Il Corso ha lo scopo di introdurre i concetti base dei segnali, di presentare i principi fondamentali ed i metodi per l’analisi e l’elaborazione dei segnali mediante sistemi tempo discreti.

01 Segnali e elaborazione dei segnali:
 01.01 Caratterizzazione e classificazione dei segnali.
 01.02 Vantaggi e svantaggi della elaborazione numerica dei segnali

02 Segnali a tempo discreto nel dominio del tempo:
 02.01 Rappresentazione dei segnali nel dominio del tempo.
 02.02 Operazioni sulle sequenze.
 02.03 Classificazione delle sequenze.
 02.04 Sequenze elementari.

03 Segnali a tempo discreto nel dominio della frequenza:
 03.01 Serie di Fourier.
 03.02 Trasformata di Fourier a tempo continuo (CTFT).
 03.03 Trasformata di Fourier a tempo discreto (DTFT).
 03.04 Proprietà della DTFT.
 03.05 Teorema del campionamento.

04 Sistemi a tempo discreto:
 04.01 Esempi di semplici sistemi.
 04.02 Classificazione dei sistemi a tempo discreto.
 04.03 Risposta impulsiva e somma di convoluzione.
 04.04 Risposta in frequenza.

05 Trasformata Z:
 05.01 Definizione della trasformata Z.
 05.02 Trasformata Z inversa.
 05.03 Proprietà della trasformata Z.
 05.04 Funzione di trasferimento.

06 Trasformata di Fourier discreta:
 06.01 Definizione della trasformata di Fourier discreta (DFT).
 06.02 Relazione tra le trasformate DFT, DTFT e Z.
 06.03 Proprietà della trasformata DFT.
 06.04 Fast Fourier Transform (FFT).
 06.05 Convoluzione lineare e convoluzione circolare.
 06.06 Analisi in frequenza con la DTFT e DFT.
 06.07 Trasformata coseno DCT.

07 Sistemi LTI a tempo discreto nel dominio della frequenza:
 07.01 Filtri ideali.
 07.02 Ritardo di fase e ritardo di gruppo.
 07.03 Filtri a fase zero.
 07.04 Filtri FIR a fase lineare.
 07.05 Interpretazione geometrica del calcolo della risposta in frequenza.
 07.06 Filtri digitali elementari.
 07.07 Filtri a pettine.
 07.08 Filtri passa-tutto.
 07.09 Funzioni di trasferimento a fase minima e fase massima.
 07.10 Sistema inverso.
 07.11 Deconvoluzione.
 07.12 Equalizzazione d'ampiezza ed equalizzazione di fase.
 07.13 Test di stabilità per filtri IIR (triangolo di stabilità, test di stabilità di Schur-Cohn).

08 Laboratorio
 08.01 Introduzione al linguaggio Python
 08.02 Implementazione di algoritmi di elaborazione dei segnali usando il Pyhton

Per quanto non vi siano propedeuticità obbligatorie si suggerisce vivamente di sostenere l'esame di questo corso solo dopo gli esami di Logica, Algebra e Geometria, Analisi Matematica 1 e 2, Probabilità e Statistica Matematica.

Conoscenza e comprensione:

Lo studente al termine del corso acquisirà le conoscenze fondamentali per l’analisi dei segnali, saprà come i segnali possono essere elaborati mediante filtri digitali, conoscerà le principali strutture filtranti digitali nonché acquisterà la capacità di comprendere i principi ed i metodi di elaborazione che stanno alla base di un qualunque sistema per il trattamento dei segnali.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:

Lo studente acquisirà le metodologie proprie della Elaborazione dei Segnali e sarà in grado di applicarle per il trattamento di segnali. In particolare sarà in grado di analizzare segnali, di elaborarli medianti filtri digitali, avrà la capacità di progettare diverse tipologie di filtri per l’elaborazione dei segnali, sarà in grado di comprendere e di applicare i principali metodi per la compressione dei segnali. La capacità di applicare queste tecniche verrà sviluppata ed affinata nelle esercitazioni di laboratorio dove verranno analizzati ed elaborati segnali audio.

Autonomia di giudizio:

Lo studente  sarà in grado di applicare la metodologia dell’elaborazione dei segnali per la comprensione e la risoluzione di nuovi problemi riguardanti  l’analisi, l’elaborazione o la compressione di segnali. Le discussioni critiche in aula e le esercitazioni serviranno a stimolare e sviluppare l’autonomia di giudizio dello studente.

Abilità comunicative:

Lo studente  acquisirà la capacità di esprimere i concetti fondamentali dell’elaborazione dei segnali con terminologia appropriata e rigorosa. Imparerà a descrivere i problemi inerenti all’analisi, all’elaborazione o alla compressione di segnali e immagini e le metodologie adottate per la loro soluzione.

Capacità di apprendimento:

Lo studente  acquisirà la capacità di studiare ed apprendere nuove tecniche per l’analisi, l’elaborazione o la compressione di segnali in modo da poter sviluppare autonomamente soluzioni per nuove problematiche inerenti al trattamento dei segnali.

Il materiale didattico predisposto dalla/dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni della/del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it

Modalità didattiche

Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio

Obblighi

Sebbene fortemente consigliata, la frequenza non è obbligatoria.

Testi di studio

S. Mitra, "Digital signal processing", McGraw-Hill, 2001, 2011.

A. V. Hoppenheim e R. W. Schafer, "Discrete-time signal processing", Prentice Hall, 2010.

M. Laddomada e M. Mondin, “Elaborazione numerica dei segnali”, Prentice Hall, 2007.

Modalità di
accertamento

Prova scritta e prova orale.

La prova scritta viene valutata in trentesimi ed è ritenuta sufficiente se il relativo voto, che rimane valido per l'intero a.a., è di almeno 15/30. La prova orale, che può essere sostenuta solo previo superamento della prova scritta, si compone di domande aperte e comporta un aggiustamento per eccesso o per difetto del voto della prova scritta, determinando così il voto finale. La valutazione della prova orale considera le conoscenze acquisite, la comprensione della materia, e la capacità di presentare in modo rigoroso l'argomento trattato.

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.