enfoca el desarrollo avanzado de algoritmos críticos para sistemas embebidos en aeronáutica, integrando técnicas como diseño de filtros digitales, análisis espectral mediante FFT, y optimización con aritmética de fixed-point. Esta área técnica se apoya en el uso de bibliotecas especializadas como CMSIS-DSP para procesadores ARM Cortex, esenciales en el control de vibraciones, sistemas AFCS y monitoreo de condición en plataformas eVTOL y helicópteros, donde la latencia determinista y la precisión numérica son clave para la estabilidad y desempeño en tiempo real dentro de normativas aeronáuticas vigentes.
Las actividades de laboratorio incluyen simulaciones HIL/SIL para validar algoritmos antes de su implementación en hardware, con trazabilidad completa acorde a la normativa aplicable internacional y estándares de certificación software como DO-178C y hardware DO-254. Adicionalmente, se realizan ensayos EMC y análisis acústicos para garantizar la compatibilidad electromagnética y el cumplimiento de requisitos de seguridad funcional bajo ARP4754A y ARP4761. Esta formación permite desempeñarse como ingeniero DSP, especialista en software embarcado, ingeniero de sistemas de control, o analista de pruebas en integración avionics y sistemas de navegación avanzada.
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Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Recomendaciones previas al curso: Se recomienda una base sólida en aerodinámica, sistemas de control y estructuras.
Nivel de idioma requerido: Se requiere un dominio intermedio-alto del inglés o español (B2+/C1). Se ofrece apoyo adicional (bridging tracks) para aquellos que lo necesiten.
1.1 Introducción a DSP: fundamentos, procesamiento en tiempo real y su relevancia en sistemas navales
1.2 CMSIS-DSP: herramientas, configuración y uso en microcontroladores ARM para procesamiento en tiempo real
1.3 Muestreo, cuantización y representación numérica: punto fijo vs punto flotante en entornos marinos
1.4 Diseño e implementación de filtros en tiempo real: FIR e IIR y consideraciones de estabilidad
1.5 Transformada rápida de Fourier (FFT) para análisis espectral en señales en tiempo real
1.6 Arquitecturas de procesamiento en tiempo real: pipelines, interrupciones y manejo de recursos con CMSIS-DSP
1.7 Optimización de rendimiento: latencia, consumo de energía y memoria en plataformas navales
1.8 Verificación y validación de DSP en tiempo real: pruebas, métricas y criterios de aceptación
1.9 Integración con RTOS y manejo de interrupciones: scheduling, jitter y determinismo
1.10 Caso práctico: diseño e implementación de un pipeline de procesamiento de señal en tiempo real para sensores navales utilizando CMSIS-DSP
