Pretende-se que os alunos adquiram uma sólida formação nos domínios do processamento de sinais aleatórios discretos no tempo.
Syllabus
Modelação estatística de sinais: métodos de mínimos quadrados; aproximação de Padé; método de Prony; predição linear; modelos estocásticos. Filtros de Wiener: solução FIR e IIR; filtro de Kalman. Métodos avançados de estimação do espectro de potência. Filtros adaptativos: filtros FIR e filtros recursivos.