Available courses

Procesamiento Digital de Señales

Semestre Enero - Agosto 2020

Este curso tiene como objetivos:

  • Que el alumno comprenda los conceptos básicos de señales y sistemas en tiempo discreto, así como su representación en el dominio de la frecuencia y en el dominio z. 
  • Que el alumno sea capaz de implementar sistemas digitales FIR e IIR en un lenguaje de alto nivel como MATLAB o C/C++, y de diseñar filtros digitales simples para aplicaciones específicas.

Temario:

  1. Señales y sistemas en tiempo discreto  
  2. La transformada z
  3. Representación en el dominio de la frecuencia
  4. Transformada discreta de Fourier
  5. Muestreo y reconstrucción de señales 
  6. Diseño de filtros digitales

Horarios de clases presenciales:

  • Martes  8:00 – 10:00 horas   Centro de Cómputo – Edificio 1
  • Jueves  8:00 – 10:00 horas   Salón 304
  • Viernes  9:00 – 10:00 horas  Salón 304

Asesorías académicas: 

  • Cubículo C-418  (Edificio 1, Facultad de Ciencias)
  • Miércoles, 13:00 – 14:00 horas
  • Política de puertas abiertas

Bibliografía recomendada:

  • Tratamiento de señales en tiempo discreto. Oppenheim y Schafer, 2ª. Edición, Ed. Prentice Hall, 2000.
  • Tratamiento digital de señales: Principios, algoritmos y aplicaciones, Proakis y Manolakis. 3ª. Edición, Ed. Prentice Hall, 1998.
  • Signals and Systems. Haykin y Van Veen, John Wiley & Sons Inc., 2005.

Programación Numérica 

Semestre Enero - Agosto 2020

Este curso tiene como objetivos:

  • Que los alumnos sean capaces de derivar, entender, implementar y aplicar algunos de los métodos numéricos más comunes, e.g. soluciones de sistemas de ecuaciones lineales y regresión lineal
  • Que los alumnos incrementen sus habilidades y experiencia en programación y conozcan el uso de entornos especializados para el cómputo numérico, como MATLAB
Temario:

  1. Introducción a MATLAB 
  2. Solución de ecuaciones no lineales
  3. Sistemas de ecuaciones lineales
  4. Interpolación
  5. Regresión lineal por mínimos cuadrados 
  6. Integración y diferenciación numérica

Horarios de clases presenciales:

  • Martes  10:00 – 12:00 horas   Salón 101
  • Jueves  10:00 – 12:00 horas Centro de Cómputo – Edificio 1
  • Viernes  11:00 – 12:00 horas  Salón 101

Asesorías académicas: 

  • Cubículo C-418  (Edificio 1, Facultad de Ciencias)
  • Lunes, 14:00 – 15:00 horas
  • Política de puertas abiertas

Bibliografía recomendada:

  • S.C. Chapra, R.P. Canale. Métodos Numéricos para Ingenieros. Ed. Mc Graw-Hill, 5a. Edición, 2007
  • R.L. Burden, J.D. Faires. Análisis Numérico. Thompson Editores, 2001
  • S.M. Dunn, A. Constantinides, P.V. Moghe. Numerical Methods in Biomedical Engineering. Academic Press, 2005
  • J.H. Mathews, K.D. Fink. Numerical Methods using MATLAB, Prentice Hall, 3a. Edición, 2005

Programación Básica 2020

En este curso se establecen las bases para la programación estructurada, enfocándose en los siguientes conceptos:

1.- Importancia de la programación en la ingeniería
2.- Entrada y salida básica en consola
3.- Operadores aritméticos y funciones matemáticas
4.- Manejo de variables y tipos de datos básicos
5.- Estructuras de decisión
6.- Estructuras de iteración
7.- Funciones
8.- Arreglos

Para el curso se utilizarán lenguajes "tipo C"; es decir, lenguajes que comparten la estructura y sintaxis general del lenguaje C. Este tipo de lenguajes es muy amplio (C, C++, Java, Processing, C#, Objective-C, etc) y de amplio uso en la academia y la industria. Principalmente utilizaremos Processing, y C++ como lenguaje secundario.

Horarios:

Martes de 12:00 a 14:00 en el Centro de Cómputo del Edificio 1
Jueves de 12:00 a 14:00 en el Salón 302
Viernes de 13:00 a 14:00 en el Salón 302

Horarios de atención a alumnos: 

Lunes y Miércoles de 12:00 a 14:00 en la oficina TA-209 (segundo piso de la Torre, a un lado de la consejería).


