Información del curso Curso instructor Luis Esteve Autor Pago único 190,00 € Acceso hasta 7 de enero de 2022 00:00 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) 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
