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Teoria ed elaborazione dei segnali
02MOOPC
A.A. 2023/24
Lingua dell'insegnamento
Italiano
Corsi di studio
Corso di Laurea in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino
Organizzazione dell'insegnamento
| Didattica | Ore |
|---|---|
| Lezioni | 45 |
| Esercitazioni in aula | 35 |
Docenti
| Docente | Qualifica | Settore | h.Lez | h.Es | h.Lab | h.Tut | Anni incarico |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Montorsi Guido | Professore Ordinario | IINF-03/A | 45 | 14 | 0 | 0 | 10 |
Collaboratori
Didattica
| SSD | CFU | Attivita' formative | Ambiti disciplinari | ING-INF/03 | 8 | B - Caratterizzanti | Ingegneria delle telecomunicazioni |
|---|
2023/24
Obiettivo dell'insegnamento è fornire le basi dell'analisi nel dominio del tempo continuo e in quello della frequenza dei segnali deterministici e dei processi stocastici (prima parte) e dell'elaborazione dei segnali a tempo discreto (seconda parte). Data la multidisciplinarietà degli argomenti trattati, le conoscenze acquisite sono utili nella maggior parte degli insegnamenti seguenti affrontati dallo studente.
Objective of the course is to provide the basic notions of the time and frequency domain analysis of continuous deterministic signals and stochastic processes (first part), and of the signal processing of discrete-time signals (second part). The topics are very multidisciplinary, in the sense that these notions and techniques are used in many of the classes that follow.
Al termine dell'insegnamento, lo studente dovrà aver acquisito le seguenti conoscenze e capacità:
- 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.
Per la corretta fruizione dell’insegnamento, è necessaria la conoscenza delle nozioni di base dei seguenti argomenti:
- Analisi reale e complessa di funzioni a una o più variabili.
- Calcolo delle probabilità e variabili casuali.
- Equazioni differenziali lineari del primo ordine.
- Distribuzione delta di Dirac.
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.
Durante l’insegnamento verranno trattati i seguenti argomenti, con il relativo peso in crediti:
- 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)
L'insegnamento è costituito da lezioni frontali ed esercitazioni in aula. Durante le esercitazioni, che occupano circa un terzo delle ore, 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.
Slides; Libro di testo; Esercizi; Esercizi risolti; Video lezioni tratte da anni precedenti;
Lecture slides; Text book; Exercises; Exercise with solutions ; Video lectures (previous years);
Modalità di esame: Test informatizzato in laboratorio; Prova orale facoltativa;
Exam: Computer lab-based test; Optional oral exam;
...
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.
Tutti gli esercizi avranno lo stesso peso nella valutazione finale (3.4 punti), per un punteggio totale teorico massimo di 34 punti. In caso di risposta corretta, saranno assegnati 3.4 punti. In caso di risposta errata, sarà assegnato un punteggio negativo, pari al massimo ad 1 punto di penalità. Le risposte non date non comportanto alcuna penalità.
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.
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: Computer lab-based 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.