Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Numeri a 100 Electronic flashcard. 1 uno ritorno.
Advertisements

Dipartimento di Ingegneria Idraulica e Ambientale - Universita di Pavia 1 Caduta non guidata di un corpo rettangolare in un serbatoio Velocità e rotazione.
Le distribuzioni di probabilità continue
I numeri naturali ….. Definizione e caratteristiche
2. Introduzione alla probabilità
1 MeDeC - Centro Demoscopico Metropolitano Provincia di Bologna - per Valutazione su alcuni servizi erogati nel.
Mat_Insieme Lavoro di Gruppo Prodotti Notevoli
Processi Aleatori : Introduzione – Parte II
1 Pregnana Milanese Assessorato alle Risorse Economiche Bilancio Preventivo P R O P O S T A.
COORDINATE POLARI Sia P ha coordinate cartesiane
6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)
1 2. Introduzione alla probabilità Definizioni preliminari: Prova: è un esperimento il cui esito è aleatorio Spazio degli eventi elementari : è linsieme.
Frontespizio Economia Monetaria Anno Accademico
I sistemi di riferimento
Inferenza Statistica Le componenti teoriche dell’Inferenza Statistica sono: la teoria dei campioni la teoria della probabilità la teoria della stima dei.
Lez. 3 - Gli Indici di VARIABILITA’
6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)
3. Processi Stocastici Un processo stocastico è una funzione del tempo i cui valori x(t) ad ogni istante di tempo t sono v.a. Notazione: X : insieme di.
Sistemi e Tecnologie della Comunicazione
Analisi Bivariata e Test Statistici
Analisi Bivariata e Test Statistici
Modulazione QAM: idea base
Corso di Tecniche e Sistemi di trasmissione Fissi e Mobili
Varianza campionaria Errore standard della varianza campionaria
Campionamento casuale semplice
DIFFERENZA TRA LE MEDIE
Processi Aleatori : Introduzione – Parte I
8. Reti di Code Nella maggior parte dei processi produttivi risulta troppo restrittivo considerare una sola risorsa. Esempio: linea tandem arrivi 1 v.
Canale A. Prof.Ciapetti AA2003/04
Test di ipotesi X variabile casuale con funzione di densità (probabilità) f(x; q) q Q parametro incognito. Test Statistico: regola che sulla base di un.
Esercizi x1=m-ts x2=m+ts
Già primario f.f. U.O. di neurochirurgia
Laboratorio di El&Tel Elaborazione numerica dei segnali: analisi delle caratteristiche dei segnali ed operazioni su di essi Mauro Biagi.
Master universitario di II livello in Ingegneria delle Infrastrutture e dei Sistemi Ferroviari Anno Accademico 2012/2013 Cultura dimpresa, valutazione.
La partita è molto combattuta perché le due squadre tentano di vincere fino all'ultimo minuto. Era l'ultima giornata del campionato e il risultato era.
1 Esempio : Utile per considerare limportanza delle ALTE FREQUENZE nella ricostruzione del segnale, in particolare dei FRONTI di SALITA e di DISCESA (trailing.
MP/RU 1 Dicembre 2011 ALLEGATO TECNICO Evoluzioni organizzative: organico a tendere - ricollocazioni - Orari TSC.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% % Accrescimento della PECORA IN TASMANIA % % dal 1820 ad oggi % % ( MODELLO LOGISTICO ) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Cos’è un problema?.
Gli italiani e il marketing di relazione: promozioni, direct marketing, digital marketing UNA RICERCA QUANTITATIVA SVOLTA DA ASTRA RICERCHE PER ASSOCOMUNICAZIONE.
Lezione 8 Numerosità del campione
Num / 36 Lezione 9 Numerosità del campione.
Lezione 4 Probabilità.
LA TRASFORMATA DI FOURIER: PROPRIETA’ ed ESEMPI SEZIONE 7
Campionamento e ricostruzione di segnali SEZIONE 7
PROCESSI CASUALI E SISTEMI LINEARI TEMPO INVARIANTI SEZIONE 7
Luciano giromini – la misura in psicologia, 2009 database e distribuzioni - misure di sintesi - misure di variabilità descrizione dei dati:
CHARGE PUMP Principio di Funzionamento
Settimana: 3-7 marzo Orariolunedimartedi Mercoledi 5 Giovedi 6 Venerdi lezione intro alla fis mod DR lezione intro alla fis mod DR.
Regolarità nella griglia dei numeri
Q UESTIONI ETICHE E BIOETICHE DELLA DIFESA DELLA VITA NELL AGIRE SANITARIO 1 Casa di Cura Villa San Giuseppe Ascoli Piceno 12 e 13 dicembre 2011.
1 Negozi Nuove idee realizzate per. 2 Negozi 3 4.
ORDINE DI CHIAMATA a 1minuto e 2 minuti PRINCIPALI TEMPI DELLA COMPETIZIONE ORDINE DI CHIAMATA a 1minuto e 2 minuti PRINCIPALI TEMPI DELLA COMPETIZIONE.
ISTITUTO COMPRENSIVO “G. BATTAGLINI” MARTINA FRANCA (TA)
Radix-Sort(A,d) // A[i] = cd...c2c1
Statistica economica (6 CFU) Corso di Laurea in Economia e Commercio a.a Docente: Lucia Buzzigoli Lezione 5 1.
GEOGRAFIA DEI NUMERI Accademia dei Lincei - Roma 18 Ottobre2011
Un trucchetto di Moltiplicazione per il calcolo mentale
LA CIRCONFERENZA.
Unità 2 Distribuzioni di probabilità Misure di localizzazione Misure di variabilità Asimmetria e curtosi.
Esempi risolti mediante immagini (e con excel)
1 Sky 2 Sky 3 Sky L’Universo Aperto La teoria del Big Bang prevede che, se la densità globale dell’universo non raggiunge un valore di Ωo (Omega Zero)
NO WASTE Progetto continuità scuola primaria scuola secondaria Salorno a.s. 2013_
Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 10 PROBABILITA’ E VARIABILI ALEATORIE.
Il numero più grande Accademia dei Lincei
TRASFORMATA DI FOURIER
Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 4
LUCIDI dell'insegnamento di COMUNICAZIONI ELETTRICHE eo/in/bi
Laurea Ing. EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 3
INFERENZA NEL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE
Transcript della presentazione:

