PRESENTAZIONE

L’insegnamento presenta una panoramica delle principali tecniche per l'elaborazione numerica dei segnali e fornisce, congiuntamente agli elementi teorici, competenze per l'applicazione pratica dei concetti teorici tramite l’implementazione di semplici soluzioni su piattaforme di elaborazione (quali, ad esempio, quelle della famiglia Arduino).

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 dell'insegnamento gli studenti saranno in grado di:

Conoscenza e capacità di comprensione

• Spiegare le basi teoriche dell'analisi e dell'elaborazione dei segnali a tempo discreto, descrivendone le differenze analitiche rispetto ai segnali a tempo continuo.
• Descrivere i fondamenti teorici e i relativi standard di compressione per la codifica dei principali segnali multimediali (audio e video).

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

• Applicare la trasformata di Fourier per sequenze (DTFT), la trasformata discreta (DFT/FFT) e la trasformata Z per l'analisi spettrale e lo studio dei sistemi a tempo discreto.
• Progettare, implementare e valutare filtri numerici (FIR e IIR) e sistemi discreti di elaborazione in funzione di specifiche applicative reali.
• Sviluppare e realizzare algoritmi di elaborazione numerica dei segnali, con particolare riferimento alle tecniche di stima spettrale basate su DFT/FFT e a diverse tipologie di filtraggio lineare.

Autonomia di giudizio

• Valutare e confrontare l'efficacia di diversi approcci di elaborazione e formati di compressione multimediale, selezionando in autonomia la soluzione ottimale in termini di fedeltà del segnale e consumo di risorse computazionali.

Abilità comunicative

• Esporre e giustificare, sia in forma scritta che orale, le scelte progettuali e i risultati dei filtraggi o delle elaborazioni effettuate, utilizzando una terminologia tecnica appropriata e rigorosa.

Capacità di apprendimento

• Integrare le conoscenze teoriche matematiche e dei segnali continui per modellare autonomamente problemi complessi di elaborazione digitale e adattarsi all'evoluzione degli standard tecnologici multimediali.

PREREQUISITI

Elementi base di analisi matematica e geometria, fondamenti di programmazione in C/C++, Java e Python.

MODALITA' DIDATTICHE

L'insegnamento si articola in diverse tipologie di attività per favorire l'apprendimento sia teorico che pratico:

• Lezioni frontali (in aula): dedicate alla spiegazione dei fondamenti teorici, metodologici e matematici dell'elaborazione dei segnali, delle immagini e della codifica multimediale.
• Esercitazioni pratiche guidate: svolte in aula (anche con l'ausilio di strumenti software di simulazione), finalizzate all'applicazione concreta dei concetti teorici attraverso la risoluzione di problemi ed esercizi analitici.

La frequenza alle lezioni è vivamente consigliata per un raggiungimento ottimale degli obiettivi formativi e per facilitare la comprensione degli aspetti applicativi del programma.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Prima Parte (I° Semestre, 6 CFU) – Prof. A. Sciarrone

• Modulo 1: Fondamenti di Segnali e Sistemi a Tempo Discreto
  • Definizione, proprietà e rappresentazione spettrale dei segnali a tempo discreto.
  • Operazioni fondamentali: convoluzione lineare e correlazione.
  • Sistemi lineari e tempo-invarianti (LTI) a tempo discreto: proprietà e rappresentazione mediante risposta impulsiva ed equazioni alle differenze.
• Modulo 2: Campionamento, Conversione e Trasformate Lineari
  • Teorema del campionamento, aliasing e ricostruzione dei segnali.
  • Strumenti di analisi frequenziale: Trasformata Z (regione di convergenza, stabilità e causalità), Trasformata di Fourier per sequenze (DTFT) e Trasformata Discreta di Fourier (DFT/FFT).
  • Convoluzione circolare, filtraggio a blocchi (Overlap-Add e Overlap-Save) e stima spettrale mediante FFT.
• Modulo 3: Progetto e Analisi di Filtri Numerici
  • Struttura e proprietà dei filtri non ricorsivi a risposta impulsiva finita (FIR) e ricorsivi a risposta impulsiva infinita (IIR).
  • Tecniche di progetto per filtri FIR (metodo delle finestre) e filtri IIR (trasformazione bilineare).
• Modulo 4: Elaborazione di Immagini e Segnali Multimediali
  • Rappresentazione bidimensionale di segnali: campionamento e quantizzazione di immagini spaziali.
  • La Trasformata Discreta del Coseno (DCT) e sue proprietà di compattazione dell'energia (Cenni).

Seconda Parte (II° Semestre, 2 CFU) – Prof. F. Lavagetto

Entropia di una sorgente discreta senza e con memoria. Codifica di sorgente.

Capacità di un canale numerico. Codifica di canale. Codici a blocco.

Principi di modulazione digitale.

Modello del tratto vocale e del sistema di percezione acustica umana.

Analisi spettrale e cepstrale del segnale vocale.

Codifica a forme d’onda e model-based di audio e voce.
Tecniche di compressione di immagini fisse ed in movimento. Cenni allo standard JPEG ed MPEG.

