Asignaturas: descripción

Asignatura A43820. Información administrativa

Titulación:
Ingeniero de Telecomunicación


Departamento:
Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática

Centro:
E.T.S. de Ingenieros de Telecomunicación
Campus "Miguel Delibes". Camino del Cementerio s/n. 47011 Valladolid

Curso: 5º
Carácter: Optativa
Impartición: Segundo cuatrimestre
Número de créditos: 6.0
Ofertada actualmente: No
Observaciones: Totalmente extinguida desde el curso 2011-12

Descripción de la asignatura

Página web:

• Página oficial de la UVA

Profesores:

• Martín Fernández, Marcos

Correo electrónico de contacto:

marcmateluvaes

Objetivos:

Conocer los fundamentos de la estimación tanto de parámetros como de variables aleatorias. Poder aplicar estos métodos de estimación para poder estudiar los sistemas adaptativos.

Descripción:

La asignatura se estructura en dos bloques: estimación y filtrado adaptativo. El primer bloque consta de dos temas y el segundo de tres. La asignatura se impartirá en clases teóricas, existiendo la posibilidad de clases de problemas y de prácticas en el laboratorio sobre los conceptos introducidos durante las clases de teoría.

Contenidos:

TEMA 1: Estimación de parámetros. Estimación de varianza mínima. Cota de Cramer-Rao. Modelos lineales. Estimación general insesgada de variaza mínima. Estimadores insesgados linealmente óptimos. Estimación de máxima verosilimitud. Método de mínimos cuadrados. Método de los momentos.

TEMA 2: Estimación de variable aleatoria. Introdución a la filosofía Bayesiana. Estimadores Bayesianos genéricos. Estimadores Bayesianos lineales: estimador lineal de mínimo error cuadrático medio.

TEMA 3: Filtro óptimo de Wiener. Principio de ortogonalidad. Ecuaciones de Wiener-Hopf. Superficie de error. Filtro LCMV.

TEMA 4: Método de gradiente descendente. Estabilidad.

TEMA 5: Algoritmo LMS. Filtros adaptativos en el dominio frecuencial. Método LS. Algoritmo RLS.

Prácticas:

Las clases prácticas serán utilizando el lenguaje de programación Matlab. El objetivo de las mismas será implementar algunos métodos y algoritmos vistos en teoría con el fin de observar los resultados que se obtienen en la práctica.

Evaluación:

La asignatura se evaluará a través de la realización de un examen sobre los contenidos teóricos y prácticos impartidos.

Observaciones:

Conocimientos previos recomendados:

Señales Aleatorias y Ruido
Sistemas Lineales
Tratamiento Digital de Señales