Curso Cuatrimestral Online de PSAVC

Información del curso

Curso instructor

Luis Esteve Autor: Luis Esteve

Información Importante

Requisitos técnicos y solución a problemas conocidos

Foro de AVISOS y de PREGUNTAS TÍPICAS (FAQs)

Resolución de dudas

Presentación del curso de PSAVC

¿Cómo es PSAVC/TRS?

Tema 1: Introducción al procesado de señal. Notación matricial.

Apuntes del Tema 1

Repaso y ampliación de VA’s (parte 1)

Ejercicios propuestos del Tema 1

Repaso y ampliación de VA’s (parte 2)

Repaso de procesos

Notación Matricial con procesos (parte 1)

Corrección de los ejercicios 6, 7 y 8 del Tema 1

Notación Matricial con procesos (parte 2)

Corrección del ejercicio 10

Modelos racionales: Modelo AR(P)

Corrección ejercicios de modelos racionales

Tema 2: Teoría de la detección

Material del tema 2

Introducción: Test de hipótesis

Corrección ejercicio nivel de continua

Detectores: Neyman-Pearson, MAP y mínimo riesgo Bayesiano

Ejercicio 2.1

Ejercicio 2.7

Ejercicio 2.9

Lecciones de matemáticas avanzadas

Ejercicio propuesto: Diseño de un radar pulsado

Corrección ejercicio del radar

Tema 3: Teoría de la estimación

Material del tema 3

Introducción a la teoría de la estimación

Medidas de bondad

Corrección ejercicio 3.1

Ejercicio 3.4 (parte 1)

Ejercicio 3.4 (parte 2)

Límite de Cramer-Rao y estimador eficiente

Corrección Ejercicio 3.7

Estimación MAP y ML

Corrección Ejercicio 3.13

Corrección Ejercicio 3.12

Corrección Ejercicio 3.35

Optimización de una función escalar respecto a un parámetro

Solución ejercicio estimación parámetros de una exponencial

Best Linear Unbiased Estimator (BLUE)

Matriz de Fisher

Ejercicio 3.13 (con complejos)

Aclaración matriz de Fisher caso complejo

Tema 4: Estimación Lineal (Filtro de Wiener)

Esta sección no tiene ninguna lección.

Tema 5: Sistemas Adaptativos

Esta sección no tiene ninguna lección.

Tema 6: Estimación espectral (sólo telecos)

Esta sección no tiene ninguna lección.

Material Intensivo Final

Esta sección no tiene ninguna lección.

Material Adicional: Procesos Aleatorios

Esta sección no tiene ninguna lección.