1. 1. Introducción.
2. 1.1. Señales, Sistemas y procesado de la señal.
3. 1.2. Clasificación de señales.
4. 1.3. Elementos básicos de un sistema de procesado digital de señales.
5. 1.4. Ventajas del procesado digital de señales.
6. 1.5. El concepto de frecuencia.
7. 2. Digitalización de señales analógicas.
8. 2.1. Introducción.
9. 2.2. Muestreo de señales analógicas.
10. 2.3. Teorema del muestreo de nyquist.
11. 2.4. Cuantificación.
12. 2.5. Codificación de muestras cuantificadas.
13. 2.6. Conversión digital-analógica.
14. 2.7. Señales y sistemas digitales frente a señales y sistemas de tiempo discreto.
15. 3. Señales y sistemas en tiempo discreto
16. 3.1. Concepto de secuencia.
17. 3.2. Caracterización de las secuencias.
18. 3.3. Clasificación de las secuencias. Algunas Secuencias básicas.
19. 3.4. Operaciones básicas con secuencias.
20. 3.5. Convolución de secuencias.
21. 3.6. Concepto y clases de sistemas en tiempo Discreto.
22. 3.7. Sistemas lineales e invariantes en tiempo Discreto.
23. 4. Transformada en z.
24. 4.1. La transformada z directa.
25. 4.2. Propiedades de la transformada z.
26. 4.3. Transformadas z racionales.
27. 4.4. Inversión de la transformada z.
28. 4.5. Análisis y caracterización de los sistemas Lineales e invariantes usando la transformad
29. 5. Transformada de fourier de señales de tiempo discreto
30. 5.1. La transformada de fourier de una secuencia.
31. 5.2. Propiedades de la transformada de fourier de Tiempo discreto.
32. 5.3. Uso de las propiedades en el cálculo de Transformadas.
33. 5.4. Sistemas lineales e invariantes discretos en el Dominio de la frecuencia. Concepto de filtro Discreto.
34. 5.5 Algoritmo rápido en la implementación de una DFT: la FFT
35. 6. Filtros.
36. 6.1 Tipos de filtros: FIR e IIR.
37. 6.2 Diseño de filtros de respuesta finita (FIR).
38. 6.3 Aspectos prácticos en la implementación de filtros digitales.
39. 7. Aspectos prácticos de la Identificación de Sistemas
40. 7.1 Introducción.
41. 7.2 Estructuras de modelos paramétricos lineales.
42. 7.3 Estructuras de modelos paramétricos no-lineales.
43. 7.4 Estructuras de modelos no paramétricos.
44. 7.5 Validación de los modelos.
45. 7.6 Uso del Matlab como herramienta de identificación.
46. 8. Filtros Adaptativos.
47. 8.1 Filtro de Kalman.
48. 8.2 Aplicaciones: Eliminación de ruido en señal de audio, uso de filtros de Kalman.
49. 9. DSP
50. 9.1 Introducción, Arquitecturas y Técnicas de Optimización
51. 9.2 Presentación de trabajos.