L'insegnamento, obbligatorio per tutti gli studenti, si colloca al secondo anno con il fine di presentare le conoscenze base della teoria dei segnali. Esso si propone quindi di fornire gli strumenti metodologici fondamentali per la descrizione, l'analisi e la modellizzazione dei segnali a tempo continuo e discreto di tipo deterministico e aleatorio.

Conoscenze approfondite sui segnali e sistemi deterministici a tempo continuo e la loro analisi nel dominio della frequenza.
Conoscenze sui segnali e sistemi deterministici a tempo discreto.
Conoscenze sui concetti base di teoria della probabilitą.
Conoscenze sui segnali aleatori a tempo continuo.
Capacitą di classificazione dei segnali, e di selezione e applicazione di metodi opportuni per la loro analisi.
Questo insegnamento contribuisce a sviluppare l'autonomia di giudizio durante le esercitazioni.

Conoscenze di base di analisi matematica (integrali, derivate), algebra lineare (vettori, matrici, prodotto scalare, norma), analisi di circuiti elettrici lineari.
Conoscenze approfondite di numeri complessi e trigonometria.

Classificazione dei segnali
Energia e potenza media

Segnali deterministici a tempo continuo:
- Segnali ad energia finita: serie e trasformata di Fourier
- La delta di Dirac
- Segnali periodici: serie e trasformata di Fourier
- Sistemi lineari e tempo invarianti: definizione, risposta all'impulso, convoluzione, funzione di tasferimento
- Spettro di energia e funzione di auto e cross-correlazione per segnali ad energia finita
- Spettro di potenza e funzione di autocorrelazione per segnali periodici

Teorema del campionamento

Segnali deterministici a tempo discreto:
- Trasformata zeta
- Sistemi lineari e tempo invarianti: risposta all'impulso e funzione di trasferimento
- Convoluzione discreta
- DFT e IDFT

Teoria delle probabilita`:
- Assiomi
- Probabilita' condizionata, regola di Bayes, indipendenza statistica
- Variabili aleatoria: distribuzione di probabilita' e densita' di probabilita'
- Coppia di variabili aleatorie: distribuzione di probabilita' e densita' di probabilita' congiunte
- Media, valor quadratico medio, varianza, deviazione standard
- Densita' di probabilita' gaussiana e uniforme
- Enunciato del teorema limite centrale

Segnali aleatori a tempo continuo:
- Processi casuali: esempi
- Densita' di probabilita' del I ordine per un processo casuale
- Autocorrelazione e spettro di potenza per un processo casuale stazionario ed ergodico
- Processi filtrati
- Rumore gaussiano bianco

L. Lo Presti, F. Neri, 'L'Analisi dei Segnali', CLUT.
L. Lo Presti, F. Neri, 'Introduzione ai processi casuali', CLUT.