Insegnamento ELABORAZIONE NUMERICA E STATISTICA DEI SEGNALI
- Corso
- Ingegneria informatica e robotica
- Codice insegnamento
- 70A00910
- Curriculum
- Comune a tutti i curricula
- Docente
- Fabrizio Frescura
- Docenti
-
- Fabrizio Frescura
- Ore
- 72 ore - Fabrizio Frescura
- CFU
- 9
- Regolamento
- Coorte 2018
- Erogato
- 2018/19
- Attività
- Affine/integrativa
- Ambito
- Attività formative affini o integrative
- Settore
- ING-INF/03
- Tipo insegnamento
- Obbligatorio (Required)
- Tipo attività
- Attività formativa monodisciplinare
- Lingua insegnamento
- ITALIANO
- Contenuti
- Numerical Formats
Quantization and Signal Math
Discrete Fourier Transform and Spectral Estimation
FIR Filters
z-Transforms and Transfer Functions
IIR Filters
Interpolation, Decimation and Rate Conversion
Introduction to Digital Statistical Signal Processing
Linear Prediction - Testi di riferimento
- ¿ 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 & SONS - Obiettivi formativi
- Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:
Comprendere e progettare Filtri numerici (FIR/IIR) con gli strumenti software di progettazione (es. Matlab)
Comprendere, simulare e Progettare (Matlab) schemi di stima spettrale basati sull'impiego di DFT/FFT sia per segnali stazionari che per segnali non stazionari
Comprendere, simulare e Progettare (Matlab) schemi di conversione della frequenza di campionamento con tecnica diretta e polifase
Comprendere, simulare e Progettare (Matlab) schemi di analisi statistica dei segnali (Predizione Lineare, Stima Spettrale). - Prerequisiti
- TEORIA DEI SEGNALI, FONDAMENTI DI INFORMATICA, CALCOLO DELLE PROBABILITÀ, FONDAMENTI DI AUTOMATICA
- Metodi didattici
- Lezioni Teoriche con Slides ed Esercizi alla Lavagna, esercitazioni Matlab per tutti gli argomenti teorici.
- Altre informazioni
- nessuna
- Modalità di verifica dell'apprendimento
- Prova Scritta composta da 2 domande (teoriche, esercizi Matlab, esercizi numerici e/o di progetto).
Esercizio Matlab al calcolatore.
Orale Obbligatorio - Programma esteso
- Numerical Formats
Quantization and Signal Math
Discrete Fourier Transform and Spectral Estimation
FIR Filters
z-Transforms and Transfer Functions
IIR Filters
Interpolation, Decimation and Rate Conversion
Introduction to Digital Statistical Signal Processing
Linear Prediction