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Analisi ed elaborazione dei segnali


Denominazione del corso: Analisi ed elaborazione dei segnali
Corso di studi: I3D - Laurea in Ingegneria Industriale
Quadrimestre/Semestre:
Anno:
Numero di moduli: 1
Crediti: 9
Ore: 90
Tipologia: C - AttivitÓ affini o integrative
Struttura: monodisciplinare
Settore Scientifico Disciplinare: ING-INF/03 (Telecomunicazioni)

Docente: Fortunato Santucci (60 ore). Titolo copertura: cattedra (prof. ordinario)
Orario di ricevimento: Martedý Ore 15:00-16:00 e Mercoledý Ore 12:00-13:00 presso l'ufficio al II piano di Coppito I, ala sud-ovest, accanto alla sede della seg. didattica DISIM. All'inizio del corso verra' definito anche un orario di ricevimento presso il Polo di Roio.

Docente: Roberto Valentini (30 ore). Titolo copertura: a contratto


Programma sintetico del corso:

Classificazione dei segnali. Spazio dei segnali. La Trasformata di Fourier: trasformata-serie, trasformata continua. Trasformazioni di segnali: sistemi continui e discreti. Trattamenti lineari e non lineari, con particolare riferimento all'elettronica industriale: applicazioni relative ai convertitori AD/DC, DC/AC e multi-livello. Correlazione e densitÓ spettrale. Teorema di Wiener. Campionamento dei segnali e convertitori analogico-digitali. Processi stocastici: descrizione statistica; valor medio, autocorrelazione e autocovarianza. Processi stazionari. Trasformazioni di processi. DensitÓ spettrale di potenza. Esempi notevoli: rumore termico e rumore di quantizzazione. Segnali a tempo discreto: trasformate di Fourier, Z, DFS, DFT, FFT e applicazioni. Sistemi a tempo discreto: convoluzioni, risposta in frequenza, funzione di trasferimento. Esempi e applicazioni in ambiente di calcolo numerico e simulazione.

Programma esteso del corso:

Link Programma completo (PDF)    (Aggiornato il 1-11-2018)

