Signal acquisition and processing

La asignatura Adquisición y Procesamiento de Señal se centra en el aprendizaje de las destrezas necesarias para adquirir y procesar señales de un entorno real mediante técnicas clásicas y de inteligencia artificial en sistemas empotrados de bajo consumo de potencia y bajos recursos computacionales, tales como microordenadores y microcontroladores, que actuarían como nodos de Internet de las Cosas y redes de sensores.


Los resultados del aprendizaje son:
- Programar sistemas empotrados para adquirir y preprocesar tanto señales unidimensionales, tales como temperatura, presencia de personas, audio, etc., como multidimensionales- imagen y vídeo. El filtrado de ruido derivado de un ancho de banda incorrecto para la adquisición de la señal bajo estudio, o la adecuación del rango de señal al rango que puede procesar el sistema empotrado en cuestión son ejemplos de preprocesado de señal.
- 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.
- Diseñar y desplegar múltiples sistemas empotrados, conformando redes de sensores, en las que a su vez se podrán implementar algoritmos de procesamiento de señal computacionalmente ligeros, tanto clásicos como de inteligencia artificial, y por tanto adecuados a las limitaciones de cómputo de un sistema empotrado de bajo consumo de potencia.
- Dotar a los sistemas empotrados o a las redes de sensores con la capacidad de interacción con la nube.
- Conocer los principales paradigmas en diferentes entornos de IoT.
- Entender los usos tecnológicos potenciales de IoT, con énfasis en el ámbito de la IA.
- Comprender las arquitecturas y modelos de datos esenciales en IoT.

Expositivos
Tema 0.- Internet de las cosas (IoT). Visión general.
Tema 1-. Sistemas electrónicos. Componentes. Métricas de diseño.
Tema 2.- Sensores de uso más común. Características típicas.
Tema 3.- Acondicionamiento de señal.
Tema 4.- Placas de desarrollo y procesadores para nodos de adquisición de datos.
Tema 5.- Diseño de sistemas de adquisición de datos: especificaciones de diseño.
Tema 6.- Procesamiento de datos inteligente local e interacción con la nube. Protocolos de comunicación.

Interactivos
Laboratorio 1.- Medida de parámetros eléctricos. Consumo de potencia.
Laboratorio 2.- Uso e programación de circuitos de tempo.
Laboratorio 3.- Programación de microprocesadores. Protocolos de comunicación wireless.

Bibliografía Básica
Miguel A. Pérez García y otros, Instrumentación Electrónica, Thomson 2004.
Víctor Brea. Internet de las Cosas. Horizonte 2050. Documento de investigación 17/2018. ieee.
IP for Smart Objects - Dunkels, A.; Vasseur, J.P, IPSO Alliance, 2008.
http://www.ipso-alliance.org/wp-content/media/why_ip.pdf

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

Bibliografía Complementaria
Ramón Pallás Areny, Sensores y Acondicionadores de Señal, Marcombo 1998.

Competencias básicas
- [CB2] 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
- [CB5] Que el alumnado haya desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Competencias generales
- [CG2] Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad.
- [CG5] Capacidad para concebir nuevos sistemas computacionales y/o evaluar el rendimiento de sistemas existentes, que integren modelos y técnicas de inteligencia artificial.

Competencias específicas
CE7 - Comprender las necesidades de adquisición, 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 autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor.

La docencia del módulo de Internet de las Cosas se distribuye en: clases expositivas, clases de resolución de casos prácticos y/o problemas, así como clases de laboratorio. En las clases expositivas el profesorado expondrá los contenidos de la materia apoyándose en presentaciones y la pizarra. Asimismo, en las clases expositivas se resolverán casos prácticos por parte del profesorado y alumnado. En las clases de seminario de grupo reducido será el alumnado el que resuelva casos prácticos o problemas y los exponga oralmente ante el resto de la clase. Finalmente, en la docencia interactiva se harán prácticas de laboratorio mediante dispositivos empotrados y PCs, entregando un sistema funcionando y/o memorias de prácticas.

Examen escrito: 50%.

EVALUACIÓN CONTINUA
Prácticas de laboratorio: 25%.
Exposición oral y escrita de trabajos: 10%.
Asistencia a clase, participación y evaluación mediante tests regulares: 15%.

Las prácticas de laboratorio son obligatorias. La no asistencia a prácticas de laboratorio significa que la asignatura está suspensa en las dos oportunidades. La nota de la evaluación continua se conserva para la segunda oportunidad.

Se considera presentado cuando se realiza el examen escrito.

Clases magistrales (teóricas, ejercicios o problemas): 20 horas. Presencialidad: 100%.
Sesiones prácticas en laboratorio: 30 horas. Presencialidad: 100%
Seminarios: 6 horas. Presencialidad: 100%.
Tutorización individual del alumnado: 2 horas. Presencialidad: 100%.:
Trabajo personal del alumnado (estudio, realización de ejercicios, prácticas, proyectos) y otras actividades (evaluación): 90 horas. Presencialidad: 0%.

La no realización de todas las prácticas de laboratorio supone un suspenso inmediato de la asignatura en las dos oportunidades del curso académico.

Requisitos previos recomendados: Matemática discreta, Introducción a los Computadores, Programación I.
Asistir a clase. Estudiar día a día y hacer uso de tutorías.

La asignatura se impartirá indistintamente en castellano y gallego, buscando facilitar en todo momento la interacción con el alumnado.