usos tecnol贸gicos potenciales de IoT, con 茅nfasis en el 谩mbito de la IA.
- Comprender las arquitecturas y modelos de datos esenciales en IoT.
Expositivos
Tema 0.- Internet de las cosas (IoT). Visi贸n general.
Tema 1-. Sistemas electr贸nicos. Componentes. M茅tricas de dise帽o.
Tema 2.- Sensores de uso m谩s com煤n. Caracter铆sticas t铆picas.
Tema 3.- Acondicionamiento de se帽al.
Tema 4.- Placas de desarrollo y procesadores para nodos de adquisici贸n de datos.
Tema 5.- Dise帽o de sistemas de adquisici贸n de datos: especificaciones de dise帽o.
Tema 6.- Procesamiento de datos inteligente local e interacci贸n con la nube. Protocolos de comunicaci贸n.
Interactivos
Laboratorio 1.- Medida de par谩metros el茅ctricos. Consumo de potencia.
Laboratorio 2.- Uso e programaci贸n de circuitos de tempo.
Laboratorio 3.- Programaci贸n de microprocesadores. Protocolos de comunicaci贸n wireless.
Bibliograf铆a B谩sica
Miguel A. P茅rez Garc铆a y otros, Instrumentaci贸n Electr贸nica, Thomson 2004.
V铆ctor Brea. Internet de las Cosas. Horizonte 2050. Documento de investigaci贸n 17/2018. ieee.
IP for Smart Objects - Dunkels, A.; Vasseur, J.P, IPSO Alliance, 2008.
Internet of Things: Principles and Paradigms
Rajkumar Buyya, Amir Vahid Dastjerdi
ISBN-10: 012805395X
ISBN-13: 978-0128053959
Building the web of things : with examples in Node.Js and Raspberry Pi / Dominique
D. Guinard, Vlad M. Trifa
Hands-On Internet of Things with MQTT
By: Tim Pulver
Publisher: Packt Publishing
Pub. Date: October 2019
Print ISBN: 9781789341782
Internet of Things for Architects
By: Perry Lea
Publisher: Packt Publishing
Pub. Date: January 2018
ISBN: 9781788470599
IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols and Use Cases for the
Internet of Things
By: David Hanes, Gonzalo Salguero, Patrick Grossetete, Robert Barton, Jerome
Henry
Publisher: Cisco Press
Pub. Date: May 2018
ISBN: 9781587144561
Bibliograf铆a Complementaria
Ram贸n Pall谩s Areny, Sensores y Acondicionadores de Se帽al, Marcombo 1998.
Competencias b谩sicas
- [CB2] Que el alumnado sepa aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocaci贸n de una forma profesional y posea las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboraci贸n y defensa de argumentos y la resoluci贸n de problemas dentro de su 谩rea de estudio
- [CB5] Que el alumnado haya desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonom铆a.
Competencias generales
- [CG2] Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonom铆a y creatividad.
- [CG5] Capacidad para concebir nuevos sistemas computacionales y/o evaluar el rendimiento de sistemas existentes, que integren modelos y t茅cnicas de inteligencia artificial.
Competencias espec铆ficas
CE7 - Comprender las necesidades de adquisici贸n, almacenamiento y procesamiento de datos en el contexto de Internet de las
Cosas y sus principales plataformas
Competencias transversales
- [TR2] Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando.
- [TR3] Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma aut贸noma y creativa, adapt谩ndose a nuevas situaciones. Iniciativa y esp铆ritu emprendedor.
La docencia del m贸dulo de Internet de las Cosas se distribuye en: clases expositivas, clases de resoluci贸n de casos pr谩cticos y/o problemas, as铆 como clases de laboratorio. En las clases expositivas el profesorado expondr谩 los contenidos de la materia apoy谩ndose en presentaciones y la pizarra. Asimismo, en las clases expositivas se resolver谩n casos pr谩cticos por parte del profesorado y alumnado. En las clases de seminario de grupo reducido ser谩 el alumnado el que resuelva casos pr谩cticos o problemas y los exponga oralmente ante el resto de la clase. Finalmente, en la docencia interactiva se har谩n pr谩cticas de laboratorio mediante dispositivos empotrados y PCs, entregando un sistema funcionando y/o memorias de pr谩cticas.
Examen escrito: 50%.
EVALUACI脫N CONTINUA
Pr谩cticas de laboratorio: 25%.
Exposici贸n oral y escrita de trabajos: 10%.
Asistencia a clase, participaci贸n y evaluaci贸n mediante tests regulares: 15%.
Las pr谩cticas de laboratorio son obligatorias. La no asistencia a pr谩cticas de laboratorio significa que la asignatura est谩 suspensa en las dos oportunidades. La nota de la evaluaci贸n continua se conserva para la segunda oportunidad.
Se considera presentado cuando se realiza el examen escrito.
Clases magistrales (te贸ricas, ejercicios o problemas): 20 horas. Presencialidad: 100%.
Sesiones pr谩cticas en laboratorio: 30 horas. Presencialidad: 100%
Seminarios: 6 horas. Presencialidad: 100%.
Tutorizaci贸n individual del alumnado: 2 horas. Presencialidad: 100%.:
Trabajo personal del alumnado (estudio, realizaci贸n de ejercicios, pr谩cticas, proyectos) y otras actividades (evaluaci贸n): 90 horas. Presencialidad: 0%.
La no realizaci贸n de todas las pr谩cticas de laboratorio supone un suspenso inmediato de la asignatura en las dos oportunidades del curso acad茅mico.
Requisitos previos recomendados: Matem谩tica discreta, Introducci贸n a los Computadores, Programaci贸n I.
Asistir a clase. Estudiar d铆a a d铆a y hacer uso de tutor铆as.
La asignatura se impartir谩 indistintamente en castellano y gallego, buscando facilitar en todo momento la interacci贸n con el alumnado.
Diego Cabello Ferrer
- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Electronics
- Phone
- 881816423
- diego.cabello [at] usc.es
- Category
- Professor: University Professor
Victor Manuel Brea Sanchez
Coordinador/a- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Electronics
- Phone
- 881816436
- victor.brea [at] usc.es
- Category
- Professor: University Professor
Facundo Bonfiglio Buendia
- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Electronics
- facundo.bonfiglio.buendia [at] usc.es
- Category
- 奇趣腾讯分分彩 Pre-doctoral Contract
Laura Vicente Garcia
- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Electronics
- lauravicente.garcia [at] usc.es
- Category
- 奇趣腾讯分分彩 Pre-doctoral Contract
| Tuesday | |||
|---|---|---|---|
| 09:00-10:00 | Grupo /CLE_01 | Galician | IA.11 |
| 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_03 | Galician, Spanish | LB 5 |
| Wednesday | |||
| 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_01 | Galician, Spanish | LB 5 |
| Friday | |||
| 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_02 | Spanish, Galician | LB 5 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.01 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_03 | IA.01 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.01 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.11 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.11 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.11 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_03 | IA.11 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.12 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_03 | IA.12 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.12 |
| 06.02.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.12 |
| 06.27.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_03 | IA.11 |
| 06.27.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | IA.11 |
| 06.27.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.11 |
| 06.27.2025 09:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.11 |