ACQUISIZIONE ED ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI

Consolatina LIGUORI ACQUISIZIONE ED ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI

0622400030
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INGEGNERIA ELETTRONICA
2017/2018

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2016
PRIMO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
660LEZIONE
Obiettivi
Risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire
Il corso consente di approfondire le conoscenze riguardo l’elaborazione numerica dei segnali e i sistemi di acquisizione dati.

Conoscenze e capacità di comprensione
Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’acquisizione dei dati e dell’elaborazione dei segnali.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Saper progettare, implementare e caratterizzare un sistema di in grado di acquisire ed elaborare i segnali provenienti da sensori di vario tipo.

Autonomia di giudizio
Saper progettare e realizzare un sistema di misura e di controllo che consente di acquisire e di elaborare più grandezze.

Abilità comunicative
Saper lavorare in gruppo, saper esporre oralmente un argomento legato all’elaborazione dei segnali e ai sistemi di acquisizione.

Capacità di apprendere
Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso e saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.
Prerequisiti
Non sono previste propedeuticità obbligatorie ma per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono consigliati i seguenti prerequisiti: conoscenze relative all’elettronica di base e al campionamento dei segnali; conoscenza delle problematiche inerenti le misure.
Contenuti
1. Generazione dei segnali mediante convertitori D/A (2 ore di didattica frontale + 3 ore di esercitazioni in laboratorio)
2. Elaborazione numerica dei segnali (8 ore di didattica frontale + 7 ore di esercitazioni in laboratorio)
3. Uso dei sensori nei sistemi di acquisizione dati e loro taratura (8 ore di didattica frontale + 2 ore di esercitazioni in laboratorio)
4. Regressione e tecniche di campionamento e interpolazione (2 ore di didattica frontale + 3 ore di esercitazioni in laboratorio)
5. Sistemi di acquisizione dati (5 ore di didattica frontale + 4 ore di esercitazioni in laboratorio)
6. Caratterizzazione di ADC e DAC (3 ore di didattica frontale)
7. Progetto, realizzazione e caratterizzazione di un sistema di acquisizione di grandezze di diversa natura (2 ore di didattica frontale + 8 ore di esercitazioni in laboratorio)
Metodi Didattici
L’insegnamento prevede lezioni frontali (30 ore), esercitazioni in laboratorio. Durante le esercitazioni di laboratorio previste nella prima parte del corso (22 ore), gli studenti sono a chiamati a risolvere problemi che richiedono l’applicazione delle tecniche spiegate a lezione. Nelle esercitazioni successive, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da sviluppare durante la restante parte del corso (8 ore).
Verifica dell'apprendimento
Il raggiungimento degli obiettivi dell’insegnamento è certificato mediante il superamento di un esame con valutazione in trentesimi (il livello minimo di superamento corrisponde a "18" ed il massimo a "30 e lode"), che prevede una singola prova orale, della durata indicativa media di 40 minuti, e finalizzata a verificare: 1) l’apprendimento degli argomenti trattati nelle ore di didattica frontale; 2) il contributo al progetto di gruppo realizzato su un argomento assegnato dal docente; 3) la capacità di esposizione degli argomenti affrontati; 4)l' autonomia di giudizio nel proporre la soluzione e nella progettazione di un sistema di acquisizione dati.
Testi
• W. Gardner: "Microsensors: Principles and applications", J. Wiley & Sons.
• W. Bolton "Electrical and Electronic Measurement and Testing" Longman Scientific & Technical.
• Paulo S. R. Diniz, Eduardo A. B. da Silva and Sergio L. Netto "Digital Signal Processing System Analysis and Design" Second Edition.
- Dispense integrative predisposte dal docente e disponibili sul sito indicato dal docente.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-05-14]