LA RIVELAZIONE IN PRESENZA DI RUMORE

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "LA RIVELAZIONE IN PRESENZA DI RUMORE"

Transcript

1 Captolo IV LA RIVLAZIO I PRSZA DI RUOR In questo Captolo è affrontato l problea della rvelazone n presenza d ruore pervenendo alla defnzone della struttura del rcevtore otto e coè d un rcevtore che fornsce una sta del segnale trasesso che da luogo alla na probabltà d errore per sbolo. Sono noltre a- nalzzate le strutture de rcevtor ott per odulazon bnare calcolando l espressone della probabltà d errore n dpendenza della dstanza eucldea fra le segnalazon. ale anals è estesa nfne a odulazon -are per le qual è presentato un andaento della probabltà d errore per sbolo n dpendenza del rapporto segnale/ruore. Sono nfne dedott lt entro cu è contenuta la probabltà d errore per sbolo per una generca segnalazone. IV. - Il problea della decsone. Il segnale r(t ) che s presenta all ngresso del rcevtore è costtuto da una replca del segnale nuerco v(t) eventualente dstorta per effetto del canale d trasssone e corrotta da dsturb e nterferenze. Supponendo che l canale d trasssone sa deale e a banda suffcenteente larga da poters trascurare le dstorson e l nterferenza d ntersbolo, l segnale rcevuto può essere posto nella fora: (IV..) rt () = vt () + nt () dove la sola causa d dsturbo che vene presa n consderazone è costtuta da un ruore addtvo che, nel seguto, s suppone stazonaro, gaussano e banco ed ndpendente dalla sequenza de sbol eess dalla sorgente d nforazone. e sste d odulazone -ar, l nforazone trasessa è assocata ad un nsee d sbol a, appartenent ad un alfabeto d eleent. Poché per odulazon prve d eora, l segnale odulato, nel generco ntervallo d segnalazone d durata, dpende solo dal corrspondente sbolo a trasesso, rsulta: (IV..) vt () = s() t n t < ( n + ) dove s (t) denota la fora d segnalazone assocata al sbolo a, scelto fra un nsee d segnal dstnt { ()} s t. = r odulazon prve d eora, la rvelazone può essere effettuata sbolo per sbolo, coscché s può far rferento all ntervallo, [ ) corrspondente alla rvelazone del sbolo d posto nella sequenza trasessa. Da un punto d vsta concettuale è utle consderare l rt () {} ρ a = ˆ Deodulatore Rvelatore rcevtore coe coposto da Fg. Schea d prncpo d un rcevtore. due eleent n cascata (v. Fg. ): l deodulatore che fornsce n uscta un nsee nuerable d varabl aleatore { ρ k } k = a partre dalla conoscenza del segnale rt () con t [, ) ; l rvelatore che dà una sta del dato trasesso sulla base delle osservazon { } = ρ.

2 G. aola: Lezon d Councazon lettrche Co è noto, nel caso d odulazon -are segnal s (t) sono ad energa specfca fnta e appartengono ad un sottospazo lneare S ad denson, con, generato da un nsee d funzon d base u (t), defnte n [, ), che s suppongono ortonoral. Cò sgnfca che l generco segnale s (t) nell ntervallo [, ) può essere svluppato nella fora: (IV..3) s() t = su() t ( =,,, ) n cu coeffcent dello svluppo sono defnt dalle: (IV..4) s = s () t u () t dt = =,,, =,,, S not che, n generale, l vettore rappresentatvo del segnale r(t ) non appartene al sottospazo lneare S generato da vettor u. S consder pertanto la sua proezone ortogonale r che ndvdua l segnale: (IV..5) = ρ = r () t u () t essendo: (IV..6) ρ = rtu () () tdt= s +ν ( =,, ) con (IV..7) ntu () () tdt ( =,, ) ν = In tern delle coponent sopra defnte, proettando la (IV..) ortogonalente su S s ottene: (IV..8) ρ = s +ν (, =,,, ) supposto che l sbolo trasesso sa a. Introducendo la notazone vettorale, la (IV..8) s può scrvere nella fora: (IV..9) r = s + n Sulla base della (IV..9) l problea della rvelazone può essere così forulato: partendo dalle osservazon delle varabl aleatore ρ l rcevtore deve decdere sul sbolo a nvato. In altr tern sulla base della conoscenza de valor ρ l rcevtore deve sceglere fra le seguent potes H : (IV..) H : r = s + n ( =,,, ) corrspondent a sbol a trasess. Dalla (IV..) s deduce che a fn della rvelazone del sbolo a ntervene solo la coponente del ruore appartenente al sottospazo S. Poché la coponente del ruore n gacente su S e quella n ad esso ortogonale corrspondono ad una coppa d segnal che, n quanto gaussan e ortogonal, sono statstcaente ndpendent, la conoscenza d n non apporta alcun contrbuto alla rvelazone del dato a. ella trasssone nuerca l rcevtore decde a favore d quella segnalazone che conduce ad una decsone con l no della probabltà d errore. È facle renders conto che tale crtero equvale alla sta: aˆ = arg ax Pr a r( t) (IV..) { { }} a

3 Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore Che questo crtero (noto coe crtero della assa probabltà a posteror AP) corrsponda alla scelta del sbolo che conduce al no della probabltà d errore, noto () Pr a r( t ) è la probabltà che l dato trasesso, noto rt, è facle verfcare. Infatt { } a ; qund Pr { a r( t) } rt (), sa denota la probabltà che non s sa trasesso a noto rt (). Se l rcevtore stablsce che l dato trasesso è a coette un errore con proba- Pr a r( t). La condzone (IV..) corrsponde qund alla scelta del sbolo n bltà { } corrspondenza del quale la probabltà d errore è na, o che è lo stesso, la probabltà della corretta decsone è assa. Poché la coponente r () t del segnale rcevuto ortogonale al sottospazo S non porta alcun contrbuto alla decsone, quest ulta può essere presa sulla base del vettore delle varabl d decsone r = [ ρ ρ ρ] funzone Pr { a r( t )} è equvalente alla Pr { } scrvere: (IV..) Pr { a r }. La a r. Applcando la regola d Bayes, s può ( r ) { } p Pr a a a p ( r ) = r r n cu: Pr{ a } è la probabltà assocata al sbolo a ; p r ( r ) è la denstà d probabltà assocata al vettore r ; p ( a ) a r r è la denstà d probabltà assocata al vettore r noto che l sbolo trasesso è a. Se sbol sono equprobabl, la (IV..) s rduce alla: aˆ = arg ax pr ( r a ) (IV..3) { a } a poché, essendo p r ( r ) postva ed ndpendente da a, non ntervene nella deternazone del asso. Dscende dalla (IV..3) che la decsone sul sbolo un sottonsee che: R del sottospazo a è fatta se r è contenuto n S essendo R defnto dall nsee de punt r tal (IV..4) r R se pr a ( r a) = arg ax { pr a ( r a) } a Cò equvale a defnre una partzone { R R R },,, del sottospazo S n sottonse dsgunt tal che R = S con R R = = ( ) ogn sottonsee R contene l solo eleento s della costellazone de segnal, per odo che se r è contenuto n R l rcevtore prende la decsone a favore del sbolo a Le regon così defnte costtuscono le regon d decsone. r applcare la regola d decsone forulata dalla (IV..3) o (IV..4) occorre conoscere le denstà d probabltà condzonate p r a (r a ). enendo conto della (IV..), s deduce edataente: (IV..5) p ( r a ) = p ( r s ) r a n essendo p n (r s ) la denstà d probabltà vettore n valutata n corrspondenza del valore r s.

4 G. aola: Lezon d Councazon lettrche Se l ruore n(t) è gaussano, le quanttà ν, defnte dalla (IV..7), n quanto ottenute da n(t) edante operazon lnear, presentano una dstrbuzone congunta gaussana per caratterzzare la quale occorre defnre l valore edo statstco delle varabl casual ν e gl eleent della atrce d correlazone. Se n(t) è caratterzzato da un valore edo nullo e da una denstà spettrale par a s ha: ν = n() t u () t dt = (IV..6) { } { } e n( t ) n( t ) u ( t ) u ( t ) dt dt n( t ) n( t ) u ( t ) u ( t ) dt dt (IV..7) { νν } = { } = { } che, essendo n( t) n( t) = δ( t t) (IV..8) { } dventa (IV..9) { } νν = δt t u t u t dt dt = u t u t dt = ( = ) ( ) ( ) ( ) () () ( ) dato che le funzon d base costtuscono un nsee d funzon orto-noral. Le quanttà ν e ν sono pertanto ncorrelate e, n quanto gaussane, statstcaente ndpendent. Poché la loro varanza vale s può scrvere: (IV..) p ( ) ( ) exp n n = pn ν k = νk k = k = ( ) e d conseguenza la funzone p(r a ), data dalla (IV..5), dventa: (IV..) p( r a ) exp ( s ) = ρk k k = ( ) Se dat sono equprobabl, la regone d decsone R defnta dall nsee de punt le cu coordnate ρ (,,, ) soddsfano la seguente condzone: (IV..) = che può essere rscrtta nella fora: (IV..3) Osservando che la quanttà: exp ( ρk sk) = ax exp ( ρk sk) k= ( ) k= ( ρk sk) = n ( ρk sk) k= ( ) k= (IV..4) d ( ) = ρk sk k = rappresenta l quadrato della dstanza eucldea tra l vettore rcevuto r e la segnalazone s, dalla (IV..4) s deduce che l rcevtore decde a favore del sbolo a se la dstanza d fra l segnale rcevuto r e la corrspondente segnalazone s è la na fra le dstanze d valutate sepre da r con le ranent segnalazon s corrspondent a sbol a ( ). In altr tern: (IV..5) a = arg n d