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11 PROCESSI ALEATORI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.1 PROCESSI ALEATORI : VARIABILE ALEATORIA ASSOCIATA ALL’ ESPERIMENTO DOVE S=SPAZIO DEGLI EVENTI E P =PROBABILITA’. : E’ UNA FUNZIONE NUMERICA ASSOCIATA ALLE USCITE ELEMENTARI DELL’ ESPERIMENTO . UN PROCESSO ALEATORIO E’ UNA FAMIGLIA DI FUNZIONI DEL TEMPO, CIASCUNA ASSOCIATA AD UNA REALIZZAZIONE AD UN ISTANTE FISSATO ,IL PROCESSO ALEATORIO COINCIDE CON UNA VARIABILE ALEATORIA

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.2 ESEMPIO : VARIABILE ALEATORIA, COSTANTE E’ UN PROCESSO ALEATORIO SE . LE COSINUSOIDI SONO TUTTE IN FASE, MA CON AMPIEZZE CHE DIPENDONO DALLE USCITE ELEMENTARI DELL’ ESPERIMENTO.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.3 ESEMPIO : SEQUENZA DI 0 E 1 EQUIPROBABILI E INDIPENDENTI (EQUIVALENTI A USCITA CONVERTITORE A/D). PROCESSO BINARIO SORGENTE DI BIT A T sec SENZA MEMORIA ESPERIMENTO ESEGUITO INFINITE VOLTE T 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 INTERA SEQUENZA DI 0 E 1.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.4 ALTERNANZA DI 0 E 1 DIPENDENTE DA UNA DISTRIBUZIONE POISSONIANA. SE SI MANTIENE COSTANTE LA DENSITA’ DEI PUNTI E SI RIPETE L’ ESPERIMENTO OTTENGO FUNZIONI NEL TEMPO SIMILI CHE COSTITUISCONO UN PROCESSO ALEATORIO. T 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.5 STATISTICHE DEL I ORDINE SE SI CONSIDERA UN ISTANTE DI TEMPO “GENERICO” , ALLORA SI PUO’ DEFINIRE LA FUNZIONE DI DISTRIBUZIONE DI PROBABLITA’ ; DA CUI SI PUO’ RICAVARE LA RELATIVA DENSITA’ (OPERAZIONE DI DERIVATA). IN PRATICA SI CONOSCETUTTA LA STATISTICA DEL I ORDINE (FUNZIONE DI DISTRIBUZIONE E DENSITA’)

STATISTICHE DEL II ORDINE Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.6 STATISTICHE DEL II ORDINE SE SI CONSIDERANO DUE ISTANTI GENERICI , , ALLORA SI PUO’ DEFINIRE : CHE E’ LA FUNZIONE DI DISTRIBUZIONE CONGIUNTA TRA 2 V.A. IN MODO ANALOGO SI POSSONO CALCOLARE LE STATISTICHE DI ORDINE SUPERIORE A N=2 IN MODO DA CARATTERIZZARE COMPLETAMENTE IL PROCESSO ALEATORIO. IN PRATICA, CI SI FERMA ALLA STATISTICA DI II ORDINE, OSSIA AL CALCOLO DEI PARAMETRI CHE LA DEFINISCONO.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.7 VALORE MEDIO VARIANZA FUNZIONE DI COVARIANZA FUNZIONE DI CORRELAZIONE (PROC. COMPLESSI) FUNZIONE DI CORRELAZIONE (PROC. REALI) SE I PROCESSI SONO COMPLESSI ALTRIMENTI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.8 STAZIONRIETA’ DI UN PROCESSO ALETORIO DEF : LE PROPRIETA’ STATISTICHE DEL PROCESSO SONO INVARIANTI ALLE TRASLAZIONI TEMPORALI. ALLORA, SE IL PROCESSO E’ STAZIONARIO : STAZIONARIETA’ IN SENSO STRETTO (S.S.S.) : OGNI STATISTICA E’ INVARIANTE ALLE TRASLAZIONI NEL TEMPO (DIPENDE SOLO DA ).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.9 STAZIONARIETA’ IN SENSO LATO (S.S.L.) : SE LA STATISTICA DEL I E DEL II ORDINE NON DIPENDONO DAL TEMPO t . SI CONSIDERANO SOLO PROCESSI ALEATORI DEL TIPO S.S.L

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.10 ESEMPIO 1 SI VERIFICHI SE IL PROCESSO , CON , V.A E’ S.S.L. V.A. GENERICA. V.A. CON DENSITA’ UNIFORME TRA E E INDIPENDENTI TRA LORO E’ IMPORTANTE L’ ORDINE DI (IN PARTICOLARE NEL CASO DI PROCESSI COMPLESSI) : AUTOCORRELAZIONE CROSS-CORRELAZIONE (1)

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.11 NEL CASO DI PROCESSI REALI, SCAMBIANDO LE VARIABILI SI HA : CHE IN GENERE E’ DIVERSA DA (OSSIA NON E’ INVARIANTE RISPETTO ALLO SCAMBIO DI V.A.). NEL CASO DI PROCESSI COMPLESSI SI HA : SE SI SCAMBIANO GLI ISTANTI TEMPORALI, SI OTTIENE :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.12 MA POICHE’ QUESTA E’ COMPLESSA CONIUGATA DELLA (1) , ALLORA : SE SI TIENE CONTO DEL SIGNIFICATO FISICO DI TALI FUNZIONI, ALLORA : POTENZA DEL PROCESSO 2 POTENZA MENO IL VALOR MEDIO AL QUADRATO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.13 INOLTRE SI NOTI CHE : SEMPRE SE SONO 2 V.A. , ALLORA PER CARATTERIZZARLE E’ NECESSARIO CONOSCERE : VALOR MEDIO VARIANZA COVARIANZA

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.14 SI DEFINISCE QUINDI IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE : DOVE : SI NOTI CHE, PER PROCESSI SSL, LA POTENZA DEL PROCESSO E’ COSTANTEMENTE PERI AL VALORE , QUINDI : E ANALOGAMENTE PER

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.15 ESEMPIO 2 : PROCESSO TELEGRAFICO CASUALE E’ LEGATO ALLA DISTRIBUZIONE POISSONIANA DEI PUNTI : RICORDO CHE E’ IL NUMERO MEDIO DI PUNTI SULL’ INTERVALLO UNITARIO t  E’ UNA DENSITA’. IN GENERALE : t

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.16 E INDIPENDENTI SE GLI INTERVALLI NON SONO SOVRAPPOSTI. SI DEFINISCE PROCESSO TELEGRAFICO CASUALE (PTC) DOVE E’ IL NUMERO DI PUNTI NELL’ INTERVALLO (0,t).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.17 +1 PARTENDO DA t=0 OVE x(t)=1, POICHE’ n(t)=0 E’ PARI, SI HANNO COMMUTAZIONI DA +1 A -1 E VICEVERSA OGNIQUALVOLTA E’ PRESENTE UN PUNTO. SE MANTANGO LA STESSA DENSITA’ E RIPETO L’ ESPERIMENTO OTTENGO UNA DIVERSA SEQUENZA. IL LORO INSIEME FORMA IL PROCESSO ALEATORIO. SI CALCOLI IL VALOR MEDIO : t -1

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.18 DOVE, ESSENDO EVENTI MUTUAMENTE ESCLUSIVI : ANALOGAMENTE :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.19 QUINDI : LA MEDIA E’ DIPENDENTE DAL TEMPO  PROCESSO NON STAZIONARIO. SI CALCOLI LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.20 QUINDI (LEGGE DI BAYES) : DOVE MENTRE LA PROBABILITA’ CONDIZIONATA IMPLICA UN NUMERO PARI DI COMMUTAZIONI NELL’ INTERVALLO .

