Alexandre, esse caso, como indicado, é BIBO instável. Em alguns contextos dizemos que é marginalmente estável, pois não têm polos no semiplano direito e sua resposta ao impulso não diverge. Para entender melhor esses casos "limite" veja o vídeo "Estabilidade BIBO" postado há poucos dias.
Nenhum sistema físico é não causal. Alguns algoritmos-filtros são não causais. Eles podem operar sobre um registro de dados conhecido e calcular um valor presente com base no futuro.
@@Prof.Aguirre Qual a utilidade desses filtros? Calculam um dado presente, mas como obtêm o futuro? Usando dados conhecidos (passado)? Alguma referência no seu livro? O que comprei já está a caminho. Desculpe, contraria a lógica comum e estou com dificuldades para compreender.
@@anaterezacostasilva7159 Ana, por exemplo, um suavizador do tipo: y(k)=[y(k+1)+y(k-1)]/2 é não causal e pode ser usado tanto para reduzir o efeito do ruído (filtrar), como para "preencher valores perdidos" em uma série temporal, estimando o valor perdido como a média dos valores vizinhos. etc.
Professor, poderia me explicar por que a resposta ao degrau indicada em 11:42 não caracteriza um sistema instável?
Alexandre, esse caso, como indicado, é BIBO instável. Em alguns contextos dizemos que é marginalmente estável, pois não têm polos no semiplano direito e sua resposta ao impulso não diverge. Para entender melhor esses casos "limite" veja o vídeo "Estabilidade BIBO" postado há poucos dias.
Está sendo minha salvação. Deus lhe pague!
Gleison, fico satisfeito que o material esteja lhe sendo útil. Bons estudos!
Novamente surpreso com suas aulas, obrigado professor Luis!
Sou eu quem agradece. Bons estudos!
Ótima explicação professor! Obrigado.
Obrigado, Lucas. Um bom estudo!
Olá professor! Surgiu uma dúvida:
que tipo de sistema pode ser não-causal?
Nenhum sistema físico é não causal. Alguns algoritmos-filtros são não causais. Eles podem operar sobre um registro de dados conhecido e calcular um valor presente com base no futuro.
@@Prof.Aguirre Qual a utilidade desses filtros? Calculam um dado presente, mas como obtêm o futuro? Usando dados conhecidos (passado)? Alguma referência no seu livro? O que comprei já está a caminho. Desculpe, contraria a lógica comum e estou com dificuldades para compreender.
@@anaterezacostasilva7159 Ana, por exemplo, um suavizador do tipo: y(k)=[y(k+1)+y(k-1)]/2 é não causal e pode ser usado tanto para reduzir o efeito do ruído (filtrar), como para "preencher valores perdidos" em uma série temporal, estimando o valor perdido como a média dos valores vizinhos. etc.
Very good
Thank you.
Correndo atrás do tempo perdido!!!
Ana, nunca é tarde demais para aprender! Bons estdos.