Edição das 10h00min 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
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

Aula	Data	Horas	Conteúdo
1	5/10	2	Introdução à disciplina.
2	8/10	2	Tutorial MATLAB.
3	14/10	2	Largura de banda. Filtros ideais. Quantização.
TOTAL		84

Aulas

Semestre 2015-2 - Profs. Deise Monquelate Arndt e Roberto Nóbrega

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.	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.

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 ! N !! Dia !! Desenvolvimento !! Leitura recomendada
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 |  5 || 29/08 || PDF para variáveis aleatórias discretas. Variáveis aleatórias mistas. [O]. || Yates, Sec. 3.6.
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-|  6 || 02/09 || PDF conjunta e marginal. CDF conjunta e marginal. || Yates, Sec. 4.1 a 4.5.
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-|  7 || 09/09 || PDF condicional. [O]. Variáveis aleatórias independentes. || Yates, Sec. 2.9, 3.8, 4.8 a 4.10.
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-|  8 || 12/09 || Propriedades do valor esperado. Média, variância, desvio padrão. || Yates, Sec. 2.5, 2.7, 2.8, 3.3.
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-|  9 || 16/09 || Covariância e correlação. [O]. || Yates, Sec. 4.7.
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-| 10 || 23/09 || Variáveis aleatórias descorrelacionadas. Independência vs descorrelação. Coeficiente de Pearson. || Yates, Sec. 4.7.
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-| 11 || 27/09 || Vetores aleatórios. Vetor média e matriz covariância. || Yates, Sec. 5.1, 5.2, 5.6.
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-| 12 || 30/09 || Vetores aleatórios gaussianos. Definição. PDF conjunta. Exemplos [1]. || Yates, Sec. 3.5, 5.7. Albuquerque, Cap. 6.
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-| 13 || 07/10 || '''[[Media:PRE29006-P1-1-2016-2.pdf|Prova #1.1]].''' ||
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-| 14 || 10/10 || Correção da Prova #1.1. ||
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-| 15 || 14/10 || Exemplos [2]. Independência vs descorrelação para variáveis aleatórias conjuntamente gaussianas. || Albuquerque, Cap. 6.
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-| 16 || 21/10 || ''Participação na MCC.'' ||
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-| 17 || 22/10 || Processos estocásticos contínuos e discretos. Especificação de processos estocásticos. || Yates, Sec. 10.1, 10.2.
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-| 18 || 24/10 || Função média, função autocorrelação e função autocovariância. Exemplos [1]. || Yates, Sec. 10.8.
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-| 19 || 04/11 || Exemplos [2]. || Yates, Sec. 10.8.
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-| 20 || 09/11 || Estacionariedade. Estacionariedade no sentido estrito. Estacionariedade no sentido amplo. || Yates, Sec. 10.9, 10.10.
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-| 21 || 11/11 || ''Sem aula devido à greve dos ônibus.'' ||
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-| 22 || 18/11 || '''Prova #1.2.''' ||
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-| 23 || 21/11 || Processos ESA. || Yates, Sec. 11.5.
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-| 24 || 25/11 || ''Sem aula devido ao Movimento de Ocupação.'' ||
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-| 25 || 26/11 || Resposta de sistemas lineares a entradas aleatórias. || Yates, Sec. 11.8. Albuquerque, Sec. 7.10.
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-| 26 || 02/12 || Processos estocásticos gaussianos. || Yates, Sec. 10.12, Albuquerque, Sec. 7.11.
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-| 27 || 05/12 || Cadeias de Markov. Introdução. Definição. || Yates, Sec. 12.1 a 12.3. Grinstead, Sec. 11.1, 11.2.
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