- Oggetto:
- Oggetto:
Analisi e Trattamento dei Segnali Digitali
- Oggetto:
Analysis and Processing of Digital Signals
- Oggetto:
Anno accademico 2024/2025
- Codice attività didattica
- INF0096
- Docente
- Marco Grangetto (Titolare)
- Corso di studio
- [008515] Laurea magistrale in informatica
- Anno
- 1° anno
- Periodo
- Primo semestre
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6 CFU - Numero di ore - Number of hours: 48 (in aula)
- SSD attività didattica
- INF/01 - informatica
- Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Facoltativa
- Tipologia esame
- Orale
- Tipologia unità didattica
- corso
- Prerequisiti
-
Le lezioni presuppongono la conoscenza del calcolo vettoriale, matriciale e delle tecniche analitiche. La parte sperimentale richiede competenze di programmazione.
Lessons require knowledge of vector calculus, matrix calculus, and analytic techniques. The experimental part requires computer programming skills. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Avvisi
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Gli obiettivi formativi sono quelli di fornire competenze sia teoriche che pratiche nel campo della analisi ed elaborazione dei segnali digitali. Il corso contribuisce agli obiettivi formativi specifici del CdS in Informatica (LM18), in particolare a quelli relativi all'curriculum Immagini, Visione e Realtà Virtuale. Il corso fornisce le basi metodologiche nel campo dell'analisi e dell'elaborazione di dati digitali, quali ad esempio audio, immagini e segnali biomedicali. Tali metotologie permettono lo sviluppo di sistemi capaci di organizzare, elaborare e veicolare vari aspetti dell'informazione in maniera ottimale ed indipendente dal mezzo di fruizione utilizzato.The educational goals are to provide both theoretical and practical skills in the field of analysis and processing of digital signals. The course contributes to the specific educational goals of CdS in Computer Science (LM18), in particular to the ones relative to the Image, Vision and Virtual Reality curriculum. The course provides methodological foundations in the field of analysis and processing of digital data, such as audio, images, and biomedical signals. These methodologies allow for the development of systems capable of organizing, processing, and transmitting various aspects of information in an optimal manner, independent of the medium used for fruition.- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Al termine del corso si è in grado di utilizzare algoritmi per analizzare segnali a una o più dimensioni e progettare sistemi di elaborazione digitale nel dominio del tempo e della frequenza.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE. Acquisizione di metodologie di analisi e progettazione di sistemi di elaborazione di segnali digitali.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Acquisizione degli strumenti teorici e pratici per l'elaborazione di segnali digitali.
AUTOMIA DI GIUDIZIO. Acquisizione dei criteri di base per stabilire come impostare una corretta progettazione di applicazioni che utilizzano sengali digitali.
ABILITÀ COMUNICATIVE. Acquisizione della terminolgia tecnica nell'ambito della eleaborazione dei segnali digitali.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO. Sviluppo di capacità autonome di apprendimento per la futura formazione nell'ambito.
At the end of the course, the student will be able to use algorithms to analyze signals with one or more dimensions and to design digital processing systems in the time and frequency domains.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING. Acquisition of methodologies for the analysis and design of digital signal processing systems.
ABILITY TO APPLY KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING. Acquisition of theoretical and practical tools for digital signal processing.
MAKING JUDGMENTS. Acquisition of essential criteria to establish how to set up a correct design of applications that use digital signals.
COMMUNICATION SKILLS. Acquisition of technical terminology in the field of digital signal processing.
LEARNING SKILLS. Development of autonomous learning skills for future training in the field.
- Oggetto:
Programma
Il corso tratta i fondamenti dell’analisi ed elaborazione dei segnali numerici. Il corso è dedicato sia allo studio degli aspetti teorici e formali, sia all’utilizzo di strumenti di calcolo numerico. Il programma del corso compre i seguenti argomenti. Definizione, tipologia e caratterizzazione di segnali numerici: segnale analogico e processo di digitalizzazione (voce, audio), segnali multidimensionali (immagini e volumi), segnali biomedici, serie numeriche. Introduzione agli strumenti classici di analisi ed elaborazione dei segnali:- Rappresentazione ed elaborazione dei segnali nel dominio del tempo
- Rappresentazione dei segnali nel dominio della frequenza (trasformata di Fourier continua, trasformata di Fourier tempo discreto)
- Sistemi lineari discreti (classificazione, risposta all’impulso, funzione di trasferimento)
- Rappresentazione nel dominio della trasformata z di segnali e sistemi discreti
- Sistemi di elaborazione basati su strutture di filtro di tipo FIR e IIR
- Cenni di processi casuali discreti (segnali stazionari in senso lato, segnali ergodici, rappresentazione in dominio trasformato)
- Strumenti avanzati di elaborazione (Short Time Fourier Transform, Stima spettrale, modelli AR)
Il corso comprende inoltre esercitazioni al calcolatore con esempi di segnali reali.
The course is devoted to learning the fundamentals of digital signal analysis and processing. The class covers both theoretical and formal aspects and the related practical computer tools. The course covers the following topics. Definition, classification, and characterization of digital signals: sampling of analogic signals (voice, audio), multidimensional signals (images and volumes), biomedical signals, time series. Introduction to classical digital signal processing:- Discrete-time signals in the time domain
- Discrete-time signals in the frequency domain (continuous Fourier transform, discrete-time Fourier transform)
- Linear systems (classification, impulse response, transfer function)
- z-Transform representation of signal and systems
- Signal processing based on FIR and IRR filter structures
- Hints of discrete-time random signals (wide sense stationary signals, ergodic signal, transform-domain representation)
- Advanced processing tools (Short Time Fourier Transform, Spectral estimate, AR models).
The class also includes computer exercises on real signal samples.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni teoriche e pratiche supportate dalla soluzione di problemi di elaborazione dei segnali con l'ausilio del calcolatore.
Theoretical and practical lessons supported by the solution of digital signal processing tasks with the aid of the computer.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Discussione di esercizi di analisi e elaborazione di un segnale digitale a scelta e esame orale sul programma del corso.
Discussion on analysis and processing of a chosen digital signal and oral exam on the program of the course.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- Libro
- Titolo:
- Digital Signal Processing Principles and Applications
- Anno pubblicazione:
- 2021
- Editore:
- Cambridge University Press
- Autore:
- Thomas Holton
- ISBN
- Permalink:
- Obbligatorio:
- No
- Oggetto:
- Libro
- Titolo:
- Digital signal processing: a computer-based approach
- Anno pubblicazione:
- 2011
- Editore:
- McGraw-Hill
- Autore:
- Sanjit K. Mitra
- Obbligatorio:
- No
- Oggetto:
- G. Proakis, D. K Manolakis, “Digital signal processing”, Pearson, (4th edition),2007
- V.K. Ingle, J.G. Proakis, Digital Signal Processing Using MATLAB (3rd Ed.), Cengage Learning, 2011
- S.J. Orfanidis, Optimum Signal Processing, Rutgers University, 2007
- A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing (3rd Ed.), Pearson 2001
- Oggetto:
