Libri UniversitariApri il catalogo

Van Trees – And Modulation Theory

Libro adottato a Bologna, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Van Trees – And Modulation Theory» è adottato per Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm dai docenti Andrea Giorgetti e Marco Chiani (Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena – Bologna).

Van Trees – And Modulation TheoryCerca su Amazon ›

Come lo indica il docente: Van Trees, Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I, second edition. Wiley 2010

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm – Prof. Andrea Giorgetti, Prof. Marco Chiani Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena · Laurea magistrale (LM-29) · 1º anno · 2º semestre · 12 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 12 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena · 1º anno · 2º semestre ›

Modulo Machine learning per l'elaborazione dei segnali lm

Simon Prince – Understanding Deep LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
MacKay – Information TheoryCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Theodoridis – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Watt – Machine Learning RefinedCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Modulo Metodi statistici per l'ingegneria dell'informazione lm

Kay – Fundamentals of Statistical Signal ProcessingCerca su Amazon ›Da acquistare più volumi: vol. I, vol. IIVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Van Trees – And Modulation Theoryquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Appunti del corso forniti dal docente

Argomenti del programma: Richiami su segnali tempo-discreti: energia, potenza, autocorrelazione, DTFT e spettro di potenza. DFT, IDFT, rappresentazione matriciale della DFT e FFT. Stima spettrale non parametrica: periodogramma, zero-padding, risoluzione spettrale, periodogramma mediato, metodo di Welch e finestratura. Analisi tempo-frequenza mediante STFT e spettrogramma; compromesso tra risoluzione temporale e risoluzione frequenziale.

Apri la scheda ufficiale ›
Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Si studia insieme a