Tema Nombre Descripción
Archivo Comprobante de examen

Para presentar ante lugar de trabajo con motivo del examen. Completar y enviar a nacho@fing.edu.uy 
Introducción URL Clase (presentación)
URL Introducción a Google Colaboratory (oficial)
URL Práctico 1 (Notebooks Colab)
Varios notebooks repasando distintos temas básicos sobre los que se apoya el curso.
Página Instructivo para trabajo en notebooks


MVU URL Clase 1 de 5
URL Clase 2 de 5

Actualizada automáticamente en OwnCloud de FING
URL Clase 3 de 5

Link a archivo en OwnCloud; se actualiza automáticamente el contenido
URL Clase 3 de 5

Link a archivo en OwnCloud; se actualiza automáticamente el contenido
URL Clase 5 de 5

Link a archivo en OwnCloud; se actualiza automáticamente el contenido
URL Notebook 1/5: Estimadores MVU
URL Notebook 3/5: MVU para modelos lineales
URL Practico OF
URL Diapositivas practico presencial
Archivo Clase (slides)
URL Clase 1/4 OF
URL Clase 2/4 OF
URL Clase 3/4 OF
URL Clase 4/4 OF
URL Notebook

Actualizado automáticamente de GitLab
Archivo Estimación de imágenes HDR dinámicas
Archivo Aplicaciones de la CRLB para la generación de imágenes High Dynamic Range
MLE y MAP URL Clase 1: MLE (slides)

Estimadores de máxima verosimilitud.
URL Clase 2: Estimadores Bayesianos (MMSE y MAP)
URL Clase 1/2 OF
URL Clase 2/2 OF
Archivo Clase (slides)
URL Practico OF
URL Diapositivas practico presencial
URL Obligatorio 2 (letra)
Procesos URL Clase 1

Procesos estacionarios
URL Clase 2

Procesos AR, MA y ARMA
URL Clase 3

Filtro de Wiener
URL Clase 1/4 OF
URL Clase 2/4 OF
URL Clase 3/4 OF
URL Clase 4/4 OF
Archivo Clase (slides)
URL Practico OF
URL Diapositivas practico presencial
Archivo Clase (slides)
URL Practico OF
URL Notebook sobre DEP

Sugerencias bienvenidas.
URL Ejemplos (notebook)

Notebook con ejemplos prácticos y comentarios adicionales sobre procesos (en particular AR y Yule-Walker)
URL Deconvolución de imágenes con Wiener (notebook)

Este ejemplo muestra una aplicación tradicional a la deconvolución de imágenes. Hoy se hace con métodos mucho mejores (ver el otro ejemplo)
Archivo Ejemplo: deconvolución de imágenes con métodos modernos

Se muestra la necesidad de regular este problema, naturalmente ill-posed debido a que en general el operador de blurring o convolución no es de rango completo, o si lo es, numéricamente tiene un número de condición muy malo. Se muestran dos encares: el trucando de los vectores asociados a los valores singulares más pequeños del operador de convolución, o la regularización de Tikhonov, también denominada filtrado de Wiener.
Archivo Lectura recomendada: Artículo "The Non-parametric Sub-pixel Local Point Spread Function Estimation Is a Well Posed Problem"

Artículo sobre identificación de sistemas, en este caso de la respuesta al impulso de una cámara fotográfica, conocida como "point spread function". Esto tiene aplicaciones en evaluación de la calidad de las cámaras y en restauración de imágenes (proceso de revertir las degradaciones por ruido, borrosidad, etc).
Archivo Obligatorio 3 (letra)
Filtros adaptivos URL Clase 1

Filtro LMS
URL Clase 2

Filtro RLS
URL Clase 1/2 OF
URL Clase 2/2 OF
Archivo Clase (slides)

Transparencias usadas en la clase.
URL Practico OF
Archivo Obligatorio 4 (letra y datos)
Archivo Ejemplo: image deblurring

Este ejemplo ilustra la utilización del método de mínimos cuadrados, incluyendo técnicas de regularización para cuando el problema está mal condicionado.
Archivo Lectura adicional: Estimación de actividad tectónica en California del Sur
Archivo Lectura adicional: Kalman y Obama

