Procesamiento Digital de Señales en MATLAB

Name: Procesamiento Digital de Señales en MATLAB
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Aprende a hacer uso de la herramienta MATLAB para procesar señales || CURSO PRÁCTICO

Created byEduard Antonio Suárez Buitrago

Last updated 1/2025

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What you'll learn

Conocer el entorno de escritorio de MATLAB, lo que ayudará a ejecutar comandos, administrar archivos y ver resultados.
Hacer uso de herramientas de MATLAB como comandos, funciones, graficas etc. aprenderá a trabajar con vectores y matrices.
Sabrás cómo se clasifican las señales y las operaciones básicas entre señales (efectuadas sobre la variable dependiente e independiente).
Grabar un audio en MATLAB, guardar las variables en un archivo binario (archivo MAT), guardar el audio como archivo WAV.
Aprenderás a cómo hacer uso de la transformada rápida de Fourier 1-D (fft) para poder eliminar ruido de un audio.
Modulación y demodulación de amplitud con el uso de señales sintéticas.
Aprenderás a cómo hacer uso de la transformada rápida de Fourier 2-D (fft2) para filtrar una imagen y poder eliminar el ruido presente.
Cómo hacer uso de la transformada discreta del coseno en 1-D y 2-D (dct y dct2) para poder comprimir un audio, comprimir y filtrar una imagen.
Aprenderás a cómo hacer uso de la transformada wavelet en 1-D y 2-D (dwt y dwt2) para poder eliminar ruido de un audio, comprimir y filtrar una imagen.

Course content

8 sections • 52 lectures • 7h 4m total length

Entorno de MATLAB5:13
Símbolos y Comandos Básicos4:34
Operadores y Funciones Básicas2:56
Entrada de datos por teclado y salida de datos por pantalla4:26
Condicionales: if, elseif, else10:21
Ciclo while5:26
Ciclo for5:37
Vectores11:58
Matrices || parte 18:27
Matrices || parte 25:27

Escalamiento de Amplitud || Operación sobre la variable dependiente5:49
Suma de señales || Operación sobre la variable dependiente8:58
Multiplicación de señales || Operación sobre la variable dependiente4:34
Escalamiento en tiempo || Operación sobre la variable independiente7:58
Corrimiento en tiempo || Operación sobre la variable independiente8:33
Reflexión || Operación sobre la variable independiente5:12

Introducción a la transformada rápida de Fourier en 2-D (fft2)4:40
Leer, visualizar y pasar a escala de grises una imagen10:47
Filtrado de imagen 1 para eliminar ruido || parte 110:08
Filtrado de imagen 1 para eliminar ruido || parte 29:40
si desea guardar la imagen filtrada o sin ruido con una extensión especifica lo puede hacer mediante el uso de imwrite (escribir una imagen en un archivo de gráficos).

imwrite(A,filename) escribe los datos de imagen A en el archivo especificado por filename, infiriendo el formato de archivo de la extensión. imwrite crea el nuevo archivo en la carpeta actual. La profundidad de bits de la imagen de salida depende del tipo de datos de A y del formato de archivo
ejemplo: imwrite(Is, 'ImagenFiltrada.png'); donde "Is" corresponde a la imagen de salida o a la imagen (matriz) que se le aplica el ajuste de valores con "uint8".
Filtrado de imagen 2 para eliminar ruido || parte 110:19
Filtrado de imagen 2 para eliminar ruido || parte 26:52
si desea guardar la imagen filtrada o sin ruido con una extensión especifica lo puede hacer mediante el uso de imwrite (escribir una imagen en un archivo de gráficos).

imwrite(A,filename) escribe los datos de imagen A en el archivo especificado por filename, infiriendo el formato de archivo de la extensión. imwrite crea el nuevo archivo en la carpeta actual. La profundidad de bits de la imagen de salida depende del tipo de datos de A y del formato de archivo
ejemplo: imwrite(Is, 'ImagenFiltrada.png'); donde "Is" corresponde a la imagen de salida o a la imagen (matriz) que se le aplica el ajuste de valores con "uint8".

introducción a la transformada discreta del coseno en 1-D (dct)4:24
Practica || Comprimir un audio con la dct13:32
Introducción a la transformada discreta del coseno en 2-D (dct2)3:34
Filtrado de imagen 1 con la dct2 para eliminar ruido || parte 17:22
Filtrado de imagen 1 con la dct2 para eliminar ruido || parte 26:16
si desea guardar la imagen filtrada o sin ruido con una extensión especifica lo puede hacer mediante el uso de imwrite (escribir una imagen en un archivo de gráficos).

imwrite(A,filename) escribe los datos de imagen A en el archivo especificado por filename, infiriendo el formato de archivo de la extensión. imwrite crea el nuevo archivo en la carpeta actual. La profundidad de bits de la imagen de salida depende del tipo de datos de A y del formato de archivo
ejemplo: imwrite(Is, 'ImagenFiltrada.png'); donde "Is" corresponde a la imagen de salida o a la imagen (matriz) que se le aplica el ajuste de valores con "uint8".
Compresión y filtrado de imagen 1 con la dct210:21
si desea guardar la imagen filtrada o sin ruido con una extensión especifica lo puede hacer mediante el uso de imwrite (escribir una imagen en un archivo de gráficos).

