[Todos CMAT] Curso de Tratamiento Estadístico de Señales
Marco Scavino - IMERL
mscavino en fing.edu.uy
Dom Jul 25 00:29:22 UYT 2010
Estimados:
Les reenvío la información difundida por el Dr. Pablo Musé sobre el curso “Tratamiento Estadístico de Señales” que comenzará en breve en el segundo semestre de 2010.
Saludos cordiales,
Marco Scavino
* Tratamiento Estadístico de Señales
* Objetivos
* Las técnicas que se presentan en el curso son parte fundamental del cuerpo teórico de la disciplina procesamiento digital de señales. El objetivo es presentar las ideas principales y sus herramientas asociadas, de forma que el alumno pueda aplicarlas a problemas concretos y a su vez tenga acceso a la vasta literatura del área.
*
Temario reducido:
o Introducción
Primera Parte: Caracterización de estimadores
o Estimadores insesgados de varianza mínima (MVU)
o Cota inferior de Cramér-Rao para la varianza de un estimador insesgado
o MVU para el caso de modelos lineales
o Estimadores lineales insesgados y de varianza mínima (BLUE)
o Estimación de parámetros por máxima verosimilitud (MLE).
o Enfoque Bayesiano: estimación MAP.
Segunda Parte: Métodos de estimación aplicados
o Caracterización de Procesos Estacionarios
o Procesos Autorregresivos (AR)
o Flitros de Wiener
o Flitros Adaptivos
o Algoritmo de Máxima Pendiente, Algoritmo LMS
o Flitro de Kalman
o Mínimos Cuadrados
o Algoritmo RLS
o Estimación Espectral
* Información General del Curso 2009
* Docentes
MSc. Alvaro Tuzman, G3 IIE (teóricos)
* Dr. Pablo Musé, G3 IIE (teóricos y prácticos)
* Ing. Ernesto López, G1 IIE (prácticos)
* Haldo Spontón, G1 IIE (prácticos)
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* Horarios y salón de clase
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o Lunes y miércoles, de 08:00 hs a 10:00 hs, en el laboratorio de software del IIE
Cronograma
Inicio Lunes 2 de Agosto
Conocimientos previos recomendados: Transformadas discretas, filtros digitales, probabilidad, introducción a procesos estocásticos, álgebra lineal.
Ganancia del curso:
Se realizarán 5 entregas de ejercicios durante el curso y un trabajo final a acordar con los docentes. El estudiante deberá entregar todos los ejercicios y realizar el trabajo final.
Bibliografía:
o "Fundamentals of Statistical Signal Processing", Volume I: Estimation Theory, Steven M. Kay, Prentice Hall PTR; 1 edition (April 5, 1993).
o "Statistical Digital Signal Processing and Modeling", Monson H. Hayes, Wiley, New York, ISBN 0-471 59431-8, 1996.
o "Adaptive Filter Theory", 3rd Edition, Simon Haykin, Prentice-Hall, New Jersey, ISBN 0-13-004052-5, 1995.
o "Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering", R. G. Brown and P. Hwang, John Wiley & Sons, New York, ISBN 0-471-12839-2, 1996.
o "Optimum Signal Processing", Sophocles Orphanidis, 2nd Edition, MacMillan, New York, ISBN 0-02-389380-X, 1988.
o "Random Signals, Detection, Estimation and Data Analysis", S. Shanmugan y A. Breeipohl, John Wiley & Sons, New York, ISBN 0-471-81555-1, 1988.
o "Digital Spectral Analysis", Lawrence Marple Jr., Prentice-Hall, New Jersey, ISBN 0-13-214149-3 025, 1987.
o "Matrix Computations", 3rd edition, G. H. Golub and C. F. Van Loan, Johns Hopkins Univ Press, ISBN 0-8018-3739-2, 1996.
------------ próxima parte ------------
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