Sistemas lineares: representação e propriedades (ELT007, ELT060, ELT088)

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  • เผยแพร่เมื่อ 24 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 16

  • @alexandresales6581
    @alexandresales6581 ปีที่แล้ว

    Professor, poderia me explicar por que a resposta ao degrau indicada em 11:42 não caracteriza um sistema instável?

    • @Prof.Aguirre
      @Prof.Aguirre  ปีที่แล้ว

      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.

  • @gleisoncoura
    @gleisoncoura 4 ปีที่แล้ว +1

    Está sendo minha salvação. Deus lhe pague!

    • @Prof.Aguirre
      @Prof.Aguirre  4 ปีที่แล้ว

      Gleison, fico satisfeito que o material esteja lhe sendo útil. Bons estudos!

  • @culpinha
    @culpinha 4 ปีที่แล้ว

    Novamente surpreso com suas aulas, obrigado professor Luis!

    • @Prof.Aguirre
      @Prof.Aguirre  4 ปีที่แล้ว +1

      Sou eu quem agradece. Bons estudos!

  • @LucasGomesSantiago
    @LucasGomesSantiago 7 ปีที่แล้ว +1

    Ótima explicação professor! Obrigado.

    • @Prof.Aguirre
      @Prof.Aguirre  7 ปีที่แล้ว

      Obrigado, Lucas. Um bom estudo!

  • @anaterezacostasilva7159
    @anaterezacostasilva7159 3 ปีที่แล้ว

    Olá professor! Surgiu uma dúvida:
    que tipo de sistema pode ser não-causal?

    • @Prof.Aguirre
      @Prof.Aguirre  3 ปีที่แล้ว +2

      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.

    • @anaterezacostasilva7159
      @anaterezacostasilva7159 3 ปีที่แล้ว

      @@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.

    • @Prof.Aguirre
      @Prof.Aguirre  3 ปีที่แล้ว +2

      @@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.

  • @darciosabbadini8869
    @darciosabbadini8869 4 ปีที่แล้ว +1

    Very good

  • @anaterezacostasilva7159
    @anaterezacostasilva7159 3 ปีที่แล้ว

    Correndo atrás do tempo perdido!!!

    • @Prof.Aguirre
      @Prof.Aguirre  3 ปีที่แล้ว +1

      Ana, nunca é tarde demais para aprender! Bons estdos.