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Categoria: Esercitazioni SD a.a. 2019-20
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folder.png Esercitazioni SD a.a. 2019-20 File: 15
 
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pdf.png esercitazioni del 30 settembre 2019

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Forma canonica di Jordan

  • descrizione dell'algoritmo
    • nel caso di matrice diagnonalizzabile
    • nel caso generale
  • esempi di utilizzo
  • ulteriori esempi (matrici di ordine 4, 6 e 7 con autovalori multipli)


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04-10-2019
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pdf.png Esercizi risolti su movimento libero dello stato

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Esercizi risolti su"movimento libero dello stato di sistemi LTI a tempo discreto"

  • facendo uso della forma di Jordan della matrice A delle equazioni di stato
  • utilizzando la Z-trasformata


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18-10-2019
22-11-2019
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pdf.png Esercizi risolti - elevamento a potenza di matrice

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Esercizi su "elevamento a potenza di matrice"

  • applicazione della forma di Jordan
  • modi di risposta


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pdf.png Esercizi risolti - stabilità

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Esercizi risolti - stabilità di sistemi LTI a tempo discreto

  • utilizzo della trasformazione bilineare e del criterio di Routh-Hurwitz


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21-10-2019
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pdf.png Primo utilizzo delle equazioni di Yule-Walker

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Equazioni di Yule-Walker

Utilizzo delle equazioni di Yule-Walker e della autocorrelazione campionaria per identificare i parametri di un modello AR(1).



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28-10-2019
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pdf.png Esercitazioni del 8 novembre 2019

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11-11-2019
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pdf.png Esercitazioni del 11 novembre 2019

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11-11-2019
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zip.png Soluzione HW2 a.a. 2018/2019

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Codice Matlab per risolvere il problema di identificare un modello ARX per l'Homework 2 dell'a.a. 2018/2019.



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22-11-2019
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txt.png Cross-validazione, FPE, AIC, MDL per identificare un modello ARX

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Applicazione della cross-validation (CV), degli indici Final Prediction Error (FPE), di Akaike (AIC) e Minimum Description Length (MDL) per determinare classe e complessità di un modello.



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22-11-2019
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txt.png Applicazione del test di Anderson

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Applicazione del test di Anderson in Matlab.



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zip.png identificazione di un modello per un sistema ball & beam

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Identificazione di un modello ARX per un sistema ball & beam . Usa Matlab System Identification toolbox. Origine dei dati: database DaISy ( http://homes.esat.kuleuven.be/~smc/daisy/ ).

Per la stima di complessità fa uso degli indici AIC, FPE ed MDL. Valutazione dei residui sia per via grafica (autocorrelzione) che con il test di Anderson.



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22-11-2019
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pdf.png Esercitazioni del 21 novembre 2019

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Esercitazioni del 21 novembre 2019

  • stimatore a minima varianza: applicazione
  • stimatore lineare ottimo, nel caso di
    • una sola osservazione
    • più osservazioni della stessa grandezza, al variare delle caratteristiche del rumore (varianza)
    • più osservazioni, ma con almeno una osservazione del tutto scorrelata dalla grandezza di interesse
  • stima asintotica per un processo MA con ingresso esogeno con un modello errato


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22-11-2019
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txt.png Predittore di stato con Kalman filter - 1.o esempio

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Primo esempio di utilizzo di un filtro di Kalman come predittore ad 1 passo dello stato di un sistema lineare.



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29-11-2019
02-12-2019
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txt.png Predittore di stato con Kalman filter - 2.o esempio

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Secondo esempio di utilizzo di un filtro di Kalman come predittore ad 1 passo dello stato di un sistema lineare.



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02-12-2019
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txt.png Filtro ottimo dello stato

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Primo esempio di utilizzo di un filtro di Kalman come stimatore ottimo dello stato (filtro) di un sistema lineare.



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02-12-2019
02-12-2019
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