5 Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore IV.. - Struttura del rcevtore otto. La regola d decsone otta, forulata nel precedente paragrafo, suggersce una struttura del rcevtore otto coe è quella rportata n Fg. IV. nel caso d sbol e- quprobabl. S nota dalla Fg. IV. che tale struttura è basata sulla operazone d correlazone fra l segnale n ngresso r(t ) e le funzon d base u (t). Poché queste ulte sono dpendent dalle fore d segnalazone s (t), le funzon u (t) sono note al rcevtore se è possble rcostrure esattaente segnal s (t). Un tale tpo d rcevtore è chaato rcevtore coerente. u () t rt () u () t ρ ρ Calcola d Scegl l no st ˆ( ) = s() t u ( t ) ρ Fg. IV. Struttura I del rcevtore otto. Utlzzo delle funzon d base. Svluppando la (IV..4) s deduce: (IV..) = ρk ρ k k + k k= k= k= d s s S not che la quanttà kρ k s k rappresenta l prodotto scalare fra l segnale r e la segnalazone s. Dal oento che r è la proezone ortogonale d r nel sottospazo S, tale prodotto scalare concde con (r, s ) e coè: (IV..) ρ = k = ksk rts () () tdt ssendo noltre: (IV..3) sk = s () t dt = k = la regola d decsone (IV..5) dventa: (IV..4) aˆ = a rts () () ax () () tdt = rts tdt Dalla (IV..4) s deduce la struttura del rcevtore otto rportata n Fg. IV.3, dove le correlazon sono stavolta effettuate tra l segnale rcevuto e le fore d onda d segnalazone. Dal confronto fra le Fg. IV. e IV.3 s evnce che la struttura rportata n Fg. IV. rsulta pù seplce d quella d Fg. IV.3 dato che è. el caso n cu è =, le due strutture sono equvalent perché contengono lo stesso nuero d correlator.

6 - 5 - G. aola: Lezon d Councazon lettrche s () t s () t rt () Scegl l no st ˆ( ) = s() t s () t Fg. IV.3 Struttura II del rcevtore otto. Utlzzo delle fore d segnalazone Il segnale n uscta dal generco ntegratore vale: (IV..5) zk = r() t sk() t dt che ponendo (IV..6) h () t = s ( t) dventa: (IV..7) k z = r() t h ( t) dt k che può essere nterpretata coe l valore del segnale n uscta dal fltro d rsposta pulsva (IV..6) quando la suo ngresso è applcato l segnale rt (), all stante. Lo schea d Fg. IV. può pertanto essere realzzato coe ostrato n Fg. IV.4 e coè sulla base s () t de fltr adattat alle fore d segnalazone { } k k =. h () t Cap. () rt h () t Cap. Calcola d Scegl l asso st ˆ( ) = s () t h ( t ) Cap. Fg. IV.4 Struttura III del rcevtore otto. Utlzzo de fltr adattat. IV.3 - Segnalazone bnara. el caso d segnalazone bnara sano s (t) e s (t) le fore d segnalazone assocate a sbol d = e d = rspettvaente suppost equprobabl. al fore d segnalazone possono essere rappresentate n un sottospazo a due denson S ndvduato da una base ortonorale (u, u ) coe è ostrato n Fg. IV.5.

7 Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore r valutare la probabltà d errore s prenda n esae la trasssone del sbolo d =. S coette errore quando la dstanza tra r e s è nore d quella tra r e s. S può qund scrvere: (IV.3.) P Poché rsulta: (IV.3.) { r s r s d } { s n s s n s } { n n s s } { n n s s } = Pr > = = Pr ( + ) > ( + ) = e = Pr > ( ) = Pr ( ) > [ ] [ ] n n ( s s ) = n n n ( s s ) n ( s s ) = = nn nn n ( s s) ( s s) n + ( s s) ( s s) = = n ( s s ) + ( s s ) n ( s s ) ( s s ) = = ( s s ) n s s r u la (IV.3.) s può scrvere: (IV.3.3) P { Pr ( ) } e = s s n > s s d s d u s Fg. IV.5 Segnalazone bnara (IV.3.5) D altra parte è facle rconoscere che la quanttà x = ( s s ) n, n quanto cobnazone lneare d varabl aleatore gaussane, è anch essa una varable aleatora gaussana d valore edo: x = ( s s ) n = (IV.3.4) { } { } e varanza: { } { } { } x = ( s s ) n n ( s s ) = ( s s ) n n ( s s ) = ( s s ) I ( s s ) = s s D = = dove s è ndcato con (IV.3.6) D = s s la dstanza eucldea fra le due segnalazon. Rsulta allora: (IV.3.7) La probabltà d errore P e vale dunque: (IV.3.8) che s può porre nella fora: (IV.3.9) e px ( x) = e D x D x P p D ( x ) dx e = = dx D x D D P e D = Q Pochè rsulta, per setra, P e = P e, è: D (IV.3.) = Q ella segnalazone bnara la probabltà d errore dpende dalla dstanza eucldea fra le due segnalazon.

8 - 5 - G. aola: Lezon d Councazon lettrche IV.4 - Sste d odulazone bnar. Le consderazon svolte al paragrafo precedente sono qu applcate a sste d odulazone bnar presentat al Cap. III. In quel che segue s suppone che sbol sano e- quprobabl. IV.4. - odulazon ASK e PSK. el caso d odulazone ASK o PSK le fore d segnalazone, corrspondent a sbol d = e d =, sono date dalla: (IV.4.) V V s s u Fg. IV 6 Costellazone de segnal e regon d decsone per segnalazone ASK o PSK bnara. t ( ) t ( ) s( t) = Vrect cos( ft+ϕ) s( t) = Vrect cos( ft+ϕ) che, co è noto, possono essere rappresentate nel sottospazo S ad una densone, generato dalla funzone d base: t (IV.4.) ut ( ) (IV.4.4) ( ) = rect cos( ft+ϕ ) da vettor: (IV.4.3) s = V s = V u e la costellazone de segnal s presenta coe è ostrato n Fg. IV.6. La regola d decsone è: dˆ = ρ= r( t) u( t) dt> dˆ = ρ= r( t) u( t) dt< che, rcordando la (IV.4.) dvene: dˆ = r( t)cos( f t+ϕ ) dt > (IV.4.5) dˆ = r( t)cos( f t+ϕ ) dt< che dà luogo allo schea del rcevtore ostrato n Fg. IV.7. ssendo (IV.4.6) D = V la dstanza fra le due segnalazon, la probabltà d errore, data dalla (IV.3.), vale: V (IV.4.7) = Q Introducendo l energa eda per sbolo cos( ft+ϕ) () () V (IV.4.8) = s t dt+ s t dt = la P e può essere rscrtta nella fora: (IV.4.9) = Q r(t) ( )dt ρ u Decsone ρ> d = d = ρ< Fg. IV.7 Struttura del rcevtore otto per segnalazon ASK o PSK bnare.

9 Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore IV.5. - odulazone FSK. Le fore d onda d segnalazone, corrspondent a sbol d = e d =, sono: t s( t) = V rect ( ) cos[ ( f Δ f) t +ϕ] (IV.4.) t s( t) = V rect ( ) cos[ ( f +Δ f) t +ϕ] che appartengono ad un sottospazo S a due denson che può essere ndvduato dalle funzon d base (IV.4.) cos[ ( f Δ f) t+ϕ] t ( ) t ( ) u( t) = rect cos[ ( f Δ f) t +ϕ] u( t) = rect cos[ ( f +Δ f) t +ϕ] che, coe è stato precsato n precedenza, costtuscono un rferento ortonorale se rsulta Δf = k. In tal condzon, la rappresentazone vettorale de segnal s (t) e s (t) è data dalla (ved Fg. IV.8): s = V (IV.4.) s = V u u el caso d sbol equprobabl, la decsone è presa se l punto r appartene ad uno de due sepan R e R separat dalla pra bsettrce. In partcolare: dˆ = ρ >ρ (IV.4.3) dˆ = ρ <ρ u V R d V R Fg. IV.8 Costellazone de segnal e regon d decsone per segnalazone FSK bnara. d r u dove ρ = rtu () () tdt e ρ = rtu () () tdt denotano le coponent del segnale rcevuto lungo le drezon ndvduate da vettor d base u e u rspettvaente. ( )dt r(t) + ( )dt ρ ρ Decsone ρ >ρ d = d ρ <ρ = cos[ ( f +Δ f) t+ϕ] Fg. IV.9 Struttura del rcevtore otto per segnalazone FSK bnara. Rcordando le (IV.4.) le precedent s possono scrvere: (IV.4.4) od anche dˆ = r( t)cos[ ( f +Δ f) t+ϕ ] dt> r( t)cos[ ( f Δ f) t+ϕ] dt dˆ = r( t)cos[ ( f +Δ f) t+ϕ ] dt< r( t)cos[ ( f Δ f) t+ϕ] dt