imwrite(A,filename) escribe los datos de imagen A en el archivo especificado por filename, infiriendo el formato de archivo de la extensión. imwrite crea el nuevo archivo en la carpeta actual. La profundidad de bits de la imagen de salida depende del tipo de datos de A y del formato de archivo
ejemplo: imwrite(Is, 'ImagenFiltrada.png'); donde "Is" corresponde a la imagen de salida o a la imagen (matriz) que se le aplica el ajuste de valores con "uint8".
Filtrado de imagen 2 con la dct2 para eliminar ruido6:19
Compresión y filtrado de imagen 2 con la dct26:39
si desea guardar la imagen filtrada o sin ruido con una extensión especifica lo puede hacer mediante el uso de imwrite (escribir una imagen en un archivo de gráficos).

imwrite(A,filename) escribe los datos de imagen A en el archivo especificado por filename, infiriendo el formato de archivo de la extensión. imwrite crea el nuevo archivo en la carpeta actual. La profundidad de bits de la imagen de salida depende del tipo de datos de A y del formato de archivo
ejemplo: imwrite(Is, 'ImagenFiltrada.png'); donde "Is" corresponde a la imagen de salida o a la imagen (matriz) que se le aplica el ajuste de valores con "uint8".

Introducción a la transformada wavelet en 1-D y 2-D7:44
Aplicación de la transformada wavelet en 1-D a una señal con poco ruido9:51
transformada wavelet en 1-D a una señal con bastante ruido || parte 112:12
transformada wavelet en 1-D a una señal con bastante ruido || parte 29:38
Eliminar Ruido de un audio con la transformada wavelet 1-D16:14
Compresión y Filtrado de una imagen con transformada wavelet en 2-D || parte 116:51
Compresión y Filtrado de una imagen con transformada wavelet en 2-D || parte 29:08
si desea guardar la imagen filtrada o sin ruido con una extensión especifica lo puede hacer mediante el uso de imwrite (escribir una imagen en un archivo de gráficos).

imwrite(A,filename) escribe los datos de imagen A en el archivo especificado por filename, infiriendo el formato de archivo de la extensión. imwrite crea el nuevo archivo en la carpeta actual. La profundidad de bits de la imagen de salida depende del tipo de datos de A y del formato de archivo
ejemplo: imwrite(Is, 'ImagenFiltrada.png'); donde "Is" corresponde a la imagen de salida o a la imagen (matriz) que se le aplica el ajuste de valores con "uint8".

Requirements

Instalación de MATLAB (preferiblemente una versión a partir de la del año 2015).
Si se tienen conocimientos de programación seria vital, pero es opcional, pues se presentan contenidos introductorios a lo largo del curso
Conocimientos básicos en matemáticas.

Description

MATLAB es un sistema de cómputo numérico que cuenta con prestaciones básicas como la manipulación de matrices, la representación de datos y funciones, la implementación de algoritmos etc. Gracias a esto muchos ingenieros y científicos lo utilizan para aprendizaje automático, procesamiento de señales, procesamiento de imágenes, visión artificial, comunicaciones y muchos otros campos.

El procesamiento de señales está basado en la representación, transformación y la manipulación de señales. cuando se habla de procesamiento digital de señales se hace referencia a la representación mediante secuencias de números de precisión finita y este procesado se realiza haciendo uso de un computador digital.

Con el uso de MATLAB para el procesamiento digital de señales se puede suavizar y descomponer las señales para prepararlas para un análisis posterior, eliminar ruido, los valores atípicos y el contenido de los datos que no es importante, mejorar las señales para visualizarlas y descubrir patrones.

En la mayoría de clases del curso nos centraremos en lo mencionado anteriormente con ejercicios prácticos o laboratorios (Se generarán señales sintéticas y chirridos para las simulaciones y pruebas de algoritmos). este curso te dará las herramientas necesarias para dominar en el tema. empezaremos desde cosas básicas hasta ejercicios más complejos. todos los temas se explican con ejercicios prácticos.

Este curso pretende que los conocimientos adquiridos se puedan aplicar a disciplinas como las telecomunicaciones, electrónica o afines. Inicia tu curso ahora.

Who this course is for:

Estudiantes de ingenierías (como puede ser, la ingeniería en telecomunicaciones, ingeniería electrónica) que deseen complementar alguna de sus asignaturas con material adicional, ejercicios y laboratorios o casos prácticos.
Estudiantes con interés de aprender MATLAB e incorporar lo aprendido en sus aplicaciones o rutinas diarias.
Cualquier persona o estudiante autodidacta.

Procesamiento Digital de Señales en MATLAB

What you'll learn

Explore related topics

Course content

Introducción y fundamentos de MATLAB10 lectures • 1hr 4min

Clasificación de las Señales4 lectures • 24min

Operaciones Básicas con Señales6 lectures • 41min

Introducción al Audio en MATLAB y transformada rápida de Fourier en 1-D (fft)6 lectures • 52min

Modulación y Demodulación de Amplitud5 lectures • 50min

Transforma rápida de Fourier en 2-D (fft2)6 lectures • 52min

Transformada discreta del coseno en 1-D y 2-D (dct y dct2)8 lectures • 58min

Transformada wavelet en 1-D y 2-D (dwt y dwt2)7 lectures • 1hr 22min

Requirements

Description

Who this course is for: