Навигација

13Е053ССЕ - Стохастички системи и естимација

Спецификација предмета
НазивСтохастички системи и естимација
Акроним13Е053ССЕ
Студијски програмЕлектротехника и рачунарство
Модулмодул Сигнали и системи
Тип студијаосновне академске студије
Наставник (предавач)
Наставник/сарадник (вежбе)
Наставник/сарадник (ДОН)
    Број ЕСПБ6.0Статус предметаобавезан
    Условљност другим предметиманема
    Циљеви изучавања предметаУпознавање студената са алатима за моделовање и анализу стохастичких сигнала, и процедурама за параметарску естимацију.
    Исходи учења (стечена знања)Студенти ће након положеног предмета имати основне вештине да изврше одговарајућу анализу стохастичких сигнала и потребно теоријско и практично знање за коришћење процедура за естимацију параметара пробабилистичких модела.
    Садржај предмета
    Линк ка страници предметаhttps://automatika.etf.bg.ac.rs/index.php/sr/stohasti%c4%8dki-sistemi-i-estimacija-os3sse
    Линк ка предавањимаhttps://teams.microsoft.com/l/team/19%3AcGvXjvEEIFZcJKl321PSNg6blYVeT76zAlvkPdyhlbA1%40thread.tacv2/conversations?groupId=f1be8732-5fa4-48a6-85e8-5d5f412ebe11&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
    Садржај теоријске наставеОснови вероватноће, основи стохастичких процеса, стационарни и ергодични процеси, бели стохастички процеси, спектрална репрезентација стохастичких процеса, линеарна филтрација, спектрална факторизација. Теорија естимације: непомерени естиматор минималне варијансе, Cramer-Rao-ова доња граница, максимизација веродостојности, Bayes-овски приступ, Wiener-ов и Kalman-ов филтар.
    Садржај практичне наставеСтудентима се демонстрирају практичне имплементације алгоритама обрађиваних на предавањима. Студенти самостално раде домаће задатке кроз које имплементирају и примењују алгоритме за естимацију и анализу случајних процеса у програмским језицима Python и Matlab/Octave.
    Литература
    1. Fundamentals of Stochastic Signals, Systems and Estimation Theory with Worked Examples, B. Kovačević, Ž. Đurović, Academic Mind, Belgrade, 1999.
    2. Steven M. Kay, "Fundamentals of statistical signal processing, volume I: Estimation theory", 1993
    3. Steven M. Kay, "Intuitive probability and random processes using Matlab", 2006
    Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
    ПредавањаВежбеДОНСтудијски и истраживачки радОстали часови
    32
    Методе извођења наставе45 часова предавања + 30 часова вежби на табли
    Оцена знања (максимални број поена 100)
    Предиспитне обавезеПоенаЗавршни испитПоена
    Активности у току предавања0Писмени испит0
    Практична настава10Усмени испит60
    Пројекти
    Колоквијуми30
    Семинари0