Programación Numérica 2020

En este curso se consolidarán los conocimientos de múltiples materias como Cálculo Diferencial, Cálculo Integral, Álgebra Superior, Álgebra Matricial, Programación Básica y Programación Avanzada para estudiar e implementar algoritmos que permitan realizar cálculos complejos. El programa del curso se resume como sigue:

1.- Introducción a Python y NumPy
2.- Solución de ecuaciones no lineales
3.- Solución de sistemas de ecuaciones lineales
4.- Interpolación
5.- Regresión lineal
6.- Diferenciación e integración numéricas

Para el curso se utilizará el lenguaje Python, el cual actualmente es uno de los más utilizados en la academia y en la industria. En particular se recomienda instalar la distribución Anaconda (versión 3.7), la cual incluye las librerías requeridas (NumPy y MatPlotLib) así como entornos de programación sofisticados (Spyder y Jupyter Notebook).

Horarios:

Martes de 10:00 a 12:00 en el Centro de Cómputo del Edificio 1
Jueves de 10:00 a 12:00 en el Salón 302
Viernes de 11:00 a 12:00 en el Salón 302

Horarios de atención a alumnos: 

Lunes y Miércoles de 12:00 a 14:00 en la oficina TA-209 (segundo piso de la Torre, a un lado de la consejería).



 Entender y resolver problemas de procesamiento de imágenes en el área biomédica, aplicando diferentes técnicas de procesamiento y análisis de imágenes.


PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES (PRIMAVERA 2018)

Horario Oficial: Martes y Jueves 8:00 - 10:00 hrs, Viernes 8:00-9:00 hrs, Salón # 303, Campus Pedregal, Facultad de Ciencias.

Instructor: Dr. Daniel U. Campos Delgado, Cubículo 414, Edificio 1, Campus Pedregal, Email: ducamposdelgado@hotmail.com, Página WEB: http://galia.fc.uaslp.mx/~ducd/

Libro de Texto: ``Tratamiento Digital de Señales'', J.G. Proakis y D.G. Manolakis, 4a. Edición, Prentice Hall, 1996.

Libros de Referencia:
``Discrete-Time Signal Processing'', A.V. Oppenheim y R.W. Schafer, Prentice Hall, 1989.
``Procesamiento de Señales Analógicas y Digitales'', A. Ambardar, Ed. Thomson Learning, 2002.
``System and Signal Analysis'', C.T. Chen, Oxford University Press, 1994.


Descripción del Curso
Introducción (Capitulo I, 1.1-1.4)
Señales y Sistemas en Tiempo Discreto (Capitulo II, 2.1-2.5.1)
Transformada Z (Capitulo III, 3.1-3.3 \& 3.5-3.6)
Análisis en Frecuencia (Capitulo IV, 4.1-4.5)
Transformada Discreta de Fourier (Capítulo V, 5.1-5.3)
Implementación de Sistemas Discretos (Capítulo VII, 7.1-7.3)
Diseño de Filtros Digitales (Capítulo VIII, 8.1-8.5)

Los objetivos del curso son:

  • Que el alumno sea capaz de resolver sistemas de ecuaciones lineales utilizando las técnicas más comunes.
  • Que sea capaz de operar con matrices y conozca sus principales propiedades.
  • Que conozca las bases del álgebra lineal y las propiedades de los vectores en  \mathbb{R^n} .
Los principales temas que se ven en este curso son:

  1. Sistemas de ecuaciones lineales y matrices.
  2. Determinantes.
  3. Vectores en  \mathbb{R^2}  \mathbb{R^3} .
  4. Vectores en  \mathbb{R^n} .
  5. Vectores y valores característicos.

Los objetivos del curso son:

  • Que el estudiante adquiera habilidad para resolver ecuaciones diferenciales.
  • Proporcionar y desarrollar las herramientas que permitan aplicar las ecuaciones diferenciales en el modelado de sistemas para que el estudiante comprenda la capacidad de predicción de resultados reales de un modelo.
Los principales temas que se ven en este curso son:

  1. Introducción a las ecuaciones diferenciales y sus soluciones.
  2. Ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden y sus aplicaciones.
  3. Ecuaciones diferenciales ordinarias de orden superior y sus aplicaciones.
  4. Soluciones en serie de potencias.
  5. Transformada de Laplace e introducción a los sistemas lineales.


