Insegnamento ELABORAZIONE NUMERICA E STATISTICA DEI SEGNALI
| Nome del corso di laurea | Ingegneria informatica e robotica |
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| Codice insegnamento | 70A00910 |
| Curriculum | Comune a tutti i curricula |
| Docente responsabile | Fabrizio Frescura |
| Docenti |
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| Ore |
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| CFU | 9 |
| Regolamento | Coorte 2018 |
| Erogato | Erogato nel 2018/19 |
| Erogato altro regolamento | |
| Attività | Affine/integrativa |
| Ambito | Attività formative affini o integrative |
| Settore | ING-INF/03 |
| Anno | 1 |
| Periodo | Primo Semestre |
| 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 |