{"id":82191,"date":"2000-01-01T00:00:00","date_gmt":"2000-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/filtrado-polinomial-en-sistemas-con-observaciones-inciertas\/"},"modified":"2000-01-01T00:00:00","modified_gmt":"2000-01-01T00:00:00","slug":"filtrado-polinomial-en-sistemas-con-observaciones-inciertas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/filtrado-polinomial-en-sistemas-con-observaciones-inciertas\/","title":{"rendered":"Filtrado polinomial en sistemas con observaciones inciertas."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Raquel Caballero Aguila <\/strong><\/h2>\n<p>En esta memoria se trata el problema de estimaci\u00f3n de menor error cuadr\u00e1tico medio en sistemas lineales estoc\u00e1sticos en tiempo discreto con observaciones inciertas.  en el cap\u00edtulo 1 se realiza un breve resumen de los principales resultados sobre estimaci\u00f3n \u00f3ptima y lineal \u00f3ptima en sistemas lineales discretos. para sistemas con observaciones inciertas, el algoritmo para el problema de estimaci\u00f3n \u00f3ptima requiere un crecimiento exponencial de memoria, lo que motiva la b\u00fasqueda de estimadores sub\u00f3ptimos. tradicionalmente, el inter\u00e9s se ha centrado en el estudio del problema de estimaci\u00f3n lineal de menor error cuadr\u00e1tico medio.  en el cap\u00edtulo 2 se analiza el problema de estimaci\u00f3n polinomial de segundo grado \u00f3ptima en sistemas con observaciones inciertas. En primer lugar se presentan los resultados, ya establecidos, para el caso en que la incertidumbre de las observaciones est\u00e1 modelizada por una sucesi\u00f3n de variables aleatorias de bernoulli independientes y, seguidamente, se extiende el estudio al caso de sistemas con observaciones inciertas suprimiendo la hip\u00f3tesis de independencia del ruido multiplicativo que modeliza la incertidumbre de las observaciones. Finalmente, se analiza la versi\u00f3n estacionaria de los sistemas estudiados y se establecen condiciones bajo las cuales el algoritmo de filtrado propuesto admite una versi\u00f3n \u00absteady-state\u00bb.  en el cap\u00edtulo 3 se considera el problema de estimaci\u00f3n polinomial de grado arbitrario en sistemas con observaciones inciertas bajo la hip\u00f3tesis de independencia del ruido multiplicativo que modeliza la incertidumbre de las observaciones. Se aborda este problema suponiendo que el estado inicial y los ruidos del sistema son mutuamente independientes y, a continuaci\u00f3n, se generaliza el estudio al caso en que los ruidos aditivos que afectan al sistema son correlados entre s\u00ed. para completar el estudio del problema de estimaci\u00f3n polinomial en los sistemas menci<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Filtrado polinomial en sistemas con observaciones inciertas.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Filtrado polinomial en sistemas con observaciones inciertas. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Raquel Caballero Aguila <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 01\/01\/2000<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Aurora Hermoso Carazo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: ram\u00f3n Guti\u00e9rrez Jaimez <\/li>\n<li>vicente Quesada paloma (vocal)<\/li>\n<li>pilar Ibarrola mu\u00f1oz (vocal)<\/li>\n<li>Luis Parras guijosa (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Raquel Caballero Aguila En esta memoria se trata el problema de estimaci\u00f3n de menor error cuadr\u00e1tico medio 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