Processamento Estatístico de Sinais

Conhecimentos de Base Recomendados

Probabilidades e Estatística; Processamento Digital de Sinal

Métodos de Ensino

NA

Resultados de Aprendizagem

Pretende-se que os alunos adquiram uma sólida formação nos domínios do processamento de sinais aleatórios discretos no tempo.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Modelação estatística de sinais: métodos de mínimos quadrados; aproximação de Padé; método de Prony; predição linear; modelos estocásticos.

2. Filtros de Wiener: solução FIR e IIR; filtro de Kalman.

3. Métodos avançados de estimação do espectro de potência.

4. Filtros adaptativos: filtros FIR e filtros recursivos.

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de síntese: 50.0%
Exame: 50.0%

Bibliografia

Monson H. Hayes (1996) - Statistical Digital Signal Processing and Modeling, John Wiley.

Charles W. Therrien (1992) -  Discrete Random Signals and Statistical Signal Processing, Prentice-Hall.