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Il materiale del corso di "Sistemi Dinamici" per l'anno accademico 2019/2020.

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Introduzione al corso- a.a. 2019/2020:

• modalità d'esame
• testi di riferimento
• piano delle lezioni

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Generalità:sistemi dinamici emodelli

• sistemi dinamici a tempo discreto
  • generalità e definizioni
  • equazioni di

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Movimento dello stato e dell'uscita per sistemi dinamici lineari a tempo discreto:

• Soluzione delle equazioni di stato nel caso generale
• Soluzione delle

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Stabilità di sistemi dinamici a tempo discreto

• stabilità dei movimenti dello stato nel caso generale
• stabilità degli stati di

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Identificazione di modelli a partire dai dati: introduzione

• Introduzione all'identificazione di modelli a partire dai dati
  • definizione di modelli "a

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Probabilità, variabili aleatorie e processi stocastici

• Richiami di teoria della probabilità
  • variabili aleatorie
  • funzioni di

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Stima e predizione

• Il problema della stima
  • stima parametrica ed identificazione
  • predizione, filtraggio,

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Modelli dinamici di processi stocastici stazionari a tempo discreto

• Segnali di energia e di potenza
• Rappresentazione spettrale di processi stocastici

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Stima ai minimi quadrati

• Introduzione alla stima ai minimi quadrati
  • Regressione lineare e stima ai minimi quadrati
  • Interpretazione

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Stima di Bayes

• Introduzione alla stima di Bayes
• Lo stimatore ottimo bayesiano
• Stimatore ottimo di Bayes nel caso gaussiano
• Stimatore

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Soluzione al problema della predizione

• determinazione del predittore
  • errore di predizione
  • esempi
  • predittore ad 1 passo per processi

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Identificazione basata sulla minimizzazione dell'errore di predizione (PEM)

• Identificazione basata su PEM: caratteristiche
• teoria asintotica per i metodi

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Algoritmo per identificazione PEM a lotti

• algoritmo di identificazione ai minimi quadrati ed a lotti
  • descrizione

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Stima dello stato da dati osservati

• stima di Kalman
  • richiami alla stima bayesiana nel caso gaussiano
  • stima dello stato come stima