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Processamento Estatístico de Sinais

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Sobre a aula

Definição e exemplos de processos estacionários no sentido amplo e não estacionários

Disciplina

PSI3431-1 Processamento Estatístico de Sinais

EMENTA

1. Transformada z e sistemas de tempo discreto.
2. Inversa da transformada z.
3. Filtros FIR e IIR; estruturas para implementação de filtros de tempo discreto.
4. Projeto de filtros FIR.
5. Projeto de filtros IIR.
6. Processos estocásticos: definição, estacionariedade, função de autocorrelação.
7. Densidade espectral de potência, transformações lineares de processos estocásticos.
8. Efeitos de aritmética de precisão finita em filtros digitais (ruído de quantização).
9. Introdução à estimação de parâmetros.
10. Introdução à teoria de detecção / classificação.

Objetivo

Aprender técnicas de projeto de filtros digitais e exercitá-las na síntese de filtros com especificações usadas em aplicações de interesse prático. Introduzir técnicas de tratamento estatístico de incerteza (estimação, classificação de padrões, tratamento de ruído), com aplicações em codificação e reconhecimento de voz, implementação de algoritmos em aritmética de precisão finita, dentre outras.

Índice de vídeos da disciplina

1. Processos estocásticos estacionários
2. Filtros digitais e processos estocásticos
3. Recordação de PDS - Teorema da Amostragem
4. Processamento digital de sinais de tempo contínuo
5. Aproximando a derivada a partir de um sinal amostrado

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