10 G. aola: Lezon d Councazon lettrche (IV.4.5) dˆ = r( t)cos[ ( f +Δ f) t+ϕ] dt r( t)cos[ ( f Δ f) t+ϕ ] dt > dˆ = r( t)cos[ ( f +Δ f) t+ϕ] dt r( t)cos[ ( f Δ f) t+ϕ ] dt < che danno luogo allo schea del rcevtore ostrato n Fg. IV.9. Poché la dstanza eucldea fra le due segnalazon vale D = V la probabltà d errore dventa: V (IV.4.6) = Q P e ASKo PSK FSK [ db ] Fg. IV. - Probabltà d errore n funzone del rapporto segnale ruore / per sste d odulazone bnar ASK (PSK) e FSK. L energa eda per sbolo vale: (IV.4.7) e qund la probabltà d errore è: (IV.4.8) V = = Q In Fg. IV. sono rportat gl andaent della probabltà d errore n funzone del rapporto segnale ruore / per sste d odulazone bnar fn qu analzzat. IV.5 - Sste d odulazone -ar. IV.5. - Sste d odulazone ASK -ar. egl sche d odulazone ASK -ar le fore d segnalazone sono t (IV.5.) s ( t) = V a rect cos( f t+ϕ ) ( =,, ) con (IV.5.) a = ( + ) ( =,, ) sse appartengono ad un sottospazo onodensonale S perché possono essere rappresentate dall unca funzone d base:

11 t (IV.5.3) ut ( ) Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore ( ) = rect cos( ft+ϕ ) La rappresentazone vettorale è data da vettor: (IV.5.4) s = Va u e la costellazone de segnal Va Va Va è rappresentata n Fg. IV.. R R R u Usando la stessa procedura Fg. IV. Costellazone de segnal e regon d decsone per segnalazone ASK -ara. d quella adoperata per la valutazone della probabltà d errore nella segnalazone ASK -ara n banda base, è facle verfcare che la probabltà d errore per sbolo può essere espressa dalla: (IV.5.5) V = Q L energa eda assocata alle fore d segnalazone è: V V (IV.5.6) = { a} = 3 per cu la (IV.5.5) dvene: 6 (IV.5.7) = Q ( ) P e = [ db ] Fg. IV. Probabltà d errore per sbolo per segnalazon ASK -are n funzone del rapporto segnale ruore /. In Fg.IV. sono rappresentat gl andaent del rapporto segnale ruore / per dvers valor del paraetro. Se l sstea d odulazone è adoperato per la trasssone d nforazone bnara, allora, ad ogn gruppo d sbol bnar s può assocare uno fra = lvell dstnt. Inoltre se s suppone che l rapporto / sa abbastanza elevato è lecto consderare trascurable la probabltà che ogn errore coesso dal rcevtore corrsponde alla rve-

12 G. aola: Lezon d Councazon lettrche lazone d un sbolo non adacente a quello trasesso. In queste crcostanze, se s adotta la codfca d Gray, la probabltà d errore per bt è data dalla 6 (IV.5.8) Pb = = Q log ( ) IV.5. - Sste d odulazone PSK -ar. egl sche d odulazone PSK -ar, le fore d segnalazone sono: t ( ) rect cos s t = V f t+ +ϕ (IV.5.9) ( ) ( ) con =,,, che sono rappresentate nel sottospazo bdensonale ndvduato dalle due funzon d base (IV.5.) t ( ) t ( ) u ( t) = rect cos( f t+ϕ) u ( t) = rect sn( f t+ϕ) Con rferento alla Fg. IV.3 è evdente che sotto l potes che sbol vengano eess con eguale probabltà, l rcevtore decde a favore d quel sbolo a cu corrsponde la fase ϑ = che è la pù vcna all angolo forato dal vettore rcevuto r. Dett pertanto ρ e ρ le coponent del vettore r lungo versor u e u rspettvaente, la sta ϑ ˆ della fase ϑ può essere effettuata valutando la quanttà: (IV.5.) ϑ = arg( r ) e attrbuendo a ϑ ˆ quel valore, fra le fas possbl, che s trova pù vcno a ϑ. Cò dà luogo allo schea del rcevtore ostrato n Fg. IV.4. u() t ρ ρ Calcola ϑ u ϑ + ϑ r ϑ Fg. IV.3 Regola d decsone per odulazon PSK -are. ( ) { } ϑ= n ϑ ϑ ut () Fg. IV.4 - Rcevtore otto per odulazon PSK -are. ϑ ˆ ϑ=ϑ u r deternare la probabltà d errore basta far rferento alla probabltà d corretta decsone. Se l sbolo nvato è ϑ la rvelazone è corretta se ϑ è contenuto nell ntervallo ( ϑ,ϑ + ) per cu è ϑ + (IV.5.) Pc = p( ) d ϑ ϑ ϑ ϑ = dove con p( ϑϑ ) s è denotata la denstà d probabltà d ϑ noto che sa l sbolo ϑ trasesso. enendo nfne conto che, per la setra del sstea, la p( ϑϑ ) non dpende dal partcolare sbolo trasesso, la precedente può scrvers coe segue: (IV.5.3) P = p( ϑ ϑ ) d ϑ c

13 Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore r valutare la p( ϑ ϑ ) basta osservare che, essendo ϑ =, le coponent ρ e ρ del vettore r valgono: V (IV.5.4) ρ = +ν ρ =ν Se n(t) è un ruore gaussano e banco e (u,u ) costtusce un rferento ortonorale, le quanttà ν e ν sono varabl aleatore gaussane ed ndpendent caratterzzate da un valore edo nullo e da varanze egual e par a /. Rsulta: Introducendo la seguente trasforazone d varabl: ρ =ρcos ϑ (IV.5.6) ρ =ρ sn ϑ la precedente può essere rscrtta n tern d ρ e ϑ coe segue: (IV.5.5) ( ) p( ρ, ρ ϑ ) = exp ρ V +ρ ρ (IV.5.7) p( ρϑ, ϑ ) = exp ( ρ + V ρv cosϑ ) D altra parte s ha: (IV.5.8) V ( ) ( ) V ( V cos ) sn V V cos V cos cos ρ + ρ ϑ= ρ ϑ + ϑ = = ρ ϑ + ϑ coscché la (IV.5.7) assue la fora: ρ sn ϑ ρ (IV.5.9) p( ρϑ, ϑ ) = e exp cosϑ V essendo = l energa eda d segnalazone. Dalla (IV.5.9) è possble rcavare la denstà d probabltà della fase ϑ ntegrando rspetto a ρ : sn ϑ x (IV.5.) p( ϑ ϑ ) = e xexp cosϑ dx che, con alcun passagg, può essere posta nella fora: e (IV.5.) ( ) cos cos ϑ erf p ϑ ϑ = + ϑ e cos + ϑ p( ϑϑ ) l cu andaento n funzone del paraetro è db = Fg. IV.5 - p( ϑ ϑ ) n funzone d ϑ e per dvers valor d /. ϑ ostrato n Fg. IV.5). La probabltà d corretta decsone vale: (IV.5.) P = p( ϑ ϑ ) d ϑ c e la corrspondente probabltà d errore per sbolo: (IV.5.3) P = p( ϑ ϑ ) d ϑ e È da osservare che la (IV.5.3) non può essere rsolta n fora chusa, tranne quando

14 G. aola: Lezon d Councazon lettrche non sa = e = 4. Gl andaent della P e n funzone del rapporto segnale ruore ottenut per ntegrazone nuerca della (IV.5.), sono rportat n Fg. IV.6 per alcun valor del nuero de lvell. Dalla fgura s rleva che, per un assegnato valore della probabltà d errore, l rapporto segnale ruore auenta al crescere del nuero de lvell o, che è lo stesso, auentando, occorre 3 4 = pegnare una pù elevata potenza per ottenere le stesse prestazon n tern d -4-4 [ db ] 5 8 probabltà d errore. -PSK n funzone d / per alcun valor d. el caso che tale segnalazone è pegata per la trasssone d nforazone bnara, s può deternare la probabltà d errore per bt, nell potes che, n presenza d codfca d Gray, l rapporto segnale ruore sa suffcenteente elevato. S ottene: (IV.5.4) b = log IV Sste d odulazone FSK -ar. el caso d odulazone FSK -ara le fore d segnalazone sono: t (IV.5.5) s( t) = Vcos[ ( f +Δ f) t+ϕ ]rect ( ) n cu le quanttà: (IV.5.6) Δ f = [ ( + ) ] Δ f ( =,,, ) ( =,,, ) rappresentano valor della devazone d frequenza assocat a segnal s (t). Se s rferscono le fore d segnalazone, defnte dalle (IV.5.5), al sstea d funzon ortonoral (se è Δf = k ) t (IV.5.7) ( ) u ( t ) = rect cos[ ( f +Δ f ) t +ϕ ] ( =,,, ) rsulta: (IV.5.8) s = V u Se sbol sono equprobabl, è presa una decsone a favore della segnalazone s se, detto r l vettore rcevuto, rsulta: d( r, s ) = n d( r, s ) (IV.5.9) { } P e Fg. IV.6 - Probabltà d errore per segnalazon Poché è: (IV.5.3) con (IV.5.3) d ( r, s ) = r ( r, s ) + s = V s ndpendente da, la condzone (IV.5.9) s traduce nella:

