De MediaWiki do Campus São José
Ir para navegação
Ir para pesquisar
- 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
|
Recursos
|
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
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.
|
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 |
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. |
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. |
Yates, Sec. 12.1 a 12.3. Grinstead, Sec. 11.1, 11.2.
|