Entrega de la Medalla Nacional de Ciencia de USA, 2009.
Archivo Lecture adicional: Estimación de la Point Spread Function de una cámara
Kalman URL Clase 1

Filtros de Kalman, parte 1
URL Clase 2

Filtros de Kalman, parte 2
Archivo Clase 2/3 (slides)
  • Modelos ARMA como filtros de Kalman
  • Ejemplo de aplicación: KalmanPaint (ver app. adjunta)
Archivo Clase 3/3 (slides)
  • Extensiones para sistemas dinámicos no lineales.
  • Optimalidad en sentido MMSE
Archivo KalmanPaint (Python 3.x)

Programa de demostración de Kalman (autor: Ignacio Ramírez)

Nota: por alguna razón no funciona bien en MacOS 13.3.1 (Ventura)
URL Clase 1/3 OF

Passcode: qS@p4G$e 
URL Clase 2/3 OF

Passcode: qS@p4G$e 
URL Clase 3/3 OF

Passcode: qS@p4G$e 
Archivo Artículo Original de Rudolf E. Kalman (1960)
Archivo Comparación EKF - UKF (Wan & Van der Merwe)
Archivo Julier & Uhlmann 2004, Unscented Kalman Filters (UKF)
Archivo La importancia de Kalman en los viajes a la Luna
URL Introducción a Kalman (online)

Muy buena (y muy básica) introducción a filtros de Kalman con muchos ejemplos.
Trabajo final URL Trabajo final 2024

Link a Notebook en owncloud
Galería Página Estimaciones mensuales del PBI mediante el filtro de Kalman: Evidencia de Uruguay - Alejandro Vázquez Paganini (2003)
Página Cancelación de eco - José Adrián Fernández (2004)
Página Kalman Tracking para peatones basado en TDOA para Sistemas Móviles Celulares - Gabriel Perrett (2004)
Página Detección de Cavidades Circulares en Imágenes Ecográficas - Gonzalo Sanguinetti (2005)
Página Algoritmos para el seguimiento de los parámetros del modelo del tracto vocal - Pablo Arias (2005)
Página Seguimiento de caras en base a modelos adaptivos - Pablo Sprechmann (2005)
Página EKF y UKF: extensiones de Kalman para sistemas no lineales aplicadas al control de un péndulo invertido - Alejandro Pascual (2006)
Página Kalman robusto en segmentación de videos con texturas dinámicas - Martín Giupponi
Página Tracking de Objetos en Video mediante Filtro de Kalman - Paula Martínez
Página Efficient Methods for Traffic Matrix Modeling and On-line Estimation in Large-Scale IP Networks - Pedro Casas
Página Métodos basados en filtrado de Kalman para la estimación del RTT en conexiones TCP - Alejandro Pini
Página Implementación de un filtro robusto de Kalman. Verificación y Aplicaciones en Electro-recepción - Esteban Cilleruelo
Página Seguimiento de Información Melódica usando Filtro de Kalman - Haldo Spontón
Página Representación de texturas dinámicas usando filtro de Kalman robusto - Juan Braun
Página Filtro de Kalman para lápiz digitalizador - Mauro Di Lionardi
Página Estimación de Flujo Óptico con Técnicas Robustas - Rodrigo Alonso
Página Posicionamiento indoor con señales de WiFi - Claudio Avallone y Germán Capdehourat
Página KLMS y KAPA: Fitros no lineales adaptivos basados en métodos de kernel - Guillermo Carbajal
Página Implementación de “A model –based approach to partial tracking for musical transcription” - Juan Braga
Página Filtro de Kalman de ensambles - Luis Di Martino
Página Denoising de grano fotográfico - Martín Etchart
Página Muestreo de Gibbs Aplicado a la Detección de Spikes Neuronales - Nicolás Barabino, Julián Oreggioni
Página Seguimiento de Parciales de Audio optimizado mediante Predicción Lineal - Manuel López, Matías Tailanián
Página Estimación y Seguimiento de los Formantes de la o Voz Humana - Pablo Iturralde, Rodrigo Rosa