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programma 2011 2012

Programma corso IEAD

Orario: ma 8-10; me 11-14; gio 8-10

Data ore Argomenti
6/3/12 2 Introduzione al corso.Richiami su Variabili aleatorie  Lez01.pdf
7/3/12 3 Distribuzioni PROBABILITA’ condizionata Lez02.pdf
8/3/12 2 Gaussiane variate e bivariateLez03.pdf
13/3/12 2 Processi stocastici- Definizione di media e covarianza Lez04.pdf Lez05.pdf
14/3/12 3 Esempi: processi bianchi, esponenzialmente correlati Rappresentazione frequenziale Lez06.pdf Lez07.pdf
15/3/12 2 Sistemi dinamici stocastici rappresentazione i/o: AR, MA, ARMA Lez08.pdf Lez09.pdf
20/3/12 2 Statistiche 1 e 2 ordine Lez10.pdf Esercizi-Lez11.pdf
21/3/12 3 IL Problema della stima Stima a massima verosimiglianza stima e minimo errore quadratico medio Lez20.pdf Lez21.pdf
22/3/12 2 StimatoriStima_IeAD.pdf
27/3/12 2 Stimatori di Gauss Markov Esercitazioni -Stimatori ai minimi quadrati
28/3/12 3 Esercitazione riassuntiva Lez22.pdf Lez32.pdf Stima_IeAD.pdf
29/3/12 2 Esercitazioni di laboratorio Eser1.pdf Eser1.m Es-bayes.m
3/4/12 2 Predizione e filtraggio di serie temporali Filtro ottimo Lez33.pdf
4/4/12 3 Filtro di Wiener Predittore ottimo Lez30.pdf
5/4/12 2 Esempi e esercitazione Lez31.pdf Lez34.pdf
11/4/12 3 Esercitazione Testo compito com.pdf(soluzione)
12/4/12 4 I esonero
2/5/12 3 Filtro di kalman e Filtro di Kalman esteso
3/5/12 2 Esempi Esercitazione sul filtro di kalman Lez40.pdfi
8/5/12 2 Stima dello stato di sistemi dinamici : filtraggio alla Kalman Lez41.pdf Lez42.pdf Lez43.pdf
9/5/12 3 Applicazioni del filtro di Kalman kalman.m
10/5/12 2 Seminario kalman  filekalman
15/5/12 2 Il problema della identificazione
16/5/12 3 dentificazione di sistemi dinamici: Modelli lineariingresso/uscita
17/5/12 2 Identificazione ricorsiva Algoritmi RLS- Relazione con il filtro di Kalman
22/5/12 2 Algoritmi con finestra esponenziale e forgetting factor
23/5/12 3 Esercitazioni
24/5/12 2 Esercitazioni Finali  SCelta dell’esperimento di identificazione
29/5/12 2 Esercitazione di laboratorio
30/5/12 3 Esercitazione finale e esame
31/5/12 2 Modelli LPV e identificazione di modelli LPV

TESTI CONSIGLIATI:

·        L. Ljung ‘System Identification – Theory For the User.1999

·        Appunti del corso del Prof. ZAPPA, DSI, Firenze Zappa.pdf Altri appunti

·        Appunti del corso del Prof. Garulli, DII, Siena

·       Lecture notes prof. Dahleh MIT

·        S. Bittanti Identificazione dei modelli e sistemi adattativi, 2003/5, pp.312, Pitagora

·        BITTANTI SERGIO: Teoria della predizione e del filtraggio, 2002/6, pp.272 Pitagora

Regole per Esami

Due test intermedi o un esame finale scritto  +  un elaborato + orale opzionale+discussione di un articolo scientifico opzionale

  • Una prova finale consistente nella discussione dell’esame finale (o dei due test intemedi) e dell’elaborato e di un orale opzionale (a scelta del candidato)
  • Votazioni: (40%) I test+ (40%) II test + (20%) Eleborato +/- 10% orale opzionale
  • NEL CASO I CANDIDATI SUPERASSERO LA PROVA FINALE CON UN VOTO TOTALE COMPRESO TRA IL 15 e il 18,  ESSI SONO obbligati a sostenere L’ORALE
  • ALLA PROVA e’ obbligatorio portare il libretto e/o un documento
  • Gli esami si protrarranno anche al giorno seguente, per le eventuali correzioni e prove orali
  • Divieto di utilizzo di calcolatrice programmabile,  appunti e telefonino (si puo’ utilizzare solo un formulario)
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