TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO

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1. Datos Generales de la asignatura

Nombre de la asignatura: Procesamiento Digital de Señales

Clave de la asignatura: IBF-1022

SATCA1: 3-2-5

Carrera: Ingeniería Biomédica

2. Presentación

Caracterización de la asignatura

Aporta al perfil del ingeniero biomédico la capacidad para realizar investigación científica
y tecnológica, comprender el manejo de instrumentos de diagnóstico, y aplicar soluciones
de naturaleza informática en su campo de trabajo.

Esta asignatura es de gran importancia en la formación del Ingeniero Biomédico ya que

permitirá el desarrollo de competencias relacionadas con el diseño e implementación de
sistemas electrónicos para el análisis y procesamiento de señales biológicas.

En esta asignatura se desarrollan los conceptos de sistemas discretos necesarios para el

diseño de filtros digitales, y realizar diseños específicos para señales biomédicas, como por
ejemplo, ECG, EEG, EMG, potenciales evocados e imágenes.

El dominio de conceptos claves de materias como Señales y Sistemas, Electrónica Digital

y Microcontroladores son de gran importancia para el desarrollo de los temas de la
materia. Estos son: Conversión analógica-Digital, operaciones algorítmicas de datos
digitales, representación de señales en el dominio temporal y frecuencial, procesado de
señales mediante SLIT, y obtención de su contenido espectral. Existen otros temas
adicionales relevantes como implementación de sistemas para el acondicionamiento y la
adquisición de señales, que se apoyan en materias como Instrumentación Biomédica,
Instrumentación virtual y Amplificadores de Bioseñales.

Intención didáctica

El procesamiento digital de señales es actualmente una herramienta fundamental en el

análisis y diseño de sistemas discretos en diversas áreas de la ingeniería.

El Tema 1 aborda el diseño, simulación e implementación de filtros FIR usando las

                                                            
1
Sistema de Asignación y Transferencia de Créditos Académicos

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técnicas de ventaneo, muestreo en frecuencia y óptimos. Presenta también las herramientas
que facilitan el diseño de filtros digitales de respuesta finita al impulso.

El Tema 2 trata sobre el diseño, simulación e implementación de filtros digitales IIR

mediante Transformación Bilineal y respuesta impulsional. Adicionalmente aborda el
empleo de las herramientas que apoyan el diseño de filtros digitales de respuesta infinita y
se contrastan con los de respuesta finita.

El procesamiento estadístico de las señales biomédicas es el objeto del Tema 3. El

modelado estocástico de señales y los modelos ARMA, AR y MA son los principales
aspectos a cubrirse. Se introducen las técnicas estadísticas para el procesamiento de
señales biomédicas, por ejemplo la estimación espectral.

El Tema 4 cubre el procesamiento de imágenes desde la perspectiva lineal bidimensional.

Se integra también el procesamiento morfológico, la segmentación y la detección de
bordes como herramientas para el análisis de imágenes.

El Tema 5 involucra las competencias adquiridas en los temas anteriores para incluirlas en
el desarrollo de un proyecto de aplicación.

La materia de procesamiento digital de señales es una materia con una variedad amplia de
aplicaciones. Por lo tanto, para obtener un aprendizaje efectivo deberá abordar los
contenidos de tal manera que se desarrollen ejercicios prácticos, apoyados fuertemente con
la computadora desde el inicio, pero reforzado posteriormente con una tarjeta de
Procesamiento Digital de Señales. Este enfoque permitirá desarrollar proyectos orientados
al área biomédica de manera que puedan ser utilizados en un proyecto final de la carrera.
La extensión de cada tema deberá ser profunda pero sin dejar los aspectos prácticos
mencionados anteriormente.

La orientación al logro de metas, a la gestión del autoaprendizaje, y a la capacidad de

trabajo en equipo son competencias genéricas que se buscará desarrollar en todas las
actividades planteadas dentro del curso. La lectura de documentación técnica en otro
idioma es una competencia deseable para la realización de experiencias de laboratorio con
sistemas de desarrollo basados en PDSs. La habilidad de investigación y la capacidad de
generar nuevas ideas son aspectos que se desarrollan en el proyecto final de la materia.

