- 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)
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Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 19/09/2023 al 20/12/2023
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Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 18/09/2023 al 18/12/2023
Conoscenze e abilità da conseguire
Il corso fornisce gli strumenti matematici di base per l’elaborazione dei segnali con particolare enfasi sul modello statistico dell'informazione, il punto di vista geometrico, il ruolo dell’ottimizzazione e un cenno all’apprendimento automatico per reti neurali. Applica tali concetti alla definizione e alla soluzione dei tipici problemi fondamentali: dalla sintesi di filtri lineari alla predizione, dalla stima di spettro alla modellazione del rumore
Contenuti
Cenni di analisi complessa
Trasformate di Fourier e trasformata zeta
Spazi di Hilbert, operatori, teoremi spettrali
Ottimizzazione, moltiplicatori di Lagrange
Richiami di probabilità e statistica, momenti, covarianza, principio di ortogonalità, indipendenza, funzione caratteristica
Discesa stocastica di gradiente, reti neurali e backpropagation
Processi stocastici, probabilità congiunte, correlazioni
Processi stocastici, proiezioni
Ergodicità
Trasformazioni algebriche
Trasformazioni algebriche lineari
Trasformazioni dinamiche lineari
Vettori e processi Gaussiani, rumore Gaussiano bianco
Teorema Centrale del Limite
Spettro di potenza, stima con periodogramma (modificato), stima a minima varianza
Filtri predittori, equazioni di Yule-Walker
Processi predicibili e processi regolari
Teorema di Wold
Sintesi di filtri lineari tempo-continui e tempo-discreti
Orario di ricevimento
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