El Diplomado en Filtrado Digital, Detección de Artefactos y Calidad de Señal se centra en el análisis y procesamiento de señales digitales, abarcando el diseño y la implementación de filtros digitales para la optimización y mejora de señales. Se profundiza en técnicas para la detección y eliminación de artefactos y ruido en datos, cruciales en áreas como telecomunicaciones, medicina y procesamiento de audio/video. Incluye el estudio de metodologías de análisis espectral y el desarrollo de algoritmos para la evaluación de la calidad de la señal. Se emplean herramientas de software y hardware especializado en el procesamiento de señales.
El programa proporciona experiencia práctica en laboratorios con equipos para el análisis de señales, incluyendo el uso de DSP (Digital Signal Processors) y sistemas de adquisición de datos. Se enfatiza en la aplicación de estas técnicas en diferentes contextos, como el reconocimiento de patrones, la compresión de datos y el análisis de señales biomédicas. La formación prepara a profesionales como ingenieros de procesamiento de señales, analistas de datos y especialistas en telecomunicaciones, mejorando su capacidad para solucionar problemas relacionados con la calidad y el análisis de señales.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): filtrado digital, detección de artefactos, calidad de señal, procesamiento de señales, análisis espectral, DSP, adquisición de datos.
1.449 €
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.
5. Excelencia en Filtrado Digital, Identificación de Artefactos y Mejora de la Calidad de la Señal
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.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de acústica, procesamiento de señales, y matemáticas aplicadas; Dominio del idioma inglés (nivel B2/C1). Se proporcionará apoyo para nivelación en áreas específicas si es necesario.
Módulo 1 — Dominio Profundo del Filtrado Digital, Detección de Artefactos y Optimización de la Calidad de Señal
1.1 Introducción al Filtrado Digital: Principios y Aplicaciones
1.2 Teoría de Señales y Sistemas: Fundamentos Relevantes
1.3 Conceptos de Artefactos: Tipos y Orígenes
1.4 Técnicas de Filtrado: Selección y Diseño Óptimo
1.5 Análisis de Frecuencia: Herramientas y Métodos
1.6 Detección y Mitigación de Artefactos Comunes
1.7 Optimización de la Calidad de Señal: Estrategias Avanzadas
1.8 Implementación Práctica: Software y Hardware
1.9 Estudios de Caso: Análisis y Soluciones
1.10 Evaluación del Desempeño: Métricas y Criterios
2.2 Fundamentos del Filtrado Digital: Teoría y Aplicaciones
2.2 Tipos de Filtros Digitales: FIR, IIR y sus Características
2.3 Diseño de Filtros: Especificaciones y Metodologías
2.4 Detección de Artefactos: Origen y Técnicas de Identificación
2.5 Técnicas de Optimización de Señal: Reducción de Ruido y Distorsión
2.6 Implementación Práctica: Software y Hardware para Filtrado
2.7 Análisis de Resultados: Evaluación del Rendimiento del Filtrado
2.8 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales en el Ámbito Naval
2.9 Herramientas Avanzadas: Filtros Adaptativos y Técnicas Modernas
2.20 Desafíos y Tendencias Futuras en Filtrado Digital y Señal
3.3 Filtrado Digital: Fundamentos y Principios Avanzados
3.2 Detección de Artefactos: Técnicas y Estrategias
3.3 Calidad de Señal: Métricas y Evaluación
3.4 Transformadas: Herramientas Clave
3.5 Diseño de Filtros Digitales: Implementación Práctica
3.6 Análisis de Señales Ruido: Identificación y Mitigación
3.7 Técnicas de Optimización: Mejorando el Rendimiento
3.8 Aplicaciones Específicas: Estudios de Caso
3.9 Herramientas y Software: Exploración y Uso
3.30 Consideraciones de Rendimiento y Eficiencia
4.4 Fundamentos del Filtrado Digital: Tipos y Técnicas
4.2 Artefactos en Señales Digitales: Orígenes y Manifestaciones
4.3 Herramientas para la Detección de Artefactos: Análisis Espectral
4.4 Optimización de la Calidad de Señal: Diseño de Filtros
4.5 Aplicaciones de Filtrado en Contextos Navales: Radar y Sonar
4.6 Implementación Práctica: Software y Hardware
4.7 Estudio de Casos: Análisis y Solución de Problemas
4.8 Filtrado Avanzado: Técnicas Adaptativas
4.9 El Futuro del Filtrado Digital en la Industria Naval
4.40 Mejora Continua: Estrategias de Optimización
5.5 Introducción al Filtrado Digital Avanzado: Principios y Aplicaciones
5.5 Detección y Caracterización de Artefactos en Señales Navales
5.3 Técnicas de Filtrado Digital Específicas para Entornos Marinos
5.4 Optimización de la Calidad de la Señal: Métodos y Estrategias
5.5 Implementación Práctica del Filtrado Digital en Sistemas Navales
5.6 Herramientas y Software para el Análisis de Señales
5.7 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales del Filtrado Digital
5.8 Identificación y Mitigación de Interferencias y Ruidos
5.9 Mejora del Rendimiento y la Fiabilidad de los Sistemas
5.50 Tendencias Futuras en el Filtrado Digital Naval
6. 6 Principios básicos del filtrado digital y señales.