15 Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore (IV.5.3) ( r, s ) = ax {( r, s )} la quale, rcordando che è: (IV.5.33) z ( r, s ) = r( t) s ( t) dt r( t) conduce allo schea del rvelatore rportato n Fg. IV.7. r valutare la probabltà d corretta decsone s consder l caso n cu sa s la segnalazone trasessa. Il vettore rcevuto vale qund: (IV.5.34) r = s+ n = V u+ n Il rcevtore effettua la decsone sulla base delle varabl z defnte dalle (IV.5.33), o equvalenteente sulle base delle varabl w, ad esse proporzonal, defnte dalle: (IV.5.35) = () () = +ν w r t u t dt V w = r() t u () t dt =ν = (,3,, ) dove le coponent del ruore ν = ( n, u ) sono varabl aleatore gaussane, ndpendent a eda nulla e varanza. D conseguenza le denstà d probabltà del pro or- dne assocate alle w valgono: (IV.5.36) s ( t) s () t s () t ( ) pw ( w ) = exp w V p ( w ) = exp w ( =,, ) w Poché la condzone (IV.5.3) è espressa dalla: (IV.5.37) w < w, w3 < w,, w < w la probabltà d corretta decsone vale: P = Pr w < w, w < w,, w < w (IV.5.38) { } ca 3 che s può porre nella fora: P = Pr w < w, w < w,, w < w w p ( w ) dw (IV.5.39) ca { } 3 w dove s è ntrodotta la probabltà dell evento condzonato { w w, w3 w,, w w w} Poché gl event { w w w} Fg. IV.7 - Schea del rcevtore otto per segnalazon - FSK. < < <. < sono ndpendent, la probabltà dell evento condzonato, che copare nell ntegrando della (IV.5.39), è data dal prodotto delle probabltà argnal: (IV.5.4) Pr { } Scegl l asso w w w < w w = e dw Ponendo nella precedente: (IV.5.4) x = w y = z z z aˆ = a w ( =,3,, )

16 - 6 - G. aola: Lezon d Councazon lettrche s ottene: w y y (IV.5.4) Pr { w < w w} = e dy = e dy = Q( x) x La probabltà d corretta decsone, essendo sbol equprobabl, vale: V (IV.5.43) Pc = Q( x) exp x dx e qund la probabltà d errore: V (IV.5.44) = Q( x) exp x dx Poché n tale tpo d odulazone gl puls d segnalazone presentano la stessa e- V nerga che vale =, la probabltà d errore può essere rscrtta nella fora: { } (IV.5.45) e = ( ) exp ( ) P Q x x dx l cu andaento è rportato nel dagraa d Fg. IV.8 per alcun valor del nuero de lvell. Se la segnalazone FSK -ara è adoperata per la trasssone d un P e flusso dat bnaro, ad ogn sbolo = -aro corrsponde una sequenza d = log sbol bnar. Poché nella [ db ] Fg. IV.8 probabltà d errore per segnalazon -FSK n funzone d / odulazone FSK -ara sbol -ar sono rappresentat da punt poszonat alla stessa dstanza eucldea, se sbol -ar sono equprobabl, coettere un errore sul sbolo trasesso equvale a rvelare un qualsas altro sbolo adacente; la probabltà che un sbolo, dverso da quello trasesso, sa rvelato, vale P /( ). e S supponga adesso che, per un dato errore sul sbolo trasesso, c sano k sbol bnar errat; poché c sono n k od dstnt con cu cò s verfca, l nuero edo d sbol bnar errat per ogn sbolo -aro errato è ( ): ( ) Dalla forula d ewton df ( x) ( + x) = x che cal- dx colata n x = fornsce k = k k k = f ( x) ( + x) = x dscende k = k k k k k =

17 Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore (IV.5.46) k = k = k coscché, essendo sbol -ar equprobabl, la probabltà d errore per bt s ottene dvdendo per la precedente. S ha così: (IV.5.47) Pb = ( ) IV.6 - Sste d odulazone QA. La struttura del rcevtore s presenta coe è ostrato n Fg. IV.9. All uscta degl ntegrator s ottengono le coponent ρ e ρ secondo le drezon ndvduate da vettor u e u rspettvaente e, se sbol sono equprobabl, è presa una decsone sul sbolo trasesso secondo la regola (IV.6.) d( r, s ) = n { d( r, s )} dove r() t p f e u () t ut () ρ ρ Calcola l no d (, ) d r s Fg. IV.9 Struttura del rcevtore QA ( ) ŝ P e 3 Poché le coponent n fase e n quadratura del segnale QA rcevuto sono ndpendent, è edato renders conto che la probabltà d corretta decsone per sbolo può essere espressa dalla: (IV.6.) P = ( p )( p ) c f q p q rappresentano le probabltà d errore de segnal che costtuscono le coponent n fase e n quadratura. Ltandoc a consderare solo segnalazon QA la cu costellazone è costtuta da un gratcco quadrato, s ha tenendo conto della (IV.5.8): V V (IV.6.3) pf = Q pq = Q per cu la probabltà d errore è: P = P = p + p p p = e c f q f q (IV.6.4) V V = 4 Q 4 Q V che per elevat valor del rapporto può = 8 6 essere approssata dalla: V (IV.6.5) = 4 Q Se sbol sono equprobabl, l energa eda assocata alle fore d segnalazone è: V (IV.6.6) = n a + b = V n 3 = = [ db ] Fg. IV. Probabltà d errore per sbolo n funzone d / per odulazone QA. 8 3

18 - 6 - G. aola: Lezon d Councazon lettrche che sosttuta nella (IV.6.5) fornsce: 3 (IV.6.7) = 4 erfc per cu la probabltà d errore n funzone dell energa eda per sbolo (v. Fg. IV.). IV.7 - Lt della probabltà d errore per sbolo. on sepre è possble ottenere espresson n fora chusa della probabltà d errore per sbolo P e ; n quest cas può essere olto utle dedurre de lt superore ed nferore. IV.7. Lte superore Un lte superore può essere dedotto osservando che se s trasette l segnale s s verfca un errore tutte le volte che esste una segnalazone s con tale che l segnale rcevuto r dsta da s eno d quanto esso dst da s. Se pertanto denota l evento: = r : d( r, s ) < d( r, s ) s (IV.7.) { } la probabltà d errore è espressa dalla: (IV.7.) ( s ) = Pr = ( ) Osservando che la probabltà dell unone d event è superorente ltata dalla soa delle probabltà assocate a sngol event, dalla (IV.7.) s deduce: (IV.7.3) ( s ) Pr{ } s s 3 u s s 3 u s a) u u = ( ) La probabltà d errore ncondzonata è allora ltata dalla: (IV.7.4) P Pr{ } = = ( ) essendo P la probabltà assocata alla segnalazone s. Se sbol sono equprobabl la precedente s rduce alla: s s b) s c) u u s 3 Fg. IV.- Lte superore per la probabltà d errore per sbolo. (IV.7.5) Pr{ } = = ( ) La (IV.7.3) è llustrata n Fg. IV. nel caso d segnalazone ternara. Supponendo d nvare la segnalazone s la probabltà d errore ( s ) è uguale alla probabltà che l vettore rcevuto r appartenga alla regone obreggata d Fg. IV. a), entre le probabltà assocate agl event e sono date dalle probabltà che r sa

19 Cap. IV - La rvelazone n presenza d ruore contenuto nelle regon obreggate d Fg. IV. b) e c) rspettvaente. D altra parte è facle renders conto che la probabltà Pr{ } che copare nella (IV.7.5) rappresenta la probabltà d errore d un sstea d trasssone che usa le segnalazon s e s per trasettere due essagg equprobabl. ssa vale: (IV.7.6) Pr{ } = = ( ) D = Q essendo D la dstanza eucldea fra s e s. Sosttuendo tale espressone nella (IV.7.5) s ha: D (IV.7.7) Q Un ulterore seplfcazone della (IV.7.7) può essere ottenuta se s consdera che la funzone copleentare d errore dnusce al crescere del suo argoento. Questo coporta che, se s denota con D l no fra le D : per cu s ottene facl- (IV.7.8) la quanttà ente: (IV.7.9) Q D D = n D ( ) può rteners trascurable rspetto a Q = Q D D dove con s è denotato l nuero d segnalazon che dstano D da s. IV.7. Lte nferore. r dedurre un lte nferore alla probabltà d errore per sbolo basta osservare che se s trasette l sbolo s s coette errore quando l segnale rcevuto r è pù vcno a s (con ) che da s. rtanto se s denota con quello fra gl event che corrsponde a uno de punt della costellazone pù vcn a s, dscende: (IV.7.) e consegue: = ( ) (IV.7.) ( s) Pr{ } e qund la probabltà ncondzonata dventa: (IV.7.) Pr{ } = Anche n questo caso è facle renders conto che la probabltà Pr{ } che copare nella (IV.7.) rappresenta la probabltà che l segnale rcevuto quando è trasesso l sbolo s s trova pù vcno a quel sbolo che presenta da s la na dstanza. ssa, rcordando la defnzone (IV.7.8) è data dalla: D (IV.7.3) Pr{ } = Q

