Tratamiento estadístico de señales
(200610)

Profesor: Manuel Rosa Zurera
Profesor: Saturnino Maldonado Bascón


INFORMACION DEL CURSO
Créditos
Objetivo
Contenidos
Metodología de enseñanza y aprendizaje
Criterios y procedimientos de evaluación
Bibliografía



OBJETIVO:


Los objetivos de esta asignatura consisten en adquirir conocimientos sobre las teorías de la detección y de la estimación, y sus aplicaciones en comunicaciones. El alumno deberá adquirir conocimientos sobre los criterios más importantes en el diseño de detectores, y sobre las técnicas más comunes de diseño de estimadores. Las aplicaciones fundamentales serán sobre detección de símbolos y de señales, así como de estimación de variables deterministas o aleatorias y de formas de onda. Finalmente, se presentarán las técnicas fundamentales de estimación espectral, clásica y paramétrica.


CRÉDITOS ECTS: 6


CONTENIDOS:

 

1. Test de hipótesis. Criterios de detección

2. Detectores no paramétricos y detectores secuenciales

3. Detección de señales en ruido blanco gaussiano y en ruido coloreado gausiano

4. Teoría de la estimación. Propiedades de los estimadores.

5. Aplicaciones de la teoría de la estimación a detección, análisis espectral y clasificación


BIBLIOGRAFÍA:


1. Detection, estimation and modulation thery: Part I
Autor: Harry L. Van Trees
Editorial: Wiely- Interscience
Año: 2003 (reedición)
De la trilogía de Van Trees, es el texto que aborda las teorías de la detección y la estimación estadísticas. Se trata de un libro clásico. Su tratamiento es muy riguroso y completo, bastando una referencia al mismo para zanjar discusiones sobre estos temas.

2. Introduction to statistical signal processing with applications
Autores: M.D. Srinath, P.K. Rajasekaran, R. Viswanathan.
Editorial: Prentice-Hall
Año: 1996
Es la versión actualizada y extendida de un texto de los dos primeros autores, aparecido en 1979, y que es una referencia obligada en el tratamiento estadístico de señales. La primera parte del libro está dedicada a la teoría de la detección, centrándose en la detección de parámetros y en la detección de señales deterministas. La segunda parte se dedica a la teoría de la estimación, con un planteamiento muy compacto.

3. Fundamentals of statistical signal processing: Estimation Theory
Autor: Steven M. Kay
Editorial: Prentice Hall
Año: 1993
Está dedicado a la teoría de la estimación, siendo uno de los mejores libros publicados sobre el tema. Es necesario posser unos elevados conocimientos de teoría de la probabilidad y de álgebra matricial para su correcto seguimiento. El autor también ha publicado un texto que constituye el volumen segundo, dedicado a la teoría de la detección.

4. Fundamentals of statistical signal processing: Detection Theory
Autor: Steven M. Kay
Editorial: Prentice Hall
Año: 1998
Si se poseen conocimientos previos sobre el tema, la lectura de los capítulos aclara muchas de las ideas, pero si es la primera aproximación a la teoría de la detección, el lector tardará en tener una idea clara de la totalidad de temas que abarca. Posee un excelente tratamiento del tema del filtro adaptado. Se echa en falta un estudio más claro y ordenado de la detección de señales en ruido no gaussiano. Una de las características más interesantes es que aborda la detección de señales aleatorias.

5. Detection theory: Applications and Digital Signal Processing
Autor: Ralph D. Hippenstiel
Editorial: CRC Press
Año: 2002
Se trata de un libro bien elaborado desde el punto de vista didáctico. El nivel es adecuado para un curso de este tipo, pero debe decirse que contiene alguna errata importante. Posee ejercicios propuestos, que ayudarán al alumno a comprender mejor esta materia. En muchos casos, sigue una línea similar a la impuesta por Van Trees.

6. An introduction to signal detection and estimation
Autor: H. Vincent Poor
Editorial: Springer
Año: 1994
El nivel de este libro es elevado. En primer lugar trata la detección y la estimación de señales en tiempo discreto, dedicando los dos últimos capítulos a la detección y la estimación de señales de tiempo continuo. Para darnos una idea de la aridez del texto, baste decir que el filtro de Wiener-Hopf es tratado como un caso particular del filtro de Kalman, que se desarrolla en primer lugar.

7. Statistical signal processing and modeling
Autor: Monson H. Hayes
Editorial: John Wiley & Sons
Año: 1996
Cubre los temas de modelado de señales, filtrado óptimo, estimación espectral y filtrado adaptativo. Queda un poco alejado de los objetivos generales del curso, cubriéndolos sólo en parte. Sin embargo, aislándolo del tema que nos trata, es un excelente texto, con una gran calidad didáctica.

8. Detección, estimation, and modulation theory: Part I.
Autor: Charles W. Therrien
Editorial: Prentice Hall Inc.
Año: 1992.
Fue uno de los primeros libros en incluir ejercicios para ser resueltos utilizando MATLAB. Es un libro claro, con un planteamiento ordenado, de muy fácil lectura. Son de destacar los excelentes capítulos dedicados a la representación y análisis de procesos estocásticos en tiempo discreto. También los capítulos sobre filtrado óptimo y estimación lineal.

9. An Introduction to Statistical Signal Processing
Autores: Robert M. Gray, Lee D. Davisson
Editorial: Cambridge University Press
Año: 2004
Este libro describe las herramientas fundamentales del procesado estadístico de señales. En cada capítulo, las ideas teóricas se ligan a aplicaciones específicas en comunicaciones y procesado de señal, como el análisis de señales aleatorias y sistemas para comunicaciones, estimación, detección, modulación, etc.

10. Algorithms for Statistical Signal Processing
Autores: John G. Proakis, Charles M. Rader, Fuyun Ling, Marc Moonen, Ian K. Proudler, Chrysostomos L. Nikias
Editorial: Prentice Hall
Año: 2002
Se trata de un libro de carácter avanzado, que trata temas dejados de lado por otros autores en textos más básicos. Supera los objetivos de la asignatura, pero debe recomendarse como bibliografía complementaria.

METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE

La metodología general de enseñanza y aprendizaje del master puede consultarse en éste enlace.

CRITERIOS Y PROCEDIMIENTOS DE EVALUACIÓN

Los criterios y procedimientos generales de evaluación del master pueden consultarse en éste enlace. No obstante, en esta asignatura se propone el siguiente procedimiento de evaluación:

1. Problemas y trabajos realizados por los alumnos a propuesta del profesor (60%).

2. Examen escrito al final de la asignatura (40 %).