6. 2 Tipos de señales y su representación.
6. 3 El espectro de frecuencia y su análisis.
6. 4 Introducción a las técnicas de muestreo.
6. 5 Conceptos fundamentales de filtros digitales.
6. 6 Ventajas y desventajas del filtrado digital.
6. 7 Aplicaciones iniciales en el ámbito naval.
6. 8 Configuración de entornos y herramientas de trabajo.
2. 6 Introducción a los artefactos en señales.
2. 2 Tipos de artefactos comunes y sus causas.
2. 3 Técnicas de identificación visual de artefactos.
2. 4 Análisis estadístico para la detección de artefactos.
2. 5 Herramientas de software para la detección.
2. 6 Ejemplos prácticos y casos de estudio.
2. 7 Estrategias de mitigación y corrección inicial.
2. 8 Interpretación de resultados y reporte.
3. 6 Diseño y configuración de filtros FIR.
3. 2 Diseño y configuración de filtros IIR.
3. 3 Técnicas de ventana y su aplicación.
3. 4 Filtros adaptativos y su uso en entornos navales.
3. 5 Diseño de filtros paso banda, paso alto y paso bajo.
3. 6 Implementación y optimización de filtros en hardware.
3. 7 Simulaciones y pruebas de rendimiento.
3. 8 Análisis comparativo de técnicas y selección.
4. 6 Introducción a la optimización de la calidad de la señal.
4. 2 Técnicas de mejora de la relación señal-ruido (SNR).
4. 3 Compensación de distorsiones en señales.
4. 4 Análisis de la calidad de la señal en el dominio del tiempo y la frecuencia.
4. 5 Métodos para reducir el ruido y las interferencias.
4. 6 Implementación de algoritmos de optimización.
4. 7 Evaluación de la calidad de la señal optimizada.
4. 8 Reportes y documentación de mejoras.
5. 6 Introducción a las herramientas de software.
5. 2 Software especializado para el filtrado digital.
5. 3 Librerías y paquetes de programación para el análisis de señales.
5. 4 Instrumentos de medición y análisis de señales.
5. 5 Configuración y calibración de herramientas.
5. 6 Integración de software y hardware en el entorno naval.
5. 7 Análisis comparativo de herramientas y su uso.
5. 8 Reportes y documentación de las herramientas.
6. 6 Aplicaciones del filtrado en sistemas de sonar.
6. 2 Filtrado de señales de radar para mejorar la detección.
6. 3 Procesamiento de señales de comunicaciones navales.
6. 4 Aplicaciones en sistemas de navegación y posicionamiento.
6. 5 Filtrado de datos de sensores y su interpretación.
6. 6 Estudio de casos prácticos en diferentes escenarios navales.
6. 7 Análisis y evaluación de resultados.
6. 8 Conclusiones y recomendaciones.
7. 6 Identificación y diagnóstico de problemas comunes.
7. 2 Técnicas avanzadas de corrección de errores.
7. 3 Ajuste fino de filtros para optimizar el rendimiento.
7. 4 Mejora de la señal en presencia de ruido y artefactos complejos.
7. 5 Estrategias de resolución de problemas basadas en casos de estudio.
7. 6 Implementación de soluciones y evaluación de resultados.
7. 7 Análisis de resultados y optimización continua.
7. 8 Documentación y reporte de problemas y soluciones.
8. 6 Aplicaciones del filtrado en sistemas de sonar y acústica submarina.
8. 2 Filtrado de señales de radar para mejorar la detección y seguimiento.
8. 3 Aplicaciones en sistemas de comunicaciones y transmisión de datos.
8. 4 Uso del filtrado en la navegación y sistemas de posicionamiento.
8. 5 Implementación de filtrado en sensores y sistemas de control.
8. 6 Integración en sistemas de seguridad y vigilancia marítima.
8. 7 Consideraciones de diseño y requisitos técnicos.
8. 8 Futuro del filtrado digital en la tecnología naval.
7.7 Fundamentos del filtrado digital y tipos de filtros
7.2 Detección avanzada de artefactos y ruido en señales
7.3 Técnicas de optimización de la calidad de la señal
7.4 Análisis espectral y dominio de la frecuencia
7.7 Implementación práctica de filtros digitales
7.6 Estrategias para la identificación y mitigación de artefactos
7.7 Herramientas y software para el análisis de señales
7.8 Evaluación de la calidad de la señal y métricas
7.9 Casos de estudio: Aplicaciones reales del filtrado digital
7.70 Mejora continua y actualización de conocimientos
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.
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