20 G. aola: Lezon d Councazon lettrche S ha allora: (IV.7.4) = Q D IV odulazone PSK -ara. el caso d odulazone PSK -ara, dalla (IV.7.9), tenendo presente che è (IV. Fg. IV.) (IV.7.5) D = V sn( ) e (IV.7.6) = Rsulta: (IV.7.7) V Q sn Fg. IV. - odulazone PSK D altra parte per (IV.7.4) s ha: (IV.7.8) V Q sn e d conseguenza: (IV.7.9) V V Q sn Q sn V Poché = è l energa eda delle fore d segnalazone, la precedente dvene: (IV.7.) Q sn Q sn IV.7. - odulazone FSK -ara. el caso d odulazone FSK -ara, con segnalazon ortogonal le dstanze D sono tutte egual e par a V = ndpendente da, per cu la (IV.8.9) dvene: (IV.7.) V ( ) Q D altra parte dalla (IV.7.4) dscende: (IV.7.) V Q e qund vale la seguente ltazone: (IV.7.3) V V Q ( ) Q V Poché = è l energa eda delle fore d segnalazone, la precedente dvene: (IV.7.4) Q ( ) Q

LA RIVELAZIONE IN PRESENZA DI RUMORE

LA RIVELAZIONE IN PRESENZA DI RUMORE Captolo III LA RIVELAZIONE IN PRESENZA DI RUORE Parte I - La rvelazone coerente III. - Generaltà. a = Il segnale che s presenta all'ngresso del rcevtore è costtuto da una replca del segnale nvato dal trasetttore

Dettagli

Metodologie informatiche per la chimica

Metodologie informatiche per la chimica Metodologe nforatche per la chca Dr. Sergo Brutt Anals de dat 6 Y Rcaptolo generale Dato un nsee d sure sperental d una varable dpendente al varare d una varable ndpendente è possble edante l crtero de

Dettagli

Flusso di un vettore v attraverso una superficie S. ( 1 ) v n n

Flusso di un vettore v attraverso una superficie S. ( 1 ) v n n Teorea d Gauss ( I Parte).I INTRODUZIONE. Prelnarente, s ntrodurrà la seguente defnzone: Flusso d un vettore v attraverso una superfce S. ( ) Sa dato un capo vettorale, ovvero una funzone v che ad ogn

Dettagli

Modello lineare con rumore additivo: stima dei minimi quadrati.

Modello lineare con rumore additivo: stima dei minimi quadrati. Modello lneare con ruore addtvo: sta de n quadrat. ella aggor parte de cas un odello lneare rsulta essere suffcente per rappresentare n odo sgnfcatvo l legae tra la grandezza d sura e le varabl ndpendent

Dettagli

P(E i. Il postulato empirico del caso. = I, incompatibili a due a due. . E k

P(E i. Il postulato empirico del caso. = I, incompatibili a due a due. . E k Una sura della robabltà Data una rova che genera k event eleentar,..., k necessar, 2. k I, ncopatbl a due a due O/ per ogn ed equprobabl 2! k Una sura della robabltà Da postulat s deduce unvocaente la

Dettagli

Note U = L + Q. Chimica Fisica I a.a. 2012/2013 Scienza e Tecnologia dei Materiali S. Casassa. April 3, 2013

Note U = L + Q. Chimica Fisica I a.a. 2012/2013 Scienza e Tecnologia dei Materiali S. Casassa. April 3, 2013 1 Note U L + Q Chca Fsca I a.a. 01/013 Scenza e Tecnologa de Materal S. Casassa Aprl 3, 013 Contents 1 Cnetca Molecolare 3 1.1 La dstrbuzone d Maxwell.......................... 3 1. Cenn d statstca................................

Dettagli

Carla Seatzu, 18 Marzo Una coda è costituita da 3 componenti fondamentali: i serventi i clienti

Carla Seatzu, 18 Marzo Una coda è costituita da 3 componenti fondamentali: i serventi i clienti 7. Teora delle Code Una coda è costtuta da 3 coponent fondaental: servent clent Carla Seatzu, 8 Marzo 8 uno spazo n cu clent attendono d essere servt (coda d attesa). clent n arrvo coda d attesa serv.

Dettagli

Metodologie informatiche per la chimica

Metodologie informatiche per la chimica Metodologe nforatche per la chca Dr. Sergo Brutt Test d potes e soothng Rsultat dell eserctazone Legenda: A = copto eccellente; B = copto buono; C = copto suffcente; D = copto scarso; E = copto nsuffcente.

Dettagli

Appendice B. B Elementi di Teoria dell Informazione 1. p k =P(X = x k ) ovviamente, valgono gli assiomi del calcolo della probabilità: = 1;

Appendice B. B Elementi di Teoria dell Informazione 1. p k =P(X = x k ) ovviamente, valgono gli assiomi del calcolo della probabilità: = 1; Appendce B Eleent d Teora dell Inforazone Appendce B B Eleent d Teora dell Inforazone B Introduzone E noto da tepo che fenoen percettv possono essere foralzzat e studat edante la Teora dell Inforazone

Dettagli

determina rispetto i 2

determina rispetto i 2 Eserczo Parte (, punt): consdera la dstrbuzone d fl seguente: n cu, 8A e, 5A deterna rspetto a quale dstanza s trova l punto tra due fl n cu l capo agnetco è nullo. I cap agnetc sono oppost all nterno

Dettagli

Università degli Studi di Cagliari Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica CODIFICA BINARIA DELL INFORMAZIONE

Università degli Studi di Cagliari Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica CODIFICA BINARIA DELL INFORMAZIONE Unverstà degl Stud d Caglar Dpartento d Ingegnera Elettrca ed Elettronca CODIFICA BINARIA DELL INFORMAZIONE Analogco Vs. Nuerco Sste analogc: la grandezza da surare vene rappresentata con un altra grandezza

Dettagli

Principio di sostituzione - I

Principio di sostituzione - I 67 Prncpo d sosttuzone - I In una rete elettrca (lneare o non-lneare) un coponente elettrco, o un nsee d coponent elettrc (lnear o non lnear), può essere sosttuto con un altro coponente o nsee d coponent

Dettagli

DINAMICA DEI SISTEMI DI PUNTI MATERIALI. Dott.ssa Silvia Rainò

DINAMICA DEI SISTEMI DI PUNTI MATERIALI. Dott.ssa Silvia Rainò DIAMICA DI SISTMI DI PUTI MATRIALI Dott.ssa Slva Ranò Sste d punt ateral Sstea costtuto da punt ateral P, P,, P F rsultante delle forze esterne agent su P F j forza eserctata sul generco punto P del sstea

Dettagli

Integrazione numerica dell equazione del moto per un sistema lineare viscoso a un grado di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1

Integrazione numerica dell equazione del moto per un sistema lineare viscoso a un grado di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1 Integrazone numerca dell equazone del moto per un sstema lneare vscoso a un grado d lbertà Prof. Adolfo Santn - Dnamca delle Strutture 1 Introduzone 1/2 L equazone del moto d un sstema vscoso a un grado

Dettagli

IL RUMORE NEGLI AMPLIFICATORI

IL RUMORE NEGLI AMPLIFICATORI IL RUMORE EGLI AMPLIICATORI Defnzon S defnsce rumore elettrco (electrcal nose) l'effetto delle fluttuazon d corrente e/o d tensone sempre present a termnal degl element crcutal e de dspostv elettronc.

Dettagli

Esercizio statistica applicata all ingegneria stradale pag. 1

Esercizio statistica applicata all ingegneria stradale pag. 1 ESERCIZIO STATISTICA APPLICATA ALLA PROGETTAZIONE STRADALE SINTESI S supponga d avere eseguto 70 sure della veloctà stantanea de vecol che transtano nelle sezon d due strade A e B. S supponga che tal sure

Dettagli

6 Prodotti scalari e prodotti Hermitiani

6 Prodotti scalari e prodotti Hermitiani 6 Prodott scalar e prodott Hermtan 6.1 Prodott scalar S fss K = R. Defnzone 6.1 Sa V un R-spazo vettorale. Un prodotto scalare su V è un applcazone che gode delle seguent propretà: ) (lneartà rspetto al

Dettagli

Funzione di matrice. c i λ i. i=0. i=0. m 1. γ i A i. i=0. Moltiplicando entrambi i membri di questa equazione per A si ottiene. α i 1 A i α m 1 A m

Funzione di matrice. c i λ i. i=0. i=0. m 1. γ i A i. i=0. Moltiplicando entrambi i membri di questa equazione per A si ottiene. α i 1 A i α m 1 A m Captolo INTRODUZIONE Funzone d matrce Sa f(λ) una generca funzone del parametro λ svluppable n sere d potenze f(λ) Sa A una matrce quadrata d ordne n La funzone d matrce f(a) èdefnta nel modo seguente

Dettagli

seconda Prova in Itinere 23 giugno 2006

seconda Prova in Itinere 23 giugno 2006 CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA PER L AMBIENTE E IL TERRITORIO IDROLOGIA ANNO ACCADEMICO 005-006 seconda Prova n Itnere 3 gugno 006. E dato l capone seguente d ass annual d portata al colo del Tanaro a Montecastello:

Dettagli

Esercizi di econometria: serie 1

Esercizi di econometria: serie 1 Esercz d econometra: sere Eserczo E data la popolazone dell Abruzzo classcata n se categore d reddto ed n tre class d età come segue: Reddto: () L... 4.. () L. 4.. 8.. () L. 8.... (4) L..... () L.....

