Introduction: The present review article is the product of the research “Teaching digital modulation techniques in engineering: experiential learning theory “ developed at the Franciso de Paula Santander University and Pontificia Universidad Javeriana in 2022. Problem: The learning outcomes correspond to the statements related to what the future engineer is expected to be able to do, learn, understand and demonstrate. Objective: Analyze learning outcomes in engineering programs globally. Methodology: A methodology based on analysis stages is used for information selection through search filters and inclusion and exclusion criteria, design for the classification of information by geographic location and area of knowledge, with qualitative results by location and trends by area of knowledge. Results: Divergence was observed towards the way in which learning outcomes are evaluated, and convergence towards the need to involve agents external to the academy in the feedback for the learning outcomes evaluation processes. Conclusion: This allows for the identification of individual and collective strengths and weaknesses, which helps to make informed decisions to improve the quality of education. Originality: Originality is based on the way in which the information is analyzed, considering information by areas of knowledge as well as by continents. Limitations: None given the nature of the literature review.

El artículo presenta los resultados de la simulación del efecto producido por la dispersión cromática (CD) en la fibra óptica (RoF) y el efecto del ruido en la transmisión inalámbrica (AWGN); en un sistema de comunicación híbrido. Sistema que utiliza la modulación por desplazamiento de fase cuaternaria (QPSK) y la multiplexación densa de longitud de onda (DWDM). En la simulación se evalúa el desempeño de la fibra con 20, 40 y 80 km de longitud, con factor de dispersión de 16 ps/nm.km y relación señal a ruido en el canal inalámbrico de 20, 15, 10 y 5. Los resultados evidenciaron a los sistemas de radio sobre fibra modulados en fase óptica con detección coherente como una alternativa para la transmisión de información.

En este artículo se presenta un estudio, simulación y evaluación de los fenómenos ópticos no lineales auto-modulación de fase (SPM), modulación de fase cruzada (XPM) y mezcla de cuatro ondas (FWM), presentes en una comunicación por fibra óptica, y generados por el efecto electro-óptico Keer. Para ello se realiza el modelado de los fenómenos no lineales en la herramienta computacional Matlab, para determinar las degradaciones producidas en la transmisión de información, operando a 10 Gbps, con multiplexación por división de longitud de onda (WDM) y con potencias de entrada de 20 mW, 40 mW y 60 mW, para un enlace de fibra óptica de 10 Km, 30 Km y 50 Km. En los resultados se evidencio que la incidencia de estos fenómenos no lineales es directamente proporcional a la potencia óptica que adquiere la señal a la entrada del canal.

Objetivo: Realizar una comparación multiplataforma entre los algoritmos de las técnicas de sustracción de fondo y de detectores en cascada por medio de una computadora personal y una placa Raspberry Pi 3B+ con Windows 10 y Debian GNU/LINUX respectivamente, en lenguaje de programación Python 3.7. Metodología: Se proponen tres etapas correspondientes a las mejoras en la imagen de video, la implementación de las técnicas de detección de personas y la evaluación del rendimiento de los algoritmos de dichas técnicas respecto al tiempo de respuesta, espacio de memoria requerido y aciertos en las detecciones. Resultados y discusión: La técnica de sustracción de fondo presenta una exactitud de 89.7% mientras que dicho valor para la técnica de detectores en cascada corresponde al 93.65%. Así mismo, la técnica de sustracción de fondo presenta mejor comportamiento respecto al tiempo de respuesta obteniendo 0.5934 segundos para Windows y 2.6338 segundos para Linux. La técnica de detectores en cascada mejora el requerimiento de espacio disponible en las dos plataformas con 1.1389 GB y 0.3776 GB para el computador personal y la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente. Conclusiones: Tanto la técnica de sustracción de fondo como la técnica de detectores en cascada responden 5 veces más rápido en la computadora personal que en la placa Raspberry Pi 3B+, por su parte, el espacio de memoria requerido por la técnica de sustracción de fondo es 26.28% y 55% superior al espacio requerido por la técnica de detectores en cascada en el computador personal y en la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente.