- Docente: Riccardo Rovatti
- Crediti formativi: 9
- SSD: ING-INF/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Riccardo Rovatti (Modulo 1) Mauro Mangia (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Ingegneria elettronica (cod. 0934)
Conoscenze e abilità da conseguire
Fornire gli strumenti matematici concettuali e operativi per lanalisi e la sintesi di sistemi che trattano segnali informativi dalla loro eventuale acquisizione, allelaborazione, ovvero alla trasmissione, compressione e immagazzinamento tramite sistemi elettronici.
Contenuti
Richiami di teoria della probabilità e statistica di base.
Caratterizzazione dei processi stocastici: probabilità
congiunte, correlazioni, proiezioni.
Processi stazionari, ergodici, mescolanti, esatti.
Trasformazioni di vettori aleatori ad un numero finito di
controimmagini.
Trasformazioni lineari di vettori aleatori.
Quantizzazione di variabili aleatorie.
Filtri lineari: effetti sulle correlazioni.
Filtri lineari: caratterizzazione per proiezioni e loro
decomposizione tipo SVD.
Filtri lineari: il caso passa basso ideale e le interazioni
banda-tempo.
Variabili, vettori e processi Gaussiani.
Spettro di potenza, teorema di Wiener-Kinchin.
Concetti di base di teoria della stima: polarizzazione e
consistenza.
Stima dello spettro di potenza a periodogramma e periodogramma
modificato.
Stima dello spettro di potenza a minima varianza.
Predizione lineare: principio di ortogonalità e equazioni di
Yule-Walker.
Filtro sbiancatore e processi predicibili.
Le condizioni di Paley-Wiener e i processi regolari.
Teorema di decomposizione di Wold.
Stima dello spettro di potenza a massima entropia.
Processi a memoria finita.
Processi tempo discreti, a memoria uno, stazionari.
Catene di Markov finite, matrice probabilità di transizione e
proprietà.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Esame orale.
Orario di ricevimento
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