35424 - SISTEMI INTEGRATI PER L'ANALISI SPETTRALE M

Scheda insegnamento

  • Docente Nicolò Attilio Speciale

  • Crediti formativi 6

  • SSD ING-INF/01

  • Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza

  • Lingua di insegnamento Italiano

Anno Accademico 2019/2020

Conoscenze e abilità da conseguire

Fornire le metodologie e le tecniche di progettazione di sistemi integrati per l'acquisizione, l'elaborazione e la classificazione di dati, segnali ed immagini mediante l'impiego di algoritmi e sistemi avanzati.

Programma/Contenuti

  1. Introduzione. Necessità della analisi tempo-frequenza. Classificazione e proprietà dei segnali, delle sequenze e dei sistemi LTI. Richiami di analisi di Fourier. Decomposizione, analisi e ricostruzione del segnale ed esempi di tecniche generali di analisi tempo-frequenza. Conversione Analogico Digitale: il teorema WSK. Campionamento non uniforme e campionamento wavelets. Compressed Sensing e Generalized Sampling.  
  2. Metodologie di progetto. Alcuni complementi sulle metodologie di progetto di filtri FIR e IIR. Decomposizione spettrale. Filtri passatutto: definizione, proprietà e teoremi fondamentali. Filtri massimamente piatti.
  3. Elaborazione multifrequenza del segnale: banchi di filtri. Campionamento e decimazione. Descrizione polifase: proprietà e applicazioni. Filtri a M-bande. Banchi QMF alias-free, Banchi uniformi e strutture speciali. Progettazione di banchi di filtri a ricostruzione perfetta e multicanale. Esempi di progetto e valutazione delle prestazioni.
  4. Elementi di Analisi tempo-frequenza del segnale. Principio di indeterminazione e rappresentazione dei segnali come elementi di uno spazio vettoriale. Rappresentazione mediante basi ortonormali, biortogonali, frame. Esempi: base di Fourier, di Haar, di Shannon. La Short Time Fourier Transform (STFT): definizione, proprietà principali, sua interpretazione come banco di filtri. Esempi di implementazione hardware. Teorema di Balian-Low. La Trasformata Wavelet Continua (CWT): definizione, proprietà principali e definizione delle trasformate discrete (DWT).
  5. Elementi di Analisi Multirisoluzione. Definizione e caratteristiche della Analisi Multirisoluzione. Spline e codifica in sottobande: metodi di costruzione delle funzioni scala e wavelet madre. Proprietà di invertibilità, ortonormalità e localizzazione. Basi di wavelet ortonormali e banchi di filtri. Proprietà di regolarità e definizione di Wavelet da filtri. Esempi di costruzione di funzioni wavelet. Algoritmi di trasformazione veloci (FWT). Wavelet di seconda generazione: lo schema Lifting. Descrizione nel dominio z e Teorema di decomposizione. Esempi di implementazione hardware.
  6. Cenni sulle distribuzioni Tempo-Frequenza Quadratiche: segnali asintotici, tempo di rilassamento, nucleo di un segnale: Funzione di autocorrelazione istantanea e spettrale. La Distribuzione di Wigner-Ville: proprietà e caratteristiche. Definizione generale delle TFD Quadratiche a partire dalla Distribuzione di Wigner-Ville.
  7. Esempi di applicazioni: Compressione dati, video e audio. Denoising e features extraction. Identificazione di difetti strutturali. Tecniche di analisi non distruttiva di materiali e strutture. Analisi di segnali Radar e Sonar. Elaborazione di segnali fisiologici o da applicazioni biomediche.

Testi/Bibliografia

  • S. K. Mitra "Digital Signal Processing" 3rd Edition, McGraw Hill, 2006.
  • M.Vetterli J.Kovacevic "Wavelets and Subband Coding" Prentice Hall, 1995
  • M. Luise, G. Vitetta "Teoria dei Segnali" McGraw Hill, 1999

Metodi didattici

Durante le lezioni saranno illustrate le problematiche collegate al progetto di banchi di filtri digitali a perfetta ricostruzione per l'elaborazione di segnali e saranno discusse le principali proprietà delle tecniche di analisi tempo-frequenza più diffuse. L'attività didattica può essere completata da approfondimenti individuali legati ad alcuni degli argomenti illustrati durante il corso.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La prova finale consiste in un colloquio volto ad accertare le conoscenze acquisite sulle proprietà e le tecniche di elaborazione specifiche per i segnali non stazionari. Esso può essere in parte integrato con la discussione dei risultati ottenuti dallo studente nell'approfondimento di alcuni argomenti indicati nel programma del corso e concordati con il docente.

Strumenti a supporto della didattica

Personal Computer, MATLAB Toolbox, Videoproiettore

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Nicolò Attilio Speciale