Terza Parte (II° Semestre, 3 CFU) – Prof. I. Bisio

Esercitazioni pratiche su piattaforme di elaborazione (p.es., della famiglia Arduino).

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

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

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

Orari delle lezioni

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame si svolge attraverso tre verifiche separate relative alle tre parti di cui si compone l’insegnamento:

Prima parte (Prof. A. Sciarrone)

L'esame della prima parte dell'insegnamento (Prof. A. Sciarrone) mira a verificare il livello di raggiungimento degli obiettivi formativi previsti e si articola in due fasi sequenziali:

Prova Scritta (o Prove Parziali): la valutazione prevede lo svolgimento di prove scritte intermedie (prove parziali durante il semestre) o, in alternativa, di una prova scritta completa negli appelli ufficiali. La prova è focalizzata sulla risoluzione di esercizi numerici e problemi analitici, volti a verificare la capacità di applicare gli strumenti matematici (trasformate, filtri, campionamento) a segnali e sistemi discreti. Il superamento della prova scritta con esito positivo è vincolante per l'accesso alla prova orale facoltativa.

Prova Orale (Facoltativa): consiste in un colloquio volto a verificare la comprensione approfondita dei principi teorici della materia, la capacità di effettuare collegamenti tra i diversi moduli del programma e la proprietà di linguaggio tecnico ed espositivo dello studente.Il voto finale della prima parte terrà conto dei risultati conseguiti in entrambe le prove.

seconda parte (Prof. F. Lavagetto) attraverso un test con risposte multipla e risposte. Può essere svolta in occasione delle sessioni d’esame a calendario

terza parte (Prof. I Bisio) attraverso un breve colloquio orale di descrizione e dimostrazione del progetto realizzato su specifica piattaforma (p.es. Arduino). Può essere svolta in itinere durante il semestre oppure in occasione delle sessioni d’esame a calendario. In questo ultimo caso l’algoritmo da implementare verrà assegnato (via e-mail) indicativamente 24 ore prima dell’esame

L’esame si considera superato se lo studente raggiunge la sufficienza (18/30) di tutte e tre le parti ed il voto finale sarà la media, pesata dal numero di crediti, dei voti acquisiti in ciascuna parte.

Gli studenti con DSA potranno usare modalità e strumenti di ausilio che saranno individuati caso per caso (ad esempio, maggiore tempo disponibile per l'esame) sulla base delle certificazioni fornite dallo studente ed in accordo col referente di Ingegneria nel Comitato per l'inclusione degli studenti con disabilità.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Prima parte, Prof. A. Sciarrone

L'accertamento dei risultati di apprendimento e il superamento dell'esame avvengono attraverso la verifica integrata delle conoscenze teoriche, delle capacità applicative e delle abilità trasversali acquisite dallo studente. Nello specifico, le diverse prove accerteranno gli obiettivi formativi secondo i seguenti criteri:

• Attraverso la Prova Scritta (o le Prove Parziali): viene accertata la capacità di applicare conoscenza e comprensione. In particolare, si valuterà l'abilità dello studente nell'applicare gli strumenti matematici (trasformata Z, DFT/FFT) per l'analisi spettrale e nel saper progettare, implementare e valutare le prestazioni di filtri numerici (FIR e IIR) e sistemi discreti a partire da specifiche applicative.
• Attraverso la Prova Orale: viene accertata la conoscenza e capacità di comprensione, richiedendo allo studente di spiegare i fondamenti teorici dell'elaborazione dei segnali, delle immagini e degli standard di compressione multimediale. Sarà inoltre valutata la capacità di apprendimento, intesa come abilità nel raccordare e integrare la teoria dei segnali continui con i modelli a tempo discreto.
• Criteri di valutazione trasversali (Autonomia di giudizio e Abilità comunicative): in sede di colloquio e nella discussione delle prove, costituiranno elementi chiave di valutazione l'adozione di una terminologia tecnica appropriata e rigorosa (abilità comunicative), nonché la capacità di valutare criticamente e confrontare in autonomia l'efficacia di diversi approcci algoritmici o formati di compressione in termini di costi computazionali e fedeltà del segnale (autonomia di giudizio).

La seconda parte di verifica accerta attraverso quiz a risposta multipla o aperta, la comprensione dei principi fondamentali di codifica di sorgenti discrete, di trasmissione ed elaborazione con particolare riferimento ai segnali acustici (audio, voce) e visuali (immagini, video).

La terza parte di verifica accerta le capacità operative relative alla realizzazione su specifica piattaforma hw (p.es. Arduino) di filtri numerici (FIR e IIR) e di schemi di stima spettrale basati sull'impiego di DFT/FFT.

pratica del funzionamento di un semplice algoritmo di elaborazione dei segnali, realizzato su una piattaforma data (p.es., Arduino.

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.

Per la seconda parte gli studenti dovranno dimostrare la conoscenza degli argomenti svolti a lezione risolvendo problemi teorici.

Infine per la terza parte gli studenti dovranno dimostrare le proprie competenze operative realizzando soluzioni di elaborazione dei segnali funzionanti, analizzandone criticamente caratteristiche e limiti.