Tema: Processamento de Sinais: Modelagem, Estimação e Filtragem.

Ementa: 1. Processamento de Sinais Discretos no Tempo. 2. Caracterização Estatística de Sinais e Sistemas. 3. Fundamentos de Teoria de Estimação. 4. Modelagem e Previsão de Séries Temporais. 5. Filtragem e Predição Lineares. 6. Introdução à Filtragem Adaptativa. 7. Filtragem Não Linear e Aprendizado de Máquina. 8. Tópicos Selecionados de Aplicação

Bibliografia: João M.T. Romano, Romis R.F. Attux, Ricardo Suyama and Charles C. Cavalcante; "Unsupervised Signal Processing: Channel Equalization and Source Separation", CRC Press, 2011; Simon Haykin, "Modern Filters", MacMillan, 1989; P. P. Vaidyanathan, "The Theory of Linear Prediction", Morgan & Claypool, 2008; Mohamed Najim, "Modeling, Estimation and Optimal Filtering in Signal Processing?", Wiley, 2008.

Conteudo Programático: 1. Processamento de Sinais Discretos no Tempo: revisão de análise de sinais nos domínios do tempo e da frequência. 2. Caracterização Estatística de Sinais e Sistemas: revisão de teoria de probabilidade; processos estocásticos discretos no tempo. 3. Fundamentos de Teoria de Estimação: máxima verossimilhança; abordagem Bayesiana; método de mínimos quadrados. 4. Modelagem e Previsão de Séries Temporais: processos AR, MA e ARMA; "line spectral processes" (modelos senoidais). 5. Filtragem e Predição Lineares: filtragem ótima linear; Wiener; Kalman; mínomos quadrados; recursão de Levinson-Durbin. 6. Introdução à Filtragem Adaptativa: técnicas do gradiente; aproximação estocástica; algoritmos da família LMS; recursão de mínimos quadrados. 7. Filtragem Não Linear e Aprendizado de Máquina: aproximação universal, filtros de Volterra, redes neurais, introdução ao aprendizado profundo. 8. Tópicos Selecionados de Aplicação: tópicos para discussão conforme interesse da turma (telecomunicações, áudio e vídeo; engenharia elétrica, biomédica e mecatrônica; clima; finanças; sensoriamento remoto e geolocalização; sistemas de recomendação e apoio à decisão).
Obs.: A apresentação do conteúdo programático será primordialmente conceitual, apoiando-se nos fundamentos matemáticos mais básicos, deixando os desenvolvimentos mais detalhados para disciplinas já estabelecidas em nosso catálogo, tais como: IE009, IA048, IA353, IA856 e outras.

Forma Avaliação: (1/3) x (testes em classe) + (1/3) x (listas para casa) + (1/3) x (Trabalho Final)