Curso INTENSIVO online de PSAVC/TRS

CONTENIDO

Bienvenida e instrucciones
- Organización del intensivo
- CLAVE para ver los vídeos
- Resolución de dudas
- Soporte técnico y solución a problemas conocidos
- Aceptación de condiciones INT-PSAVC
Sesión 1: Notación matricial y detección
- Qué haremos hoy
- Tema 1.a VA’s
- Tema 1.b Procesos
- Tema 1.c Notación matricial con procesos
- Tema 1.d Modelos racionales. El modelo AR(P).
- Tema 2.a Introducción a la teoría de la detección
- Tema 2.b Detectores habituales
- Ejercicio de examen de detección
- Ejercicios recomendados del tema 2
Sesión 2: Teoría de la estimación
- Qué haremos hoy
- Tema 3.a Estimación (Introducción y medidas de bondad)
- Tema 3.b Estimación (Límite de Cramer-Rao y estimador eficiente)
- Tema 3.c Estimación (MAP y ML – Ejercicio parcial primavera 2009)
- Tema 3.d Estimación (Optimización)
- Ejercicios propuestos sesión 2
Sesión 3: Filtro de Wiener
- Qué haremos hoy
- Tema 3.e Estimación (Matriz de Fisher y ejercicio 1 del Parcial de 2015)
- Tema 4.a Filtro de Wiener: Introducción y ecuaciones principales
- Tema 4.b Filtro de Wiener: Solución IIR, FIR y notación matricial
- Tema 4.c Filtro de Wiener: Propiedades del error y significado de la salida
- Tema 4.d Filtro de Wiener: Aplicaciones (cancelador de interferencias e identificador de sistemas)
- Tema 4.e Filtro de Wiener: Examen parcial primavera 2003
- Ejercicios propuestos sesión 3
Sesión 4: Predicción lineal y sistemas adaptativos
- Qué haremos hoy
- Tema 4.f Filtro de Wiener: Predicción lineal
- Tema 4.g Ejercicio 3 Examen final Enero 2017
- Tema 5.a Sistemas adaptativos: Introducción
- Tema 5.b Sistemas adaptativos: Algoritmo Gradient Descent (parte 1: definición)
- Tema 5.c Sistemas adaptativos: Algoritmo Gradient Descent (parte 2: convergencia y velocidad)
- Tema 5.d Sistemas adaptativos: Algoritmos LMS y NLMS
- Ejercicios propuestos sesión 4
Sesión 5: Problemas Wiener y adaptativos y demostraciones
- Qué haremos hoy
- Tema 5.e Ejercicio 3 del examen final de Enero de 2005
- Tema 5.f Interpretación gráfica de la convergencia y la velocidad
- Tema 5.g Demostración Cota de convergencia algoritmo GD
- Tema 5.h Demostración Número de pasos para la convergencia
- Tema 5.i Demostración Desajuste del algoritmo LMS
- Examen Final reav julio 2019. Ejercicio 3
- Explicación Método de Lagrange
- Ejercicios propuestos sesión 5
Sesión 6: Problemas variados
- Qué haremos hoy
- Examen Final reav julio 2019. Ejercicio 1
- Examen Final reav julio 2019. Ejercicio 2
- Examen Parcial primavera 2019. Problema 1
- Examen Parcial octubre 2016. Problema 2
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