התאמת מודלים רציפים ובדידים למדידות ותופעות פיזיקליות. שערוך בעזרת ריבועים פחותים, שערוך לינארי ולא לינארי, מדדים לטיב השערוך ופיזור סטטיסטי של הפרמטרים המשוערכים, תחומי אי-וודאות. סימולצית מונטה-קרלו של מודלים משוערכים. התאמה לא לינארית של מודל סטטי (מכניקה), תגובת מעבר (מעבר חום, תנודות). מטריצת covariance. קורלציה ואוטו קורלציה, שימושים לפענוח תנועה בעזרת ווידאו, תנועת גוף קשיח, מציאת טרנספורמציית תנועה, סבוב והזזה מסרטי ווידאו. התמרת פורייה, דוגמאות לחילוץ מודל במרחב התדר, מערכות מרובות כניסות, מטריצת Power Spectral Density . שערוך תגובת תדירות עם מגוון תצורות רעשי מדידה, רעש כניסה, יציאה ומודל.
שערוך מודל ממדידות דגומות, prediction error method, שערוך במרחב המצב, שערוך גדלים פיזיקליים ממודל, ווקטורים וערכים עצמיים. יישומים למערכות דינמיות ואקוסטיות, דוגמאות מעבדתיות.
Fitting continuous and discrete models to measured data and physical phenomena. Least-squares model fitting, linear and nonlinear, measures for fit quality, statistical distribution of fitted parameters, uncertainty range. Monte-carlo simulation of fitted models. Static model fit (mechanics), nonlinear fit in mechanics, heat transfer and vibration. Covariance matrix, cross- and auto-correlation, application for recovering motions for videos. Fourier transform, fitting in the frequency domain of multi-input/output models. Power spectral density. Estimating frequency response under input and output noise. Fitting discrete models from sampled data, prediction error fit, state-space model fit and extracting physical parameters from fitted models, eigenvectors and eigenvalues. Application to dynamic and acoustic problems, laboratory examples.
- מורה: יצחק בוכר