Dettagli

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov Intorduzone alla teora delle Catene d Markov Mchele Ganfelce a.a. 2014/2015 Defnzone 1 Sa ( Ω, F, {F n } n 0, P uno spazo d probabltà fltrato. Una successone d v.a. {ξ n } n 0 defnta su ( Ω, F, {F n }

Dettagli

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI AALISI STATISTICA DELLE ICERTEZZE CASUALI Consderamo l caso della msura d una grandezza fsca che sa affetta da error casual. Per ottenere maggor nformazone sul valore vero della grandezza rpetamo pù volte

Dettagli

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON 3 CAMPIOAMETO DI ROULLI E DI POISSO 3. ITRODUZIOE In questo captolo esamneremo due schem d camponamento che dversamente dal camponamento casuale semplce non producono campon d dmensone fssa ma varable.

Dettagli

3) Entropie condizionate, entropie congiunte ed informazione mutua

3) Entropie condizionate, entropie congiunte ed informazione mutua Argoment della Lezone ) Coppe d varabl aleatore 2) Canale dscreto senza memora 3) Entrope condzonate, entrope congunte ed nformazone mutua 4) Esemp d canal Coppe d varabl aleatore Fno ad ora è stata consderata

Dettagli

Sorgenti Numeriche - Soluzioni

Sorgenti Numeriche - Soluzioni Sorgent umerche - Soluzon *) L anals delle frequenze con cu compaono le vare lettere n un documento n talano, comprendente 5975 caratter, ha fornto seguent dat: Lettera umero Frequenza relatva A 666. B

Dettagli

Esercizi sulle reti elettriche in corrente continua (parte 2)

Esercizi sulle reti elettriche in corrente continua (parte 2) Esercz sulle ret elettrche n corrente contnua (parte ) Eserczo 3: etermnare gl equvalent d Thevenn e d Norton del bpolo complementare al resstore R 5 nel crcuto n fgura e calcolare la corrente che crcola

Dettagli

Misure indipendenti della stessa grandezza, ciascuna con una diversa precisione.

Misure indipendenti della stessa grandezza, ciascuna con una diversa precisione. Msure ndpendent della stessa grandezza, cascuna con una dversa precsone. Consderamo d avere due msure o n generale della stessa grandezza, ndpendent, caratterzzate da funzone denstà d probabltà d Gauss.

Dettagli

Corso di Fondamenti di Telecomunicazioni

Corso di Fondamenti di Telecomunicazioni Corso d Fondament d Telecomuncazon Prof. Govann Schembra Struttura della lezone Defnzon d process aleator e caratterzzazone statstca ( Stma delle statstche d prmo e secondo ordne Process aleator stazonar

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI METODI PER LO STUDIO DEL LEGAME TRA VARIABILI IN UN RAPPORTO DI CAUSA ED EFFETTO I MODELLI DI REGRESSIONE Prof.ssa G. Sero, Prof. P. Trerotol, Cattedra

Dettagli

5: Strato fisico: limitazione di banda, formula di Nyquist; caratterizzazione del canale in frequenza

5: Strato fisico: limitazione di banda, formula di Nyquist; caratterizzazione del canale in frequenza 5: Strato fsco: lmtazone d banda, formula d Nyqust; caratterzzazone del canale n frequenza Larghezza d banda d un segnale La larghezza d banda d un segnale è data dall ntervallo delle frequenze d cu è

Dettagli

Propagazione degli errori

Propagazione degli errori Propagaone degl error Voglamo rcavare le ncertee nelle msure ndrette. Abbamo gà vsto leone un prma stma degl error sulle grandee dervate valda n generale. Consderamo ora l caso specco d grandee aette da

Dettagli

Analisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986

Analisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986 Anals degl error Introduzone J. R. Taylor, Introduzone all anals degl error, Zanchell, Bo 1986 Sstem d untà d msura, rappresentazone numerca delle quanttà fsche e cfre sgnfcatve Resnck, Hallday e Krane

Dettagli

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC) 6. Catene d Markov a tempo contnuo (CMTC) Carla Seatzu, 8 Marzo 28 Defnzone Una CMTC è un processo stocastco defnto come segue: lo spazo d stato è dscreto: X{x,x 2, }. L nseme X può essere sa fnto sa nfnto

Dettagli

Architetture aritmetiche. Corso di Organizzazione dei Calcolatori Mariagiovanna Sami

Architetture aritmetiche. Corso di Organizzazione dei Calcolatori Mariagiovanna Sami Archtetture artmetche Corso d Organzzazone de Calcolator Maragovanna Sam 27-8 8 Sommator: : Full Adder s = x y c + x y c + x y c + x y c Full Adder x y c s x y c = x y + x c + + y c c + Full Adder c x

Dettagli

Propagazione degli errori

Propagazione degli errori Propagazone degl error Msure drette: la grandezza sca vene msurata drettamente (ad es. Spessore d una lastrna). Per questo tpo d msure, la teora dell errore svluppata nelle lezone precedent é sucente per

Dettagli

Verifiche di congruità tecnica delle offerte rispetto ai margini

Verifiche di congruità tecnica delle offerte rispetto ai margini Dsposzone tecnca d funzonaento Pagna 1 d 7 Dsposzone tecnca d funzonaento n. 10 rev.1 MPE (a sens dell artcolo 4 del Testo ntegrato della Dscplna del ercato elettrco, approvato con decreto del Mnstro delle

Dettagli

Definizione di campione

Definizione di campione Defnzone d campone S consder una popolazone fnta U = {1, 2,..., N}. Defnamo campone ordnato d dmensone n qualsas sequenza d n etchette della popolazone anche rpetute. s = ( 1, 2,..., n ), dove j è l etchetta

Dettagli

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2 RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A La rappresentazone n Complemento a Due d un numero ntero relatvo (.-3,-,-1,0,+1,+,.) una volta stablta la precsone che s vuole ottenere (coè l numero d

Dettagli

Equilibrio e stabilità di sistemi dinamici. Stabilità dell equilibrio di sistemi dinamici non lineari per linearizzazione

Equilibrio e stabilità di sistemi dinamici. Stabilità dell equilibrio di sistemi dinamici non lineari per linearizzazione Equlbro e stabltà d sstem dnamc Stabltà dell equlbro d sstem dnamc non lnear per lnearzzazone Stabltà dell equlbro d sstem dnamc non lnear per lnearzzazone Stabltà dell equlbro d sstem NL TC Crter d stabltà

Dettagli

Per calcolare le probabilità di Testa e Croce è possibile risolvere il seguente sistema di due equazioni in due incognite:

Per calcolare le probabilità di Testa e Croce è possibile risolvere il seguente sistema di due equazioni in due incognite: ESERCIZIO.1 Sa X la varable casuale che descrve l numero d teste ottenute nella prova lanco d tre monete truccate dove P(Croce)= x P(Testa). 1) Defnrne la dstrbuzone d probabltà ) Rappresentarla grafcamente

Dettagli

FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 17/09/2012

FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 17/09/2012 CdL n SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME d STATISTICA ESERCIZIO 1 (+.5+.5+3) La tabella seguente rporta la dstrbuzone d frequenza del peso X n gramm d una partta d mele provenent da un certo frutteto. X=peso

Dettagli

Appendice 5 Coefficienti di compressibilità in funzione della pressione ridotta e temperatura ridotta

Appendice 5 Coefficienti di compressibilità in funzione della pressione ridotta e temperatura ridotta Appendce 5 oeffcent d copressbltà n funzone della pressone rdotta e teperatura rdotta In questo appendce s rportano tabelle e fgure nerent la deternazone de coeffcent d copressbltà (Z) n funzone della

Dettagli

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE *

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE * * PROBABILITÀ - SCHEDA N. LE VARIABILI ALEATORIE *. Le varabl aleatore Nella scheda precedente abbamo defnto lo spazo camponaro come la totaltà degl est possbl d un espermento casuale; abbamo vsto che

Dettagli

Risposta in frequenza

Risposta in frequenza Rsposta n frequenza www.de.ng.unbo.t/pers/mastr/ddattca.htm (versone del 6--6 Dagramm d Bode Le funzon d trasfermento (f.d.t de crcut lnear tempo nvarant sono funzon razonal (coè rapport tra due polnom

Dettagli

Propagazione delle incertezze

Propagazione delle incertezze Propagazone delle ncertezze In questa Sezone vene trattato l problema della propagazone delle ncertezze quando s msurano pù grandezze dfferent,,,z soggette a error d tpo casuale e po s utlzzano tal grandezze

Dettagli

Principio di massima verosimiglianza

Principio di massima verosimiglianza Prncpo d massma verosmglana Sa data una grandea d cu s conosce la unone denstà d probabltà ; che dpende da un nseme de parametr ndcat con d valore sconoscuto. S vuole determnare la mglor stma de parametr.