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.21 ANALOGAMENTE SI OTTIENE (RICORDANDO CHE : E ).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.22 ESSENDO FUNZIONE PARI SI HA SE SI VUOLE RENDERE IL PROCESSO STAZIONARIO, ALLORA SI CONSIDERI :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.23 DOVE CON UGUAL PROBABILITA’ ED INDIPENDENTEMANTE DA x(t) ALLORA : POICHE’ IL VALOR MEDIO E’ ORA COSTANTE, MENTRE DATO CHE ORA IL PROCESSO E’ S.S.L. OSS : SI NOTI CHE ORA NON ESISTE PIU’ IL VALORE PREVILEGIATO +1 NELL’ ORIGINE DEI TEMPI.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.24 ESEMPIO 3 : DISTRIBUZIONE POISSONIANA (PROCESSO TELEGRAFICO) SI CONSIDERI LA DISTRIBUZIONE DI POISSON : DOVE E’ LA DENSITA’, CIOE’ IL NUMERO MEDIO DI ATTRAVERSAMENTI PER LO ZERO NELL’ UNITA’ DI TEMPO. LA PROBABILITA’ DI AVERE PUNTI IN E IN , CON E NON SONO SOVRAPPOSTI E INDIPENDENTI. IL PROCESSO ALEATORIO SI OTTIENE FACENDO VARIARE UN SEGNALE TEMPORALE IN RELAZIONE A TALE DISTRIBUZIONE.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.25 LA DISTRIBUZIONE DI POISSON E’ LEGATA A PROBLEMI FISICI COME I CONTEGGI DELLE CHIAMATE TELEFONICHE, LE EMISSIONI RADIOATTIVE,CODE. LA STATISTICA DI TALE PROCESSO x(t) E’ DATA DA : DATO CHE PER PROCESSI REALI : VALORE MEDIO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.26 OSS : VA A ZERO TANTO PIU’ RAPIDAMENTE QUANTO E’ MAGGIORE, OSSIA POCA “MAMORIA” SE GRANDE. OSS : SE IL PROCESSO E’ REALE E SSL LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE E’ PARI SE IL PROCESSO E’ SSL ALLORA NON VARIA SE INCREMENTO L’ ISTANTE t DI UNA QUANTITA’ ARBITRARIA c . MA SE ALLORA :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.27 PROPRIETA’ DEI PROCESSI S.S.L. REALI DIM : MA ALLORA

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.28 POTENZA DEL PROCESSO (attenzione alle unita’ di misurax(t) si può vedere come tensione su una resistenza di 1ohm : potenza [watt]=[volt]2 /[ohm]). LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE ESPRIME IL LEGAME CHE C’E’ TRA 2 CAMPIONI (LEGAME DI COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE) . INFATTI, SE ALLORA :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.29 QUESTA E’ LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE NORMALIZZATA INFATTI, DATE 2 V.A. x E y , IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE VALE: ALLORA SE E SI HA CHE :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.30 OSSIA : CHE SINTETIZZA LA RELAZIONE ESISTENTE TRA 2 CAMPIONI DEL SEGNALE NEL CASO CHE , RAPPRESENTA LA MEMORIA DEL SEGNALE NELL’ ULTIMO ESEMPIO, SI NOTI CHE LA MEMORIA SI PERDE DOPO CIRCA QUINDI MAGGIORI LE COMMUTAZIONI NELL’ UNITA’ DI TEMPO ( ALTO) MINORE E’ LA MEMORIA DEL PROCESSO.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.31 ESEMPIO :PROCESSO TELEGRAFICO CASUALE SI CONSIDERI UN PTC SIFFATTO : TALE PROCESSO y(t) E’ IN RELAZIONE COL PRECEDENTE x(t) MEDIANTE: ALLORA : y(t) 1 t +1 -1

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.32 INOLTRE : IN GENERALE, SE SI HANNO 2 PROCESSI CON E ALLORA E

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.33 ESEMPIO : PROCESSO ALETORIO COSINUSOIDALE SI CONSIDERI : IL PROCESSO E’ PERIODICO, INFATTI CON QUINDI : V.A. QUALUNQUE V.A. CON DENSITA’ UNIFORMA TRA 0 E 2 E t t

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.34 CIOE’ LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE DI PROCESSI PERIODICI E’ PERIODICA DI PERIODO UGUALE A QUELLO DEL PROCESSO. QUINDI :MEMORIA PERIODICA  COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE PERIODICO   ”MEMORIA STRUTTURALE”

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.35 RUMORE BIANCO E’ UN PARTICOLARE PROCESSO ALEATORIO DOVE : CHE NEL CASO STAZIONARIO DIVENTA : LA CORRELAZIONE TRA 2 CAMPIONI IN E E’ SEMPRE 0 (CAMPIONI SCORRELATI SE )

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.36 NON E’ POSSIBILE STABILIRE CON CERTEZZA LA POTENZA DEL PROCESSO ( ) SE ALLORA TALE PROCESSO SI CHIAMA RUMORE BIANCO UN PROCESSO SI DICE NORMALE O GAUSSIANO SE I SUOI CAMPIONI PRESI AD ISTANTI ARBITRARI, SONO V.A. CONGIUNTAMENTE GAUSSIANE.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.37 PROCESSO BINARIO SEMICASUALE SI CONSIDERI UN PROCESSO BINARIO SIFFATTO : LE COMMUTAZIONI AVVENGONO A INTERVALLI FISSI DI LUNGHEZZA T. I DUE VALORI SONO ASSUNTI CON UGUAL PROBABILITA’. L’ ORIGINE DEI TEMPI COINCIDE CON UNA COMMUTAZIONE (PER TUTTE LE REALIZZAZIONI). IL PROCESSO E’ SENZA MEMORIA (OSSIA COMMUTAZIONI INDIPENDENTI TRA LORO).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.38 ESEMPIO : LANCIO RIPETUTO DELLA MONETA (+V0=TESTA, -V0=CROCE).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.39 SE SI CONSIDERA UN PROCESSO x(t) SIFFATTO, ALLORA : E LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE SI CONSIDERI E DIVIDIAMO IN DUE CASI : 1) INTERVALLI DI COMMUTAZIONE DIVERSI  INDIPENDENTI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.40 2) SI SCELGA E (NEL CASO COMPLETAMENTE ARBITRARIO, SARA’ SEMPRE POSSIBILE SCRIVERE ) QUINDI DISTA DA E DI CONSEGUENZA PUO’ TROVARSI NELLO STESSO INTERVALLO DI COMMUTAZIONE OPPURE IN QUELLO SUCCESSIVO. 0 T 2T 3T t