El curso de Fisiología comprende el estudio de las funciones de las células, órganos y sistemas del cuerpo humano. Especial énfasis en las funciones del cuerpo humano desde el punto de vista de la ingeniería biomédica.

Que el alumno conozca los conceptos básicos de estadística necesarios para su aplicación al análisis de datos biomédicos. Esto incluye la definición del espacio muestral, representaciones gráficas, manejo de histogramas, y cálculo de medidas centrales y de dispersión. Así mismo, que el alumno sea capaz de realizar inferencia estadística sobre una o más muestras mediante pruebas de hipótesis, análisis de varianza y regresión lineal simple.

Entender y aplicar los conceptos ba\'asicos sobre programaci\'on orientada a objetos, tales como: definicio\'on de clases, objetos y me\'etodos, sobrecarga de funciones y operadores, herencia y polimorfismo. Conocer las clases y funciones para manejo de archivos en C++.

OBJETIVOS GENERALES

El objetivo es hacer que el estudiante será capaz de diseñar, implementar, y depurar algoritmos sencillos en lenguaje C/C++. El estudiante adquirirá los conocimientos básicos de las estructuras de decisión, ciclos de repetición, funciones y arreglos unidimensionales.


Digital Image processing is part of the Master in Electronics Engineering. The main objective of the course is to understand and applied image enhancement algorithms in the spatial and frequency domain. 

Curso de Evaluación de Fuandamentos de Programación

Maestría en Ingeniería Electrónica

This course is an introduction to Programming Projects in C/C++. The main objective is that the student acquire experience implementing signal processing algorithms in C++.

The student must be able to efficiently use dynamic memory, classes, operator overloading, templates, inheritance as well as I/O streams.

Objetivo:

El curso de tecnologías de Internet introduce al estudiante al estado actual en el área. La organización del contenido temático le permitirá revisar el potencial de aplicabilidad del Internet en un curso introductorio, pero actualizado con las principales tecnologías disponibles del lado del cliente utilizadas hoy día en los principales visores de páginas web.


Esencialmente, este curso tiene como propósito el estudio de las técnicas y procesos de los sistemas de comunicación digital, como  son las comunicaciones por pulsos codificados así como los métodos de muestreo, codificación y detección. 

Objetivos del Curso son:

  • Que el estudiante sea capaz de utilizar los conceptos básicos del Cálculo Integral en el planteamiento y solución de problemas de matemáticas, física e ingeniería.
  • Que el alumno extienda los conceptos de Cálculo Diferencial y conjuntarlos con los de Cálculo Integral en la resolución de problemas.
Los principales temas que se ven en este curso son:

  1. Integración
  2. Funciones logarítmicas, exponenciales, trigonométricas, trigonométricas, inversas e hiperbólicas.
  3. Aplicaciones de la integración.
  4. Técnicas de Integración.

Objetivo de la Asignatura:

  • QUE EL ALUMNO OBTENGA LOS CONOCIMIENTOS Y HABILIDADES FUNDAMENTALES PARA EL ANÁLISIS Y DISEÑO DE SISTEMAS ELECTRÓNICOS DIGITALES.
  • QUE EL ESTUDIANTE CONOZCA Y DOMINE EL USO DE TÉCNICAS DE ANÁLISIS Y SIMPLIFICACIÓN DE CIRCUITOS LÓGICOS.
  • QUE EL ALUMNO APRENDA EL USO DE HERRAMIENTAS DE CAD PARA EL ANÁLISIS Y DISEÑO DE CIRCUITOS DIGITALES

Comprender las características de los sistemas móviles como plataforma de diseño y los retos para la programación de aplicaciones. Aplicar los conocimientos básicos para la implementación de aplicaciones que involucre el procesamiento de señales. Comprender el proceso de optimización de las aplicaciones para un buen funcionamiento en los dispositivos móviles

Este es un curso de técnicas usuales para el control estadístico de procesos usando R. Los temas que se tratan son:

  • Administración de operaciones y control de procesos
  • Herramientas estadísticas básicas para el control  de procesos
  • Gráficos de control  de Shewhart para variables
  • Gráficos de control  de Shewhart para atributos
  • Gráficos de control  para vectores de variables

Este es un curso introductorio de aplicaciones de métodos numéricos en la geometría del diseño asistido por computadora. La implementación de los algoritmos presentados se ha hecho con el sistema de álgebra computacional Maxima. Los temas que se tratan son:

  • Interpolación
  • Polinomios de Bernstein y curvas de Bézier - De Casteljau
  • Interpolación segmentada
  • Aplicación a las ecuaciones diferenciales ordinarias
  • B-splines
  • Superficies de Bézier - De Casteljau

Este es un curso estándar de algebra de matrices.  Los temas que se tratan son:

  • Matrices y vectores
  • Sistemas de ecuaciones lineales
  • Matrices no singulares
  • Determinantes
  • Valores y vectores propios

Este es el complemento de un curso estándar de métodos numéricos, los cuales se implementan usando Octave. Los temas que se tratan son:

  • Errores, condicionamiento, estabilidad y costo
  • Sistemas de ecuaciones lineales: métodos iterativos
  • Sistemas de ecuaciones no lineales
  • Valores y vectores propios
  • Problemas de valor inicial
  • Problemas de valores a la frontera
  • Ecuaciones diferenciales parciales
  • Introducción al método de los elementos finitos

Este es un curso estándar de métodos estadísticos multivariados, los cuales se implementan usando R. Los temas que se tratan son:

  • Conceptos básicos de estadística multivariada
  • Tratamiento preliminar de datos multivariados
  • Análisis exploratorio de datos multivariados
  • Análisis de cúmulos
  • Análisis de componentes principales
  • Análisis multivariado de la variancia
  • Análisis de regresión lineal múltiple

Este es un curso estándar de métodos numéricos, los cuales se implementan usando Octave. Los temas que se tratan son:

  • Introducción a Octave
  • Tipos de error
  • Ecuaciones no lineales
  • Sistemas de ecuaciones lineales
  • Interpolación
  • Ajuste de curvas
  • Diferenciación numérica
  • Integración numérica

Este es un curso estándar de métodos estadísticos univariados, los cuales se implementan usando R. Los temas que se tratan son:

  • Conceptos básicos de Estadística
  • Introducción a R
  • Análisis exploratorio de datos univariados
  • Análisis exploratorio de datos biivariados
  • Probabilidad: simulada con R
  • Estimación de parámetros
  • Pruebas de hipótesis
  • Análisis de la variancia
  • Análisis de regresión lineal simple


Examinar el uso de las ecuaciones diferenciales para representar un sistema dinámico y analizar sus métodos básicos de solución.

Deducir los modelos matemáticos que describen el crecimiento de poblaciones y de interacción entre especies, y analizar el

comportamiento de sus soluciones en función de los parámetros del modelo.

rtf

Al finalizar el curso el estudiante será capaz de conocer los conceptos fundamentales de la ecotoxicología y aplicarlos para comprender la relación entre los efectos en biota ocasionados por diferentes agentes estresantes originados por el ser humano y,  el cómo puede ser usada para el diseño de estrategias de intervención para la protección de la diversidad biológica.

El curso de Introducción a la Biología Molecular tiene como objetivo:

Analizary comprender la estructura, composición y función de los ácidos nucleicos. Entender las diferencias entre el DNA y el RNA, así como las funciones para los distintos tipos de RNA. Entender los principios básicos de algunos procesos moleculares esenciales para la vida, incluyendo la duplicación del DNA, la transmisión de la información del DNA a moléculas de RNA, y finalmente la síntesis de proteínas a partir de RNA mensajero. Comprender los distintos mecanismos moleculares por los que el DNA dañado es reparado en las células de los organismos eucariontes. Conocer y entender los principios de las técnicas de DNA recombinante. Los objetivos de este curso contribuyen al desarrollo de competencias profesionales en las que el alumno será capaz de identificar, analizar y proponer soluciones para resolver problemas científicos y prácticos en el área de biología molecular. 

OBJETIVO. Presentar al estudiante los conceptos demográficos básicos y de historia de vida empleados en el estudio de la ecología y dinámica de poblaciones silvestres. El alumno será capaz de reconocer los factores bióticos y abióticos que determinan las estrategias de comportamiento de los organismos, las cuales a su vez modelan los parámetros de historia de vida. El estudiante aprenderá técnicas de estimación, clásicas y novedosas, para obtención de parámetros poblacionales, aprenderá a generar tablas de vida y a estimar parámetros demográficos a partir de la aplicación de herramientas estadísticas actuales. Al término del curso el estudiante será capaz de desarrollar e interpretar modelos estadísticos empleados para la estimación de parámetros biológicos y poblacionales.