2.1 Fundamentos de DSP: muestreo, Nyquist, cuantización y representación numérica
2.2 Arquitecturas DSP en sistemas embebidos: microcontroladores ARM y CMSIS-DSP
2.3 Procesamiento de señales en tiempo real: latencia, jitter, deadlines y scheduling
2.4 Diseño y evaluación de filtros digitales: FIR e IIR, especificaciones de desempeño
2.5 Transformada rápida de Fourier (FFT) y análisis espectral en tiempo real
2.6 DSP en punto fijo (fixed-point): precisión, saturación, escalado y conversión entre formatos
2.7 Técnicas de filtrado para ruido e interferencias en entornos navales: filtrado robusto
2.8 Optimización con CMSIS-DSP: intrínsecas, alineación de memoria, cache y throughput
2.9 Validación y benchmarking de sistemas DSP en tiempo real: pruebas de rendimiento y estabilidad
2.10 Casos de estudio navales: sonar, radar, monitoreo de vibraciones y detección de eventos
3.1 Fundamentos de DSP: señales discretas, muestreo y reconstrucción
3.2 CMSIS-DSP: introducción, instalación y estructura de APIs
3.3 Representación numérica: punto fijo vs punto flotante en DSP
3.4 Filtros digitales en tiempo real: conceptos de FIR e IIR
3.5 Transformada rápida de Fourier (FFT) para análisis en tiempo real
3.6 Implementación en CMSIS-DSP: ejemplos de procesamiento por muestra
3.7 Optimización de rendimiento en microcontroladores: memoria, latencia y consumo
3.8 Señales en tiempo real en entornos navales: sonar, vibraciones y control
3.9 Validación y pruebas de DSP: benchmarks, precisión y robustez
3.10 Proyecto integrador: diseño de canal de filtrado seguido de FFT en CMSIS-DSP
4.1 Introducción a DSP y procesamiento de señales en tiempo real
4.2 Arquitecturas microcontrolador y CMSIS-DSP: integración y flujo de datos
4.3 Representación de números y precisión: flotante vs punto fijo
4.4 Muestreo, Nyquist y anti-aliasing para procesamiento en tiempo real
4.5 Técnicas básicas de filtrado: filtros FIR e IIR y su implementación con CMSIS-DSP
4.6 Transformada rápida de Fourier (FFT) y ventanas para análisis en tiempo real
4.7 Procesamiento en tiempo real: latencia, jitter y requisitos de rendimiento
4.8 CMSIS-DSP: funciones clave, precisión, optimización y ejemplos
4.9 Laboratorios y ejercicios prácticos de CMSIS-DSP
4.10 Proyecto de módulo: diseño e implementación de un pipeline DSP en tiempo real con CMSIS-DSP
5.1 Introducción al Filtrado Digital: Conceptos fundamentales y tipos de filtros.
5.2 Diseño de Filtros FIR: Ventanas, especificaciones y optimización.
5.3 Diseño de Filtros IIR: Métodos de transformación y estabilidad.
5.4 Implementación de Filtros en Tiempo Real con CMSIS-DSP.
5.5 La Transformada Rápida de Fourier (FFT): Principios y algoritmos.
5.6 Implementación de la FFT con CMSIS-DSP.
5.7 Análisis Espectral: Aplicaciones de la FFT en procesamiento de señales.
5.8 Fixed-Point vs. Floating-Point: Consideraciones de precisión y rendimiento.
5.9 Optimización para Hardware: Implementación eficiente de filtros y FFT.
5.10 Casos Prácticos: Aplicaciones de filtrado y FFT en sistemas DSP.
6.1 ¿Qué es DSP y por qué es crucial en el procesamiento de señales?
6.2 Señales analógicas vs. digitales: una comparación
6.3 Introducción al dominio del tiempo y la frecuencia
6.4 Muestreo y cuantificación: digitalizando las señales
6.5 Conceptos básicos de filtrado digital
6.6 Introducción a la Transformada Rápida de Fourier (FFT)
6.7 Fundamentos de la aritmética de punto fijo (Fixed-Point)
6.8 Introducción a CMSIS-DSP y su importancia
6.9 Aplicaciones de DSP en tiempo real: una visión general
6.10 Resumen y perspectivas futuras en DSP
7.1 Fundamentos del Filtrado Digital: Tipos, diseño y características.
7.2 Diseño de Filtros FIR: Ventanas, especificaciones y optimización.
7.3 Diseño de Filtros IIR: Métodos, estabilidad y implementación.
7.4 Implementación de Filtros Digitales en Tiempo Real.
7.5 La Transformada Rápida de Fourier (FFT): Principios y aplicaciones.
7.6 Cálculo de la FFT: Algoritmos y optimización.
7.7 Implementación de la FFT en Sistemas DSP.
7.8 Análisis de Señales en el Dominio de la Frecuencia: Espectro y características.
7.9 Aplicaciones prácticas de Filtrado y FFT en DSP.
7.10 Optimización de Códigos para Filtrado y FFT con CMSIS-DSP.
8.1 Introducción al Procesamiento Digital de Señales (DSP)
8.2 Señales y Sistemas: Representación y Tipos
8.3 Dominio del Tiempo y Frecuencia: Transformada de Fourier
8.4 Muestreo y Reconstrucción de Señales
8.5 Introducción a CMSIS-DSP: Arquitectura y Estructura
8.6 Instalación y Configuración de Entorno CMSIS-DSP
8.7 Primeros pasos con CMSIS-DSP: Funciones Básicas
8.8 Introducción a Fixed-Point: Representación y Operaciones
8.9 Introducción a la optimización de código para DSP
8.10 Casos prácticos: Implementación de operaciones básicas DSP en CMSIS-DSP
9.1 ¿Qué es el Procesamiento Digital de Señales (DSP)? Conceptos fundamentales.
9.2 Aplicaciones de DSP en el mundo real: audio, comunicaciones, procesamiento de imágenes y más.
9.3 Ventajas y desventajas del DSP sobre el procesamiento analógico.
9.4 Introducción a las señales: tipos, dominios (tiempo y frecuencia), muestreo y cuantificación.
9.5 Herramientas de desarrollo DSP: software, hardware, entornos de simulación.
9.6 Primeros pasos con CMSIS-DSP: instalación, configuración y librerías básicas.
9.7 Diseño de filtros digitales: conceptos básicos y tipos (FIR, IIR).
9.8 Introducción a la Transformada Rápida de Fourier (FFT): fundamentos y aplicaciones.
9.9 Representación de punto fijo (Fixed-Point): ventajas y consideraciones.
9.10 Proyectos prácticos introductorios: diseño de un filtro digital simple.
10.1 Introducción al Procesamiento Digital de Señales (DSP) y sus aplicaciones.
10.2 Señales: Tipos, representaciones y dominios (tiempo y frecuencia).
10.3 Muestreo y reconstrucción de señales: Teorema de Nyquist.
10.4 Introducción a los filtros digitales: Tipos y características.
10.5 Convolución: Conceptos fundamentales y aplicaciones en DSP.
10.6 Análisis de Fourier: Transformada Discreta de Fourier (DFT) y Transformada Rápida de Fourier (FFT).
10.7 Representación en punto fijo (Fixed-Point) y su importancia en DSP.
10.8 Introducción a CMSIS-DSP: Librerías y funciones básicas.
10.9 Herramientas de desarrollo y simulación para DSP.
10.10 Aplicaciones prácticas de DSP en tiempo real.
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación