Informazioni in aggiornamento fino al 30/06/2026 CODICE 90520 ANNO ACCADEMICO 2026/2027 CFU 9 cfu anno 1 COMPUTER SCIENCE 11964 (LM-18) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INFO-01/A LINGUA Inglese SEDE GENOVA PERIODO 1° Semestre PRESENTAZIONE Il corso di Digital Signal and Image Processing introduce i principi fondamentali dell’analisi e dell’elaborazione digitale dei segnali, fornendo gli strumenti teorici e pratici necessari per la rappresentazione, l’analisi e il trattamento di segnali mono-dimensionali nel dominio del tempo, dello spazio e della frequenza. Una parte iniziale del corso è dedicata al richiamo e al consolidamento di concetti fondamentali di analisi matematica, algebra lineare e probabilità, indispensabili per la comprensione dei modelli e delle metodologie utilizzati nell’elaborazione dei segnali. Le lezioni teoriche sono integrate da attività di laboratorio guidato, finalizzate all’applicazione pratica dei concetti presentati e all'acquisizione di familiarità con strumenti software per l’analisi e l’elaborazione dei segnali. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Lo scopo dell’insegnamento è introdurre gli strumenti di base per l’analisi di segnali unidimensionali, sia nel dominio temporale/spaziale sia nel dominio delle frequenze. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO L’insegnamento fornisce le basi teoriche e metodologiche dell’elaborazione digitale di segnali, introducendo gli strumenti matematici necessari per la loro rappresentazione, analisi e trattamento nei domini del tempo, dello spazio e della frequenza. Particolare attenzione è dedicata alla comprensione dei concetti fondamentali del Digital Signal Processing e alla loro applicazione mediante strumenti computazionali. Al termine dell’insegnamento, lo studente sarà in grado di: comprendere e utilizzare correttamente la terminologia e i concetti fondamentali dell’elaborazione digitale di segnali; descrivere i principali modelli e strumenti matematici impiegati per l’analisi di segnali; applicare le tecniche fondamentali di elaborazione nei domini del tempo, dello spazio e della frequenza; interpretare e confrontare i risultati ottenuti mediante diverse metodologie di analisi ed elaborazione; implementare e utilizzare strumenti computazionali per l’analisi e il trattamento di segnali digitali. PREREQUISITI Sono richieste conoscenze di base di analisi matematica, algebra lineare, probabilità e statistica, numeri complessi e programmazione. È richiesta la capacità di sviluppare semplici programmi e una familiarità di base con gli strumenti di calcolo numerico. MODALITA' DIDATTICHE L’insegnamento prevede lezioni frontali, attività di laboratorio e compiti individuali. Le attività pratiche e gli esercizi assegnati consentono agli studenti di approfondire e applicare gli argomenti trattati durante il corso. PROGRAMMA/CONTENUTO Il corso copre i principali strumenti teorici e computazionali per l’analisi e l’elaborazione di segnali mono-dimensionali nei domini del tempo, dello spazio e della frequenza. Gli argomenti trattati includono: richiami di analisi matematica, algebra lineare e probabilità utili all’elaborazione dei segnali; rappresentazione e analisi di segnali e sistemi; serie e trasformata di Fourier; sistemi lineari e convoluzione; filtraggio nel dominio del tempo e della frequenza; filtro di Kalman e metodi di stima per segnali dinamici; analisi multirisoluzione e trasformata wavelet; frames e rappresentazioni ridondanti dei segnali; introduzione alla rappresentazione sparsa dei segnali e al dictionary learning; esempi e applicazioni dell’elaborazione digitale dei segnali. Le attività di laboratorio prevedono l’implementazione e la sperimentazione pratica delle metodologie presentate durante il corso mediante strumenti pacchetti Python dedicati. TESTI/BIBLIOGRAFIA Note, letture e slide fornite dai docenti (Aulaweb) Digital Signal Processing DOCENTI E COMMISSIONI ALESSANDRO VERRI Ricevimento: Appointment through email LUCA CALATRONI Ricevimento: Su appuntamento. FRANCESCA ODONE Ricevimento: Su appuntamento: inviare un'email a francesca.odone@unige.it (specificare COGNOME NOME INSEGNAMENTO e CORSO DI STUDI) LEZIONI INIZIO LEZIONI In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio dei Corsi di Studio in Informatica: https://corsi.unige.it/corsi/11964/studenti-orario Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME L’esame consiste nello sviluppo di un progetto su un argomento del corso scelto da una lista proposta dal docente e in una prova orale. Durante il colloquio saranno discussi sia gli aspetti teorici trattati nell’insegnamento sia il progetto e gli elaborati sviluppati e consegnati nel corso delle attività didattiche. Indicazioni per studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali sono disponibili a partire da https://corsi.unige.it/corsi/11964/studenti-disabilita-dsa MODALITA' DI ACCERTAMENTO Lo studente dovrà dimostrare di aver acquisito una buona comprensione dei concetti fondamentali dell’elaborazione digitale dei segnali e di saper applicare gli strumenti matematici e computazionali presentati durante il corso. La valutazione si baserà sul progetto sviluppato e sulla prova orale. Saranno oggetto di valutazione la comprensione degli aspetti teorici, la capacità di applicare le metodologie studiate, la qualità del lavoro svolto e la capacità di discutere criticamente i risultati ottenuti. ALTRE INFORMAZIONI Per ulteriori informazioni, consultare il modulo Aulaweb dell'insegnamento o contattare il docente.
