PRESENTAZIONE

L'insegnamento è rivolto a:

• Studenti della triennale che intendono iscriversi al MSc in Computer Science, con lo scopo di fornire un ”warm up” per alcuni insegnamenti della track Artificial Intelligence. 
• Studenti della triennale che non intedono proseguire nel loro percorso di studi, con lo scopo di introdurre le informazioni base per l’elaborazione dei segnali e delle immagini . 

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Acquisire familiarità con gli strumenti base per l'elaborazione di segnali e di immagini. Approfondire alcuni problemi di elaborazione classici, in particolare la riduzione del rumore e la localizzazione di elementi caratteristici del segnale. Imparare a strutturare, realizzare e validare in maniera autonoma metodi che affrontino un problema di'elaborazione dei segnali su dati reali. 

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Alla fine del corso lo studente/la studentessa avra' acquisito gli strumenti per elaborare  i segnali e le immagini nel dominio di partenza (tempo o spazio) e nel dominio delle frequenze. In particolare sara' in grado di 

• Migliorare i segnali e le immagini aumentando il rapporto segnale/rumore o eliminando disturbi sovrapposti
• Mettere in evidenza caratteristiche interessanti nei segnali o nelle immagini

PREREQUISITI

Il corso assume conoscenze di calculus, algebra lineare e solide basi di programmazione

MODALITA' DIDATTICHE

Il corso prevede 

• 10 lezioni teoriche corredate da materiale di approfondimento nello studio autonomo
• un'attività progettuale individuale svolta in classe, con la supervisione del docente

PROGRAMMA/CONTENUTO

• Segnali 1D e 2D e campionamento
• Introduzione alla trasformata di Fourier Discreta
• La convoluzione discreta
• Filtri lineari su segnali 1D e 2D (riduzione del rumore e evidenziare caratteristiche)
• Applicazioni 1D: suono e serie temporali
• Applicazioni 2D: trattamento di immagini a colori, operazioni su pixel, operazioni geometriche

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Dispense, link e slide saranno forniti dalla docente 

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

FRANCESCA ODONE (Presidente)

MATTEO MORO

NICOLETTA NOCETI (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio dei Corsi di Studio in Informatica

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

La valutazione consta di due parti

• un'attività progettuale, che comprende una breve presentazione del lavoro svolto  
• prova scritta sul programma svolto

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare attraverso sviluppo di software e l'analisi dei risultati, svolti in autonomia, di aver compreso gli aspetti teorici e pratici dell'analisi  dei segnali o delle immagini.

Inoltre la stesura della relazione del progetto e la presentazione avrà lo scopo di valutare le capacità di espressione e sintesi.

Calendario appelli