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.41 SE E SONO NELLO STESSO INTERVALLO, ALLORA : SE E SONO IN INTERVALLI ADIACENTI, ALLORA : ALLORA LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE NON DIPENDE DA , MA ANCHE DALLA POSIZIONE DI  PROCESSO NON STAZIONARIO.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.42 ESEMPIO : PROCESSO BINARIO CASUALE PROCESSO BINARIO SIMILE A QUELLO PSEUDOCASUALE : CADENZA FISSA T. 2 VALORI EQUIPROBABILI FASE CASUALE, CIOE’ LA DISTANZA DEL PIU’ VICINO ISTANTE DI COMMUTAZIONE DALL’ ORIGINE DEI TEMPI E’ ALEATORIA (CON DENSITA’ UNIFORME). ASSENZA DI MEMORIA TRA INTERVALLI SUCCESSIVI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.43 DATA L’ IPOTESI DI PROCESSO S.S.L., SI CALCOLI IL VALOR MEDIO E LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE. OSSIA SI DEVONO MEDIARE I VALORI CHE IL PROCESSO ASSUME IN TUTTE LE REALIZZAZIONI PER UN ISTANTE GENERICO. FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE MEDIA DI INSIEME DATA L’ EQUIPROBABILITA’ DI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.44 IL PRODOTTO PUO’ VALERE OPPURE , ALLORA MA SE E APPARTENGONO ALLO STESSO INTERVALLO, ALLORA IL PRODOTTO VALE SE E NON APPARTENGONO ALLO STESSO INTERVALLO, ALLORA SI DEVONO CONSIDERARE LE POSSIBILITA’ CONDIZIONALI (NOTARE CHE GLI IMPULSI SONO TRA LORO INDIPENDENTI).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.45 SI RICORDA CHE : DOVE : E QUINDI : ….. ….. …..

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.46 SI SUPPONGA : ALLORA E  INTERVALLI DIVERSI  IN QUANTO E PERCHE’ LA PROBABILITA’ DI AVERE O E’ PARI A 1/2 .

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.47 EQUIVALE A TENER FISSA L’ ORIGINE E SCEGLIERE A CASO t NELL’ INTERVALLO T (CASUALITA’ DELL’ ORIGINE). ALLORA E  STESSO INTERVALLO SE t E’ NEL SOTTOINTERVALLO T- ////////////

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.48 MA : ( CON UGUAL PROBABILITA’)

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.49 QUINDI : SI RICORDI CHE, PER UN PROCESSO A VALOR MEDIO NULLO, IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE TRA DUE CAMPIONI VALE : OSSIA SI PUO’ FARE PREVISIONE SUL CAMPIONE CORRENTE A PARTIRE DA UNO NOTO SE IL CORRENTE DISTA MENO DI T DAL CAMPIONE NOTO.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.50 AD ESEMPIO, LA STIMA LINEARE: QUINDI SE x E y SONO DUE CAMPIONI DELLO STESSO SEGNALE ( ). CHE E’ LA STIMA A MINIMO ERRORE QUADRATICO MEDIO (EQM).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.51 ESEMPIO : PROCESSO BINARIO CASUALE CONDIZIONATO SI CONSIDERI UN PROCESSO SIFFATTO : PROCESSO BINARI CASUALE CON CONDIZIONAMENTO DEL VALORE CORRENTE SU QUELLO SUCCESSIVO. CONSEGUENZA : LA MEMORIA DEL PROCESSO CAMBIA  DIVERSA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE. SI SUPPONGA : IN QUESTO CASO CONVIENE SCINDERE IL PROBLEMA, OSSIA CONSIDERANDO VALORI DI  VIA VIA CRESCENTI. ISTANTE CORRENTE ISTANTE PRECEDENTE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.52 10CASO : ANALOGAMENTE AL CASO PRECEDENTE INFATTI : x(t) x(t+) x(t) x(t+) PROBABILITA’ 0.5x0,8=0.4 0.5x0.2=0.1

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.53 ALLORA : QUINDI : ORA PER =T , IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE NON E’ NULLO, QUINDI E’ POSSIBILE FARE PREVISIONE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.54 20CASO : ORA t E t+ POSSONO APPARTENERE A INTERVALLI ADIACENTI OPPURE NON ADIACENTI. INTERVALLI ADIACENTI  t IN 2T-  (\\\\\\\\) INTERVALLI NON ADIACENTI  t IN -T (||||||) \\\\\\\\\\\\ ||||||||||

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.55 ALLORA : DOVE : E

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.56 SI RICAVA CON UN GRAFO : AD ESEMPIO, SE ALLORA LA PROBABILITA’ CHE E’ 0.8x0,8+0.2x0.2=0.68 E CHE E ANALOGAMENTE PER . 0.8 0.8 0.2 0.8 0.2 0.2

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.57 QUINDI : 60%36% -2T -T T 2T COSI’ ALL’ AUMENTARE DI  ,LA MEMORIA DIMINUISCE.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.58 OSS. : SI NOTI CHE LA CONDIZIONE OSSIA UNA MEMORIA CHE IMPONE PIU’ PROBABILI CAMBI DI SEGNI, SI OTTERRA’ T 3T 2T

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.59 ESEMPIO : PROCESSO MULTILIVELLO CASUALE SI CONSIDERI UN PROCESSO SIFFATTO : OSSIA : UNA SERIE DI IMPULSI RETTANGOLARI DI DURATA T. AMPIEZZA MULTIPLA DI V E SIMMETRICA RISPETTO ALLO ZERO  MEDIA NULLA. LIVELLI EQUIPROBABILI E INDIPENDENTI TRA INTERVALLI SUCCESSIVI N=2M LIVELLI.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.60 FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE : MA (COME NEL CASO DI PROCESSI CASUALI SENZA MEMORIA) POICHE’ INTERVALLI EQUIPROBABILI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.61 POICHE’ : CON PROBABILITA’ 1/M. SI NOTI CHE LA MEDIA RAPPRESENTA ANCHE LA POTENZA DEL SEGNALE, QUINDI : SEMPRE -T +T NEL CASO DI DUE PROCESSI E SI PUO’ CALCOLARE LA FUNZIONE DI CROSS-CORRELAZIONE CHE ESPRIME LA DIPENDENZA TRA I DUE PROCESSI.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.62 ESEMPIO : PROCESSO ALEATORIO COMPLESSO QUESTO PROCESSO E’ UNA ASTRAZIONE CHE SERVE PER RAPPRESENTARE PROCESSI REALI . V.A. AVENTI MEDIA NULLA MEDIA DEL PROCESSO E SCORRELATE E VARIANZA