Dettagli

Principio di massima verosimiglianza

Principio di massima verosimiglianza Prncpo d massma verosmglana Sa data una grandea d cu s conosce la unone denstà d probabltà ; che dpende da un nseme de parametr ndcat con d valore sconoscuto. S vuole determnare la mglor stma de parametr.

Dettagli

CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM

CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM I segnal random o stocastc rvestono una notevole mportanza poché sono present, pù che segnal determnstc, nella maggor parte de process fsc real. Esempo d segnale random:

Dettagli

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA Mnstero della Salute D.G. della programmazone santara --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA La valutazone del coeffcente d varabltà dell mpatto economco consente d ndvduare gl ACC e DRG

Dettagli

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Modell 1 lezone 18 1 dcembre 2011 Covaranza, Varabl aleatore congunte professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/19?

Dettagli

Lezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali

Lezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali Chmca Fsca - Chmca e Tecnologa Farmaceutche Lezone n. 10 Legge d Raoult Legge d Henry Soluzon deal Devazon dall dealt dealtà Convenzon per le soluzon real Relazon tra coeffcent d attvtà 02/03/2008 Antonno

Dettagli

Scienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni

Scienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni Scenze Geologche Corso d Probabltà e Statstca Prove d esame con soluzon 004-005 1 Corso d laurea n Scenze Geologche - Probabltà e Statstca Appello del 1 gugno 005 - Soluzon 1. (Punt 3) In una certa zona,

Dettagli

x 0 x 50 x 20 x 100 CASO 1 CASO 2 CASO 3 CASO 4 X n X n X n X n

x 0 x 50 x 20 x 100 CASO 1 CASO 2 CASO 3 CASO 4 X n X n X n X n Corso d Statstca docente: Domenco Vstocco La msura della varabltà per varabl qualtatve ordnal Lo studo della varabltà per varabl qualtatve ordnal può essere condotto servendos degl ndc d omogenetà/eterogenetà

Dettagli

Modelli di utilità aleatoria

Modelli di utilità aleatoria corso d Teora de Sstem d Trasporto Modell d utltà aleatora PROF. ING. UMBERTO CRISALLI Dpartmento d Ingegnera dell Impresa crsall@ng.unroma.t Iscrzone al corso Modell d offerta ü Da effettuars anche on

Dettagli

Appunti di Teoria dell Informazione

Appunti di Teoria dell Informazione Corso d Telecomuncazon (Classe Qunta della specalzzazone Elettronca e Telecomuncazon) Pagna - - . La teora dell nformazone La teora dell nformazone descrve l funzonamento de sstem d comuncazone sa analogc

Dettagli

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC) 6. Catene d Markov a tempo contnuo (CMTC) Defnzone Una CMTC è un processo stocastco defnto come segue: lo spazo d stato è dscreto: X{x,x 2, }. L nseme X può essere sa fnto sa nfnto numerable. L nseme de

Dettagli

Segmentazione di immagini

Segmentazione di immagini Segentazone d agn Introduzone Segentazone: processo d partzonaento d un agne n regon dsgunte e oogenee. Esepo d segentazone. Tratta da [] Introduzone def. forale Sa R l ntera regone spazale occupata dall

Dettagli

La retroazione negli amplificatori

La retroazione negli amplificatori La retroazone negl amplfcator P etroazonare un amplfcatore () sgnfca sottrarre (o sommare) al segnale d ngresso (S ) l segnale d retroazone (S r ) ottenuto dal segnale d uscta (S u ) medante un quadrpolo

Dettagli

PICCOLE OSCILLAZIONI ATTORNO ALLA POSIZIONE DI EQUILIBRIO

PICCOLE OSCILLAZIONI ATTORNO ALLA POSIZIONE DI EQUILIBRIO PICCOLE OSCILLAZIONI ATTORNO ALLA POSIZIONE DI EQUILIBRIO Stabltà e Teorema d Drclet Defnzone S dce ce la confgurazone C 0 d un sstema è n una poszone d equlbro stable se, portando l sstema n una confgurazone

Dettagli

Richiami di modelli di utilità aleatoria

Richiami di modelli di utilità aleatoria Corso d LOGISTICA TERRITORIALE www.unroma.t/ddattca/lt DOCENTE prof. ng. Agostno Nuzzolo Rcham d modell d utltà aleatora prof. ng. Agostno Nuzzolo - Corso d Logstca Terrtorale Modell d domanda e utltà

Dettagli

Ad esempio, potremmo voler verificare la legge di caduta dei gravi che dice che un corpo cade con velocità uniformemente accellerata: v = v 0 + g t

Ad esempio, potremmo voler verificare la legge di caduta dei gravi che dice che un corpo cade con velocità uniformemente accellerata: v = v 0 + g t Relazon lnear Uno de pù mportant compt degl esperment è quello d nvestgare la relazone tra due varabl. Il caso pù mportante (e a cu spesso c s rconduce, come vedremo è quello n cu la relazone che s ntende

Dettagli

(come ragionare quantitativamente in condizioni di incertezza)

(come ragionare quantitativamente in condizioni di incertezza) LABORATORIO DI FISICA IGEGERIA "La Sapenza" Prof. A. Scubba ELEMETI DI TEORIA DELLE PROBABILITÀ (coe ragonare quanttatvaente n condzon d ncertezza) LO SPAZIO DEGLI EVETI Pra d ntrodurre l concetto d probabltà

Dettagli

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica Laboratoro B A.A. 01/013 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Prncpo della massma verosmglanza Quando eseguamo una sere d msure relatve ad una data grandezza fsca, quanto

Dettagli

FUNZIONAMENTO IN REGIME ALTERNATO SINUSOIDALE

FUNZIONAMENTO IN REGIME ALTERNATO SINUSOIDALE FUNZIONAMENTO IN REGIME ALTERNATO SINUSOIDALE In presenza d una almentazone alternata snusodale tutte le grandezze elettrche saranno alternate snusodal. Le equazon d funzonamento n regme comunque varale

Dettagli

Strada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum

Strada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum Eserczo SINTESI S supponga d avere eseguto 70 msure della veloctà stantanea de vecol che transtano nelle sezon d due strade A e B. S supponga che tal msure sano state eseguta n corrspondenza d valor modest

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI CASSINO FACOLTA DI INGEGNERIA

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI CASSINO FACOLTA DI INGEGNERIA UNIVERSITA DEGI STUDI DI CASSINO FACOTA DI INGEGNERIA ANTONIO RUSSO, ANGEO EOPARDI ANAISI DE ERRORE CONNESSO A APPROSSIMAZIONE DEE UNGHEZZE E DEE CEERITA NE METODO DI INTEGRAZIONE DEE CARATTERISTICHE (MOC)

Dettagli

IL MODELLO DI MACK. Materiale didattico a cura di Domenico Giorgio Attuario Danni di Gruppo Società Cattolica di Assicurazioni

IL MODELLO DI MACK. Materiale didattico a cura di Domenico Giorgio Attuario Danni di Gruppo Società Cattolica di Assicurazioni IL MODELLO DI MACK Materale ddattco a cura d Domenco Gorgo Attuaro Dann d Gruppo Socetà Cattolca d Asscurazon CHAIN-LADDE CLASSICO Metodo pù utlzzato per la stma della rserva snstr. Semplctà. Dstrbuton-ree

Dettagli

MODELLI DI UTILITÀ ALEATORIA

MODELLI DI UTILITÀ ALEATORIA corso d Teora e Tecnca della Crcolazone + Trasport e Terrtoro a.a. 2012-2013 MODELLI DI UTILITÀ ALEATORIA PROF. ING. UMBERTO CRISALLI Dpartmento d Ingegnera dell Impresa crsall@ng.unroma2.t Modell d utltà

Dettagli

LE FREQUENZE CUMULATE

LE FREQUENZE CUMULATE LE FREQUENZE CUMULATE Dott.ssa P. Vcard Introducamo questo argomento con l seguente Esempo: consderamo la seguente dstrbuzone d un campone d 70 sttut d credto numero flal present nel terrtoro del comune

Dettagli

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti Il modello marovano per la rappresentazone del Sstema Bonus Malus rof. Cercara Rocco Roberto Materale e Rferment. Lucd dstrbut n aula. Lemare 995 (pag.6- e pag. 74-78 3. Galatoto G. 4 (tt del VI Congresso

Dettagli

= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X)

= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X) ESERCIZIO 3.1 Una dtta vende computer utlzzando on-lne, utlzzando sa processor Celeron che processor Intel. Dat storc mostrano che l 80% de clent preferscono acqustare un PC con processore Intel. a) Sa

Dettagli

Geometria 1 a.a. 2011/12 Esonero del 23/01/12 Soluzioni (Compito A) sì determinarla, altrimenti dimostrare che ciò è impossibile.

Geometria 1 a.a. 2011/12 Esonero del 23/01/12 Soluzioni (Compito A) sì determinarla, altrimenti dimostrare che ciò è impossibile. Geometra 1 a.a. 2011/12 Esonero del 23/01/12 Soluzon (Compto A) (1) S consder su C 2 l prodotto Hermtano, H assocato alla matrce ( ) 2 H =. 2 (a) Dmostrare che, H è defnto postvo e determnare una base

Dettagli

una variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo

una variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo Varabl casual contnue Se samo nteressat alla temperatura massma gornaleraquesta è una varable casuale msurata n un ntervallo contnuoe qund è una v.c. contnua una varable casuale è contnuase può assumere

Dettagli

Il procedimento può essere pensato come una ricerca in un insieme ordinato, il peso incognito può essere cercato con il metodo della ricerca binaria.

