Teoría de Señales
(Procesos Estocásticos)

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Descripción

Los ingenieros se enfrentan a menudo con el problema de desarrollar sistemas que deben operar bajo condiciones impredecibles. Los Modelos deterministas son inadecuados en este caso, porque suponen que las condiciones son siempre fijas y predecibles. Un ejemplo es la descripción de un sistema lineal por ecuaciones diferenciales. El comportamiento de dicho sistema es enteramente determinado por estas ecuaciones, y las entradas idénticas resultarán con las mismas salidas todo el tiempo.

En este curso introduciremos los conceptos de probabilidad, modelos estocásticos y procesos aleatorios para describir señales y sistemas que no son deterministas. De hecho, no hay sistema o señal que sea determinista en la práctica. Por esta razón la teoría de procesos estocásticos y aleatorios debe ser considerada como una extensión útil de los métodos conocidos para la descripción y modelación de señales y sistemas encontrados en la práctica de la ingeniería.

Los modelos estocásticos se desarrollarán sobre la base de la teoría de la probabilidad. La Teoría de la probabilidad describe el comportamiento de ciertos fenómenos en términos de qué tan probable es que ciertos valores se producirán. Las características principales de los modelos que vamos a discutir son variables aleatorias,(random variables) funciones de densidad de probabilidad, (probability density functions) y el operador de valor esperado (expected value). En la descripción de procesos y señales aleatorias, la función de correlación y probabilidades condicionales juegan un papel central.

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