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Categoria: Lezioni a.a. 2019-2020
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folderLezioni a.a. 2019-2020 Sotto-categorie: 0 File: 14

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

 
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pdf0 Introduzione al corso

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

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15-09-2019
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pdf1 L1 - Sistemi dinamici e modelli

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Generalità:sistemi dinamici emodelli

  • sistemi dinamici a tempo discreto
    • generalità e definizioni
    • equazioni di
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15-09-2019
04-10-2019
3.87 MB
pdf2 L2 - Movimento dello stato e dell'uscita di sistemi dinamici lineari a tempo discreto

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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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26-09-2019
28-09-2019
1.14 MB
pdf3 L3 - stabilità di sistemi dinamici a tempo discreto

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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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26-09-2019
26-09-2019
1.63 MB
pdf4 L4 - Identificazione di modelli a partire dai dati

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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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26-09-2019
26-09-2019
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pdf5 L5 - Probabilità, variabili aleatorie e processi stocastici

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Probabilità, variabili aleatorie e processi stocastici

  • Richiami di teoria della probabilità
    • variabili aleatorie
    • funzioni di
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07-10-2019
10-10-2019
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pdf6 L6 - Stima e predizione

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Stima e predizione

  • Il problema della stima
    • stima parametrica ed identificazione
    • predizione, filtraggio,
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10-10-2019
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pdf7 L7 - Modelli dinamici di processi stocastici stazionari a tempo discreto

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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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10-10-2019
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pdf8 L8 - Stima ai minimi quadrati

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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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11-10-2019
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pdf9 L9 - Stima di Bayes

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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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11-10-2019
03-11-2019
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pdf10 L10 - Soluzione al problema della predizione

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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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03-11-2019
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pdf11 L11 - Identificazione basata su PEM

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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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03-11-2019
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pdf12 L12 - Algoritmo per identificazione PEM a lotti

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Algoritmo per identificazione PEM a lotti

  • algoritmo di identificazione ai minimi quadrati ed a lotti
    • descrizione
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03-11-2019
17-11-2019
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pdf13 L13 - Stima dello stato da dati osservati

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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
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17-11-2019
29-11-2019
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