FINESSO LORENZO

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E-mail: lorenzo.finesso@unipd.it

Probability theory
Codice: INQ1097769 / Ordinamento: 2023 / Anno Accademico: 2024

Probability theory
Codice: INQ1097769 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2023

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Segnali e sistemi
Codice: INO2043715 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Probability theory
Codice: INQ1097769 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2022

Segnali e sistemi
Codice: INO2043715 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Segnali e sistemi
Codice: INO2043715 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2014 / Anno Accademico: 2020

Segnali e sistemi
Codice: INO2043715 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2020

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2014 / Anno Accademico: 2019

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2019

Analisi dei dati (numerosita' canale 2)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2018

Analisi dei dati (numerosita' canale 2)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2018

Analisi dei dati (numerosita' canale 2)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2018

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2014 / Anno Accademico: 2018

Analisi dei dati (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2017

Analisi dei dati (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2017

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2014 / Anno Accademico: 2017

Analisi dei dati (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2016

Analisi dei dati (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2016

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2014 / Anno Accademico: 2016

Probabilita' e statistica
Codice: SC03106737 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2015

Analisi dei dati (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2014

Analisi dei dati (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2014

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2014 / Anno Accademico: 2014

Analisi dei dati (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2013

Segnali e sistemi
Codice: IN08111231 / Ordinamento: 2013 / Anno Accademico: 2013

Analisi dei dati (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INL1000178 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2012

Matematica discreta e probabilita'
Codice: SC01122878 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2011

Lorenzo Finesso, 1954, Laurea in Ingegneria Elettronica (cum laude), Padova, 1979, M.Sc. in Electrical Engineering, 1987, Ph.D. in Electrical Engineering 1990, entrambi UMCP (University of Maryland College Park). Dal 1984 al 2021 ricercatore CNR, inizialmente con il Laboratorio di Dinamica dei Sistemi e di Bioingegneria (LADSEB-CNR), successivamente con L'Isitituto di Elettronica e di Ingegneria dell'Informazione e delle Telecomunicazioni (IEIIT-CNR). Ha ricoperto posizioni di visitatore presso l'Institute of Systems Research, College Park, MD, USA, presso il Mathematical Institute A. Renyi, dell'Accademia Ungherese delle Scienze, Budapest e presso il Control and Automation Institute (SZTAKI-MTA) dell'Accademia Ungherese delle Scienze, Budapest. Correntemente professore a contratto con l'Universita' di Padova. Ha tenuto, come professore a contratto, insegnamenti per corsi di Laurea Triennale, Magistrale e di Dottorato, per le scuole di Ingegneria, di Scienze e di Statistica. I suoi attuali interessi di ricerca sono incentrati sui metodi di minimizzazione dell'entropia relativa per la soluzione di problemi di approssimazione e di stima con vincoli di nonnegativita'. Principali applicazioni d'interesse specifico: algoritmi per la NMF (nonnegative matrix factorization), costruzione di modelli di analisi fattoriale approssimata, approssimazione di sistemi positivi con sistemi FIR (a risposta impulsiva di durata finita), realizzazione di HMM (hidden Markov models), realizzazione di sequenze scambiabili o parzialmente scambiabili. Collaborazioni: Peter Spreij UvA Amsterdam, Làszlo Gerencsèr SZTAKI-MTA Budapest, Paolo Bison ITC-CNR Padova, Cecilia Prosdocimi LUISS Roma.