PRESENTAZIONE

Il corso presenta una panoramica delle principali tecniche per l'elaborazione numerica dei segnali e fornisce, congiuntamente agli elementi teorici, la conoscenza di alcuni strumenti software (Matlab) per l'applicazione pratica dei concetti teorici.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L’insegnamento si prefigge di fornire le metodologie e gli strumenti di base per affrontare problemi di rappresentazione discreta e numerica di segnali e sistemi nel tempo e in frequenza, di filtraggio numerico e di elaborazione, compressione e trasmissione di immagini e sequenze video.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:

• Conoscere le basi teoriche dell'analisi e dell'elaborazione dei segnali a tempo discreto;
• Conoscere e sapere utilizzare la trasformata di Fourier per sequenze e discreta (DFT/FFT) e la trasformata Z;
• Saper legare la trasformata di Fourier di un segnale a tempo continuo con quella discreta ottenuta trasfomando i valori campionati;
• Saper analizzare e progettare sistemi discreti che simulino quelli continui
• Manipolare i principali segnali multimediali;
• Comprendere i Filtri numerici (FIR ed IIR) con gli strumenti software di progettazione (es. Matlab);
• Comprendere, simulare e Progettare (Matlab) schemi di stima spettrale basati sull'impiego di DFT/FFT;
• Comprendere le tecniche di codifica di segnali audio e video con i relativi standard di compressione;

PREREQUISITI

Elementi base di analisi matematica e geometria.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali.

PROGRAMMA/CONTENUTO

• Segnali a tempo discreto, rappresentazione spettrale, convoluzione e correlazione.
• Sistemi lineari tempo discreti, filtri numerici e filtraggio.
• Campionamento, quantizzazione e ricostruzione.
• Trasformata discreta di Fourier (DFT), trasformata veloce di Fourier (FFT), trasformata Z, trasformata discreta coseno (DCT).
• Convoluzione circolare e filtraggio a blocchi mediante FFT.
• Filtri numerici a risposta impulsiva finita (FIR) e ricorsivi (IIR).
• Analisi spettrale e cepstrale.
• Tecniche di compressione di immagini fisse ed in movimento. Cenni allo standard JPEG ed MPEG. Tecniche di elaborazione audio.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

• A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Elaborazione Numerica dei Segnali, Franco Angeli, 1996.
• J. G. Proakis, C.M.Rader, F. Ling, C. L. Nikias, et alii, Algorithms for Statistical Signal Processing, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2002.
• M. Bellanger, Digital Processing of Signals, Third Ed. John Wiley & Sons, 2000.
• R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, Second edition, Prentice Hall, NJ, 2002.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ALDO GRATTAROLA (Presidente)

IGOR BISIO

SANDRO ZAPPATORE

CARLO ANDREA BRACCINI (Presidente Supplente)

FABIO LAVAGETTO (Presidente Supplente)

ANDREA SCIARRONE (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/9273/p/studenti-orario

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame di questo corso si compone di due parti: nella prima si accerta la conoscenza delle basi teoriche dell'analisi e dell'elaborazione dei segnali a tempo discreto, nella seconda si accerta la capacità di utilizzare gli strumenti software di progettazione (es. Matlab) per la simulazione e progettazione di filtri numerici (FIR e IIR) e di schemi di stima spettrale basati sull'impiego di DFT/FFT.

Per la prima parte sono previsti compitini scritti ed esami orali.

L' esame della seconda parte prevede un test con risposte multipla e risposte aperte volte a verificare la comprensione dello studente degli argomenti teorici svolti durante il secondo semestre con il Prof. Lavagetto. In aggiunta lo studente dovrà anche svolgere una prova pratica su Matlab in cui verrà chiesto di risolvere problemi pratici su segnali reali (es. segnale vocale) tramite algoritmi di elaborazione dei segnali (Prof. Sciarrone).

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Per la prima parte i compitini scritti chiedono allo studente di risolvere problemi relativi alla teoria dell'analisi e dell'elaborazione dei segnali a tempo discreto. Durante la prova orale lo studente deve dimostrare di saper risolvere esercizi (più semplici rispetto a quelli scritti) e di saper rispondere a domande teoriche.

Sia per la parte del Prof. Lavagetto che quella del Prof. Sciarrone gli studenti dovranno dimostrare la conoscenza degli argomenti svolti a lezione risolvendo problemi teorici (su carta) e pratici (tramite Matlab). Il secondo semestre si considera superato se la media SENZA ARROTONDAMENTO della parte teorica (Prof Lavagetto) e Matlab (Prof Sciarrone) è maggiore o uguale a 17.

Calendario appelli