Sumários

Aula 15 - Prático-Laboratorial

25 Novembro 2024, 13:00 • Jorge Miguel da Rocha

Fast Fourier Transform (FFT) e a sua eficiência computacional.
Processamento de sinais unidimensionais usando DFT e FFT com Python.

Aula 14

18 Novembro 2024, 14:30 • Jorge Miguel da Rocha

Transformada de Fourier Discreta: diferença entre sinais digitais e sinais analógicos (finitos); sinais discretos N-periódicos; derivação da transformada de Fourier discreta e da sua inversa; representação matricial da transformada de Fourier discreta; discussão sobre "fast Fourier transform" e da sua eficiência computacional comparada com a transformada de Fourier discreta.

Aula 13

18 Novembro 2024, 13:00 • Jorge Miguel da Rocha

Séries de Fourier: relevância para o processamento de som e de imagem; sinais periódicos ou excertos finitos; formulação real; formulação complexa; exemplo.

Transformada de Fourier: motivação como uma versão contínua da série de Fourier; sinais infinitos e não-periódicos; definição da transformada e da sua inversa; frequência de Nyquist e teorema da amostragem.

Aula 12

11 Novembro 2024, 14:30 • Jorge Miguel da Rocha

Métodos de núcleo: Representação dual na regressão não-linear. Matriz de Gram e função de núcleo (kernel). Alternativas para construir funções de núcleo. Exemplos, incluíndo regressão quadrática e regressão usando kernel Gaussiano com regulador.

Aula 11

11 Novembro 2024, 13:00 • Jorge Miguel da Rocha

Métodos de núcleo: Motivação e potencialidades. Recordar aspetos salientes de regressão linear. Feature mapping como via para tornar uma regressão linear numa regressão não-linear. O perigo do overfitting e regularização como forma de evitá-lo. Regressão não-linear.