Università degli Studi di Perugia

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Insegnamento: Elaborazione digitale dei segnali

Corso di laureaCorso di laurea in Ingegneria elettronica per l'internet-of-things [LM-29] D. M. 270/2004
SedePerugia
CurriculumInternet of Things - Regolamento 2016
Prerequisiti

Teoria dei segnali


Fondamenti di telecomunicazioni


Teoria della probabilità e della misurazione

Modalità di valutazione

Una prova d'esame concorre alla formazione del voto.


L'obiettivo della prova è di verificare la conoscenza teorica e pratica degli argomenti presentati durante le lezioni.


La prova consiste in un colloquio (prova orale a stimolo aperto con risposta aperta) della durata approssimativa di 1h, da svolgersi in corrispondenza di una delle date indicata nel calendario d'esame.


Il voto conclusivo sarà assegnato in base alla conoscenza degli argomenti rilevata durante la prova orale.

Statistiche voti esami

Non ancora disponibili.

Calendario prove esame

Controllare alla pagina http://www.ing.unipg.it/it/didattica/studiare-nei-nostri-corsi/calendario-di-esami-e-lauree

Unità formative opzionali consigliate

Nessuna.

DocenteGiuseppe Baruffa
TipologiaAttività Affini o integrative (art.10, comma 5, lettera b)
AmbitoA11
SettoreING-INF/03
CFU9
Modalità di svolgimentoConvenzionale
Programma

Richiami sul campionamento ideale. Conversioni A/D e D/A. Quantizzazione, Rumore di quantizzazione – Quantizzazione Ottima, Quantizzazione non uniforme - Companders.


Generalità sull' elaborazione dei segnali. Segnali tempo-discreto, analogici, digitali. Sistemi di elaborazione tempo-discreto. Stabilità e Causalità. Sistemi lineari invarianti alla traslazione (LTI). Sistemi descritti da equazioni alle differenze lineari a coefficienti costanti.


Spettro in Frequenza – DTFT. Campionamento della trasformata di Fourier. Trasformata di Fourier discreta (DFT). Calcolo della IDFT. Fast Fourier Transform. Convoluzione circolare. Uso della DFT/FFT nell' analisi spettrale dei segnali determinati. Uso della DFT/FFT nell' analisi spettrale di segnali stazionari, Periodogramma. Risoluzione. DFT tempo-variante per segnali non-stazionari. Spettrogramma.


Progetto di filtri FIR con l'uso di finestre. Progetto Filtri FIR con la Finestra di Kaiser. Progetto Filtri con il metodo del campionamento in Frequenza. Tecniche di Progetto di filtri.

Trasformata Z. Proprietà fondamentali, Regione di Convergenza, Causalità e Stabilità, Spettro in Frequenza, Trasformata Z inversa, Descrizioni Equivalenti dei Filtri Digitali, Funzione di Trasferimento, Risposta Sinusoidale, Risposta Regime Stazionario, Risposta al Transitorio, Progettazione Filtri con piazzamento di poli e zeri: Filtri del Primo Ordine, Risuonatori Parametrici ed Equalizzatori, Filtri Notch e Filtri Comb.


Interpolazione e sovra-campionamento. Progetto di Filtri Interpolatori: forma diretta, forma polifase. Esempi di progetto: DAC equalization, Multistage Equalization. Decimazione. Convertitore di sampling rate. Quantizzatori Noise Shaping.


Analisi spettrale non parametrica: Introduzione, Analisi spettrale non parametrica, Stima della potenza di segnali correlati gaussiani, risoluzione spettrale e dispersione, la dispersione della stima spettrale, La polarizzazione della stima spettrale, il periodogramma, la stima dell’autocorrelazione. Analisi Spettrale Parametrica, Introduzione, Analisi tutti zeri (MA) , troncamento della funzione di autocorrelazione , analisi tutti poli (AR), La stima spettrale AR, Predizione lineare, Errore di predizione, Predizione lineare e analisi AR, Allungamento del predittore, La ricorsione di Levinson,Vantaggi computazionali, Filtro a traliccio non ricorsivo.

Supplement

Proprietà delle sequenze e dei sistemi discreti.


Trasformata di Fourier discreta.


Trasformata Z.


Progetto di filtri digitali.


Stima spettrale con sistemi digitali.

Metodi didattici

Le lezioni si svolgono con didattica frontale di tipo teorico utilizzando PC e proiettore e integrazione alla lavagna degli argomenti presentati. Si consiglia agli studenti di dotarsi di un notebook per lo svolgimento di eventuali esercizi.

Testi consigliati

  • S. Orfanidis, “Introduction to Signal Processing”, Prentice Hall

  • S. Orfanidis, “Optimum Signal Processing”, Prentice Hall

  • M. H. Hayes, “Statistical Digital Signal Processing and Modeling”, John Wiley & Son

Risultati apprendimento

Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:



  • Scegliere opportunamente i parametri per il campionamento e quantizzazione dei segnali. Comprendere e progettare Filtri numerici FIR ed IIR

  • Comprendere, simulare e Progettare schemi di stima spettrale basati sull'impiego di DFT/FFT sia per segnali stazionari che per segnali non stazionari

  • Comprendere, simulare e Progettare schemi di conversione della frequenza di campionamento con tecnica diretta e polifase

  • Comprendere, simulare e Progettare schemi di Analisi spettrale parametrica e non parametrica

Periodo della didattica

Consultare la pagina http://www.ing.unipg.it/it/didattica/studiare-nei-nostri-corsi/orario-delle-lezioni

Calendario della didattica

Consultare la pagina http://www.ing.unipg.it/it/didattica/studiare-nei-nostri-corsi/orario-delle-lezioni

Attività supporto alla didattica

Da definire.

Lingua di insegnamentoItaliano
Frequenza

Facoltativa.

Sede

Campus di Ingegneria.

Ore
Teoriche
72
Pratiche
0
Studio individuale
153
Didattica Integrativa
0
Totale
225
Anno1
PeriodoI semestre
Note

Nessuna.

Orario di ricevimento

Giovedì 15.00 - 17.00

Sede di ricevimento

DSPLab, DI, Campus di Ingegneria

Codice ECTS2016 - 9521

Info pagina

Referente di sezione

Prof. Massimiliano Marianelli
(Delegato per il settore Didattica)


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