Identificazione di modelli parametrici da dati quantizzati

L’analisi degli effetti della quantizzazione dei segnali è un tema di ricerca che offre spunti sempre nuovi per approfondimenti e incrementi delle prestazioni di procedure di stima. La ricerca effettuata dal gruppo di lavoro che opera presso l’Università degli Studi di Perugia si è concentrata negli ultimi due anni sull’effetto della quantizzazione nella identificazione di modelli parametrici. L’approccio alla ricerca è basato su cicli di attività: alla analisi delle prestazioni di algoritmi di stima esistenti, attraverso il confronto con limiti teorici raggiungibili, per quanto riguarda sia la polarizzazione, sia la varianza, sia la complessità computazione, sia la robustezza, segue la proposta di nuovi metodi che migliorino qualcuna di queste caratteristiche. L’attività descritta in questa memoria è frutto di una collaborazione con il gruppo di ricerca coordinato dal Prof. Johan Schoukens della Vrije Universiteit Brussels, in Belgio, noto per avere sviluppato tecniche avanzate per l’analisi del comportamento di sistemi nonlineari. La ricerca ha affrontato le prestazioni di stimatori ai minimi quadrati, della caratteristica ingresso/uscita di componenti nonlineari in presenza di rumore e l’identificazione di modelli parametrici basata sull’impiego di dati quantizzati. Nel seguito si dà traccia dei risultati ottenuti.