Probabilidad, estimación y filtrado

Clave: 2097
No. de horas: 80
Unidades de crédito:  8
Créditos SATCA:  No disponible
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2011-05-11

Objetivo general:
El alumno será capaz de plantear y modelar problemas típicos del área de sistemas digitales (telecomunicaciones, control automático, procesamiento de señales), mediante la aplicación de la teoría de la probabilidad, los procesos estocásticos y la estimación. El objetivo es que el estudiante aprenda la base teórica que sustenta a los modelos probabilísticos, que le permitan realizar un análisis exhaustivo de los mismos, confrontando la naturaleza de su aplicación en las líneas de investigación: control, sistemas inteligentes y tecnologías de la información y las comunicaciones.

Temas:
  1. Probabilidad.
  2. Variables aleatorias y distribuciones.
  3. Funciones de variables aleatorias.
  4. Teoría de estimación.
  5. Introducción a los procesos estocásticos.

Bibliografía:
  1. Marvin K. Simon, “Probability Distributions Involving Gaussian Random Variables. A Handbook for Engineers, Scientists and Mathematicians”, Springer 2006.
  2. Athanasios Papoulis, “Probability, Random Variables and Stochastic Processes”, Mc. Graw Hill 2002.
  3. Douglas C. Montgomery, “Design and Analysis of Experiments”, Wealey 7 Ed. 2008.
  4. Alberto Leon-Garcia, “Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering”, Prentice Hall 3rd Ed. 2008.
  5. Peter J. Huber and Elvezio M. Ronchetti, Robust Statistics, Wiley 2nd Ed. 2009.