Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
03710
Acrónimo :
SATI
Ciclo :
1.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
Inglês

Carga Horária / Course Load


Semestre :
2
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
18.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
36.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
0.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
0.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
1.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
55.0h/sem
Trabalho Autónomo :
95.0
Horas de Trabalho Total :
150.0h/sem

Área científica / Scientific area


Telecomunicações

Departamento / Department


Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação

Ano letivo / Execution Year


2023/2024

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Esta disciplina não tem pré-requisitos formais em termos de aprovação em cadeiras anteriores. Contudo, é aconselhável que os estudantes tenham sólidos conhecimentos de cálculo diferencial e integral, assim como cálculo com números complexos.

Objetivos Gerais / Objectives


O objectivo da UC é fornecer uma introdução às ferramentas e às técnicas de análise e processamento de sinais aleatórios. A UC também introduz os conceitos fundamentais de teoria de probabilidades, fundamentais para a análise e processamento deste tipo de sinais.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes


Com esta UC, o estudante deverá ficar apto a atingir os seguintes objectivos de aprendizagem: OA1. Manipular probabilidades, variáveis aleatórias discretas e contínuas, incluindo a transformação de uma variável aleatória noutra diferente; OA2. Caracterizar e manipular sinais aleatórios, incluindo o ruído, bem como aplicar operações de filtragem. OA3. Analisar e modelar a aleatoriedade dos sinais de informação em sistemas de comunicação.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


CP1. Introdução ao Espaço Amostral e Probabilidades. CP2. Variáveis Aleatórias com Aplicações à Engenharia de Telecomunicações e Informática. CP3. Modelos de Probabilidade com Aplicações à Engenharia de Telecomunicações e Informática. CP4. Sinais Aleatórios e Ruído com Aplicações à Engenharia de Telecomunicações e Informática.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes


A interligação entre os conteúdos programáticos e os objetivos de aprendizagem (OA) realiza-se da seguinte forma: CP1. Introdução ao Espaço de Amostras e Probabilidades: OA1, OA3 CP2. Variáveis Aleatórias com Aplicações à Engenharia de Telecomunicações e Informática: OA1, OA3 CP3. Modelos de Probabilidade com Aplicações à Engenharia de Telecomunicações e Informática: OA1, OA3 CP4. Sinais Aleatórios e Ruído com Aplicações à Engenharia de Telecomunicações e Informática: OA2, OA3.

Avaliação / Assessment


A avaliação pode ser realizada através de uma das duas formas seguintes. 1) avaliação periódica que consiste em dois trabalhos de grupo (máximo de dois estudantes por grupo) em MATLAB + 2 testes, em que Nota final= 0.15 * Nota do Primeiro Trabalho de Grupo + 0.15 * Nota do Segundo Trabalho de Grupo + 0.35 * primeiro teste + 0.35 * segundo teste O primeiro teste é intercalar e o segundo teste realiza-se na 1ª época de exames. A nota mínima de cada teste é 7.5 valores e a soma da nota dos dois testes tem de ser pelo menos 19 valores. A nota mínima de cada trabalho é 7.5 valores . 2) exame escrito final que contribui com 100% para a nota final e em que a nota mínima do exame escrito final é 9.5 valores.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


Esta disciplina inclui aulas teóricas, onde a matéria teórica é apresentada, e aulas teórico-práticas, usadas para consolidar os conhecimentos adquiridos através do estudo de exemplos e exercícios práticos.

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes


As metodologias de ensino visam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam atingir cada um dos objectivos de aprendizagem. As principais interligações entre as metodologias de ensino e os respectivos objectivos de aprendizagem (OA) são as seguintes: - Aulas teóricas: OA1, OA2, OA3. - Aulas teórico-práticas: OA1, OA2, OA3. O documento de Planeamento de Unidade Curricular (PUC), detalhado para cada aula, evidencia a relação entre os métodos pedagógicos de ensino e os objectivos de aprendizagem. A relação entre cada instrumento de avaliação e os objectivos de aprendizagem é a seguinte: - Trabalho de grupo: OA1, OA2, OA3. - Exame final: OA1, OA2, OA3.

Observações / Observations


Toda a documentação necessária ao acompanhamento dos conteúdos leccionados na unidade curricular está disponível na plataforma moodle do ISCTE-IUL, onde também serão publicados os resultados da avaliação. A assiduidade não é contabilizada para a avaliação desta disciplina.

Bibliografia Principal / Main Bibliography


- Communication Systems - An Introduction to Signals and Noise in Electrical Communication, A. Carlson, P. Crilly, Fifth Edition, Chapters 8 and 9 - Random Signals and Processes Primer with MATLAB, G. Dolecek - Slides of Theory Classes of Random Signals in Telecommunications and Computer Engineering (Chapter 1 to Chapter 4) , Adolfo Cartaxo, 2021. - Problems of Random Signals in Telecommunications and Computer Engineering (with solutions), Adolfo Cartaxo, 2021.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


- Intuitive Probability and Random Processes using MATLAB, Steven Kay,  1st edition, Springer, 2006. - Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, A. Papoulis and S. U. Pillai, 4th edition, McGraw-Hill, New York, 2002. - Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering, A. Leon-Garcia, 3rd edition, Pearson, Prentice Hall, 2008. - Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Sheldon M. Ross, 6th edition, Academic Press, 2020.

Data da última atualização / Last Update Date


2024-02-16