Il procedimento può essere pensato come una ricerca in un insieme ordinato, il peso incognito può essere cercato con il metodo della ricerca binaria. SCELTA OTTIMALE DEL PROCEDIMENTO PER PESARE Il procedmento può essere pensato come una rcerca n un nseme ordnato, l peso ncognto può essere cercato con l metodo della rcerca bnara. PESI CAMPIONE IN BASE

Dettagli

LE CARTE DI CONTROLLO

LE CARTE DI CONTROLLO ITIS OMAR Dpartento d Meccanca LE CARTE DI CONTROLLO Carte d Controllo Le carte d controllo rappresentano uno degl struent pù portant per l controllo statstco d qualtà. La carta d controllo è corredata

Dettagli

La sincronizzazione. (Libro) Trasmissione dell Informazione

La sincronizzazione. (Libro) Trasmissione dell Informazione La sncronzzazone (Lbro) Problem d sncronzzazone La trasmssone e la dverstà tra gl OL del trasmetttore e del rcevtore ntroducono (anche n assenza d fadng) un errore d d frequenza, d fase e d camponamento

Dettagli

Amplificatori operazionali

Amplificatori operazionali Amplfcator operazonal Parte 3 www.de.ng.unbo.t/pers/mastr/ddattca.htm (versone del 9-5-) Confgurazone nvertente generalzzata Se nella confgurazone nvertente s sosttuscono le resstenze R e R con due mpedenze

Dettagli

ESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità:

ESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità: ESERCIZIO. S consder una popolazone consstente delle quattro msurazon,, e descrtta dalla seguente dstrbuzone d probabltà: X P(X) ¼ ¼ ¼ ¼ S estrae casualmente usando uno schema d camponamento senza rpetzone

Dettagli

Algebra 2. 6 4. Sia A un anello commutativo. Si ricorda che in un anello commutativo vale il teorema binomiale, cioè. (a + b) n = a i b n i i.

Algebra 2. 6 4. Sia A un anello commutativo. Si ricorda che in un anello commutativo vale il teorema binomiale, cioè. (a + b) n = a i b n i i. Testo Fac-smle 2 Durata prova: 2 ore 8 1. Un gruppo G s dce semplce se suo unc sottogrupp normal sono 1 e G stesso. Sa G un gruppo d ordne pq con p e q numer prm tal che p < q. (a) Il gruppo G può essere

Dettagli

Statistica Descrittiva

Statistica Descrittiva Statstca Descrttva Corso d Davd Vettur Dat osservat Sano note le seguent msure dello spessore d una lastra d materale polmerco espresse n mllmetr 3.71 3.83 3.85 3.96 3.84 3.8 3.94 3.55 3.76 3.63 3.88 3.86

Dettagli

La t di Student. Per piccoli campioni si definisce la variabile casuale. = s N. detta t di Student.

La t di Student. Per piccoli campioni si definisce la variabile casuale. = s N. detta t di Student. Pccol campon I parametr della dstrbuzone d una popolazone sono n generale ncognt devono essere stmat dal campone de dat spermental per pccol campon (N N < 30) z = (x µ)/ )/σ non ha pù una dstrbuzone gaussana

Dettagli

Esempi di canali DMC ed esercizi su: 1) Calcolo della capacità di canale. 2) Calcolo della probabilità di errore

Esempi di canali DMC ed esercizi su: 1) Calcolo della capacità di canale. 2) Calcolo della probabilità di errore Argoment della Lezone Esem d canal DMC ed esercz su: Calcolo della caactà d canale Calcolo della robabltà d errore 3 Verca della dsuguaglanza d Fano Eserczo Sa data una sorgente bnara con smbol ed avent

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa lezione 20: 16 maggio 2012

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa lezione 20: 16 maggio 2012 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2011-2012 lezone 20: 16 maggo 2012 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/25? Errata slde 14: 8 maggo 2012 Rendta perpetua

Dettagli

Introduzione e modellistica dei sistemi

Introduzione e modellistica dei sistemi Introduzone e modellstca de sstem Element fondamental Rappresentazone n arabl d stato Esemp d rappresentazone n arabl d stato 007 Poltecnco d Torno Resstore deale Resstore deale d resstenza R R R equazone

Dettagli

Stabilità dei Sistemi Dinamici. Stabilità Semplice. Stabilità Asintotica. Stabilità: concetto intuitivo che può essere formalizzato in molti modi

Stabilità dei Sistemi Dinamici. Stabilità Semplice. Stabilità Asintotica. Stabilità: concetto intuitivo che può essere formalizzato in molti modi Gustavo Belforte Stabltà de Sstem Dnamc Gustavo Belforte Stabltà de Sstem Dnamc Stabltà de Sstem Dnamc Il Pendolo Stabltà: concetto ntutvo che può essere formalzzato n molt mod Intutvamente: Un oggetto

Dettagli

IL RUMORE NEGLI AMPLIFICATORI

IL RUMORE NEGLI AMPLIFICATORI G. Martnes 1 G. Martnes G. Martnes 3 IL RUMORE EGLI AMPLIFICATORI Defnzon S defnsce rumore elettrco (electrcal nose) l'effetto delle fluttuazon d corrente e/o d tensone sempre present a termnal degl element

Dettagli

REGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari

REGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari REGRESSIONE LINEARE Ha un obettvo mportante: nvestgare sulle relazon emprche tra varabl allo scopo d analzzare le cause che possono spegare un determnato fenomeno È caratterzzata da semplctà: modell utlzzat

Dettagli

3 MODELLI STATICI LINEARI

3 MODELLI STATICI LINEARI Francesco Carlucc Tracca per un corso d Econoetra Modulo I Concett d base MODELLI STATICI LINEARI Indce del captolo. Fora strutturale enerale de odell statc lnear.. Fora atrcale delle equazon struttural..4.

Dettagli

Sistemi Intelligenti Stimatori e sistemi lineari - III

Sistemi Intelligenti Stimatori e sistemi lineari - III Sstem Intellgent Stmator e sstem lnear - III Alberto Borghese Unverstà degl Stud d Mlano Laboratory of Appled Intellgent Systems (AIS-Lab) Dpartmento d Informatca borghese@d.unm.t /6 http:\\borghese.d.unm.t\

Dettagli

Determinarelatranscaratteristicav out (v in ) del seguente circuito R. V out. V in V ٧ = 0.7V D Z D V R = 5V. R o V R V Z = -8V

Determinarelatranscaratteristicav out (v in ) del seguente circuito R. V out. V in V ٧ = 0.7V D Z D V R = 5V. R o V R V Z = -8V ESECZO SU DOD (Metodo degl Scatt) Determnarelatranscaratterstcav out (v n ) del seguente crcuto Dat del problema 5 o kω Ω 0 Ω Z -8 n ٧ 0.7 r D 0 Ω r Z 0 Ω r Ω D Z D o out Metodo degl scatt S determnano

Dettagli

Ragionamento probabilistico: rappresentazione

Ragionamento probabilistico: rappresentazione Intellgenza Artfcale II Ragonamento probablstco: rappresentazone Marco astra Intellgenza Artfcale II - A.A. - Rappresentazone robablstca ] Ragonamento probablstco: rappresentazone Mond possbl sottonsem

Dettagli

di una delle versioni del compito di Geometria analitica e algebra lineare del 12 luglio 2013 distanza tra r ed r'. (punti 2 + 3)

di una delle versioni del compito di Geometria analitica e algebra lineare del 12 luglio 2013 distanza tra r ed r'. (punti 2 + 3) Esempo d soluzone d una delle verson del compto d Geometra analtca e algebra lneare del luglo 3 Stablre se la retta r, d equazon parametrche x =, y = + t, z = t (nel parametro reale t), è + y + z = sghemba

Dettagli

Teoria dei processi casuali a tempo continuo. Seconda lezione: Medie statistiche

Teoria dei processi casuali a tempo continuo. Seconda lezione: Medie statistiche Teora de process casual a tempo contnuo Seconda lezone: Valore medo e autocorrelazone Esemp Valor med de process Quas Determnat (QD) 005 Poltecnco d Torno Valore medo e autocorrelazone e valore atteso

Dettagli

Intelligenza Artificiale II. Ragionamento probabilistico Rappresentazione. Marco Piastra. Intelligenza Artificiale II - AA 2007/2008

Intelligenza Artificiale II. Ragionamento probabilistico Rappresentazione. Marco Piastra. Intelligenza Artificiale II - AA 2007/2008 Intellgenza rtfcale II Ragonamento probablstco Rappresentazone Marco astra Ragonamento probablstco: rappresentazone - arte Mond possbl sottonsem event artzon e varabl aleatore robabltà Margnalzzazone Condzonal

Dettagli

1.1 L operazione di filtraggio

1.1 L operazione di filtraggio Nella presente tes vene utlzzato un approcco d tpo large-eddy per sulare nuercaente la turbolenza. Questo tpo d approcco rsolve drettaente le grand scale della turbolenza e odellzza le scale pù pccole

Dettagli