Diagrama de temas

  • General

    Teoría de la Comunicación (2009)

  • Teoría de la Comunicación (2009)

    Mercancias Peligrosas

    Teoría de la Comunicación (2009)

    Profesor

    Javier Via Rodríguez

    Departamento de Ingenieria de Comunicaciones

    ISBN: 978-84-694-4757-4



    Palabras Clave de la Asignatura

    Densidad Espectral de Potencia, Estimación, Ergodicidad, Autocorrelación, Variable Aleatoria, Estadística, Procesos Estocásticos, Correlación, Estacionariedad, Independencia

    • Programa

      programa

      Datos identificativos de la Asignatura

      • Código y Denominación:  2543 Teoría de la Comunicación

      • Título:  Ingeniero de Telecomunicación (Troncal)

      • Centro:  Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación

      • Créditos ECTS:  6

      • Curso:  Segundo (segundo cuatrimestre)

      • Web:  http://www.gtas.dicom.unican.es

      • Departamento:  Ingeniería de Comunicaciones (DICOM)

      • Área de Conocimiento:  Teoría de la Señal y Comunicaciones

      • Profesor Responsable:  Javier Vía Rodríguez



      Programa de la asignatura


      Competencias y Objetivos

      Al finalizar la asignatura Teoría de la Comunicación (TC) el alumno deberá haber adquirido las siguientes competencias:

      • Formular problemas desde un punto de vista probabilístico

      • Resolver problemas mediante el uso de variables aleatorias

      • Aplicar las posibles relaciones estadísticas entre distintas variables/señales

       

      Para ello, se enumeran los siguientes objetivos de la asignatura:

      • Conocimiento de las herramientas y principios del análisis estadístico de señales

      • Aplicación de los conceptos básicos a problemas de estimación, predicción y detección

      • Introducción a los conceptos de variable aleatoria y proceso estocástico

      • Aplicación de los conceptos de correlación e independencia

      • Comprensión y aplicación de los conceptos de estacionariedad, ergodicidad y filtrado

       

      Programa

      Para alcanzar los anteriores objetivos y competencias, la asignatura se estructura de la siguiente manera:

      Tema 1: Teoría de la Probabilidad

      Concepto de probabilidad. Espacio de probabilidad. Probabilidad condicional y sucesos independientes. Teorema de Bayes. Experimentos compuestos. Ensayos de Bernoulli.

      Tema 2: Variables Aleatorias Unidimensionales

      Concepto de variable aleatoria. Clasificación. Funciones de distribución y densidad. Tipos de variables aleatorias: Bernoulli, Binomial, Poisson, uniforme, Gaussiana. Funciones condicionales. Media y varianza. Desigualdad de Tchebyche_.

      Tema 3: Función de Variable Aleatoria

      Concepto. Transformación de variable aleatoria: teorema fundamental. Esperanzas

      matemáticas. Momentos.

      Tema 4: Variables Aleatorias Multidimensionales

      Concepto. Representación vectorial. Funciones de distribución y densidad (conjuntas y marginales). Funciones condicionales. Probabilidad total. Teorema de Bayes. Independencia de dos variables aleatorias. Incorrelación e independencia.

      Tema 5: Estimación de una Variable Aleatoria

      Criterio de error cuadrático medio mínimo. Recta de regresión. Línea de regresión.

      Tema 6: Teoremas Asintóticos

      Teorema del Límite Central. Teorema de DeMoivre Laplace. Ley de los grandes números.

      Tema 7: Procesos Estocásticos

      Concepto. Clasificación. Funciones de distribución y densidad. Media, correlación y covarianza. Ruido blanco. Estacionariedad. Ergodicidad. Espectro de potencia. Filtrado de procesos estocásticos mediante filtros lineales e invariantes.

    • Bibliografía

      La mayor parte del contenido de la asignatura TC queda recogido en los siguientes libros:

      - P. Z. Peebles Jr., Probability, Random Variables and Random Signal Principles, cuarta edición, McGraw-Hill, 2001.

      - A. Papoulis, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, cuarta edición, McGraw-Hill, 2002.

      - H. Stark, J. W. Woods, Probability, Random Processes, and Estimation Theory for Engineers, 2a edición, Prentice Hall, 1994.

    • Material de Clase

      • MC-F-001. Tema 1: Teoría de la Probabilidad
      • MC-F-002. Tema 2: Variables Aleatorias Unidimensionales
      • MC-F-003. Tema 3: Función de Variable Aleatoria
      • MC-F-004. Tema 4: Variables Aleatorias Multidimensionales
      • MC-F-005. Tema 5: Estimación de una Variable Aleatoria
      • MC-F-006. Tema 6: Teoremas Asintóticos
      • MC-F-007. Tema 7: Procesos Estocásticos
    • Prácticas

    • Pruebas de Evaluación

      Desde el punto de vista docente, y pensando en una asignatura presencial, se propone una evaluación basada en:


      Evaluación continua:

      - Resolución de problemas de manera individual.
      - Resolución de problemas en grupos.
      - Demostración de algunos de los resultados teóricos presentados en las trasparencias.
      - Simulación (por ejemplo mediante Matlab) de algunos de los ejercicios en las hojas de problemas.
      - Uno o dos exámenes parciales.


      Examen final:

      -Consistente en cuatro problemas prácticos similares a los proporcionados en las hojas de problemas.

      -Así mismo, el alumno será capaz de autoevaluar su aprendizaje mediante los ejercicios en las hojas de problemas o en la bibliografía.

    • Guía de Aprendizaje

    • Sobre el profesor

      Javier Via

      Javier Via Rodríguez 

      Profesor Ayudante Doctor

      Departamento de Ingeniería de Comunicaciones (DICOM)

      Más información

       

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