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)
Il corso è costituito da lezioni frontali ed esercitazioni in aula. Durante le esercitazioni, che occupano circa un terzo del corso, viene mostrata la risoluzione di problemi che riguardano il programma svolto a lezione. Il testo delle esercitazioni verrà fornito agli studenti in anticipo.
The course consists of lectures and exercises. During the exercise sessions (corresponding to about one third of the total number of hours) the teacher will show the solution of problems related to the program carried out in class. The text of the exercises will be provided to students in advance.
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 orale facoltativa; Prova scritta tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
L'esame finale mira a verificare l'acquisizione delle conoscenze e delle capacità obiettivo dell'insegnamento (descritte nel campo Risultati di apprendimento attesi) tramite una prova scritta costituita da 10 domande a risposta chiusa, relative a tutti gli argomenti delle lezioni e delle esercitazioni.
Il tempo a disposizione dello studente per la prova scritta è di 90 minuti e non è possibile consultare materiale didattico né appunti o altri testi. 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.
Il voto finale è composto dalla valutazione dello scritto e, a scelta dello studente o per libera decisione del docente, nel caso in cui sia opportuno un approfondimento, dal voto di una eventuale prova orale (che può far variare il voto sia in positivo sia in negativo). Per essere ammessi alla prova orale occorre ottenere un voto superiore o uguale a 15/30 nella prova scritta.
Durante la prova orale, della durata di 10-15 minuti, sarà chiesto allo studente di rispondere ad alcune domande sugli argomenti svolti in aula.
I criteri di valutazione sono i seguenti:
- correttezza delle risposte ai quiz
- correttezza nell'uso dei termini tecnici nell'eventuale prova orale
- prontezza nelle risposte durante l'eventuale prova orale.
Exam: Optional oral exam; Computer-based written test using the PoliTo platform;
The final exam aims at verifying the acquisition of the knowledge and skills described in the field Expected Learning Outcomes, through a written test composed of 10 multiple choice questions, related to all the topics addressed during the theoretic and practice lectures.
The written exam is 90 minutes long and it is not possible to consult teaching material or notes or other books. 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”).
The final grade is composed by the evaluation of the written exam and, if chosen by the student or requested by the teacher, by the outcome of the optional oral exam (after which the grade of the written exam might either increase or decrease). Only the students with a grade in the written exam equal or larger than 15/30 are admitted to the oral part of the exam.
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.
The following evaluation criteria are used:
- accuracy of quiz answers;
- use of a proper technical terminology in the oral;
- ability to give prompt and proper answers during the oral exam.
Modalità di esame: Test informatizzato in laboratorio; Prova orale facoltativa; Prova scritta tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
L'esame finale mira a verificare l'acquisizione delle conoscenze e delle capacità obiettivo dell'insegnamento (descritte nel campo Risultati di apprendimento attesi) tramite una prova scritta costituita da 10 domande a risposta chiusa, relative a tutti gli argomenti delle lezioni e delle esercitazioni.
Il tempo a disposizione dello studente per la prova scritta è di 90 minuti e non è possibile consultare materiale didattico né appunti o altri testi. 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.
Il voto finale è composto dalla valutazione dello scritto e, a scelta dello studente o per libera decisione del docente, nel caso in cui sia opportuno un approfondimento, dal voto di una eventuale prova orale (che può far variare il voto sia in positivo sia in negativo). Per essere ammessi alla prova orale occorre ottenere un voto superiore o uguale a 15/30 nella prova scritta.
Durante la prova orale, della durata di 10-15 minuti, sarà chiesto allo studente di rispondere ad alcune domande sugli argomenti svolti in aula.
I criteri di valutazione sono i seguenti:
- correttezza delle risposte ai quiz
- correttezza nell'uso dei termini tecnici nell'eventuale prova orale
- prontezza nelle risposte durante l'eventuale prova orale.
Exam: Computer lab-based test; Optional oral exam; Computer-based written test using the PoliTo platform;
The final exam aims at verifying the acquisition of the knowledge and skills described in the field Expected Learning Outcomes, through a written test composed of 10 multiple choice questions, related to all the topics addressed during the theoretic and practice lectures.
The written exam is 90 minutes long and it is not possible to consult teaching material or notes or other books. 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”).
The final grade is composed by the evaluation of the written exam and, if chosen by the student or requested by the teacher, by the outcome of the optional oral exam (after which the grade of the written exam might either increase or decrease). Only the students with a grade in the written exam equal or larger than 15/30 are admitted to the oral part of the exam.
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.
The following evaluation criteria are used:
- accuracy of quiz answers;
- use of a proper technical terminology in the oral;
- ability to give prompt and proper answers during the oral exam.
