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

Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena · Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · 1º anno · 2º semestre · 12 CFU · canale unico

Libri del canale

Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm 12 CFU

Modulo Machine learning per l'elaborazione dei segnali lm

Simon Prince – Understanding Deep LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
MacKay – Information TheoryVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Theodoridis – Machine LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Watt – Machine Learning RefinedVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Modulo Metodi statistici per l'ingegneria dell'informazione lm

Kay – Fundamentals of Statistical Signal ProcessingDa acquistare più volumi: vol. I, vol. IIVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Van Trees – And Modulation TheoryVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningVerificato 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.

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Testi d'esame di Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm del prof. Andrea Giorgetti, Marco Chiani, canale unico, corso di laurea in Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena (Laurea magistrale (LM-29)), Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 1º anno · 2º semestre · 12 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Simon Prince – Understanding Deep Learning; MacKay – Information Theory; Theodoridis – Machine Learning; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Watt – Machine Learning Refined; Kay – Fundamentals of Statistical Signal Processing; Van Trees – And Modulation Theory.

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Vedi anche: Prof. Andrea Giorgetti · Prof. Marco Chiani · Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm a Bologna (tutti i canali)