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TEORIA DEI SEGNALI

Vincenzo MATTA TEORIA DEI SEGNALI

0612700010
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE ED ELETTRICA E MATEMATICA APPLICATA
CORSO DI LAUREA
INGEGNERIA INFORMATICA
2016/2017

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2015
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
1ELEMENTI DI PROBABILITÀ
660LEZIONE
2ANALISI DEI SEGNALI
660LEZIONE


VINCENZO MATTA2 T Curriculum
PAOLO ADDESSO1 Curriculum
Obiettivi
L’insegnamento ha carattere metodologico e mira a fornire strumenti e metodi di base per descrivere ed analizzare fenomeni non deterministici ed a fornire le principali tecniche di analisi e di elaborazione dei segnali, con enfasi sulla dualità tempo-frequenza.

Conoscenze e comprensione
Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della teoria della probabilità. Modelli di variabili aleatorie e loro trasformazioni. Nozioni sui processi stocastici. Calcolo combinatorio. Analisi dei segnali nel dominio del tempo. Analisi di segnali nel dominio della frequenza. Analisi dei sistemi lineari nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza, sia in tempo-continuo che in tempo-discreto. Trattamento dei segnali. Conversione analogico/digitale. Trasformata discreta di Fourier.

Applicazione delle conoscenze e della comprensione
Capacità di analizzare fenomeni non deterministici. Capacità di caratterizzare i sistemi in termini di legami ingresso-uscita, con particolare riferimento ai sistemi lineari tempo invarianti. Capacità di operare semplici elaborazioni su segnali deterministici di interesse applicativo. Capacità di effettuare il campionamento e la ricostruzione di un segnale analogico. Saper effettuare semplici elaborazioni di segnali. Capacità di applicare i concetti essenziali della conversione analogico/digitale dei segnali.

Prerequisiti
PREREQUISITI: ADEGUATE CONOSCENZE MATEMATICHE. NOZIONI DI BASE DELLA TEORIA DEGLI INSIEMI.

PROPEDEUTICITÀ: MATEMATICA III.
Contenuti
- ELEMENTI DI PROBABILITÀ.

ELEMENTI DI TEORIA DELLA PROBABILITÀ E CALCOLO COMBINATORIO. ASSIOMI. PROBABILITÀ CONDIZIONATA E INDIPENDENZA. TEOREMA DELLE PROBABILITÀ TOTALI. TEOREMA DI BAYES. CALCOLO COMBINATORIO.

VARIABILI ALEATORIE E MODELLI PROBABILISTICI DI USO COMUNE. DEFINIZIONE DI VARIABILE ALEATORIA (V.A.). DISTRIBUZIONE DI PROBABILITÀ. DENSITÀ DI PROBABILITÀ. INDICATORI SINTETICI DI UNA V.A. FUNZIONI DI UNA V.A. COPPIE DI VARIABILI ALEATORIE. DISTRIBUZIONI CONGIUNTE E MARGINALI. INDICATORI SINTETICI PER COPPIE DI V.A. MODELLI DI V.A. DISCRETE E CONTINUE.

RISULTATI NOTEVOLI DI TEORIA DELLA PROBABILITÀ. TRASFORMAZIONI DI UNA VARIABILE ALEATORIA DISCRETA O CONTINUA. TRASFORMAZIONI DI V.A. NEL CASO BIDIMENSIONALE. SOMMA DI V.A. INDIPENDENTI. INTRODUZIONE AL PROBLEMA DELL' INFERENZA STATISTICA: MEDIA E VARIANZA CAMPIONARIA. LEGGE DEI GRANDI NUMERI E TEOREMA LIMITE CENTRALE.

INTRODUZIONE AI PROCESSI STOCASTICI. DEFINIZIONE DI UN PROCESSO STOCASTICO. STAZIONARIETÀ E STAZIONARIETÀ IN SENSO LATO. ERGODICITÀ. PROCESSI GAUSSIANI. PROCESSI MARKOVIANI. CATENE DI MARKOV.

- ANALISI DEI SEGNALI.

