- Inicio ::
- Curso 2012-13 ::
- LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS ::
- ANÁLISIS DE FOURIER APLICADO
ANÁLISIS DE FOURIER APLICADO

Asignatura |
![]() |
| |
Profesores |
![]() |
| |
Situación |
![]() |
| |
Competencias |
![]() |
| |
Objetivos |
![]() |
| |
Programa |
![]() |
| |
Actividades |
![]() |
| |
Metodología |
![]() |
| |
Distribucion |
![]() |
| |
Técnicas Docentes |
![]() |
| |
Evaluación |
![]() |
| |
Recursos Bibliográficos |
![]() |
Código | Nombre | |||
Asignatura | 207034 | ANÁLISIS DE FOURIER APLICADO | Créditos Teóricos | 2 |
Descriptor | APPLIED FOURIER ANALYSIS | Créditos Prácticos | 4 | |
Titulación | 0207 | LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS | Tipo | Optativa |
Departamento | C101 | MATEMATICAS | ||
Curso | ||||
Créditos ECTS | 6 |
Para el curso | Créditos superados frente a presentados | Créditos superados frente a matriculados |
2007-08 | 100.0% | 96.8% |
Profesores
María José González Fuentes
Objetivos
Iniciar al estudiante en técnicas matemáticas muy recientes,basadas en la Teoría Wavelet, que son fundamentales en el campo del procesamiento de señales y del análisis de datos. Para ello es fundamental: . Comprender el concepto de frecuencia y de filtro. . Comprender el análisis tiempo-frecuencia al que da lugar diferentes tipos de bases: Euclídea, Fourier y Wavelet . Relacionar diferentes bancos de filtros con diferentes bases wavelet . Comprender la descomposición del análisis de multirresolución en términos de aproximaciones de la señal en medias y detalles. . Comprender el porqué de las múltiples aplicaciones de esta nueva teoría
Programa
TEMA 1:Análisis de Fourier y sus propiedades: . Transformada de Fourier y sus propiedades . Transformada de Fourier discreta . Teorema de muestreo . El problema de localización . Plano tiempo-frecuencia TEMA 2: Análisis Wavelet . Banco de filtros . Del estudio en frecuencia al estudio en escala . Algoritmo de Mallat . Construcción de bases wavelet discretas . Elección de la función wavelet . Análisis de multirresolución MRA . Construcción de la función wavelet a partir del MRA TEMA 3:Procesamiento de señales . Eliminación de ruido: lineal versus no lineal . Compresión y almacenamiento de datos . Detección de eventos
Actividades
Clases magistrales y posibles conferencias donde se muestren recientes resultados obtenidos por investigadores que utilicen técnicas wavelet en sus correspondientes líneas de investigación.
Metodología
Esta asignatura es optativa y esencialmente aplicada. Se impartirán clases teóricas y se propondrán trabajos y cuestiones, relacionados con las diferentes aplicaciones de dicha teoría al tratamiento de señales, que el alumno deberá exponer o entregar. Asímismo se potenciará la asistencia y la regular comprensión de los resultados,proponiendo periódicamente problemas que el estudiante debe resolver en la horas de clase, y que puntuarán en la evaluación.
Criterios y Sistemas de Evaluación
. A los estudiantes que asistan a las horas de clase regularmente se les valorará la resolución periódica de cuestiones planteadas durante la clase, la exposición oral de temas y la entrega periódica de problemas. . Si un estudiante no está de acuerdo con este sistema de evaluación podrá optar a examen en la fecha establecida por la Facultad de Ciencias.
Recursos Bibliográficos
FRAZIER M: An Introduction to Wavelets through Linear Algebra. Springer MALLAT, S.: A wavelet tour of signal processing. Academic Press 1999 (second edition)
El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente.