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En este video se formaliza el concepto de “sistema lineal con perturbaciones aleatorias” en términos de “proceso estocástico lineal”, en tiempo discreto. Se discute:
– Motivación: series temporales.
– Ruido blanco versus ruido coloreado.
– Procesos en representación interna: ruido de proceso y ruido de medida.
– Simulación de la ecuación de estado: ecuación de medias y ecuación de varianzas.
– Ecuación de salida en medias y varianzas
– Ejemplo numérico: paseo aleatorio
, con
.
Intervalos de confianza en el tiempo. Este proceso es muy importante en la
generalización de las ideas aquí presentadas (ecuaciones en diferencias
estocásticas) a tiempo contínuo (ecuaciones diferenciales estocásticas). La
versión en tiempo continuo se denomina “Proceso de Wiener”, límite de este
integrador cuando el período de muestreo tiende a cero, ver vídeo
[
Colección completa [VER]:
Anterior Análisis componentes principales de un proceso estocástico (transf. Karhunen-Loève): ejemplo Matlab (muestreado)
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