Ementa: Modelos tipo entrada/saída e de estado. Estimador de máxima verossimilhança. Estimador de Bayes. Estimador de mínimos quadrados. Filtro de Kalman. Identificação de sistemas variantes no tempo. Métodos de validação de modelos. Identificação de sistemas multivariáveis.
Bibliografia: L. Ljung and T. Soderstron, "Theory and Practice of Recursive Identification", MIT Press, 1983. L. Ljung, "System Identification: Theory for the User", Prentice Hall, 1987. B.O. Anderson, J.B. More, "Optimal Filtering", Prentice Hall, 1979. K.J. Astron, "Introduction to Stochastic Control Theory", 1970. R.H. Middleton, G.C. Goodwin, "Digital Control and Estimation", Prentice Hall, 1990. G.C. Goodwin, R.L. Pagne, "Dynamic System Identification: Experimental Design and Data Analysis". G.C. Goodwin and K.S. Sin, "Adaptive Filtering Prediction and Control", Prentice Hall. 1984.
Ano de Catálogo: 2021
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 5
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
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Não possui reservas.| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
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