Identificazione dei Modelli ed Analisi dei Dati
Identificazione dei Modelli ed Analisi dei Dati [Identification and Data Analysis]
Informazioni sulle modalita di svolgimento del corso (download file pdf)
APPELLI A.A. 2014-2015
- I APPELLO:
Orale: 23 giugno 2015 - ore 9.00 - Aula B3
- II APPELLO:
Orale: 20 luglio 2015 - ore 9.00 - Aula B3
- III APPELLO:
TBA
AVVISO: L'appello di febbraio 2014 e' stato l'ultimo a prevedere lo svolgimento della prova scritta. Dalla sessione di giugno 2014 l'esame consistera' nello svolgimento di una tesina seguita da una prova orale. Gli studenti iscritti per gli a.a. precedenti (fino all'aa 2012-2013) che devono ancora superare l'esame possono scegliere tra le seguenti modalita':
- Esercitazione e Relazione (contattare il docente)
- Prova Scritta (ci saranno delle prove scritte SU RICHIESTA, al massimo una prova per sessione d'esame)
TESINE A.A. 2014-2015
Il testo dell'esercitazione si trova al link qui sotto. Le istruzioni sulle modalit\`a di presentazione e tempi per la consegna sono indicate nel testo dell'esercitazione.
DATI PER LE ESERCITAZIONI
Per scaricare il vostro set di dati per le relazioni seguite le seguenti istruzioni:
- Scaricate la lista di iscritti (LISTA ISCRITTI). Chi non fosse ancora iscritto mi scriva un messaggio e verra' aggiunto in coda alla lista.
- Controllate il vostro numero d'ordine nella lista. Quel numero sara' sostituito alle lettere "xx'' nei nomi dei files dati di seguito (Es. Lo studenti con numero di lista 1, dovra' utilizzate il file "virtual-sensor-dati-id-xx'' con xx=1, cioe' "virtual-sensor-dati-id-1''
- Per Esercizio 1: I dati sono contenuti nel file Dati_DPCM_all.zip. Utilizzare il file dati dpcm-dati-xx.mat a seconda del vostro numero in lista
- Per Esercizio 2:
-
- I dati per identificazione sono contenuti nel file virtual-sensor-dati-id.zip. Utilizzare il file dati virtual-sensor-dati-id-xx.mat a seconda del vostro numero in lista
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- I dati per il testare il sensore virtuale sono contenuti nel file virtual-sensor-dati-kalman.zip. Utilizzare il file dati virtual-sensor-dati-kalman-xx.mat a seconda del vostro numero in lista
Esercizi di Laboratorio
- Materiale Introduttivo a Matlab
- Lezione 1 (30/3/2015)
- script matlab: Es11, Es12, Esempio di utilizzo di predict
- Lezione 2 (20/4/2015) (files matlab)
- Esercizio 3 per il laboratorio (7/5/2015)
- Funzione per il calcolo del periodogramma cumulato
- Dati per esercitazione 25 maggio 2015
Materiale Didattico
- Appunti di Probabilita (Lez. 1)
- Appunti di Probabilita (Lez. 2)
- Appunti di Probabilita/Stima Bayesiana (Lez. 3)
- Stimatori Bayesiani MSE
- Stimatori Bayesiani Lineari
- Stimatori Bayesiani Lineari (Parte II)
- Processi Stocastici e Modelli Lineari
- Modelli AR, MA, ARMA
- Predittori Lineari per Processi Stocastici Stazionari
- Predittori Modelli ARMA e Processo di Innovazione
- Modelli di Stato
- Filtro di Kalman - Esempi Introduttivi
- Filtro di Kalman
- Predittore_ARMA_Kalman
- Comportemento del Filtro di Kalman a regime
- Identificazione nel Modello Lineare: minimi quadrati (LS), minimi quadrati ricorsivi (RLS) e Filtro di Kalman
- Tuning del filtro di Kalman
- Intro_Identificazione/Statistica
- Identificazione Parametrica(1)
- Identificazione Parametrica(2)
- Identificazione Parametrica(3)
Esercizi Proposti (per verificare le soluzioni e/o per domande specifiche potere prendere appuntamento per ricevimento)
Articoli Applicazioni Filtro di Kalman
Soluzioni Compiti