SEGNALI E SISTEMI NEL DOMINIO DEL TEMPO. CLASSIFICAZIONE, OPERAZIONI ELEMENTARI E PROPRIETÀ DEI SEGNALI SIA A TEMPO CONTINUO (TC) CHE A TEMPO DISCRETO (TD). MEDIE TEMPORALI DI SEGNALI DETERMINISTICI, ENERGIA E POTENZA DI SEGNALI. SEGNALI PERIODICI. FUNZIONI DI CORRELAZIONE E PROPRIETÀ. STUDIO DEI SISTEMI NEL DOMINIO DEL TEMPO. PROPRIETÀ DEI SISTEMI: DISPERSIVITÀ, CAUSALITÀ, STABILITÀ, INVERTIBILITÀ, LINEARITÀ, TEMPO-INVARIANZA. SISTEMI LINEARI TEMPO-INVARIANTI (LTI). SOMMA E INTEGRALE DI CONVOLUZIONE.

SEGNALI E SISTEMI NEL DOMINIO DELLA FREQUENZA. RISPOSTA IN FREQUENZA. TRASFORMATA DI FOURIER E PROPRIETÀ. SOMMA DI POISSON E SERIE DI FOURIER. ANALISI DEI SISTEMI LTI NEL DOMINIO DELLA FREQUENZA. CARATTERIZZAZIONE ENERGETICA DEI SEGNALI. SPETTRI DI POTENZA DEI SEGNALI PERIODICI. LEGAMI INGRESSO-USCITA PER DENSITÀ SPETTRALI DI ENERGIA E POTENZA E FUNZIONI DI CORRELAZIONE.

ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI. LEGAME TRA CAMPIONAMENTO E REPLICAZIONE TRAMITE LA TRASFORMATA DI FOURIER. CAMPIONAMENTO E RICOSTRUZIONE DEI SEGNALI ANALOGICI: TEOREMA DEL CAMPIONAMENTO UNIFORME. CAMPIONAMENTO NELLA PRATICA: FILTRAGGIO ANTI-ALIASING, UTILIZZO DI FILTRI REALI, CAMPIONAMENTO A PRODOTTO, CAMPIONAMENTO SAMPLE & HOLD. CONVERSIONE ANALOGICO-DIGITALE. CONVERSIONE T/N, QUANTIZZAZIONE E CODIFICA. TEOREMA DI SIMULAZIONE.

TRASFORMATA DISCRETA DI FOURIER. DEFINIZIONE DELLA TRASFORMATA DISCRETA DI FOURIER (DFT), SUE INTERPRETAZIONI E PROPRIETÀ. TRASLAZIONI CIRCOLARI E CONVOLUZIONE CIRCOLARE. TECNICHE DI FILTRAGGIO TRAMITE DFT. CENNI DI ANALISI SPETTRALE.
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO PREVEDE LEZIONI TEORICHE ED ESERCITAZIONI IN AULA SUGLI ARGOMENTI PROPOSTI. POSSONO ESSERE PREVISTE, INOLTRE, ATTIVITÀ DI LABORATORIO (IN AULA) CON USO DEL CALCOLATORE PER L’INTRODUZIONE ALL’UTILIZZO DI MATLAB.

PER POTER SOSTENERE LA VERIFICA FINALE DEL PROFITTO E CONSEGUIRE I CFU RELATIVI ALL’ATTIVITÀ FORMATIVA, LO STUDENTE DOVRÀ AVERE FREQUENTATO ALMENO IL 70% DELLE ORE PREVISTE DI ATTIVITÀ DIDATTICA ASSISTITA.
Verifica dell'apprendimento
L’ESAME È UNICO ED È FINALIZZATO A VALUTARE NEL SUO COMPLESSO: LA CONOSCENZA E LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE DEI CONCETTI PRESENTATI AL CORSO; LA CAPACITÀ DI APPLICARE TALI CONOSCENZE ALLA RISOLUZIONE DI PROBLEMI DI CALCOLO COMBINATORIO E DI PROBABILITÀ, ALLA CARATTERIZZAZIONE DEI SISTEMI IN TERMINI DI LEGAMI INGRESSO-USCITA, ALLA DEFINIZIONE DI SEMPLICI ELABORAZIONI DI SEGNALI SIA NEL DOMINIO DEL TEMPO CHE NEL DOMINIO DELLA FREQUENZA, AL CAMPIONAMENTO E ALLA RICOSTRUZIONE DI UN SEGNALE ANALOGICO, ALLA CONVERSIONE ANALOGICO/DIGITALE DEI SEGNALI E ALLA ELABORAZIONE DI SEGNALI. VENGONO ANCHE VALUTATE: L’AUTONOMIA DI GIUDIZIO, LA CAPACITÀ ESPOSITIVA E LA CAPACITÀ DI APPRENDERE.
L’ESAME SI ARTICOLA IN UNA PROVA SCRITTA E UNA PROVA ORALE:

A)LA PROVA SCRITTA È TESA AD ACCERTARE LE COMPETENZE DEL CANDIDATO NELL’IMPOSTARE E NEL RISOLVERE TIPICI PROBLEMI RIGUARDANTI GLI ARGOMENTI PRESENTATI NEL CORSO, CON PARTICOLARE RIFERIMENTO A: 1) CALCOLO COMBINATORIO E PROBABILITÀ; 2) ANALISI DEI SEGNALI E DEI SISTEMI SIA NEL DOMINIO DEL TEMPO CHE NEL DOMINIO DELLA FREQUENZA; 3) CAMPIONAMENTO E RICOSTRUZIONE DI UN SEGNALE ANALOGICO. ALLA PROVA SCRITTA È ATTRIBUITA UNA VALUTAZIONE CHE TIENE CONTO SIA DELLA CORRETTEZZA DELL’IMPOSTAZIONE DEL PROBLEMA CHE DEI RISULTATI, SECONDO LA SEGUENTE SCALA DI MERITO: “OTTIMO”, “BUONO”, “DISCRETO”, “SUFFICIENTE”, “APPENA SUFFICIENTE”, “INSUFFICIENTE”. LA VALUTAZIONE “INSUFFICIENTE” COMPORTA L’ESCLUSIONE DALLA PROVA ORALE E LA NECESSITÀ DI RIPETERE LA PROVA SCRITTA. UNA VALUTAZIONE “APPENA SUFFICIENTE” ATTESTA LA PRESENZA DI LACUNE NELLA PROVA SCRITTA CHE LO STUDENTE DEVE RECUPERARE NELLA PROVA ORALE.

B)LA PROVA ORALE È PREVALENTEMENTE TESA AD ACCERTARE LA CONOSCENZA DELLA MATERIA OGGETTO DEL CORSO ANCHE SULLE PARTI NON COINVOLTE DIRETTAMENTE NELLA PROVA SCRITTA. LA CAPACITÀ ESPOSITIVA DEGLI ARGOMENTI E IL RIGORE MATEMATICO NELLA PRESENTAZIONE DEI CONTENUTI DEL CORSO SONO RITENUTI ELEMENTI PREMIANTI. IL MANCATO SUPERAMENTO DELLA PROVA ORALE OBBLIGA ALLA RIPETIZIONE DELLA PROVA SCRITTA.
Testi
ELEMENTI DI PROBABILITÀ:
A. PAPOULIS, S. U. PILLAI, PROBABILITY, RANDOM VARIABLES AND STOCHASTIC PROCESSES, 4TH ED., MCGRAW-HILL, 2001.
S. M. ROSS, PROBABILITÀ E STATISTICA PER L’INGEGNERIA E LE SCIENZE, APOGEO, 2008.

ANALISI DEI SEGNALI:
E. CONTE, LEZIONI DI TEORIA DEI SEGNALI, LIGUORI,1996,
M. LUISE, G. M. VITETTA, TEORIA DEI SEGNALI, 3RD ED., MCGRAW-HILL, 2009.
V. OPPENHEIM, A. S. WILLSKY, S. HAMID NAWAB, SIGNALS & SYSTEMS, 2ND ED., PRENTICE-HALL, 1997.
V. K. INGLE, J. G. PROAKIS, DIGITAL SIGNAL PROCESSING USING MATLAB, 3RD ED., CENGAGE LEARNING, 2011.
Altre Informazioni
La lingua dell'insegnamento è l'Italiano.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-03-11]