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Simon Haykin: Adaptive Filter Theory, Pearson

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

«Simon Haykin: Adaptive Filter Theory, Pearson» è adottato per Statistical Signal Processing dal prof. Pietro Savazzi (Computer Engineering – sede di Pavia, Electronic Engineering – sede di Pavia – Pavia).

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Come lo indica il docente: Simon Haykin: Adaptive Filter Theory, Pearson

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Statistical Signal Processing – Prof. Pietro Savazzi Canale unico

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Pavia · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Percorso EMBEDDED IoT SYSTEMS · 6 CFU

Pavia · Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Engineering – sede di Pavia · 2º anno · 2º semestre ›

Simon Haykin: Adaptive Filter Theory, Pearsonquesto libroVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Simon Haykin – Neural Networks and Learning MachinesVai 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

Argomenti del programma: Introduzione alla teoria dei segnali a tempo discreto. Segnali a tempo discreto, teorema di campionamento, sistemi digitali lineari tempo-invarianti. Analisi dei sistemi digitali nei domini della trasformata di Fourier e Z. Processi casuali a tempo discreto. Filtraggio digitale di segnali deterministici e stocastici. Modellazione di segnali deterministici e stocastici.

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Statistical Signal Processing – Prof. Pietro Savazzi Canale unico

Corso di laurea: Electronic Engineering – sede di Pavia · Laurea magistrale (LM-29) · 1º anno · 2º semestre · Percorso SPACE COMMUNICATION AND SENSING · 6 CFU / 2º anno · 2º semestre · Percorso MICROELECTRONICS · 6 CFU

Pavia · Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Electronic Engineering – sede di Pavia · 1º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione alla teoria dei segnali a tempo discreto. Segnali a tempo discreto, teorema di campionamento, sistemi digitali lineari tempo-invarianti. Analisi dei sistemi digitali nei domini della trasformata di Fourier e Z. Processi casuali a tempo discreto. Filtraggio digitale di segnali deterministici e stocastici. Modellazione di segnali deterministici e stocastici.

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