PRESENTAZIONE

L'elaborazione numerica dei segnali digitali è una disciplina molto vasta con appliazioni in differenti domini quali ad sempio comunicazioni, eplorazioni spaziali e medicina. L'elaborazione dei segnali digitali si occupa principalmente della rappresentazione, trasformazione e manipolazione dei segnali e delle informazioni in essi contenute. 

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L'insegnamento ha l'obiettivo di fornire le conoscenze di base sulle metodologie per il trattamento e l'elaborazione numerica di dati e segnali in campo biomedico, in vista di possibili applicazioni cliniche.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L’insegnamento si propone di fornire strumenti teorici e pratici per il trattamento di dati e segnali biomedici. Le tecniche di trattamento (numerico) del segnale sono finalizzate alla sua caratterizzazione e all’estrazione delle sue proprietà caratteristiche. L’obiettivo primario è quello di instillare la sensibilità sull’importanza delle tecniche di elaborazione del segnale e di analisi statistica dei dati quali strumenti operativi per un ingegnere biomedico. L’esercizio di tali tecniche è finalizzato a sviluppare le capacità dell’allievo bioingegnere nell’applicare operativamente i concetti appresi a problematiche di interesse medico-biologico.

PREREQUISITI

Conoscere gli elementi fondamentali di comunicaizoni elettriche, dell'analisi di sistemi (Laplace, Fourier), e della statistica descrittiva (istogramma, media, varianza etc.)

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni ed esercizi in aula. Esercitazioni in MATLAB da svolgere autonomamente durante il semestre e da consegnare tramite Aulaweb.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Elaborazione di segnali

• Segnali deteministici a tempo discreto: richiami sul campionamento di segnali a tempo continuo. Rappresentazione di sequenze numeriche. Caratterizzazione energetica. Trasformata di Fourier discreta (DTFT e DFT).
• Sistemi a tempo discreto: equazioni lineari alle differenze a coefficienti costanti. Convoluzione numerica. Trasformata Z. Sistemi FIR e IIR e la loro implementazione. Uso di grafi di flusso e matrici per la rappresentazione dei filtri numerici. Tecniche di progetto di filtri numerici. Calcolo della trasformata di Fourier discreta (FFT).
• Segnali aleatori a tempo discreto: richiami sui processi stocastici. Principi fondamentali di teoria della stima. Stima dell’autocovarianza e dello spettro di potenza.

Elaborazione dati

Statistica descrittiva e inferenziale. Elementi di calcolo delle probabilità. Stime e test. Test di Student. Analisi della varianza. Errori di prima e seconda specie. Intervalli di confidenza. Statistica discreta. Regressione lineare.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Materiale distribuito e note disponibili su Aulaweb.

• Oppenheim A.V.,  Schafer R.W. Discrete-time signal processing. 3rd Edition. Pearson New International Edition.
• G. Filatrella, P. Romano Elaborazione statistica dei dati sperimentali, EDISES.
• T. Vargiolu, Elementi di probabilità e statistica, CLEUP.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

MARCO MASSIMO FATO (Presidente)

VITTORIO SANGUINETI

GABRIELE ARNULFO (Presidente Supplente)

LEZIONI

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Prova scritta con esercizi e domande aperte sul programma svolto a lezione. Prova orale con discussione della prova scritta e valutazione delle esercitazioni.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

• Conoscenza dei principali strumenti per il trattamento e l'elaborazione e l’analisi di dati e segnali.
• Capacità  di  realizzare  moduli software per l'elaborazione numerica di segnali e dati biomedici.
• Conoscenze di base necessarie per affrontare e approfondire tematiche avanzate e innovative sull’argomento.

Calendario appelli