- Docente: Riccardo Rovatti
- Crediti formativi: 6
- SSD: ING-INF/01
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea Magistrale in
Ingegneria elettronica (cod. 0934)
Valido anche per Laurea Magistrale in Telecommunications engineering (cod. 9205)
Conoscenze e abilità da conseguire
The course aims to give students the appropriate techniques for the acquisition and processing of real world data and the implementation of efficient and robust signal processing structures. Knowledge about the modern theory and practice of sampling from an engineering perspective, and classical and modern signal processing tools will be acquired.
Contenuti
Richiami su: variabili, vettori e processi aleatori. Gaussianità.
Richiami su trasformate di Fourier e zeta.
Cenni sui problemi di ottimizzazione e condizioni di ottimalità.
Predicibilità e predizione lineare.
Processi aleatori predicibili e regolari. Teorema di Wold.
Caratteristiche statistiche di secondo ordine e loro legame con energia e potenza. Lo spettro di potenza. Teorema di Wiener e Kinchine.
Il concetto di stimatore statistico e l'applicazione alla stima di spettro.
Stimatore a perdiodogramma (modificato), a minima varianza e a soli poli.
Caratterizzazione e sintesi di filtri tempo discretisia risposta impulsiva finita che infinita.
Filtro di Wiener.
Conversione analogico-digitale. Caratterizzazione statistica dell'errore di quantizzazione. Quantizzazione ottima.
Modulatori sigma-delta: analisi statistica linearizzata, sagomatura del rumore, criteri elementari di progetto.
Orario di ricevimento
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