Este vídeo fornece um exemplo de uso de um sistema de tempo discreto para aproximar uma resposta desejada de tempo contínuo, mostrando como medir a qualidade de um método para aproximar a derivada de um sinal de tempo contínuo a partir de suas amostras.
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.
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.