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+ | {{collapse top| bg=lightgreen | expand=true |Semestre 2015-2 - Profs. Deise Monquelate Arndt e Roberto Nóbrega }} | ||
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+ | {{Cl|1 |5/10 | 2 | Introdução à disciplina. | }} | ||
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+ | {{Cl|16 |19/11 | 2 | Formatação de pulso. Critério de Nyquist para ISI nula no domínio do tempo. Pulso sinc. | }} | ||
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+ | {{Cl|21 |3/12 | 2 | Avaliação Teórica #1 | }} | ||
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+ | {{Cl|24 |14/12 | 2 | Receptor ótimo e probabilidade de erro de constelações no canal AWGN. | }} | ||
+ | {{Cl|25 |16/12 | 2 | Transmissão em banda passante: Representação em banda base de sinais em banda passante (envoltória complexa). | }} | ||
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+ | {{Cl|27 |19/12 | 2 | Modulações analógicas em amplitude (AM-DSB, AM-SSB e AM-VSB) | }} | ||
+ | {{Cl|28 |21/12 | 2 | Modulações analógicas em ângulo (FM e PM) | }} | ||
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+ | {{Cl|30 |15/2 | 2 | Modulações ASK, PSK, FSK e QAM coerentes | }} | ||
+ | {{Cl|31 |17/2 | 2 | Largura de banda de modulações em banda passante | }} | ||
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+ | {{Cl|33 |20/2 | 2 | Sincronismo de fase e frequência | }} | ||
+ | {{Cl|34 |22/2 | 2 | MATLAB | }} | ||
+ | {{Cl|35 |25/2 | 2 | Esquemas não-coerentes | }} | ||
+ | {{Cl|36 |29/2 | 2 | Equalizadores lineares | }} | ||
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+ | {{Cl|38 |3/3 | 2 | Equalizador de forçagem a zero | }} | ||
+ | {{Cl|39 |7/3 | 2 | Equalizador de mínimo erro quadrático médio | }} | ||
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+ | {{Cl|41 |14/3 | 2 | Avaliação Teórica #2 | }} | ||
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+ | =Aulas= | ||
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+ | ! N !! Dia !! Desenvolvimento !! Leitura recomendada | ||
+ | |- | ||
+ | | 1 || 12/08 || Plano de ensino. Definição de variáveis aleatória. Variáveis aleatórias discretas. Função massa de probabilidade (PMF). [O]. || Yates, Sec. 2.2, 2.1 | ||
+ | |- | ||
+ | | 2 || 15/08 || Propriedades da PMF. Algumas distribuições de probabilidade discretas. [O]. || Yates, Sec. 2.3 | ||
+ | |- | ||
+ | | 3 || 19/08 || Variáveis aleatórias contínuas. Função densidade de probabilidade (PDF). Propriedades da PDF. Algumas distribuições de probabilidade contínuas. || Yates, Sec. 3.2, 3.4. | ||
+ | |- | ||
+ | | 4 || 26/08 || [O]. Função de distribuição acumulada (CDF). || Yates, Sec. 2.4, 3.1. | ||
+ | |- | ||
+ | | 5 || 29/08 || PDF para variáveis aleatórias discretas. Variáveis aleatórias mistas. [O]. || Yates, Sec. 3.6. | ||
+ | |- | ||
+ | | 6 || 02/09 || PDF conjunta e marginal. CDF conjunta e marginal. || Yates, Sec. 4.1 a 4.5. | ||
+ | |- | ||
+ | | 7 || 09/09 || PDF condicional. [O]. Variáveis aleatórias independentes. || Yates, Sec. 2.9, 3.8, 4.8 a 4.10. | ||
