Catálogo 2008 - Pós-Graduação - ITA

informação de múltiplos usuários. Bibliografia: GALLAGER, R. G. Information
theory and reliable communication. New York: John Wiley & Sons, 1968; ASH,
R., Information theory. New York: Interscience Publishers, 1965; COVER, T. M;
THOMAS, J. A., Elements of information theory. New York: John Wiley & Sons,
1991.
ET-235/2008 – Codificação Digital de Sinais
Requisito recomendado: não há. Requisito exigido: não há. Horas semanais:
4-0-8. Representação digital de sinais contínuos. Discretização no tempo:
amostragem. Discretização em amplitudes e codificação digital: quantização
linear, preditiva (diferencial e delta), não-linear e adaptável. Codificação de
sinais por transformadas ortogonais. Codificação digital de voz e vídeo.
Bibliografia: JAYANT, N.S. and NOLL, P., Digital coding of waverforms,
Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1984. Artigos Selecionados.
ET-236/2008 - Processos Estocásticos
Requisitos recomendados: EET-43, EET-44. Requisito exigido: não há. Revisão
de probabilidade e variáveis aleatórias. Definição e caracterização estatística
de processos aleatórios de tempo contínuo e tempo discreto, estacionariedade
em sentido amplo e estrito. Exemplos de processos estocásticos de tempo
contínuo e discreto: processos gaussianos, processos de Poisson, processo de
Wiener de tempo contínuo, ruído branco, processo de Bernoulli, processo de
Wiener de tempo discreto, processos de Markov de tempo discreto com estado
discreto e estado contínuo. Estimação de estados em cadeias ocultas de
Markov de estado discreto. Continuidade, diferenciabilidade e integrabilidade
de processos estocásticos no sentido de mínimos quadrados. Sistemas
lineares de tempo contínuo e discreto com entradas estocásticas.
Caracterização spectral e modelagem de processos estacionários de tempo
contínuo e discreto. Filtros de Wiener de tempo discreto e contínuo, filtros de
Wiener para predição e suavizamento, identificação de modelos
autoregressivos. Processos ergódigos e teoremas de ergodicidade.
Bibliografia: PAPOULIS, A.; PILLAI, S. U., Probability, random variables and
stochastic processes. 4. ed., New York, NY: McGraw Hill, 2002; STARK, H.;
WOODS, J. W., Probability and random processes with applications to signal
processing. 3. ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall Inc., 2002.
ET-237/2008 – Processamento Estatístico de Sinais
Requisito recomendado: não há. Requisito exigido: ET-236 ou equivalente.
Horas semanais: 4-0-6. Estimação bayesiana: conceitos gerais, estimadores
MAP e MMSE, estimadores bayesianos seqüenciais, filtro de Kalman e filtro
estendido de Kalman, filtros de partículas. Estimadores de máxima
verossimilhança (ML): definição, propriedades de estimadores, matriz de
informação de Fisher e limite de Cramér-Rao, estimação ML de parâmetros em
vetores média e matrizes de covariância estruturadas, aplicações em
identificação de sistemas e análise modal. Detecção: testes Neyman-Pearson,
testes de Bayes e Minimax, estatísticas suficientes, detecção de sinais
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