Segnali determinati. Classificazione dei segnali: generalitÓ; segnali continui e discreti; energia e potenza; esempi. La Trasformata di Fourier per l'analisi dei segnali: trasformata-serie, rappresentazione nello spazio dei segnali e base di segnali; base di Fourier, approssimazione di un segnale periodico e Serie di Fourier, interpretazione geometrica e componenti armoniche, uguaglianza di Parseval, spettri di ampiezza e fase, condizioni di simmetria, proprietÓ degli spettri; trasformata continua, forme particolari, proprietÓ, segnali generalizzati e loro trasformata, trasformata-serie come caso particolare di quella continua, spettri periodici; Formula di Poisson; esempi; trasformata di Fourier per segnali a tempo discreto e relative proprietÓ; relazione tra le trasformate di Fourier; esempi; durata e larghezza di banda di un segnale; segnali in banda base e in banda traslata. Trasformazioni di segnali: risposta impulsiva e risposta in frequenza per sistemi lineari; calcolo delle convoluzioni; esempi; trasmissione di un segnale attraverso un sistema lineare: distorsione di ampiezza e fase; risposta di un sistema lineare con eccitazione periodica; trattamenti non lineari in sistemi continui e intermodulazione; trattamenti non lineari nei convertitori AC/DC, DC/AC e convertitori multi-livello; filtri passa-basso, passa-alto, passa-banda e a reiezione di banda; cenno ai filtri reali; esempi. Correlazione e densitÓ spettrale: correlazione per segnali di energia e di potenza; densitÓ spettrale di energia e di potenza: Teoremi di Wiener; densitÓ spettrale di energia e di potenza della risposta di un sistema lineare; correlazione uscita-ingresso; segnali ortogonali e incorrelati; esempi. Campionamento dei segnali: introduzione, campionamento uniforme, campionamento naturale e istantaneo; Teorema del Campionamento; campionamento nel dominio della frequenza; filtro anti-aliasing, interpolazione con distorsione (a tenuta); esempi. Segnali aleatori. Introduzione alla Teoria della probabilitÓ: probabilitÓ; probabilitÓ condizionata; eventi indipendenti e relative proprietÓ; Teoremi della ProbabilitÓ Totale e di Bayes; canale di comunicazione binario. Variabili aleatorie: definizione e classificazione; funzione di distribuzione, densitÓ di probabilitÓ, massa di probabilitÓ; trasformazioni di variabili aleatorie; valor medio di una funzione di variabile aleatoria e Teorema dell'Aspettazione; momenti ordinari e centrali. Funzione caratteristica e Teorema dei Momenti; applicazioni. Sistemi di variabili aleatorie: sistemi di due variabili aleatorie continue e discrete; distribuzioni congiunte e condizionate; sistemi di variabili indipendenti e incorrelate; momenti congiunti; correlazione e covarianza; vettori aleatori reali, matrici di correlazione e covarianza; esempi. Distribuzioni continue e discrete: distribuzione Gaussiana, vettori Gaussiani e proprietÓ; esempi. Processi stocastici: descrizione statistica di vario ordine; valor medio, autocorrelazione e autocovarianza; descrizione statistica di potenza; processi stazionari; processi incorrelati, ortogonali e indipendenti. Trasformazioni di processi aleatori: trasmissione di processi attraverso sistemi lineari lineari tempo-invarianti, correlazione mutua uscita-ingresso e autocorrelazione dell'uscita. DensitÓ spettrale di potenza di un processo stazionario e Teorema di Wiener-Khintchine. Processi Gaussiani; rumore bianco; rumore a banda stretta. La conversione A/D: introduzione, analisi del rumore di quantizzazione. Definizione di sequenza, esempi e proprietÓ. Sistemi a tempo discreto. Convoluzione lineare. Trasformata di Fourier per sequenze e risposta in frequenza di un sistema lineare e invariante per traslazione (LTI). Serie discreta di Fourier (DFS), convoluzione periodica. Trasformata discreta di Fourier (DFT). Fast Fourier transform (FFT) diretta e inversa con decimazione nel tempo e in frequenza. Esempi ed applicazioni relativi a: analisi spettrale, convoluzioni nel tempo e via DFT, elaborazione in ambito audio mediante l'ausilio di ambienti di calcolo e di simulazione. Il ruolo della FFT negli oscilloscopi digitali e nelle funzioni di analisi spettrale. Il corso prevede esercitazioni pratiche in ambiente di calcolo e simulazione ed esercitazioni con strumentazione da banco presso il Laboratorio di Segnali, Sistemi e Tecnologie.


Testi consigliati:

M. Luise, G. M. Vitetta, Teoria dei Segnali, McGraw-Hill

A. W. Oppenheim, A. S. Willsky (with S. H. Nawab), Signals and Systems, Second Edition, Prentice Hall

L. Lo Presti, F. Neri: L'analisi dei segnali, Seconda Edizione, CLUT.

Viene fornita una dispensa completa a cura del docente. La dispensa include anche esercizi e problemi svolti.


Modalità d'esame:

Prova scritta e orale. Per la parte di analisi dei segnali a tempo discreto Ŕ prevista la discussione di un elaborato su tema da concordare con il docente, eventualmente riconducibile alle esperienze di laboratorio.


Risultati di apprendimento previsti:

Il Corso costituisce la base essenziale per l'analisi dei segnali nei diversi campi dell'Ingegneria, con particolare riferimento al contesto applicativo dell'Elettronica Industriale. In particolare, gli argomenti trattati rappresentano l'indispensabile premessa allo studio delle Comunicazioni Elettriche, della Elaborazione dei Segnali e di tutti i trattamenti connessi ai sistemi di acquisizione dati, alla strumentazione di misura e ai dispositivi di conversione dell'energia elettrica. Vengono considerate le principali rappresentazioni dei segnali determinati e aleatori sia tempo-continui che tempo-discreti, il loro transito attraverso sistemi continui e discreti, il campionamento e applicazioni specifiche dell'elettronica industriale. Viene proposta una introduzione all'impiego del calcolatore, mediante svolgimento di semplici esercizi di elaborazione di segnali a tempo discreto. Il corso richiede la padronanza delle nozioni impartite dai corsi di Analisi Matematica e di Algebra.


Link al materiale didattico:

https://moodle.univaq.it/course/index.php?categoryid=46