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Analisi dei segnali
04EQAMA
A.A. 2020/21
Lingua dell'insegnamento
Italiano
Corsi di studio
Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica - Torino
Organizzazione dell'insegnamento
| Didattica | Ore |
|---|---|
| Lezioni | 59 |
| Esercitazioni in aula | 21 |
Docenti
| Docente | Qualifica | Settore | h.Lez | h.Es | h.Lab | h.Tut | Anni incarico |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Olmo Gabriella - Corso 1 | Professore Ordinario | IINF-03/A | 59 | 0 | 0 | 0 | 12 |
| Olmo Gabriella - Corso 2 | Professore Ordinario | IINF-03/A | 59 | 0 | 0 | 0 | 12 |
Collaboratori
Didattica
| SSD | CFU | Attivita' formative | Ambiti disciplinari | ING-INF/03 | 8 | C - Affini o integrative | Attivitā formative affini o integrative |
|---|
2020/21
L'insegnamento ha il fine di presentare le conoscenze base della teoria e analisi dei segnali. Esso si propone quindi di fornire gli strumenti metodologici fondamentali per la descrizione e l'analisi dei segnali a tempo continuo e discreto di tipo deterministico e aleatorio. Verranno forniti esempi relativi all'applicazione delle tecniche studiate all'analisi di segnali biomedici.
The course aims to present the basic knowledge of signal theory and analysis. It provides the fundamental methodological tools for the description and analysis of continuous-time and discrete-time, both deterministic and random signals. Examples will be provided related to the application of the methods to the analysis of biomedical data.
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 probabilitā.
Conoscenze sui segnali aleatori a tempo continuo e discreto.
Capacitā di classificazione dei segnali e di selezione ed applicazione di metodi opportuni per la loro analisi.
Deterministic, continuous-time signals and systems and their analysis in the frequency domain.
Deterministic, discrete-time signals and systems.
Basic concepts of probability theory.
Continuous and discrete-time random signals.
Selection and application of appropriate methods for signal analysis.
Conoscenze di base di analisi matematica (integrali, derivate), algebra lineare (vettori, matrici, prodotto scalare, norma).
Conoscenze approfondite di numeri complessi e trigonometria.
Basic mathematical analysis (integrals, derivatives), linear algebra (vectors, matrices, scalar product, norm).
In-depth knowledge of complex numbers and trigonometry.
Definizione e classificazione dei segnali: tempo continuo/discreto, deterministici/aleatori
Energia e potenza media
Serie e trasformata di Fourier
Sistemi LTI, risposta all'impulso e funzione di trasferimento
Spettro di energia e funzione di autocorrelazione
Segnali periodici e spettro di potenza
Spettro di potenza di segnali a potenza media finita non periodici
Teorema del campionamento
Segnali a tempo discreto; trasformata zeta, trasformata di Fourier a tempo discreto (DTFT)
Sistemi LTI a tempo discreto
Filtri FIR e IIR
Introduzione alle variabili casuali
Processi casuali: definizioni
Processi stazionari in senso lato (WSS): autocorrelazione e densitā spettrale del valor quadratico medio processi
Processi ergodici
Definition and classification of signals: continuous / discrete time, deterministic / random
Energy and mean power
Fourier Series and Transform
LTI systems, impulse response and transfer function
Energy spectral density and autocorrelation function
Periodic signals and related power spectral density
Power spectral density of non-periodic signals
Sampling Theorem
Discrete-time signals; z-transform, discrete time Fourier transform (DTFT)
LTI discrete-time systems
FIR and IIR filters
Introduction to random variables
Random processes: definitions
Stationary processes: autocorrelation and power spectral density
Ergodic processes
Il corso č costituito da lezioni frontali e esercitazioni. Le esercitazioni consistono nella soluzione di esercizi che riguardano il programma svolto a lezione.
The course consists of lectures and exercises. The classroom exercises consist in the solution of exercises related to the program carried out in class.
- B. P. Lathi, R. A. Green, Essentials of Digital Signal Processing, Cambridge University Press, 2014
- (in alternativa) Lo Presti e F. Neri, L'analisi dei segnali, CLUT, 1992.
Inoltre, i docenti metteranno a disposizione lucidi, dispense ed esercizi svolti.
- B. P. Lahti, R. A. Green, Essentials of Digital Signal Processing, Cambridge University Press, 2014
- (alternatively) Lo Presti and F. Neri, The analysis of the signals, CLUT, 1992.
In addition, teachers will provide handouts and exercises.
Modalitā di esame: Prova scritta tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
L'esame consiste in una prova scritta tramite PC mediante la piattaforma Exam. Lo studente sarā chiamato a risolvere 9 esercizi a risposta multipla, 3 per ciascuna delle principali parti del corso (segnali a tempo continuo, segnali a tempo discreto, processi casuali). Ogni esercizio av5rā lo stesso peso nella composizione del voto finale. Le risposte errate saranno soggette a una penalizzazione tra il 20 e il 50% del punteggio massimo, a seconda della gravitā dell'errore commesso. Le risposte non date non saranno soggette a penalizzazione.
La lode verrā attribuita nel caso di risposte tutte corrette. Non č prevista prova orale.
Exam: Computer-based written test using the PoliTo platform;
The exam consists of a test using the Exam platform. The student will be called to solve 9 multiple choice exercises, 3 for each of the main parts of the course (continuous time signals, discrete time signals, random processes). Each exercise will have the same weight in the composition of the final mark. Incorrect answers will be subject to a penalty between 20 and 50% of the maximum score, depending on the severity of the error. Unanswered questions will not be subject to penalty.
"Lode" will be given in the case of all correct answers. There is no oral test.
Modalitā di esame: Prova scritta tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
L'esame verrā comunque svolto in remoto mediante Exam.
Exam: Computer-based written test using the PoliTo platform;
The exam will be done using the Exam Platform in any case.