Predicción en sistemas estocásticos no lineales

  1. Ruiz Fuentes, Nuria
Dirigida por:
  1. Mariano José Valderrama Bonnet Director/a
  2. Juan Carlos Ruiz Molina Director

Universidad de defensa: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 27 de noviembre de 1999

Tribunal:
  1. Luis Parras Guijosa Presidente
  2. Ana María Aguilera del Pino Secretario/a
  3. Jesús de la Cal Aguado Vocal
  4. Domingo Morales González Vocal
  5. Rafael Pérez Ocón Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 75597 DIALNET

Resumen

El análisis de sitemas estocásticosno lineales se realiza generalmente mediante procedimientos de linealización segúnlos cuales obtner aproximaciones de las características de los procesos involucrados, En un primer capítulo se resmuen las características más comunes sobre procesos de segundo orden derivados de un proceso de filtrado de uni mput a través de un sistema lineal invariante en el tiempo y se establece la no linealidad de un sitema via la fución de coherencia, así como algunos ejemplos de sitemas a los que son aplicadas técnicas de linealización como las de linealización equivalente y de perturbación.Para dichas técnicas se implementan algoritmos de aproximación que depende del input aplicado y son imprecinbles para su desarrollo. Las técnicas antes referidas son aplicables a sistemas en que la componenete que aporta el carácter no lineal al sistema es extraible del modelo asociado, por lo que, como procedimietno alternativo se palntea el filtro extendido de Kalma también basado en linealización y aproximación de las no linealidades presentes para estimar el estado de un sistema.