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Spaces of Analytic Functions and Their ApplicationsMitkovski, Mishko 2010 August 1900 (has links)
In this dissertation we consider several problems in classical complex analysis and operator theory. In the first part we study basis properties of a system of complex exponentials with a given frequency sequence. We show that most of these basis properties can be characterized in terms of the invertibility properties of certain Toeplitz operators. We use this reformulation to give a metric description of the radius of l2-dependence. Using similar methods we solve the classical Beurling gap problem in the case of separated real sequences. In the second part we consider the classical Polýa-Levinson problem asking for a description of all real sequences with the property that every zero type entire function which is bounded on such a sequence must be a constant function. We first give a description in terms of injectivity of certain Toeplitz operators and then use this to give a metric description of all such sequences. In the last part we study the spectral changes of a partial isometry under unitary perturbations. We show that all the spectra can be described in terms of the characteristic function of the partial isometry that is being perturbed. Our main tool in the proofs is a Herglotz-type representation for generalized spectral measures. We furthermore use this representation to give a new proof of the classical Naimark's dilation theorem and to generalize Aleksandrov's disintegration theorem.
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FORWARD AND BACKWARD EXTENDED PRONY (FBEP) METHOD WITH APPLICATIONS TO POWER SYSTEM SMALL-SIGNAL STABILITYZhao, Shuang 08 February 2017 (has links)
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Estimação de parâmetros de sinais gerados por sistemas lineares invariantes no tempo / Estimation of parameters of signals generated by time invariant linear systemsAgnaldo da Conceição Esquincalha 30 April 2009 (has links)
Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre a recuperação de sinais modelados por somas ponderadas de exponenciais complexas. Para tal, são introduzidos conceitos elementares em teoria de sinais e sistemas, em particular, os sistemas lineares invariantes no tempo, SLITs, que podem ser representados matematicamente por equações diferenciais, ou equações de diferenças, para sinais analógicos ou digitais, respectivamente. Equações deste tipo apresentam como solução somas ponderadas de exponenciais complexas, e assim fica estabelecida a relação entre os sistemas de tipo SLIT e o modelo em estudo. Além disso, são apresentadas duas combinações de métodos utilizadas na recuperação dos parâmetros dos sinais: métodos de Prony e mínimos quadrados, e métodos de Kung e mínimos quadrados, onde os métodos de Prony e Kung recuperam os expoentes das exponenciais e o método dos mínimos quadrados recupera os coeficientes lineares do modelo. Finalmente, são realizadas cinco simulações de recuperação de sinais, sendo a última, uma aplicação na área de modelos
de qualidade de água. / A study on the recovery of signals modeled by weighted sums of complex exponentials complex is presented. For this, basic concepts of signals and systems theory are introduced. In
particular, the linear time invariant systems (LTI Systems) are considered, which can be mathematically represented by differential equations or difference equations, respectively, for
analog or digital signals. The solution of these types of equations is given by a weighted sum of complex exponentials, so the relationship between the LTI Systems and the model of study
is established. Furthermore, two combinations of methods are used to recover the parameters of the signals: Prony and least squares methods, and Kung and least squares methods, where
Prony and Kung methods are used to recover the exponents of the exponentials and the least square method is used to recover the linear coefficients of the model. Finally, five simulations are performed for the recovery of signals, the last one being an application in the area of water quality models.
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Estimação de parâmetros de sinais gerados por sistemas lineares invariantes no tempo / Estimation of parameters of signals generated by time invariant linear systemsAgnaldo da Conceição Esquincalha 30 April 2009 (has links)
Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre a recuperação de sinais modelados por somas ponderadas de exponenciais complexas. Para tal, são introduzidos conceitos elementares em teoria de sinais e sistemas, em particular, os sistemas lineares invariantes no tempo, SLITs, que podem ser representados matematicamente por equações diferenciais, ou equações de diferenças, para sinais analógicos ou digitais, respectivamente. Equações deste tipo apresentam como solução somas ponderadas de exponenciais complexas, e assim fica estabelecida a relação entre os sistemas de tipo SLIT e o modelo em estudo. Além disso, são apresentadas duas combinações de métodos utilizadas na recuperação dos parâmetros dos sinais: métodos de Prony e mínimos quadrados, e métodos de Kung e mínimos quadrados, onde os métodos de Prony e Kung recuperam os expoentes das exponenciais e o método dos mínimos quadrados recupera os coeficientes lineares do modelo. Finalmente, são realizadas cinco simulações de recuperação de sinais, sendo a última, uma aplicação na área de modelos
de qualidade de água. / A study on the recovery of signals modeled by weighted sums of complex exponentials complex is presented. For this, basic concepts of signals and systems theory are introduced. In
particular, the linear time invariant systems (LTI Systems) are considered, which can be mathematically represented by differential equations or difference equations, respectively, for
analog or digital signals. The solution of these types of equations is given by a weighted sum of complex exponentials, so the relationship between the LTI Systems and the model of study
is established. Furthermore, two combinations of methods are used to recover the parameters of the signals: Prony and least squares methods, and Kung and least squares methods, where
Prony and Kung methods are used to recover the exponents of the exponentials and the least square method is used to recover the linear coefficients of the model. Finally, five simulations are performed for the recovery of signals, the last one being an application in the area of water quality models.
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