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Identification – Theory for the user

Libro adottato a Brescia, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Identification – Theory for the user» è adottato per Data-Driven System Modelling dal prof. Federico Alessandro Ramponi (Ingegneria Elettronica – sede di Brescia, Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia – Brescia).

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Come lo indica il docente: Lennart Ljung. System Identification - Theory for the user, 2nd. ed. Prentice Hall

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Data-Driven System Modelling – Prof. Federico Alessandro Ramponi Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Elettronica – sede di Brescia · Laurea magistrale (LM-29) · esame facoltativo · 6 CFU

Brescia · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Elettronica – sede di Brescia · 2º anno · 1º semestre ›

Identification – Theory for the userquesto libroVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Altro materiale didattico verrà indicato dal docente.

Argomenti del programma: Modelli statici e dinamici per la rappresentazione dei dati: conoscenza a priori e misurazione. Teoria della predizione. Algoritmi di regressione: metodo dei minimi quadrati e ottimizzazione min-max. Sovradattamento e contromisure: regolarizzazione. Rappresentazione di sistemi dinamici: modelli AR, ARX, ARMA, ARMAX e loro identificazione; forma di predizione. Analisi spettrale. Identificazione in catena chiusa.

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Data-Driven System Modelling – Prof. Federico Alessandro Ramponi Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 6 CFU / 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Brescia · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica – sede di Brescia, Brescia · 2º anno · 1º semestre ›

Identification – Theory for the userquesto libroVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Argomenti del programma: Modelli statici e dinamici per la rappresentazione dei dati: conoscenza a priori e misurazione. Teoria della predizione. Algoritmi di regressione: metodo dei minimi quadrati e ottimizzazione min-max. Sovradattamento e contromisure: regolarizzazione. Rappresentazione di sistemi dinamici: modelli AR, ARX, ARMA, ARMAX e loro identificazione; forma di predizione. Analisi spettrale. Identificazione in catena chiusa.

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