Vincenzo MATTA | CODIFICA E COMPRESSIONE DELL'INFORMAZIONE

cod. 0622700032

CODIFICA E COMPRESSIONE DELL'INFORMAZIONE

	0622700032
	DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE ED ELETTRICA E MATEMATICA APPLICATA
	CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
	INGEGNERIA INFORMATICA
	2016/2017

CURRICULUM INDIRIZZO INFORMATICA

	ANNO CORSO 1
	ANNO ORDINAMENTO 2016
	SECONDO SEMESTRE

MODULI

	SSD	CFU	ORE	ATTIVITÀ	TIPO DI ATTIVITÁ FORMATIVA
	ING-INF/03	9	72	LEZIONE	AFFINE/INTEGRATIVA

DOCENTI

	VINCENZO MATTA T Curriculum
	STEFANO MARANO Curriculum

	Obiettivi
	Obiettivo dell’insegnamento è di fornire gli elementi teorici e metodologici per comprendere la genesi e le applicazioni delle tecniche di codifica e di compressione dell’informazione. Conoscenze e comprensione Modelli matematici e statistici del concetto di informazione. Principi di teoria dell'informazione. Ridondanza e rappresentazione dell'informazione. Limiti ultimi dei sistemi di compressione e di trasmissione dell'informazione. Applicazione delle conoscenze e della comprensione Capacità di modellare ed analizzare sistemi di codifica di sorgente e codifica di canale. Capacità di progettare e realizzare algoritmi di codifica e compressione dell'informazione.

Obiettivo dell’insegnamento è di fornire gli elementi teorici e metodologici per comprendere la genesi e le applicazioni delle tecniche di codifica e di compressione dell’informazione.

Conoscenze e comprensione
Modelli matematici e statistici del concetto di informazione. Principi di teoria dell'informazione. Ridondanza e rappresentazione dell'informazione. Limiti ultimi dei sistemi di compressione e di trasmissione dell'informazione.

Applicazione delle conoscenze e della comprensione
Capacità di modellare ed analizzare sistemi di codifica di sorgente e codifica di canale. Capacità di progettare e realizzare algoritmi di codifica e compressione dell'informazione.

	Prerequisiti
	PREREQUISITI: STRUMENTI METODOLOGICI DI BASE NEL CAMPO MATEMATICO E PROBABILISTICO. ELEMENTI DI TRASMISSIONE DIGITALE DELL'INFORMAZIONE.

	Contenuti
	- CODIFICA DI SORGENTE CODIFICA A TASSO VARIABILE. LIMITI FONDAMENTALI DELLA CODIFICA SENZA PERDITA. CODICI DI HUFFMAN. CODIFICA A TASSO FISSO. CODIFICA DI SORGENTI MULTIPLE: IL TEOREMA DI SLEPIAN-WOLF. SEPARAZIONE SORGENTE/CANALE E TRASMISSIONI NON CODIFICATE. IMPLEMENTAZIONE PRATICA E SIMULAZIONE, AL CALCOLATORE, DEI CODICI DI SORGENTE SENZA PERDITA ESAMINATI DURANTE IL CORSO. - QUANTIZZAZIONE QUANTIZZATORE SCALARE. DISTORSIONE, RUMORE GRANULARE E DI SOVRACCARICO, RAPPORTO SEGNALE-RUMORE. QUANTIZZAZIONE UNIFORME. QUANTIZZAZIONE NON UNIFORME. QUANTIZZAZIONE OTTIMA: REGOLA “NEAREST NEIGHBOR” E REGOLA DEL CENTRO DI MASSA. ALGORITMO DI LLOYD. FUNZIONE R(D) (TASSO VS. DISTORSIONE). CALCOLO DI R(D): CASO DELLA VARIABILE GAUSSIANA E DELLA VARIABILE BINARIA. IMPLEMENTAZIONE PRATICA, AL CALCOLATORE, DEI QUANTIZZATORI ESAMINATI DURANTE IL CORSO. - COMPRESSED SENSING INTRODUZIONE, MOTIVAZIONI E APPLICAZIONI. COMPRESSED SENSING COME SUPERAMENTO DELLA VISIONE CLASSICA DEL TEOREMA DEL CAMPIONAMENTO. CAMPIONAMENTO DI SEGNALI SPARSI. DEFINIZIONE DI “MISURE” E MATRICI DI ACQUISIZIONE. CONDIZIONI PER LA RICOSTRUZIONE ATTRAVERSO MINIMIZZAZIONE DELLA NORMA L0. EQUIVALENZA CON IL PROBLEMA DI MINIMIZZAZIONE DELLA NORMA L1 E RELATIVI ALGORITMI. - CODIFICA DI CANALE IL SECONDO TEOREMA DI SHANNON PER CANALE DMC. CODICI A BLOCCHI LINEARI. CAMPI FINITI. MATRICE GENERATRICE E MATRICE DI CONTROLLO DI PARITÀ. DECODIFICA HARD E DECODIFICA SOFT. TECNICA DELLA SINDROME. STANDARD ARRAY. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI CODICI A BLOCCHI LINEARI. CODICI CONVOLUZIONALI E ALGORITMO DI VITERBI. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI CODICI CONVOLUZIONALI. TURBO CODICI E PRINCIPI DI DECODIFICA ITERATIVA. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI TURBO CODICI. CODICI LDPC E DECODIFICA MEDIANTE ALGORITMO DI ''BIT FLIPPING'' E MEDIANTE ''MESSAGE PASSING''. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI CODICI LDPC. CODICI RATELESS E CODIFICA DI LUBY. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI CODICI DI LUBY.