+ | |- | ||
+ | | 8 || 12/09 || Valor esperado. Teorema fundamental do valor esperado. Propriedades do valor esperado. Média, variância, desvio padrão. || Yates, Sec. 2.5, 2.7, 2.8, 3.3. | ||
+ | |- | ||
+ | | 9 || 16/09 || Covariância e correlação. [O]. || Yates, Sec. 4.7. | ||
+ | |- | ||
+ | | 10 || 23/09 || Variáveis aleatórias descorrelacionadas. Independência vs descorrelação. Coeficiente de Pearson. || Yates, Sec. 4.7. | ||
+ | |- | ||
+ | | 11 || 27/09 || Vetores aleatórios. Vetor média e matriz covariância. || Yates, Sec. 5.1, 5.2, 5.6. | ||
+ | |- | ||
+ | | 12 || 30/09 || Vetores aleatórios gaussianos. Definição. PDF conjunta. Exemplos [1]. || Yates, Sec. 3.5, 5.7. Albuquerque, Cap. 6. | ||
+ | |- | ||
+ | | 13 || 07/10 || '''[[Media:PRE29006-P1-1-2016-2.pdf|Prova #1.1]].''' || | ||
+ | |- | ||
+ | | 14 || 10/10 || Correção da Prova #1.1. || | ||
+ | |- | ||
+ | | 15 || 14/10 || Exemplos [2]. Independência vs descorrelação para variáveis aleatórias conjuntamente gaussianas. || Albuquerque, Cap. 6. | ||
+ | |- | ||
+ | | 16 || 21/10 || ''Participação na MCC.'' || | ||
+ | |- | ||
+ | | 17 || 22/10 || Processos estocásticos contínuos e discretos. Especificação de processos estocásticos. || Yates, Sec. 10.1, 10.2. | ||
+ | |- | ||
+ | | 18 || 24/10 || Função média, função autocorrelação e função autocovariância. Exemplos [1]. || Yates, Sec. 10.8. | ||
+ | |- | ||
+ | | 19 || 04/11 || Exemplos [2]. || Yates, Sec. 10.8. | ||
+ | |- | ||
+ | | 20 || 09/11 || Estacionariedade. Estacionariedade no sentido estrito. Estacionariedade no sentido amplo. || Yates, Sec. 10.9, 10.10. | ||
+ | |- | ||
+ | | 21 || 11/11 || ''Sem aula devido à greve dos ônibus.'' || | ||
+ | |- | ||
+ | | 22 || 18/11 || '''Prova #1.2.''' || | ||
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+ | | 23 || 21/11 || Processos ESA. Função autocorrelação e densidade espectral de potência de processos ESA. Teorema de Wiener–Khinchine. || Yates, Sec. 11.5. | ||
+ | |- | ||
+ | | 24 || 25/11 || ''Sem aula devido ao Movimento de Ocupação.'' || | ||
+ | |- | ||
+ | | 25 || 26/11 || Resposta de sistemas lineares a entradas aleatórias. || Yates, Sec. 11.8. Albuquerque, Sec. 7.10. | ||
+ | |- | ||
+ | | 26 || 02/12 || Processos estocásticos gaussianos. || Yates, Sec. 10.12, Albuquerque, Sec. 7.11. | ||
+ | |- | ||
+ | | 27 || 05/12 || Cadeias de Markov. Introdução. Definição. Exemplos. Comportamento assintótico de cadeias de Markov. || Yates, Sec. 12.1 a 12.3. Grinstead, Sec. 11.1, 11.2. | ||
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;Evolução dos trabalhos: | ;Evolução dos trabalhos: |
Edição das 09h51min de 18 de junho de 2020
- Cronograma
Atividade | 20-30 Maio | 1-10 Jun | 11-20 Jun | 21-30 Jun | 1-10 Jul | 11-20 Jul | 21-30 Jul | 1-10 Ago | 11-20 Ago | 21-30 Ago |
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Pesquisa sensores e placas | ||||||||||
Compra sensores e placas | ||||||||||
Teste sensores | ||||||||||
Escolha dos sensores para protótipo | ||||||||||
Definição de case para abrigar os sensores |