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.63 FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE : E’ SSL.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.64 PROCESSI ALEATORI E STAZIONARI LA CONOSCENZA DI E E’ SUFFICIENTE PER TROVARE IL PROBLEMA E’ ANALOGO AL CASO DELLA DEFINIZIONE DI UNA V.A. y DATA LA V.A. x E LA RELAZIONE SI TRATTERANNO SOLO SISTEMI LTI . CARATTERIZZATI DALLA RISPOSTA ALL’ IMPULSO O ANALOGAMENTE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.65 ESEMPIO DI SISTEMI NON LTI : QUADRATORE HARD LIMITER

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.66 SE E’ NOTO E STAZIONARIO, ALLORA SI CONOSCE IL VALORE MEDIO E LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE , QUINDI IL VALOR MEDIO DI E’:

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.67 LA FUNZIONE DI CROSS-CORRELAZIONE : LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.68 SE SI EFFETTUA IL CAMBIO DI VARIABILE ALLORA : CON UN ULTERIORE CAMBIO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.69 ESEMPIO (FUNZIONE DI CROSS-CORRELAZIONE) SE SI HA UN SISTEMA LTI CON SCONOSCIUTA, ALLORA PONENDO IN INGRESSO UN RUMORE BIANCO CON CORRELATORE E CON LO SCHEMA DI FIGURA OTTENGO : OSSIA LA RISPOSTA ALL’ IMPULSO DEL SISTEMA (A MENO DI UNA COSTANTE)

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.70 ESEMPIO (FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE) SI CONSIDERI UN INTEGRATORE IDEALE (PASSA-BASSO), CON IN INGRESSO UN RUMORE BIANCO : RUMORE BIANCO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.71 DOVE : SI OSSERVI CHE : E’ L’ ENERGIA DELLA RISPOSTA ALL’ IMPULSO DEL FILTRO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.72 SPETTRO DI DENSITA’ DI POTENZA DI UN PROCESSO ALETAORIO LO SPETTRO DI DENSITA’ DI POTENZA E’ DEFINITO COME L’INTEGRALE DI FOURIER DELLA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE. E PERMETTE DI CONOSCERE LA DISTRIBUZIONE DELLA POTENZA DEL PROCESSO IN FREQUENZA. ANALOGAMENTE, LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.73 POICHE’ LA POTENZA DEL SEGNALE EQUIVALE A : L’ INTEGRALE DI HA SIGNIFICATO DI POTENZA (DOVRA’ ESSERE QUINDI SEMPRE POSITIVA ) . INOLTRE, E’ SEMPRE REALE E PARI POICHE’ E’ PARI E REALE. DATO IL SIGNIFICATO DI SPETTRO DI DENSITA’ DI POTENZA SI HA CHE :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.74 SI CONSIDERI PERCIO’ IL PROCESSO E LO SI FACCIA PASSARE IN UN BANCO DI FILTRI PASSA-BANDA IDEALI IN MODO DA COPRIRE TUTTO LO SPETTRO DELLE FREQUENZE. 1

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.75 PERTANTO L’ N-ESIMO FILTRO SARA’ DISPOSTO ALLORA LE USCITE RAPPRESENTANO LA SCOMPOSIZIONE DEL PROCESSO IN FREQUENZA. QUINDI DATO CHE : 1

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.76 SI CALCOLI LA POTENZA DI TRA E ,OVVERO E ALLORA DATO CHE IN FREQUENZA RISULTA ( IMPORTANTE )

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.77 QUINDI DALLA (2) SI HA : OSSIA LA PORZIONE DI POTENZA DEL SEGNALE ASSOCIATA ALLA BANDA CONSIDERATA.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.78 ALTRA DIMOSTRAZIONE : PER DEFINIZIONE DI SPETTRO DI DENSITA’ DI POTENZA , L’ INTEGRALE DI SU UN DOMINIO LIMITATO DEVE FORNIRE LA POTENZA RELATIVA A QUEL DOMINIO. INFATTI SE CONSIDERIAMO UNA BANDA COMPRESA TRA E , ALLORA SI DEVE VERIFICARE CHE : SI CONSIDERI ALLORA : POTENZA DI TRA E E E 1 CON

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.79 SARA’ UN PROCESSO COSTITUITO DALLE COMPONENTI DI COMPRESE TRA E ALLORA PER DEFINIZIONE MA DATO CHE ALLORA

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.80 QUINDI UN PROCESSO ALEATORIO SI PUO’ CARATTERIZZARE EQUIVALENTEMENTE COME : IN OGNI CASO, E RAPPRESENTANO LA MEMORIA DEL PROCESSO.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.81 ESEMPIO : PROCESSO TELEGRAFICO CASUALE OSSIA QUANDO SI DIMEZZA E, ESSENDO , IL COEFF. DI CORRELAZIONE E’ RIDOTTO DEL 50%. LA TRASFORMATA DI FOURIER DI E’ : MAX = FUNZIONE DI CAUCHY 0.5 MAX

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.82 RAGGIUNGE LA META’ DEL SUO VALORE MAX QUANDO SI VEDE CHE 2  FORNISCE ANCHE UN PARAMETRO DELLA LARGHEZZA IN FREQUENZA (OSSIA DELLA MEMORIA )  ELEVATO  POCA MEMORIA NEL TEMPO E BANDA GRANDE ( AUTOCORRELAZIONE IMPULSIVA )  PRINCIPIO DI INDETERMINAZIONE . FORNISCE INFORMAZIONI SULLE POSSIBILITA’ DI UN SEGNALE DI PASSARE SU UN CANALE. SI CONSIDERI UN CANALE CON BANDA PASSANTE 02 MHz SUL QUALE SI VUOLE TRASMETTERE UN SEGNALE BINARIO CASUALE CON INTERVALLO =1  sec. 1  sec

