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Erogati in lingua Inglese

Legenda
Semestre (Sem)
1Primo Semestre
2Secondo Semestre
AInsegnamento Annuale
Attività formative
CAffini o integrative
Lingua d'erogazione
Insegnamento completamente offerto in lingua italiana
Insegnamento completamente offerto in lingua inglese
--Non definita
Didattica innovativa
I CFU riportati a fianco a questo simbolo indicano la parte dei CFU dell'insegnamento erogati con Didattica Innovativa.
Tali CFU riguardano:
  • Cotutela con mondo esterno
  • Blended Learning & Flipped Classroom
  • Massive Open Online Courses (MOOC)
  • Soft Skills
Dati Insegnamento
Contesto
Anno Accademico 2020/2021
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Corso di Studi (Mag.)(ord. 270) - MI (471) Biomedical Engineering - Ingegneria Biomedica
Piano di Studio preventivamente approvato BTE - Tecnologie elettroniche - Technologies for electronics
Anno di Corso 1

Scheda Insegnamento
Codice Identificativo 054063
Denominazione Insegnamento MODEL IDENTIFICATION AND DATA ANALYSIS 2
Tipo Insegnamento Monodisciplinare
Crediti Formativi Universitari (CFU) 5.0
Semestre Primo Semestre
Programma sintetico In many problems frequently encountered in engineering and science one has to estimate an unknown signal or an uncertain parameter. To this purpose, experimental data collected during a suitable experiment are processed. The aim of this course is to present the methods used for this transfer of the hidden information contained in data to the unknown. The basic technique is the Kalman filter, which is based on state space linear models and provides a recursive solution, suitable for real time implementation. The method is compared with other recursive estimation methods (RLS, etc.). Then the black box identification of state space models is studied. Finally, nonlinear identification methods are touched upon. The course is methodological in nature; however a significant test case from real data is presented. In molti problemi dell'ingegneria e delle scienze occorre stimare un segnale ignoto o un parametro incerto. A tale scopo si ricorre alla osservazione di variabili misurabili nel corso di un dato esperimento. Lo scopo di questo corso e' di presentare i metodi che si usano per affrontare il problema del trasferimento dell'informazione nascosta nei dati all'incognita. La tecnica base di riferimento e' nota come Filtro di Kalman, che e' basata su modelli di stato, a matrici note, eventualmente ad eccezione di un parametro incerto. Una delle caratteristiche salienti di tale tecnica e' di essere ricorsiva, consentendo l'elaborazione dati in tempo reale. La tecnica viene confrontata con altri metodi di identificazione ricorsiva (RLS ecc.). Si studiano poi i problemi di identificazione "a scatola nera" dei modelli di stato (metodi a sottospazi). Infine si fa un cenno al problema della identificazione non lineare. Il corso ha carattere metodologico, ma significativi studi di caso vengono trattati.
Settori Scientifico Disciplinari (SSD)
Attività formative Codice SSD Descrizione SSD CFU
C
ING-INF/04
AUTOMATICA
5.0

Orario: aggiungi e rimuoviScaglioneDocente/iLingua offertaProgramma dettagliato
Da (compreso)A (escluso)
---AZZZZVercellis Carlo
manifesti v. 3.9.3 / 3.9.3
Area Servizi ICT
25/04/2025