Semestre 2015-2 - Profs. Deise Monquelate Arndt e Roberto Nóbrega | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Aulas
N | Dia | Desenvolvimento | Leitura recomendada |
---|---|---|---|
1 | 12/08 | Plano de ensino. Definição de variáveis aleatória. Variáveis aleatórias discretas. Função massa de probabilidade (PMF). [O]. | Yates, Sec. 2.2, 2.1 |
2 | 15/08 | Propriedades da PMF. Algumas distribuições de probabilidade discretas. [O]. | Yates, Sec. 2.3 |
3 | 19/08 | Variáveis aleatórias contínuas. Função densidade de probabilidade (PDF). Propriedades da PDF. Algumas distribuições de probabilidade contínuas. | Yates, Sec. 3.2, 3.4. |
4 | 26/08 | [O]. Função de distribuição acumulada (CDF). | Yates, Sec. 2.4, 3.1. |
5 | 29/08 | PDF para variáveis aleatórias discretas. Variáveis aleatórias mistas. [O]. | Yates, Sec. 3.6. |
6 | 02/09 | PDF conjunta e marginal. CDF conjunta e marginal. | Yates, Sec. 4.1 a 4.5. |
7 | 09/09 | PDF condicional. [O]. Variáveis aleatórias independentes. | Yates, Sec. 2.9, 3.8, 4.8 a 4.10. |
8 | 12/09 | Valor esperado. Teorema fundamental do valor esperado. Propriedades do valor esperado. Média, variância, desvio padrão. | Yates, Sec. 2.5, 2.7, 2.8, 3.3. |
9 | 16/09 | Covariância e correlação. [O]. | Yates, Sec. 4.7. |
10 | 23/09 | Variáveis aleatórias descorrelacionadas. Independência vs descorrelação. Coeficiente de Pearson. | Yates, Sec. 4.7. |
11 | 27/09 | Vetores aleatórios. Vetor média e matriz covariância. | Yates, Sec. 5.1, 5.2, 5.6. |
12 | 30/09 | Vetores aleatórios gaussianos. Definição. PDF conjunta. Exemplos [1]. | Yates, Sec. 3.5, 5.7. Albuquerque, Cap. 6. |
13 | 07/10 | Prova #1.1. | |
14 | 10/10 | Correção da Prova #1.1. | |
15 | 14/10 | Exemplos [2]. Independência vs descorrelação para variáveis aleatórias conjuntamente gaussianas. | Albuquerque, Cap. 6. |
16 | 21/10 | Participação na MCC. | |
17 | 22/10 | Processos estocásticos contínuos e discretos. Especificação de processos estocásticos. | Yates, Sec. 10.1, 10.2. |
18 | 24/10 | Função média, função autocorrelação e função autocovariância. Exemplos [1]. | Yates, Sec. 10.8. |
19 | 04/11 | Exemplos [2]. | Yates, Sec. 10.8. |
20 | 09/11 | Estacionariedade. Estacionariedade no sentido estrito. Estacionariedade no sentido amplo. | Yates, Sec. 10.9, 10.10. |
21 | 11/11 | Sem aula devido à greve dos ônibus. | |
22 | 18/11 | Prova #1.2. | |
23 | 21/11 | Processos ESA. Função autocorrelação e densidade espectral de potência de processos ESA. Teorema de Wiener–Khinchine. | Yates, Sec. 11.5. |
24 | 25/11 | Sem aula devido ao Movimento de Ocupação. | |
25 | 26/11 | Resposta de sistemas lineares a entradas aleatórias. | Yates, Sec. 11.8. Albuquerque, Sec. 7.10. |
26 | 02/12 | Processos estocásticos gaussianos. | Yates, Sec. 10.12, Albuquerque, Sec. 7.11. |
27 | 05/12 | Cadeias de Markov. Introdução. Definição. Exemplos. Comportamento assintótico de cadeias de Markov. | Yates, Sec. 12.1 a 12.3. Grinstead, Sec. 11.1, 11.2. |
- Evolução dos trabalhos
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