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.83 LA FUNZIONE DI AUTOCORRELAZIONE E’ (SE I DUE LIVELLI SONO EQUIPROBABILI E IL PROCESSO E’ SENZA MEMORIA) : SI PUO’ CALCOLARE LA  IL TRIANGOLO PUO’ ESSERE RICAVATO DALLA CONVOLUZIONE DI 2 RETTANGOLI : CHE IN FREQUENZA VALE :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.84 ALLORA E’ IL PRODOTTO DI 2 SINC, CIOE’ : ORA E’ POSSIBILE CONFRONTARE LA CARATTERISTICA DEL CANALE CON LO SPETTRO DEL SEGNALE. SI VEDE CHE PER IL CANALE : MENTRE IL LOBO PRINCIPALE DEL PROCESSO E’ TALE CHE : QUINDI LA BANDA UTILE DEL FILTRO COMPRENDE OLTRE AL LOBO CENTRALE ANCHE I PRIMI LOBI LATERALI.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.85 ESEMPIO : CANALE CON RUMORE I CANALI REALI PRESENTANO ANCHE IL PROBLEMA DEL RUMORE OLTRE CHE DELLA LIMITAZIONE IN BANDA.  ALLORA SI VUOLE SAPERE SE UN SEGNALE PUO’ PASSARE ATTRAVERSO IL CANALE E SE VIENE AFFETTO DAL RUMORE INTRINSECO AL CANALE STESSO. LA PRIMA VERIFICA E’ ANALOGA AL CASO PRECEDENTE. PER LA SECONDA, SI DEVE STABILIRE SE LO SPETTRO DI DENSITA’ DI POTENZA DEL RUMORE E’ SUFFIC. PIU’ BASSO DI QUELLO DEL SEGNALE. CANALE L.T.I.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.86 IN CASO CONTRARIO, OVVERO SE SONO CONFRONTABILI, SI DEVE SPOSTARE IN BANDA IL SEGNALE IN MODO DA TROVARE ALL’ INTERNO DELLA BANDA DEL CANALE, UNA ZONA DOVE IL RUMORE HA DENSITA’ BASSA. SI CONSIDERI UN SEGNALE AVENTE PARI A : CANALE AVENTE BANDA UTILE PARI A 10 MHz 0.5 2 MHz

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.87 RUMORE COMPRESO IN BANDA 0.55 MHz AVENTE AMPIEZZA CONFRONTABILE CON QUELLA DEL SEGNALE. ESISTE UNA BANDA UTILE TRA 5 E 10 MHz ( SENZA RUMORE ). SI EFFETTUA UNA MODULAZIONE CON FREQUENZA DI PORTANTE 7.5 MHz DEL TIPO : 5 7.5 MHz 10 MHz

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.88 ALLORA SI AVRA’ IN FREQUENZA : LA TRASMISSIONE AVVIENE SENZA PROBLEMI DI RUMORE. NECESSITA’ DI UN DEMODULATORE CHE RIPORTI IN BANDA BASE. 5 7.5

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.89 ERGODICITA’ PROCESSO ALEATORIO  INSIEME DI REALIZZAZIONI STATISTICA DEL PROCESSO RICHIEDE MEDIE D’ INSIEME ERGODICITA’ E’ UNA PARTICOLARE PROPRIETA’ DEI PROCESSI CHE PERMETTE DI APPROSSIMARE LE MEDIE D’ INSIEME SENZA CALCOLARLE DIRETTAMENTE, MA LAVORANDO SU UNA SOLA REALIZZAZIONE  CIASCUNA REALIZZAZIONE CONTIENE TUTTA L’ INFORMAZIONE RIGUARDO IL PROCESSO (OVVERO TUTTA LA STORIA). MEDIA D’ INSIEME  MEDIA TEMPORALE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.90 ESEMPI : 1) PERCHE’ SE TAGLIO CON FINESTRE NEL TEMPO UNA REALIZZAZIONE QUALSIASI NON SI CAPISCANO LE V.A. (SONO COSTANTI ENTRO UNA REALIZZAZIONE) 2) PROCESSO BINARIO CASUALE (ERGODICO) SI PARLERA’ DI PROCESSI ERGODICI NELLA MEDIA E NELL’ AUTOCORRELAZIONE NON ERGODICO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.91 STIMA DI DOVE : E’ UNA REALIZZAZIONE GENERICA DEL PROCESSO E’ UNA V.A. , QUINDI SI PUO’ VALUTARE MEDIANTE LA MEDIA E LA VARIANZA (STIMA NON POLARIZZATA E ASINTOTICAMENTE STABILE) VERIFICA (NON POLARIZZAZIONE) : PROCESSO STAZIONARIO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.92 VERIFICA (STABILITA’) : QUINDI, PONENDO  E NELLE IPOTESI DI PROCESSO STAZIONARIO SI PUO’ NOTARE CHE LUNGO TALE RETTA LA FUNZIONE INTEGRANDA E’ COSTANTE.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.93 INOLTRE, DATO CHE SIA  CHE  VARIANO DA -T A +T  -2T   +2T. INCREMENTANDO  DI UN TRATTO d , OSSIA -=d  E CALCOLANDO L’ AREA DELLA STRISCIA RISULTANTE, SI PUO’ TRASFORMARE L’ INTEGRALE DOPPIO IN SEMPLICE. QUINDI L’ AREA DELLA STRISCIA VALE E

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.94 PERCIO’ RICORDANDO CHE E NEL CASO ALLORA ASSUME VALORE MASSIMO PER =0 FINO AD ANNULLARSI. QUINDI SE SI HA UN PROCESSO CON FUNZ. DI AUTOCORRELAZIONE LIMITATA, OSSIA

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.95 E’ GARANTITO CHE COSI’ SI E’ DIMOSTRATO CHE UN PROCESSO ERGODICO NELLA MEDIA OVVERO LA STIMA DELLA MEDIA CONVERGE ALLA MEDIA VERA QUANDO T CRESCE.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.96 STIMA DI PROCESSI ERGODICI NELL’ AUTOCORRELAZIONE E’ NECESSARIO CONOSCERE UNA REALIZZAZIONE DI CHE DURI ALMENO 2T+ . SICCOME L’ INTERVALLO DI OSSERVAZIONE E’ T , SI PREFERISCE RIDEFINIRE TALE STIMA COME :

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.97 TALE STIMA E’ NON POLARIZZATA, INFATTI : TALE STIMA VALE PER E SI PONE PER (NON SI CONOSCE IL PROCESSO AL DI FUORI DI T).  POLARIZZAZIONE POICHE’ FORZO IL VALORE PER . I VALORI MIGLIORI LI OTTENGO PER  PICCOLI. SI DIMOSTRA CHE LA STIMA E’ POCO STABILE AL CRESCERE DI  .