OBJETIVO: Al finalizar el curso el alumno conocerá los conceptos básicos de estadística multivariada para su aplicación al análisis de información biológica. Los objetivos de este curso contribuyen al desarrollo de competencias profesionales en las que el alumno será capaz de identificar y analizar problemas, así como plantear, resolver y explicar soluciones a problemas científicos y prácticos en áreas de especialización de estadística aplicada multivariada.


OBJETIVO DEL CURSO

Conocer los conceptos generales de lo que es el desarrollo sustentable en el contexto económico, social y ambiental de nuestro país, así como generar conciencia en el alumno del impacto que ha tenido el ser humano en nuestro planeta.

RECURSOS BIBLIOGRÁFICOS

  • Gerd Michelsen y Marco Rieckman. 2008. Programa de Maestría Internacional “Sustainable Development and Management”. Vol. 2: Introducción al Desarrollo Sustentable. 
  • INEGI. 2000. Indicadores de desarrollo sustentable en México, Instituto Nacional de Estadística, Geografía e  Informática.
  • José Adrián Figueroa Hernández. 2001. Los nuevos protagonistas del desarrollo sustentable en los albores del siglo XXI. Secretaría de Ecología y Gestión Ambiental.
  • LEGEPA. 2003. Ley general del equilibrio ecológico y la protección al ambiente (y disposiciones complementarias), Edición: 21a actualizada, Porrúa.
  • Leopoldo García, Colín Scherer y Mariano Bauer Ephrussi. 1996. Energía, ambiente y desarrollo sustentable: (El caso de México), UNAM.
  • Miller, G. Tyler. 1994. Ecología y medio ambiente : introducción a la ciencia ambiental, el desarrollo sustentable y la conciencia de conservación del planeta tierra. Ed. Iberoamérica.
  • Reynol Díaz Coutiño. 2015. Desarrollo Sustentable, una oportunidad para la vida, Tercera edición. Ed. Mc Graw Hill Education. 

APOYO ELECTRÓNICO

  •  FAO

http://www.fao.org/publications/en/

  • SEMARNAT

http://www.gob.mx/semarnat

  • CONABIO

http://www.conabio.gob.mx/

  • NORMAS OFICIALES MEXICANAS

http://www.cmic.org/comisiones/Sectoriales/medioambiente/Varios/Leyes_y_Normas_SEMARNAT/NOM/nom.htm

  • IUCN Red List

http://www.iucnredlist.org/

  • CITES

https://cites.org/eng/disc/species.php

  • Catálogo Nacional de Indicadores 

http://www3.inegi.org.mx/sistemas/cni/

http://www.tuhuellaecologica.org/

  • Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente

http://www.pnuma.org/

  • Programas de Manejo ANPs

https://www.gob.mx/conanp/acciones-y-programas/programas-de-manejo?idiom=es

  • Proyecto de Evaluación de las UMAS Página de Conabio

http://www.biodiversidad.gob.mx/usos/UMAs.html

UNESCO

http://en.unesco.org/

SEMARNAT Consultas Públicas de Proyectos de Impacto Ambiental Vigentes

http://www.semarnat.gob.mx/impacto-ambiental/consultas-publicas/consultas-vigentes


General

  • Aprender el manejo de herramientas de software para resumir e interpretar datos de origen multivariado.

Particulares

  • Manejo de técnicas estándar exploratorias para el análisis de datos multivariados.
  • Interpretación de información desde el manejo de información de diversas fuentes.
  • Realizar análisis estadístico con un software de manejo académico para la toma de decisiones
Aquí utilizaremos R, que es un programa libre y gratuito, considerado en el mundo académico como un estándar para realizar análisis estadísticos. Hay versiones de R para los principales sistemas operativos: Linux, Mac Os X y Windows.

Temario:

1. La estadística multivariada y sus aplicaciones.

2. Manejo de funciones básicas del software R.

3. Cómo manejar datos multivariados.

4. Análisis exploratorio de datos.

5. Aplicaciones prácticas del manejo de datos multivariados.

El seminario de comunicación científica es un curso obligatorio en el primer semestre de la maestría y doctorado en el que el alumno ejercitará sus habilidades de redacción y comunicación de ideas, conceptos y avances científicos. El objetivo es que el estudiante adquiera experiencia que hará más fácil la publicación de los resultados de su labor científica en el futuro. Algunas de las tareas se pedirán en inglés para fortalecer las habilidades de comunicación en esta lengua.