Cursos y Programas Especializados

Aplicaciones del Filtrado Adaptativo en Entornos Industriales

Fecha
20 de Febrero del 2023
Modalidad
Virtual
Tipo
Cursos y Programas Especializados
Duración
12 sesiones
Lugar
Plataforma Blackboard
Departamento
Departamento de Ingeniería Eléctrica Y Electrónica
Fecha
20 de Febrero del 2023
Modalidad
Virtual
Tipo
Cursos y Programas Especializados
Duración
12 sesiones
Lugar
Plataforma Blackboard
Departamento
Departamento de Ingeniería Eléctrica Y Electrónica

Presentación

El uso de tecnologías tales como IoT e Industria 4.0 concibe a que las empresas dispongan de soluciones sencillas a diferentes señales en tiempo real; sin embargo, están inmersas en diferentes tipos de ruido que cambian sus características y propiedades estadísticas de forma continua, a diferencia del enfoque tradicional en las que considera las condiciones de ruido como constante. Por lo tanto, es necesario utilizar algoritmos que ajusten los parámetros de acuerdo a los cambios en las condiciones de la señal y del canal de comunicación. El presente curso enfrenta tales retos con el uso de algoritmos de “Machine Learning” con el fin de implementar nuevos sistemas de filtros.

Objetivos

  • Aplicar el análisis espectral y técnicas de pre-post procesamiento de las señales.
  • Implementar el uso de los algoritmos de filtrado adaptativo del estado del arte.

Dirigido a

  • Profesionales, egresados y estudiantes de las carreras de Electrónica, Ciencias de la Computación, Mecatrónica, Ingeniería Industrial e interesados en herramientas de “Machine Learning”.
  • Profesionales que laboran en el área de mantenimiento de las empresas mineras, agrícolas, textiles entre otras.
  • Interesados en utilizar Python como una poderosa herramienta para el procesamiento de la señal.

Contenido

  • Representación de la señal:
    • Representación en el tiempo.
    • Representación espectral.
    • Representación con wavelets.
  • Pre-procesamiento de la señal:
    • Suavizado de la señal.
    • Descriptores de la señal.
  • Fundamentos del filtrado adaptativo:
    • Ergodicidad.
    • Señales deterministas y aleatorias.
    • Filtro de Wiener.
  • Filtrado Adaptativo:
    • Least Mean Squares (LMS).
    • Recursive Least Squares (RLS).
    • Kalman.
  • Filtros no-lineales:
    • Kalman extendido.
    • Filtrado con Redes Neuronales.

Expositor

M.Sc. Juan José Choquehuanca Zevallos

Ingeniero egresado de la Universidad Nacional de San Agustín. Con estudios de especialidad en el campo de radio-frecuencia entre el 2011 al 2013 en la Universidad de Gävle-Suecia. Egresado de maestría en la Universidad Carlos III de Madrid, España. Especialista en el procesamiento de datos espaciales y temporales utilizando técnicas de Aprendizaje Automático y Redes Neuronales. Investigador de proyectos auspiciados por CONCYTEC y el Banco Mundial. Posee publicaciones en el campo del procesamiento de la señal en revistas indizadas y congresos internacionales. Actualmente se desempeña como docente de la Universidad Católica San Pablo.

Metodología

Teórica-práctica.

Requisitos de admisión

  • Conocimientos básicos de programación.
  • Ficha de datos (personales, profesional, académicos, entre otros).
  • Comprobante de pago.

Duración

12 sesiones.

Calendario

Fecha de inicio 20 de febrero de 2023
Fecha de fin 17 de marzo de 2023
Horario Lunes, miércoles y viernes de 19:00 h a 20:30 h
Horas académicas 24 horas académicas
Lugar Clases Virtuales a través de plataforma Blackboard

Inversión

  • Precio: S/ 300.00
  • Pronto pago hasta el 13 de febrero: S/ 280.00
  • Descuentos:
    • 20% de descuento a comunidad UCSP.
    • 10% de descuento corporativo (3 personas).
    • 10% de descuento para los Colegiados del Colegio de Ingenieros del Perú.
    • 10% de descuento para los miembros de la Cámara de Comercio e Industria de Arequipa.

Creditaje

01 crédito de formación disciplinar interno para las carreras profesionales de:

  • Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones.
  • Ingeniería Mecatrónica.

Certificación

Certificado virtual otorgado por la Dirección de Formación Continua de la Escuela de Postgrado y el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica.

Organiza

Recomendaciones

  1. Contar con PC o Laptop
  2. Cámara web (interna o externa) con mínimo de 720p de resolución
  3. Micrófono (interno o externo)
  4. Acceso a internet – la velocidad recomendada es de 4 Mbps para descarga y 1 Mbps para subida o superior
  5. Navegador Google Chrome o Firefox actualizado

Normas para el buen desempeño de los participantes


Información importante:

Todas las inscripciones extemporáneas serán validadas por la Dirección de Formación Continua y registro de caja. Los accesos al Aula Virtual serán proporcionados el siguiente día hábil del inicio del curso.

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