En el Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación se imparten varias asignaturas relacionadas con el procesamiento de señal. Esta disciplina está presente en multitud de dispositivos que utilizamos diariamente y ya se está utilizando en los principales avances tecnológicos.
7 de junio de 2016
El procesado de señal es una rama de la ingeniería eléctrica a mitad camino entre la biotecnología y las interacciones sociales que está cada vez más presente en el uso cotidiano que hacemos de las herramientas digitales y en sus aplicaciones en distintos campos profesionales. A continuación repasamos los principales usos prácticos de esta disciplina.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas aúna la informática y las estadísticas en el desarrollo de técnicas que permitan a las máquinas “aprender”. Está presente en aplicaciones que detectan los fraudes de las tarjetas de crédito, elaboran diagnósticos médicos y reconocen la voz.
Procesamiento del sonido y reconocimiento de la voz
El procesamiento de señal es la tecnología presente en todos los pasos del tratamiento de los audios, desde la conversión de lo analógico a lo digital, hasta la aplicación de filtros o el control de la ganancia. Asimismo, esta rama de la ingeniería eléctrica hace posible que podamos recopilar toda la discografía de nuestros artistas favoritos en un único dispositivo portátil gracias a la comprensión MP3 y AAC.
En cuanto al reconocimiento de la voz, posibilita que se pueda extraer la información contenida en señales para traducirla en palabras reconocibles. Esto ha permitido extender sus usos a aplicaciones terapéuticas y programas de reconocimiento para personas con diversidad funcional. Además, gracias al procesamiento de señal, los asistentes personales inteligentes como Siri, Google Now y Cortana son capaces de reconocer nuestra voz.
Conducción autónoma
Los vehículos autónomos son ya una realidad. En Michigan, el epicentro de la industria automovilística de Estados Unidos, están impulsando iniciativas para facilitar la venta y circulación de este tipo de vehículos.
El procesamiento de señal está integrado en la tecnología que utilizan estos coches, controlando la toma de decisión sobre cuándo deben parar o ponerse en marcha, e identificando las condiciones meteorológicas.
Tecnología “ponible”
Las posibilidades de la tecnología "ponible" o wearable parecen infinitas. Desde acceder a internet a través de un reloj, hasta controlar el ritmo cardíaco o geolocalizar a una persona. En este tipo de tecnología, el procesamiento de señal actúa como traductor de la información para que sea interpretada por estos pequeños dispositivos.
Gracias al procesamiento de señal, los asistentes personales inteligentes como Siri, Google Now y Cortana son capaces de reconocer nuestra voz
El Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación de la Universitat de València forma a sus estudiantes desde una perspectiva multidisciplinar en torno a tres ejes básicos: señal, electrónica y telemática. Entre sus 90 créditos ECTS podemos encontrar varias asignaturas relacionadas con el procesamiento de señal.
Procesado avanzado de señal para comunicaciones
Esta asignatura de 5 créditos ETCS se imparte de febrero de 2016 a mayo de 2016. En ella se presentan las principales técnicas avanzadas de procesado estadístico de señal utilizadas para resolver diversos problemas encontrados en los sistemas modernos de comunicaciones. Algunos contenidos del temario son:
- Técnicas de transmisión y recepción en canales Gaussianos;
- Detección, probabilidades de error de bit y de símbolo;
- Estimación MLSE;
- Ecualizadores adaptativos (LMS, RLS).
Sistemas y comunicaciones multimedia
Esta asignatura de 5 créditos ETCS se imparte de septiembre de 2015 a enero de 2016. En ella se estudian los sistemas de codificación multimedia con énfasis en la codificación audiovisual. El objetivo es que el alumno adquiera el conocimiento y las habilidades suficientes para trabajar con los actuales sistemas de comunicaciones multimedia, tanto desde el punto de vista psicofísico como desde el punto de vista de los fundamentos de la teoría de la información y algorítmica relacionada. Algunos contenidos del temario son:
- Herramientas básicas (codificación entrópica, cuantificación, predicción y transformadas);
- Revisión de técnicas y estándares (DPCM, ADPCM, MPEG Audio MP3 y JPEG2000);
- Codificación con recuperación de errores (error resilience, H26X y MPEG2);
- Indexación de contenidos multimedia (MPEG7).
