PRE-EngTelecom

PRE129006 - PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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Dados da disciplina: CARGA HORÁRIA: 60 horas semestrais (3 horas semanais). Teoria: 50 horas; prática: 10 horas.; PRÉ-REQUISITO(S): EEP129004, SIS129004.; CORREQUISITO(S): nenhum.; DISCIPLINA(S) SUCESSORA(S): COM129007.; EIXO FORMATIVO: Comunicação e Processamento de Sinais.

Modelar e solucionar problemas de natureza probabilística, em particular aqueles com aplicações na área de telecomunicações;
Compreender os fundamentos matemáticos da teoria de variáveis aleatórias, vetores aleatórios e processos estocásticos;
Conhecer as principais famílias de variáveis aleatórias e processos estocásticos e algumas de suas aplicações práticas;
Conhecer as técnicas de processamento de sinais aleatórios;
Simular em computador experimentos probabilísticos.

Ementa: Variáveis aleatórias discretas, contínuas e mistas. Múltiplas variáveis aleatórias. Vetores aleatórios. Processos estocásticos contínuos e discretos no tempo. Processos gaussianos. Processos de Poisson. Processamento de sinais aleatórios. Cadeias de Markov em tempo discreto.

Metodologia: O conteúdo da unidade curricular será apresentado por meio de aulas expositivas teóricas dialogadas e aulas práticas de simulação computacional. Listas de exercícios serão usadas para fixação dos conceitos.; As aulas práticas serão conduzidas nos laboratórios voltados para Simulação Computacional, como o Laboratório de Programação e Laboratório de Informática.

YATES, R. D.; GOODMAN, D. J. Probabilidade e processos estocásticos: uma introdução amigável para engenheiros eletricistas e da computação. 3. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2017. E-book (423 p.). ISBN 978-85-216-3331-0. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788521633327/epubcfi/6/10[%3Bvnd.vst.idref%3Dcopyright]!/4/44/2. Acesso em: 03 nov. 2022.
ALBUQUERQUE, J. P. A; FORTES, J. M. P.; FINAMORE, W. A. Probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos. Rio de Janeiro: PUC Rio: Interciência, 2008.
GRINSTEAD, C. M.; SNELL, J. L. Introduction to probability. 2nd ed. [S.l]: American Mathematical Society, 1997. Disponível em: https://math.dartmouth.edu/~prob/prob/prob.pdf . Acesso em 10 maio 2022.

KAY, Steven. Intuitive probability and random processes using Matlab. New York: Springer, c2006.
PAPOULIS, A.; PILLAI, S. U. Probability, random variables and stochastic processes. 4th ed. ed. New York: Mc Graw Hill Education, 2002.
ALENCAR, M. S. de. Probabilidade e processos estocásticos. São Paulo: Érica, 2014.