Análise e Transformação de Dados

Conhecimentos de Base Recomendados

Análise Matemática I, Análise Matemática II, Álgebra Linear e Geometria Analítica, Estatística, Introdução à Programação e Resolução de Problemas, Teoria da Informação.

Métodos de Ensino

- Aulas teóricas (2h semanais) para apresentação e discussão da matéria e resolução de exercícios, estabelecendo a interligação com as aulas teórico-práticas, usando meios audiovisuais e demonstrações computacionais.

- Aulas teórico-práticas (1h semanal) para introdução à resolução analítica e computacional dos exercícios dos trabalhos práticos.

- Aulas práticas laboratoriais (2h semanais) para apoio à realização dos trabalhos práticos.

Resultados de Aprendizagem

Esta UC corresponde a uma visão alargada e integradora das ferramentas de análise, modelação e transformação de dados para o tratamento computacional dos fenómenos e processos dinâmicos do mundo material e imaterial. Este assunto é apresentado em contextos específicos da Engenharia Informática e da sua interligação com outros domínios.A disciplina pretende desenvolver as seguintes competências:- Compreensão e interpretação de fenómenos e processos dinâmicos do mundo real e virtual;- Capacidade de análise de dados suportada por ferramentas computacionais;- Aprofundamento do raciocínio matemático para extracção de informação;- Capacidade de resolução de problemas concretos no âmbito da análise e transformação de dados uni e multidimensionais no domínio do tempo, do espaço e da frequência. A disciplina também contribui para o desenvolvimento de competências a nível do trabalho em grupo, do raciocínio crítico, da capacidade argumentativa, da pesquisa e da auto-aprendizagem.

Estágio(s)

Não

Programa

Capítulo 1: Introdução

Capítulo 2: Sistemas lineares

Capítulo 3: Transformadas de Fourier

Capítulo 4: Análise Tempo-Frequência

Capítulo 5: Outras Transformadas

Docente(s) responsável(eis)

Alberto Jorge Lebre Cardoso

Métodos de Avaliação

Avaliação
- 4 Trabalhos práticos em grupos de 2 elementos (Relatório com a resolução dos exercícios e o código de suporte) e 2 Defesas orais: 30% (mínimo: 47.5%) - 2 Testes (facultativos): 20% (contribuindo para a nota do exame) - 1 Exame: 70% (mínimo: 47.5%): 100.0%

Bibliografia

- Steven Smith, “The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing”, 1997, eBook: http://www.dspguide.com/

- A. V. Oppenheim, R. W. Shafer, Discrete-time signal processing, 2nd ed. Prentice-Hall, 1999

- K. Sayood, Introduction to data compression, 2nd edition, Morgan Kaufman, 2000

- J. Stein, Digital Signal Processing – a computer science perspective, Wiley, 2000

- E. Kamen, B. Heck, Fundamentals of Signals and Systems - Using Matlab, Prentice Hall, 1997