PORTALE DELLA DIDATTICA

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Signal theory and Signal processing

02MOOOA

A.A. 2019/20

Course Language

Italian

Degree programme(s)

1st degree and Bachelor-level of the Bologna process in Ingegneria Informatica - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 45
Esercitazioni in aula 27,5
Esercitazioni in laboratorio 7,5
Lecturers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Bosco Gabriella - Corso 1 Professore Ordinario IINF-03/A 25 15,5 15 0 13
Montorsi Guido - Corso 2 Professore Ordinario IINF-03/A 45 27,5 15 0 10
Co-lectures
Espandi

Context
SSD CFU Activities Area context
ING-INF/03 8 B - Caratterizzanti Ingegneria delle telecomunicazioni
2018/19
Obiettivo dell'insegnamento è fornire le basi dell'analisi dei segnali e dell'elaborazione numerica dei segnali. Data la multidisciplinarietà degli argomenti trattati, le conoscenze acquisite sono utili praticamente in tutti i corsi seguenti affrontati dallo studente. Nella prima parte vengono descritte le tecniche di analisi dei segnali deterministici e dei processi stocastici nel dominio del tempo continuo e in quello della frequenza; nella seconda parte si introducono le metodologie di base per il trattamento numerico dei segnali a tempo discreto.
Objective of the course is to provide the basic notions of signal theory and digital signal processing. The topics are very multidisciplinary, and are used in most of the following classes. In the first part, the analysis techniques in time and frequency domain for continuous time deterministic signals and random processes are described, while in the second part the basic methodologies for the processing of deterministic discrete signals are introduced.
- Conoscenza delle diverse classificazioni dei segnali. Conoscenza delle tecniche di analisi in frequenza dei segnali a tempo continuo. Conoscenza dei sistemi lineari tempo-invarianti (LTI), e della loro rappresentazione nel dominio del tempo e della frequenza. Conoscenza delle tipologie fondamentali di filtri. Conoscenza dei processi stocastici e della loro rappresentazione spettrale. - Conoscenza delle tecniche per il passaggio da segnali a tempo continuo ai segnali a tempo discreto, e viceversa. Conoscenza delle tecniche per l'analisi in frequenza dei segnali a tempo discreto. Conoscenza delle tecniche per l'analisi dei sistemi LTI a tempo discreto, e della trasformata Z. Conoscenza delle tecniche di filtraggio numerico e delle tipologie di filtri numerici (FIR, IIR). - Capacità di classificare i segnali in base alle loro proprietà. Capacità di trasformare ed analizzare un segnale a tempo continuo o discreto nel dominio del tempo e della frequenza. Capacità di classificare ed analizzare un sistema LTI nel dominio del tempo e della frequenza. Capacità di analizzare filtri numerici.
- Knowledge of the classification of signals. Knowledge of frequency analysis for continuous-time signals. Knowledge of linear time-invariant (LTI) systems, as well as of their representation in the time and frequency domains. Knowledge of the basic types of filters. Knowledge of random processes and of their spectral representation. - Knowledge of the techniques for passing from a continuous time to a discrete time signal, and vice-versa. Knowledge of the techniques for processing a discrete-time signal in the frequency domain. Knowledge of the techniques for analysis of LTI systems, and of the Z-transform. Knowledge of digital filters structures (FIR, IIR). - Ability to classify signals with respect to their properties. Ability to transform and analyze a continuous or discrete time signal in the time and frequency domains. Ability to classify and analyze an LTI system in the time and frequency domains. Ability to analyze digital filters.
Analisi reale e complessa di funzioni a una o più variabili. Calcolo delle probabilità. Variabili casuali gaussiane. Equazioni differenziali lineari del primo ordine. Distribuzione delta di Dirac. Trasformata di Laplace.
Real and complex analysis of functions in one or two variables. Probability theory. Gaussian random variables. First order linear differential equations. Dirac Delta distribution. Laplace transform.
Argomenti trattati nelle lezioni: - Classificazione dei segnali; energia e potenza (0.6 cfu) - Serie e trasformata di Fourier (0.75 cfu) - Sistemi LTI, risposta all'impulso e funzione di trasferimento, convoluzione, filtri (0.9 cfu) - Spettro di energia e funzione di autocorrelazione; segnali periodici e spettro di potenza (0.6 cfu) - Processi stocastici (0.75 cfu) - Teorema del campionamento (0.6 cfu) - Segnali a tempo discreto: operazioni basilari, concetto di energia e potenza (0.65 cfu) - Trasformata di Fourier a tempo discreto, convoluzione circolare, DFT e FFT (1.5 cfu) - Trasformata zeta (0.75 cfu) - Sistemi LTI a tempo discreto: analisi temporale, analisi in frequenza, analisi tramite la trasformata Z, filtri FIR e IIR (0.9 cfu)
Topics developed in the class: - Signal classification; energy and power (0.6 cfu) - Fourier series and transform (0.75 cfu) - Linear Time Invariant (LTI) systems, impulse response and transfer function, convolution, filters (0.9 cfu) - Energy spectrum and autocorrelation function. Periodic signals and power spectral density (0.6 cfu) - Random processes (0.75 cfu) - Sampling theorem (0.6 cfu) - Discrete time signals: basic operations, energy and power (0.65 cfu) - Discrete time Fourier transform, circular convolution, DFT, FFT (1.5 cfu) - Z transform (0.75 cfu) - Discrete time LTI systems: time and frequency analysis, Z transform based analysis, FIR and IIR filters (0.9 cfu)
Le esercitazioni in aula, che occupano circa un terzo del corso, consistono nella soluzione di problemi relativi al programma svolto a lezione. Sono previste esercitazioni in laboratorio (6-9 ore), dove verranno implementati, in ambiente MATLAB, gli algoritmi descritti a lezione.
Practice lectures (corresponding to about one third of the total number of hours) will be devoted to the solution of problems on the topics discussed during the lectures. Moreover, computer room activity (6-9 hours) is also scheduled, where the numerical algorithms presented in the lectures will be implemented by using MATLAB software.
Testi di riferimento: 1. L. Lo Presti e F. Neri, L'analisi dei segnali, CLUT, 1992. 2. L. Lo Presti e F. Neri, Introduzione ai processi casuali, CLUT, 1992. 3. M. Laddomada e M. Mondin, Elaborazione numerica dei segnali, Pearson, 2007. Testi consigliati per approfondimenti: 4. A. Papoulis e S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, McGraw-Hill, 2002. 5. F. Dovis, E. Magli, Esercizi svolti di teoria dei segnali, CLUT, 2011 Sul portale della didattica verrà messo a disposizione degli studenti il materiale (slides) utilizzato durante le lezioni/esercitazioni in aula, assieme ad alcuni esercizi complementari.
Textbooks: 1. L. Lo Presti e F. Neri, L'analisi dei segnali, CLUT, 1992. 2. L. Lo Presti e F. Neri, Introduzione ai processi casuali, CLUT, 1992. 3. M. Laddomada e M. Mondin, Elaborazione numerica dei segnali, Pearson, 2007. Further references: 4. A. Papoulis e S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, McGraw-Hill, 2002. 5. F. Dovis, E. Magli, Esercizi svolti di teoria dei segnali, CLUT, 2011 The material (slides) used during the lectures will be uploaded on the portal, together with some supplementary exercises.
Modalità di esame: Prova scritta (in aula); Prova orale facoltativa;
Exam: Written test; Optional oral exam;
... L'esame finale comprende una prova scritta ed una orale (opzionale o a discrezione del docente). Per essere ammessi alla prova orale occorre ottenere un voto superiore o uguale a 15/30 nella prova scritta. La prova scritta è divisa in due sezioni: - Quiz di teoria a risposta multipla: per ogni quiz, vengono proposte da 3 a 5 risposte, una sola delle quali è corretta. E’ possibile inserire sotto al testo di ognuno dei quiz eventuali commenti sulla risposta selezionata. Questa prima parte ha l’obiettivo di verificare l’apprendimento dei concetti teorici fondamentali della teoria dei segnali. - Problemi: sono tipicamente 2 o 3 problemi volti a verificare l'avvenuta acquisizione delle conoscenze e abilità di classificare ed elaborare segnali analogici e a tempo discreto. Per ogni problema è richiesto di riportare la soluzione completa sui fogli consegnati dai docenti. Eventuali fogli di brutta non verranno corretti. Il tempo totale assegnato per la soluzione del compito scritto è di 2 ore. E’ consentito utilizzare esclusivamente la calcolatrice e un formulario fornito dal docente. Esempi di esami degli anni precedenti saranno messi a disposizione attraverso il portale della didattica. Durante la prova orale, della durata di 10-15 minuti, sarà chiesto allo studente di rispondere ad alcune domande sugli argomenti svolti in aula e sulle esercitazioni in Matlab. La prova orale può comportare un incremento o un decremento (di un massimo di 3 punti) della valutazione conseguita nella prova scritta. I criteri di valutazione sono i seguenti: - correttezza delle risposte ai quiz e delle soluzioni dei problemi - correttezza nell'uso dei termini tecnici nella prova scritta e nell'eventuale prova orale - correttezza nel disegno dei grafici (etichette, unità di misura, ecc) - prontezza nelle risposte durante l'eventuale prova orale.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Written test; Optional oral exam;
The final exam is composed of a written part and an oral part (optional, or at the discretion of the instructor). The students with a grade equal or larger than 15/30 are admitted to the oral exam. The written exam is organized in two sections: - Multiple-choice quizzes: for each quiz, from 3 to 5 possible answers are shown, only one of which is correct. It’s also possible for the students to insert a few comments about the selected answer. The goal of this first part of the exam is to verify the understanding of the fundamental theoretical topics of the signal theory. - Problems: there are typically 2 or 3 problems, whose goal is to verify the knowledge and ability to classify and elaborate both analog and discrete-time signals. For each problem, the complete solution has to be reported on the sheets provided by the instructors (solutions written in any other piece of paper will not be considered). The written part is two hours long. The students are allowed to use only a calculator and a formula sheet provided by the instructor. Examples of previous years exams will be uploaded on the POLITO web portal (“Portale della Didattica”). During the oral exam, which is 10-15 minutes long, the students will have to answer a few questions on the topics addressed during the lessons and the computer room activities. After the oral exam, the grade obtained in the written part can be either incremented or decremented of a maximum of 3 points. The following evaluation criteria are used: - accuracy of quiz answers and problem solutions; - use of a proper technical terminology in the written exam (and oral exam); - accuracy in the drawing of the plots (labels, unit of measure, etc.); - ability to give prompt and proper answers during the oral exam.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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