APMIS - curs

Cuprins

Introducere 1
1.Caracterizări în timp şi frecvenţă ale proceselor stocastice
1.1. Analize de proces prin metode ne-parametrice
A. Analiza tranzitorie
B. Analiza în frecvenţă
C. Analiza bazată pe corelaţie
D. Analiza spectrală
1.2. Aspecte practice în analiza proceselor stocastice
A. Procese total neautocorelate – zgomotul alb
B. Zgomote colorate
1.3. Exerciţii
1.4. Probleme de simulare
2. Identificarea modelelor ne-parametrice
2.1. Contextul general de lucru
2.2. Exerciţii
2.3. Probleme de simulare
3. Identificare parametrică prin Metoda Celor Mai Mici Pătrate
3.1. Contextul general de lucru
3.2. Exerciţii
3.3. Probleme de simulare
4. Identificare parametrică prin Metoda Variabilelor Instrumentale
4.1. Contextul general de lucru
A. Metoda Variabilelor Instrumentale
B. Criterii de alegere a structurii modelelor
C. Criterii de validare a modelelor
4.2. Exerciţii
4.3. Probleme de simulare

Aspecte practice în Modelarea şi Identificarea Sistemelor II

5. Identificare parametrică prin Metoda Minimizării Erorii de Predicţie
5.1. Contextul general de lucru
A. Metoda Celor Mai Mici Pătrate Extinsă
B. Metoda Minimizării Erorii de Predicţie
5.2. Exerciţii
5.3. Probleme de simulare
6. Identificare recursivă
6.1. Contextul general de lucru
A. Algoritmi recursivi de identificare
B. Rutine MATLAB pentru identificare recursivă
6.2. Exerciţii
6.3. Probleme de simulare
7. Aplicaţii de identificare recursivă
7.1. Contextul general de lucru
A. Aproximarea modelelor complexe
B. Identificarea parametrilor fizici ai unui proces
7.2. Exerciţii
7.3. Probleme de simulare
8. Modelarea şi predicţia seriilor de timp
8.1. Contextul general de lucru
A. Estimarea modelului polinomial al tendinţei
B. Estimarea componentei sezoniere
C. Estimarea componentei nedeterministe (aleatoare)
D. Predicţia seriei de timp
8.2. Exerciţii
8.3. Probleme de simulare

Anexe
A. Despre biblioteca de rutine MATLAB dedicate Identificării Sistemelor
B. Lista de verificare a mini-simulatoarelor şi rutinelor de MIS