Contenuti

- CODIFICA DI SORGENTE

CODIFICA A TASSO VARIABILE. LIMITI FONDAMENTALI DELLA CODIFICA SENZA PERDITA. CODICI DI HUFFMAN. CODIFICA A TASSO FISSO.
CODIFICA DI SORGENTI MULTIPLE: IL TEOREMA DI SLEPIAN-WOLF.
SEPARAZIONE SORGENTE/CANALE E TRASMISSIONI NON CODIFICATE.

IMPLEMENTAZIONE PRATICA E SIMULAZIONE, AL CALCOLATORE, DEI CODICI DI SORGENTE SENZA PERDITA ESAMINATI DURANTE IL CORSO.

- QUANTIZZAZIONE

QUANTIZZATORE SCALARE. DISTORSIONE, RUMORE GRANULARE E DI SOVRACCARICO, RAPPORTO SEGNALE-RUMORE. QUANTIZZAZIONE UNIFORME. QUANTIZZAZIONE NON UNIFORME.
QUANTIZZAZIONE OTTIMA: REGOLA “NEAREST NEIGHBOR” E REGOLA DEL CENTRO DI MASSA. ALGORITMO DI LLOYD.
FUNZIONE R(D) (TASSO VS. DISTORSIONE). CALCOLO DI R(D): CASO DELLA VARIABILE GAUSSIANA E DELLA VARIABILE BINARIA.

IMPLEMENTAZIONE PRATICA, AL CALCOLATORE, DEI QUANTIZZATORI ESAMINATI DURANTE IL CORSO.

- COMPRESSED SENSING

INTRODUZIONE, MOTIVAZIONI E APPLICAZIONI. COMPRESSED SENSING COME SUPERAMENTO DELLA VISIONE CLASSICA DEL TEOREMA DEL CAMPIONAMENTO. CAMPIONAMENTO DI SEGNALI SPARSI. DEFINIZIONE DI “MISURE” E MATRICI DI ACQUISIZIONE.
CONDIZIONI PER LA RICOSTRUZIONE ATTRAVERSO MINIMIZZAZIONE DELLA NORMA L0. EQUIVALENZA CON IL PROBLEMA DI MINIMIZZAZIONE DELLA NORMA L1 E RELATIVI ALGORITMI.

- CODIFICA DI CANALE

IL SECONDO TEOREMA DI SHANNON PER CANALE DMC.

CODICI A BLOCCHI LINEARI. CAMPI FINITI. MATRICE GENERATRICE E MATRICE DI CONTROLLO DI PARITÀ. DECODIFICA HARD E DECODIFICA SOFT. TECNICA DELLA SINDROME. STANDARD ARRAY. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI CODICI A BLOCCHI LINEARI.

CODICI CONVOLUZIONALI E ALGORITMO DI VITERBI. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI CODICI CONVOLUZIONALI.