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3. Participantes en el diseño y seguimiento curricular del programa
Lugar y fecha de
Participantes Evento
elaboración o revisión
Representantes de los
Reunión Nacional de Diseño e
Institutos Tecnológicos de:
Instituto Tecnológico de Innovación Curricular para el
Aguascalientes, Apizaco,
Mérida del 29 de Desarrollo y Formación de
Ensenada, La Paz, Mérida,
septiembre al 1 de octubre Competencias Profesionales
Mexicali, Saltillo, San Luis
de 2010. de la Carrera de Ingeniería
Potosí, Tijuana, Pachuca y
Biomédica.
Veracruz.
Representantes de los
Institutos Tecnológicos de: Reunión Nacional de
Instituto Tecnológico de Aguascalientes, Apizaco, Consolidación de los
Mérida del 1 al 3 de Ensenada, La Paz, Mérida, Programas en Competencias
diciembre de 2010. Mexicali, Pachuca, Saltillo, Profesionales de la Carrera de
San Luis Potosí, Tijuana y Ingeniería Biomédica.
Veracruz.
Representantes de los
Instituto Tecnológico de
Institutos Tecnológicos de:
Mérida del 26 y 27 de .
Apizaco, Mérida, Pachuca y
octubre de 2011.
San Luis Potosí.
Representantes de los
Institutos Tecnológicos de:
Instituto Tecnológico de Reunión de Seguimiento
Aguascalientes, Boca del
Hermosillo del 26 al 29 de Curricular de la Carrera de
Río, Hermosillo, Mérida,
noviembre de 2013. Ingeniería Biomédica.
Orizaba, Purhepecha,
Saltillo, Tijuana.
Instituto Tecnológico de Representantes de los
Reunión de Seguimiento
Toluca, del 10 al 13 de Institutos Tecnológicos de:
Curricular de los Programas
febrero de 2014. Aguascalientes, Boca del
Educativos de Ingenierías,
Río, Celaya, Mérida,
Licenciaturas y Asignaturas
Orizaba, Puerto Vallarta y
Comunes del SNIT.
Veracruz.

4. Competencia(s) a desarrollar
Competencia(s) específica(s) de la asignatura
Diseñar, simular e implementar sistemas de análisis de señales biomédicas en el dominio
del tiempo y la frecuencia.

Diseñar, simular e implementar sistemas de procesamiento digital de señales biomédicas

empleando técnicas de filtrado digital uni y bidimensional.

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5. Competencias previas
Utiliza software para representar gráficamente señales en tiempo continuo y discreto.

Modela sistemas continuos y discretos en el dominio de la frecuencia.

Utiliza software para la simulación de señales biomédicas.

Utiliza software para simular el procesado de señales mediante sistemas LIT continuos y
discretos.

Identifica las características estadísticas de una función.

6. Temario
No. Temas Subtemas
1.1. Secuencias simétricas y fase lineal.
1.2. Diseño con base en ventanas.
1.3. Diseño de filtros FIR mediante el
muestreo de frecuencia.
1 Filtros digitales de respuesta finita 1.4. Diseño de filtros Remez.
1.5. Diseño de filtros de fase lineal óptima
1.6. Diferenciadores FIR y Transformadores
de Hilbert.
1.7. Estructuras de implementación.
2.1. Respuestas de frecuencia.
2.2. Estructuras de implementación de
filtros IIR.
2 Filtros digitales de respuesta infinita 2.3. Diseño por equivalencia de respuesta
analógica.
2.4. Diseño de filtros IIR por
transformación bilineal.
3.1. Naturaleza de las señales biomédicas.
3.2. Modelado estocástico de las señales
Procesamiento estadístico de señales
3 biomédicas.
biomédicas
3.3. Modelos ARMA, AR, MA.
3.4. Análisis espectral de señales.
4.1. Caracterización de una imagen.
4.2. Procesamiento linear bidimensional.
4.3. Transformadas Coseno, Hartley,
Hadamar y Karhunen.
4 Procesamiento de imágenes 4.4. Filtrado bidimensional.
4.5. Fundamentos de análisis de imágenes.
4.5.1. Procesamiento Morfológico.
4.5.2. Segmentación de imágenes.
4.5.3. Detección de bordes.

