Pomoćni rezultati iz linearne algebre: matrice, vlastite vrijednosti, dijagonalizacija, dekompozicija singularnih vrijednosti, metoda najmanjih kvadrata. Višestruka linearna regresija i korelacija. Metoda empirijskih ortogonalnih funkcija (EOF). Objektivna analiza: prilagodba polinomom, objektivna interpolacija. Vremenski nizovi, prostorna polja: a) deterministička teorija: linearni sustavi, Fourierova transformacija, diskretno uzorkovanje, aliasing, digitalni filtri; b) stohastička teorija u vremenskoj, odnosno prostornoj domeni: stacionarnost, ergodičnost, autokorelacijska funkcija; c) stohastička teorija u frekvencijskoj domeni, odnosno domeni valnih brojeva: linearni sustavi sa stohastičkim ulazom, spektri i poprečni spektri snage stacionarnih slučajnih procesa, model sa šumom na izlazu; d) procjena spektra snage iz realnih vremenskih nizova; e) valići. Praktični dio se sastoji od vježbi na računalu, pri čemu se pojedine metode implementiraju i primijenjuju na realne ili računalno proizvedene podatke.
|
- Bendat, S. J., Piersol, G. A. 2000: Random Data Analysis and Measurement Procedures. John Wiley & Sons, Inc., New York, 594 pp.
- Jenkins, G. M., Watts, D. G. 1968: Spectral Analysis and its applications. Holden-Day, San Francisco, 525 pp.
- Papoulis, A. 1977: Signal Analysis. McGraw-Hill, Auckland, 431 pp.
- Papoulis, A. 1984: Probability, Random Variables, and Stochastic Processes. McGrew-Hill, Auckland, 576 pp.
- Press, H. W., Teukolsky, A. S., Vetterling, T. W., Flannery, P. B. 2001: Numerical Recipes in Fortran 77, Cambridge University Press, Cambridge, 974 pp.
- von Storch, H., Zwiers, W. F. 2003: Statistical Analysis in Climate Research, Cambridge University Press, Cambridge, 484 pp.
|
Pristupačnost