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.98 STIMA INDIRETTA DI SI OSSERVA CHE DOVE E’ PARI AL PRODOTTO DI REALE PER UNA FINESTRA TEMPORALE UNITARIA DI DURATA 2T. QUINDI : COSTANTE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.99 CHE IMPLICA UNA PERDITA DI RISOLUZIONE . COSI’ SE SI VUOLE AVERE UNA RISOLUZIONE IN FREQ. PARI A , ALLORA : DOVE E’ LA LARGHEZZA DEL LOBO PRINCIPALE DEL SINC.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.100 STIMA DIRETTA DI SI DEVE VERIFICARE LA STABILITA’ ASINTOTICA E LA NON POLARIZZAZIONE.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.101 SI DIMOSTRA IN MANIERA ANALOGA AL CASO PRECEDENTE CHE QUESTO EQUIVALE A CONSIDERARE (COME PER STIMA INDIRETTA) IN QUESTO CASO, SI DEVE EFFETTUARE LA TRASFORMATA DI FOURIER DEL PRODOTTO TRA E UN TRIANGOLO SIFFATTO PER PER SI INTRODUCE POLARIZZAZIONE PER

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.102 QUESTA VOLTA IL LOBO PRINCIPALE HA LARGHEZZA (FINESTRA DELL’ INTEGRALE DI FOURIER E’ QUI ’ [ 0,T ], ANZICHE’ [ -T,T ] COME PER LA STIMA INDIRETTA.  PERDITA DI RISOLUZIONE MAGGIORE DI QUELLA DELLA STIMA INDIRETTA: SEBBENE PIU’ COMODA, LA STIMA DIRETTA NON E’ ASINTOTICAMENTE STABILE . BENSI’ RESTA DELLO STESSO ORDINE DI , CIOE’ LA DEVIAZIONE STANDARD DELLO STESSO ORDINE DI IN INTERVALLO DELL’ ORDINE DEL 100% DEL VALORE VERO. * (SENZA DIMOSTRAZIONE) * FISSATO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.102.1 RIMEDIO : CALCOLO DELLA STIMA SU N INTERVALLI DI LUNGHEZZA T/N. IN TAL MODO, LA STIMA VIENE CALCOLATA COME MEDIA DELLE STIME PARZIALI E LA RELATIVA VARIANZA SI RIDUCE DI UN FATTORE 1/N. (  SI RIDUCE DI )

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.103 LA RISOLUZIONE PERO’ E’ PEGGIORATA DI UN FATTORE N. IL LOBO PRINCIPALE DIVENTA NOTE : 1) SE HO REALIZZAZIONI MOLTO LUNGHE, DIVIDO IL PROCESSO IN FINESTRE (COMPATIBILMENTE CON LA RISOLUZIONE) E SU OGNI SEGMENTO CALCOLO LA CON LA STIMA DIRETTA.  OTTENGO BUONA STABILITA’ SE MEDIO I VARI RISULTATI. 2) SE TROVO UNA CON UN SALTO (IMPULSO) NELL’ ORIGINE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.104 STIME DISCRETE DI E SEGNALI DETERMINISTICI CAMPIONATI RICOSTRUZIONE : BANDA DEL SEGNALE x(t) IN .

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.105 UN PROCESSO ALEATORIO E’ A BANDA LIMITATA SE LA SUA DENSITA’ SPETTRALE DI POTENZA E’ A BANDA LIMITATA. IN REALTA’, E’ LA FUNZIONE DETERMINISTICA CHE E’ A BANDA LIMITATA, QUINDI CAMPIONABILE E RICOSTRUIBILE PERFETTAMENTE. PER CONTRO, SI POSSONO RICOSTRUIRE SOLO STIME DI REALIZZAZIONI DEL SEGNALE ORIGINARIO x(t).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.106 SI DIMOSTRA CHE TALE STIMA CONVERGE IN MEDIA QUADRATICA AL PROCESSO ORIGINALE NEL SENSO DELLE PROBABILITA’ (PUO’ DIFFERIRE IN ALCUNI CASI CHE HANNO PERO’ PROBAB. =0). L’ ERRORE DELLA STIMA HA POTENZA NULLA. LA BANDA DI , SI PUO’ STIMARE SPERIMENTALMENTE PRIMA DI STIAMARE CON BANDA DI MISURATORE DI POTENZA STIMA DI MISURATORE DI POTENZA ES. 

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.107 STIMA DISCRETA INDIRETTA ANALOGA AL CASO CONTINUO CON QUINDI, LO SPETTRO STIMATO: DOVE TRASFORMATA DISCRETA DI FOURIER CHE RISULTA ESSERE LA RISOLUZIONE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.108 STIMA DISCRETA DIRETTA L’ INTERVALLO T E’ STATO DIVISO IN SOTTINTERVALLI DI DURATA TALE STIMA E’ EFFETTUATA PER CIASCUN SOTTINTERVALLO LUNGO  IL PASSO DI DISCRETIZZAZIONE VALE E SICCOME , LA RISOLUZIONE RISULTA ESSERE PEGGIORE DELLA PRECEDENTE. STIMA:

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.109 FILTRO DI WIENER SI CONSIDERI DI AVERE UN SEGNALE SOMMATO AD UN RUMORE : CON s(t) E n(t) SEGNALI ALEATORI SSL NOTI STATISTICAMENTE, OSSIA E NOTE. SI SUPPONGA INOLTRE E E INDIPENDENTI. ALLORA SI VUOLE TROVARE UN FILTRO TALE CHE SI OTTENGA IN USCITA UNA STIMA DEL SEGNALE. (E’ NATO COME PB. DI STIMA ANTICIPATA: .NOI SEMPLIFICHIAMO IN STIMA IN TEMPO REALE).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.110 COME CRITERIO DI BONTA’ DELLA STIMA SI ADOTTA IL MINIMO ERRORE QUADRATICO MEDIO (MEQM). SI RICORDA CHE DATO UN INSIEME DI V.A E SI VUOLE STIMARE UNA V.A y IN MODO LINEARE, ALLORA  CRITERIO DI ORTOGONALITA’ , OVVERO MINIMO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.111 NEL CASO IN OGGETTO DOVE (CAUSALE) RAPPRESENTANO TUTTI I VALORI DELL’ OSSERVAZIONE DA - ALL’ ISTANTE PRESENTE t (CAUSALITA’). MA x(t-z)  INFINITE xi

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.112 CONSIDERIAMO I SINGOLI PRODOTTI E SCAMBIANDO GLI OPERATORI DI MEDIA E INTEGRALE, SI OTTIENE DA CUI E PONENDO ALLORA

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.113 PERTANTO MA ALLORA DALLA (1) : EQUAZIONE DI WIENER =0 EQUAZIONE DI WIENER-HOPF

