Insegnamento ELABORAZIONE NUMERICA E STATISTICA DEI SEGNALI
Nome del corso di laurea | Ingegneria informatica e robotica |
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Codice insegnamento | 70A00910 |
Curriculum | Robotics |
Docente responsabile | Fabrizio Frescura |
Docenti |
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Ore |
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CFU | 9 |
Regolamento | Coorte 2017 |
Erogato | Erogato nel 2017/18 |
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 |