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5.1. Realización de un proyecto de
5 Proyecto de aplicación
aplicación.

7. Actividades de aprendizaje de los temas

Filtros digitales de respuesta finita

Competencias Actividades de aprendizaje

Específica(s): • Identifica los diferentes tipos de

respuesta de los filtros: Pasa bajas, pasa
Analizar, simular, diseñar e implementar banda, rechaza banda, pasa altas, pasa
Filtros Digitales de respuesta finita. todo.
Genéricas: • Utilizar la transformada Z para
Capacidad de análisis y síntesis caracterizar un sistema con respuesta
impulsiva finita.
Pensamiento lógico, algorítmico, heurístico,
analítico y sintético. • Diseñar filtros digitales FIR con las
diferentes ventanas e identificar las
Solución de problemas. ventajas y desventajas de cada una de
ellas.
Uso de software de simulación.
• Diseñar filtros digitales FIR, con la
técnica de muestreo de frecuencia,
comparar con la técnica de ventaneo
para decir las ventajas y desventajas de
ambos métodos.

• Simular en un software adecuado,

los filtros digitales FIR

• Diseñar diferenciadores y filtros de

Hilbert.

• Identificar estructuras de
implementación de filtros FIR (Biquads,
Paralelo).

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Filtros digitales de respuesta infinita

Competencias Actividades de aprendizaje

Específica(s): • Definir los términos de

aproximación, orden de un filtro,
Analizar, simular, diseñar e implementar implementación.
Filtros Digitales de respuesta infinita.
• Identificar estructuras de
Genéricas: implementación de filtros IIR (Biquads,
Capacidad de análisis y síntesis Paralelo)

Pensamiento lógico, algorítmico, heurístico, • Diseñar filtros digitales IIR

analítico y sintético. mediante la técnica de respuestas
equivalentes de sistemas analógicos
Solución de problemas. usando la invariancia al impulso.

Uso de software de simulación. • Diseñar filtros digitales IIR, con la

técnica transformación bilineal,
comparar con la técnica de ventaneo
para decir las ventajas y desventajas de
ambos métodos.

• Simular en un software adecuado,

los filtros digitales IIR

• Hacer un estudio comparativo de

ventajas y desventajas entre los filtros
FIR e IIR.

Procesamiento estadístico de señales biomédicas

Competencias Actividades de aprendizaje

Específica(s): Utilizar las herramientas • Identificar los conceptos proceso

estadísticas más comunes en el análisis de estocástico, de memoria y correlación, la
las señales biomédicas. densidad de probabilidad que
caracterizan una señal probabilística.
Genéricas:
• Implementar modelos de señales
Capacidad de análisis y síntesis mediante procesos MA, AR y ARMA de
Pensamiento lógico, algorítmico, heurístico, diferentes grados.
analítico y sintético. • Simular procesos MA, AR y ARMA

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Solución de problemas. • Realizar análisis espectral de una
señal del corazón para identificar una
Uso de software de simulación. anormalidad.

Procesamiento de imágenes

Competencias Actividades de aprendizaje

Específica(s): Implementar procesamiento • Realizar un mapa conceptual de los

básico de imágenes biomédicas principales parámetros físicos de las
imágenes así como su percepción por el
Genéricas: ojo humano.
Capacidad de análisis y síntesis • Simular las principales
Pensamiento lógico, algorítmico, heurístico, transformadas para el procesamiento de
analítico y sintético. imágenes para relacionar sus principales
ventajas y desventajas.
Solución de problemas.
• Diseñar filtros bidimensionales pasa
Uso de software de simulación. bajas, altas, etc.

• Diseñar filtros de procesamiento

para detección de bordes, restauración,
compresión.