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.114 E’ POSSIBILE EFFETTUARE STIME ANTICIPATE O CON PREVISIONE (z>t, t>0) OPPURE STIME RITARDATE (z> -t). SI TRATTERANNO SOLO FILTRI NON CAUSALI (z QUALUNQUE) (V. DOPO) USO x(t-z)  (-,t- t ] PER STIMARE s(t) USO x(t-z)  (-,t+ t]

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.115 ESEMPIO : FILTRO NON CAUSALE SI CONSIDERI UN FILTRO NON CAUSALE: UN FILTRO COSI’ UTILIZZA VALORI DELL’ INGRESSO CHE DEVE ANCORA OSSERVARE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.115.1 SE INVECE CONSIDERO * - < z < +  ALLORA SI PUO’ TRASFORMARE CON FOURIER L’ EQUAZIONE DI WIENER E POICHE’ I PROCESSI SONO INDIPENDENTI DA CUI FILTRO DI WIENER * RITARDO INFINITO

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.116 DATO CHE H() E’ FORMATO DAL RAPPORTO DI FUNZIONI REALI E PARI, SARA’ ANCH’ ESSO REALE E PARI. ANTITRASFORMATO FORNIRA’ UNA h(t) REALE E PARI (OSSIA NON CAUSALE). ESEMPIO : ALLORA PROCESSO TELEGRAFICO CASUALE RUMORE BIANCO SIMILE ALLO SPETTRO DEL SEGNALE s(t). SI PUO’ RENDERE IL FILTRO DI WIENER CAUSALE IMPONENDO UN RITARDO t0 E CONSIDERANDO TALE ISTANTE COME ORIGINE (STIMA CON RITARDO).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.116.1 h(t) E’ NON CAUSALE PERO’, ESSENDO h(t) 0 PER t<t0 POSSO RENDERLO CAUSALE INTRODUCENDO UN RITARDO t0 E TRONCANDO h(t) PER t<t0 . QUINDI: STIMA CON RITARDO t0 t0 ASPETTO L’ ISTANTE t+ t0 PER FARE LA STIMA USANDO I VALORI DA x(t) A x(t+ t0) CHE RISPETTO A t, SONO VALORI “FUTURI”

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.116.2 LO STESSO TIPO DI PROBLEMA SI PUO’ AFFRONTARE NEL DISCRETO: QUESTO PROBLEMA SI PUO’ RISOLVERE ANCHE CON IL FILTRO DI KALMAN (PIU’ VELOCE PERCHE’ DI TIPO RICORSIVO). E’ LA STIMA (MEQM) CHE SI VUOLE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.117 FILTRO A MASSIMO S/N SI VUOL RILEVARE UN SEGNALE IMPULSIVO IMMERSO NEL RUMORE. AMPIEZZA DEL SEGNALE E POSIZIONE SCONOSCIUTI. NOTA : IL FILTRO DI WIENER CERCA DI AVERE UN SEGNALE VICINO A , CIOE’ NE VUOLE SALVARE LA “FORMA”. IN QUESTO CASO VOGLIO (S/N) MAX. MODELLO : DENSITA’ SPETTRALE DI POTENZA DEL RUMORE RAPPORTO AMPIEZZE RAPPORTO POTENZE S/N= SIGNAL to NOISE RATIO= SNR

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.118 COMPON. SEGNALE COMPON. RUMORE EVENTUALE RITARDO INTRODOTO DALLA h(t) COSI’ : IMPULSO NON NOTI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.119 DATE QUESTE IPOTESI, IL SEGNALE IN FREQUENZA VALE CHE HA ENERGIA PARI A QUINDI PER RILEVARE L’ IMPULSO, IL FILTRO H(f) DEVE MINIMIZZARE IL RUMORE IN CORRISPONEDENZA DI UN ISTANTE , MASSIMIZZANDO L’ ENERGIA DELL’ IMPULSO IN: DOVE COMPONENTE SEGNALE DI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.120 SI VUOLE DETERMINARE IL PICCO A DEL SEGNALE ALL’ ISTANTE IN TERMINI DI H(f) E P(f). SE E{n(t)}=0 COMP.RUMORE DI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.121 E ASSUMENDO IL RUMORE A MEDIA NULLA, INDIPEND. DAL SEGNALE, SI HA : INFATTI DOVE COMP.RUMORE DI

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.122 SI VUOLE MASSIMIZZARE IL RAPPORTO TRA LA POTENZA (L’ AMPIEZZA AL QUADRATO) DI PICCO A2 E LA VARIANZA DEL RUMORE, OVVERO DOVE H(f) E’ INCOGNITO (NON CONOSCO INOLTRE E

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.123 SI APPLICA LA DISUGUAGLIANZA DI SCHWARTZ : IN QUESTO CASO, QUINDI FUNZIONI ARBITRARIE

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.124 E SI OTTIENE IL VALORE MASSIMO QUANDO V(f) E’ PROPORZIONALE A W(f) . QUINDI, SE SI AVRA’ (MAX DELLA DISEGUAGLIANZA DI SCHWARTZ)

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.125 IN TAL MODO : DOVE K E’ UNA COSTANTE ARBITRARIA ESSENDO PROPORZIONALE A E INVERSAMENTE PROPORZIONALE A , IL FILTRO ENFATIZZA LE FREQUENZE DOVE IL SEGNALE E’ ALTO E DE-ENFATIZZA LE FREQUENZE DOVE LO SPETTRO DEL RUMORE E’ ALTO.

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.126 NEL CASO DI RUMORE BIANCO : E LA RISPOSTA ALL’ IMPULSO DIVENTA : IL NOME MATCHED FILTER (O FILTRO ADATTATO) PROVIENE PROPRIO DA CHE HA LA FORMA DELL’ IMPULSO ROVESCIATO E RITERDATO DI (VEDI TEORIA DELLA DECISIONE). PUO’ SUCCEDERE CHE IL FILTRO ADATTATO POSSA RISULTARE NON CAUSALE E QUINDI NON REALIZZABILE (EVENTUALMENTE, REALIZZABILE CON INTRODUZIONE DI RITARDO).

Laurea Ing EO/IN/BIO;TLC D.U. Ing EO 11.127 ES. SEGNALE SINUSOIDALE IN RUMORE ORIG. CAUSALE  STAZIONARIO ERGODICO. DOMANDA : STIMA DI DA UNA REGISTRAZIONE DI y(t). INCOGNITE (COSTANTI) V.A. UNIF. DISTRIB. IN [0,2] (“ORIG. CAUSALE”) GAUSSIANO, BIANCO, ADDITIVO (INDIP. SEGNALE)