NOTA IMPORTANTE: Se trata de una asignatura en proceso de extinción. En la web del máster (https://www.metodologiaccs.es/) encontrará toda la información sobre el reconocimiento de créditos entre este plan de estudios (2008) y el plan nuevo (2024).

El análisis de señales es un conjunto de técnicas muy amplio cuya finalidad es obtener información a partir de datos que, usualmente, toman la forma de variables físicas (v.g., voltaje, temperatura, presión, etc.) que cambian en el tiempo (señales temporales). En Psicología ha sido tradicionalmente de una gran utilidad en áreas como Psicología de la Percepción (visual, auditiva, etc.) o en Psicofisiología pero se puede aplicar a cualquier tipo de señal que sirva de entrada (input) estimular a un sujeto (v.g., sonidos, imágenes, etc.) o de salida (output ) del mismo (v.g., EEG, movimientos manuales, EKG, música, etc.).  

Por ello, el objetivo del seminario de Análisis de Señales y Sistemas consistirá en introducir al alumno en los conceptos fundamentales (sistemas, transformada de Fourier, convolución, etc.) para el análisis de cualquier tipo de señal. Debido a que el área es de una gran amplitud, se incidirá especialmente en que el alumno domine los conceptos básicos sin pretender dominar técnicas específicas, para las que necesitará profundizar por su cuenta.

La Psicología, como ciencia natural que trata con información presente en multitud de señales (eléctricas como en el EEG o el EKG, de posición como el estado de movilidad de especímenes en estudio como ratas, angulares como el grado de curvatura de los dedos de la mano en relación al tiempo, etc.), debe analizar estas señales con el objetivo de evaluar las teorías sutantivas existentes sobre distintos fenómenos cognitivos, sensoriales, etc. Es por ello que el Análisis de Señales y Sistemas es un conjunto de técnicas de enorme utilidad en una gran variedad de áreas psicológicas. 

Además, engloba técnicas utilizadas usualmente en el ámbito de la ingeniería y, desde la consideración de la Psicología como Ingeniería Inversa, permite al Psicólogo conceptualizar y analizar la conducta desde una perspectiva más próxima a las Ciencias Naturales.

Se exige inglés a nivel de lectura debido a que el material de estudio que se le proporcionará al alumno se encuentra en este idioma. El material de estudio puede descargarse gratuitamente de la red y/o del propio vínculo existente en el curso.

Es recomendable, aunque no necesario, que el alumno tenga los conocimientos básicos que se imparten en Bachillerato sobre Trigonometría, Cálculo Diferencial e Integral y Variables Complejas.
 

Nombre: Dr. D. José Manuel Reales Avilés.
Departamento: Metodología de las Ciencias del Comportamiento
Despacho: 2.59
Horario de tutoría:
Martes: de 10:00 a 14:00 horas.
Miércoles: de 10:00 a 14:00 horas.
Viernes: de 10:00 a 14:00 horas.
Teléfono: 91 398 79 33
Email: jmreales@psi.uned.es

Nombre: Dr. D. Daniel Morillo Cuadrado
Departamento: Metodología de las Ciencias del Comportamiento
Despacho: 2.74
Horario de tutoría:
Martes: de 10:00 a 14:00 horas.
Jueves: de 10:00 a 14:00 horas.
Teléfono: 91398 6584 
Email: dvmorillo@psi.uned.es

Nota importante: se ruega encarecidamente al estudiante que envíe las preguntas no solo al campus virtual sino también al correo de los profesores (jmreales@psi.uned.es; dvmorillo@psi.uned.es).

COMPETENCIAS GENERALES

CG1 - Tomar conciencia de la importancia de la metodología en la adquisición del conocimiento científico, así como de la diversidad metodológica existente para abordar distintos problemas de conocimiento

CG2 - Desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad para realizar análisis y síntesis de la información disponible.

CG3 - Saber identificar las necesidades y demandas de los contextos en los que se exige la aplicación de herramientas

metodológicas y aprender a proponer las soluciones apropiadas.

CG4 - Planificar una investigación identificando problemas y necesidades, y ejecutar cada uno de sus pasos (diseño, medida, proceso de datos, análisis de datos, modelado, informe).

CG5 - Obtener información de forma efectiva a partir de libros, revistas especializadas y otras fuentes.

CG6 - Desarrollar y mantener actualizadas competencias, destrezas y conocimientos según los estándares propios de la profesión.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
 

CE2 - Procesar datos (conocer la estructura de las bases de datos y manejarse eficientemente con ellas).
 

CE3 - Preparar los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
 

CE6 - Formular, estimar y ajustar modelos capaces de simular procesos psicológicos.
 

CE9 - Definir, medir y describir variables (personalidad, aptitudes, actitudes, etc..) y procesos (cognitivos, emocionales, psicobiológicos, conductuales)

El estudiante aprenderá a identificar las señales presentes en multitud de fenómenos psicológicos (v.g., imágenes cerebrales en fMRI, ERPs en el análisis de los EEG, patrón de presión en señales auditivas, etc.). Una vez identificadas las señales, podrá juzgar el tipo de sistema que las procesa (lineal, estocástico, etc.). Sabrá interpretar un Análisis de Fourier, ya sea en su variante real o compleja y su relación con la convolución. Aprenderá la diferencia entre una transformada de Fourier y la transformada de Laplace.

La metodología utilizada es la propia de la Universidad Nacional de Educación a Distancia, utilizando una variedad de procedimientos educativos con gran hincapié en las nuevas tecnologías de la información. 

Las video-clases de la asignatura se encuentran grabadas en la plataforma informática de la UNED (Alf).

El texto de referencia básico es:

Smith, S. W. (2003). Digital Signal Processing. A Practical Guide for Engineers and Scientists. Elsevier Science, New York.

Se puede descargar gratuitamente de la pag. web: http://www.dspguide.com/ aunque también se encuentra en formato PDF en la plataforma del curso.

Existen muchos textos adicionales que están específicamente dirigidos a psicólogos. Uno de los más recientes es el trabajo de Mike X. Cohen (2014) "Analyzing neural time series data" dedicado específicamente a señales generadas por el cerebro, ya sean electroencefalográficas o procedentes de la resonancia funcional magnética.

Aparte del texto de referencia base, otros textos que pueden servir de ayuda son:

Hsu, H. P. (1995). Signal and Systems. Schaum´s Outline, McGraw-Hill.

Loy, G. (2007). Musimathics, vol 2. MIT Press (muy recomendable).

Oppenheim, A.V. & Willsky, A.S. (1983).“Signals and Systems”. Prentice Hall

Tan, L. (2008). Digital Signal Processing. Fundamentals and Applications. Elsevier, New York.

Sería recomendable, aunque no es necesario, que el estudiante dispusiera de un software de alto nivel como MatLab o Mathematica para poder implementar los algoritmos que se presentan en el texto. 

Otro software (como Pyton, Pascal, C++ o Fortran) también se puede utilizar aunque su generalidad es bastante inferior.