TURBO CODICI E PRINCIPI DI DECODIFICA ITERATIVA. REALIZZAZIONE
SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI TURBO CODICI.

CODICI LDPC E DECODIFICA MEDIANTE ALGORITMO DI ''BIT FLIPPING'' E MEDIANTE ''MESSAGE PASSING''. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI CODICI LDPC.

CODICI RATELESS E CODIFICA DI LUBY. REALIZZAZIONE SPERIMENTALE AL CALCOLATORE DEI CODICI DI LUBY.

	Metodi Didattici
	L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI TEORICHE DI ANALISI DELLE PRINCIPALI METODOLOGIE MATEMATICO-PROBABILISTICHE, LEZIONI APPLICATIVE SUI RELATIVI SVILUPPI TECNOLOGICI, RELATIVE ESERCITAZIONI IN CLASSE. SONO PREVISTE PROVE SOTTO FORMA DI SET DI PROBLEMI ED ESERCIZI AL CALCOLATORE, DA RISOLVERE SIA IN CLASSE CHE A CASA. 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.

Metodi Didattici

L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI TEORICHE DI ANALISI DELLE PRINCIPALI METODOLOGIE MATEMATICO-PROBABILISTICHE, LEZIONI APPLICATIVE SUI RELATIVI SVILUPPI TECNOLOGICI, RELATIVE ESERCITAZIONI IN CLASSE. SONO PREVISTE PROVE SOTTO FORMA DI SET DI PROBLEMI ED ESERCIZI AL CALCOLATORE, DA RISOLVERE SIA IN CLASSE CHE A CASA.

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
	LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE: LA CONOSCENZA E LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE DEI CONCETTI PRESENTATI AL CORSO; LA CAPACITÀ DI APPLICARE TALI CONOSCENZE PER LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI DI CODIFICA E COMPRESSIONE DELL'INFORMAZIONE NEI SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONE; LA CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO, LA PADRONANZA DEL METODO SCIENTIFICO PER LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI COMPLESSI E L'ATTITUDINE ALL'ANALISI CRITICA. LA VALUTAZIONE CONSISTE PRINCIPALMENTE IN UN COLLOQUIO ORALE, CHE VERTERÀ SU TUTTI GLI ARGOMENTI DEL CORSO E LA VOTAZIONE (ESPRESSA IN TRENTESIMI) TERRÀ CONTO, IN AGGIUNTA AI CRITERI MENZIONATI, DELLA QUALITÀ DELL’ESPOSIZIONE.

Verifica dell'apprendimento

LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE: LA CONOSCENZA E LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE DEI CONCETTI PRESENTATI AL CORSO; LA CAPACITÀ DI APPLICARE TALI CONOSCENZE PER LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI DI CODIFICA E COMPRESSIONE DELL'INFORMAZIONE NEI SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONE; LA CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO, LA PADRONANZA DEL METODO SCIENTIFICO PER LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI COMPLESSI E L'ATTITUDINE ALL'ANALISI CRITICA.
LA VALUTAZIONE CONSISTE PRINCIPALMENTE IN UN COLLOQUIO ORALE, CHE VERTERÀ SU TUTTI GLI ARGOMENTI DEL CORSO E LA VOTAZIONE (ESPRESSA IN TRENTESIMI) TERRÀ CONTO, IN AGGIUNTA AI CRITERI MENZIONATI, DELLA QUALITÀ DELL’ESPOSIZIONE.

	Testi
	- T. M. COVER, J. A. THOMAS, ELEMENTS OF INFORMATION THEORY, JOHN WILEY & SONS, 1991 - A. GERSHO, R. GRAY: VECTOR QUANTIZATION AND SIGNAL COMPRESSION, KLUWER, 1991 - E. BIGLIERI, CODING FOR WIRELESS CHANNELS, SPRINGER-VERLAG, 2008 - JOHN G. PROAKIS, DIGITAL COMMUNICATIONS, MCGRAW-HILL, 2008

	Altre Informazioni
	L'insegnamento è erogato in Italiano.

BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-03-11]

Vincenzo MATTA | CODIFICA E COMPRESSIONE DELL'INFORMAZIONE