Proyecto de aplicación

Competencias Actividades de aprendizaje

Específica(s): • Diseñar las diferentes etapas del

proyecto.
Diseñar e implementar un proyecto de • Simular las principales etapas del
aplicación que integre el procesamiento proyecto.
digital de señales biomédicas. • Implementación y pruebas.
Genéricas: • Redactar informe técnico.
• Exposición de sus resultados.
Habilidades de investigación
Búsqueda del logro.
Trabajo en equipo.
Uso de software de simulación.
Creatividad.
Expresión oral y escrita.

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8. Práctica(s)

 Diseño y simulación de filtros digitales FIR pasabajas, pasabanda, rechazabanda,

etc, en una herramienta computacional (Matlab, Labview, Scilab, etc).
 Diseño y simulación de filtros digitales IIR pasa bajas, pasa banda, rechaza banda,
etc, en una herramienta computacional (Matlab, Labview, Scilab, etc,).
 Implementación de filtros digitales FIR, IIR en una tarjeta de procesamiento digital
de señales.
 Eliminador de ruido de línea para un sistema de adquisición de datos.
 Implementación de un estimador espectral de una señal EMG, EEG, etc.
 Implementación de un modelo de señal utilizando filtros autorregresivos.
 Realizar procesamiento de imágenes (filtros bidimensionales) usando software de
apoyo.
 Implementar un filtro detector de bordes.

9. Proyecto de asignatura
El objetivo del proyecto que planteé el docente que imparta esta asignatura, es demostrar el
desarrollo y alcance de la(s) competencia(s) de la asignatura, considerando las siguientes
fases:
 Fundamentación: marco referencial (teórico, conceptual, contextual, legal) en el cual
se fundamenta el proyecto de acuerdo con un diagnóstico realizado, mismo que permite
a los estudiantes lograr la comprensión de la realidad o situación objeto de estudio para
definir un proceso de intervención o hacer el diseño de un modelo.
 Planeación: con base en el diagnóstico en esta fase se realiza el diseño del proyecto por
parte de los estudiantes con asesoría del docente; implica planificar un proceso: de
intervención empresarial, social o comunitario, el diseño de un modelo, entre otros,
según el tipo de proyecto, las actividades a realizar los recursos requeridos y el
cronograma de trabajo.
 Ejecución: consiste en el desarrollo de la planeación del proyecto realizada por parte de
los estudiantes con asesoría del docente, es decir en la intervención (social,
empresarial), o construcción del modelo propuesto según el tipo de proyecto, es la fase
de mayor duración que implica el desempeño de las competencias genéricas y
especificas a desarrollar.
 Evaluación: es la fase final que aplica un juicio de valor en el contexto laboral-
profesión, social e investigativo, ésta se debe realizar a través del reconocimiento de
logros y aspectos a mejorar se estará promoviendo el concepto de “evaluación para la
mejora continua”, la metacognición, el desarrollo del pensamiento crítico y reflexivo en
los estudiantes.

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10. Evaluación por competencias

Realización de un Portafolio de Evidencias bien estructurado por temas conformado con:

Ejercicios de clase.
Tareas con ejercicios.
Mapas conceptuales.
Reportes de simulaciones realizadas con software especializado
Reportes de experiencias de laboratorio
Reporte de proyecto final que incluya método de diseño, simulaciones, las experiencias de
prueba realizadas y diapositivas de la presentación oral.

Rúbricas.
Listas de cotejo.

11. Fuentes de información

1.- Mitra, S. (2007). Procesamiento Digital de señales, 2ª edición, Mc Graw Hill.

2.- Proakis, J.G., Manolakis G. D. (2005). Tratamiento digital de señales,
Principios,algoritmos y aplicaciones, Prentice Hall.
3.- Bruce Eugene, (2000). Biomedical Signal Processing and Signal Modeling, Wiley
Interscience, 1st edition,
4.- Gonzalez, Wood, Digital Image Processing using Matlab, Adisson Wesley
5.- Li Tan, (2007). Digital Signal Processing, Fundamentals and Applications, Academic
Press, 1st edition,
6.- Lyons, R. G., (2010). Understanding Digital Signal Processing, Prentice Hall, 3rd
edition.
7.- www.imageprocessing.com
8.- http://www.dsptutor.freeuk.com/
9.- http://www.dspguide.com/

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