Conoscenza delle metodologie di base del trattamento numerico dei segnali.

INTRODUZIONE: SEGNALI E SISTEMI DISCRETI
- Teorema del campionamento
- Segnali numerici
- Sistemi lineari e stazionari discreti: risposta all'impulso e convoluzione discreta
TRASFORMATA Z
- Trasformata Z: generalità, proprietà, inversione
- Relazione con trasformate di Fourier e Laplace
- Funzione di trasferimento di sistemi numerici
- Filtri numerici FIR e IIR. Criteri di stabilità
- Trasformata di Fourier a tempo discreto (DTFT); risposta in frequenza di sistemi numerici
- Trasformata di Fourier discreta (DFT) e veloce (FFT)
- Nozioni elementari di progetto di filtri numerici; metodi a
- finestra, "frequency sampling", trasformazione bilineare
PROCESSI CASUALI A TEMPO DISCRETO
- serie temporali
- stazionarietà; funzione di autocovarianza
- processi stazionari MA, AR, ARMA
- rappresentazione spettrale di serie temporali stazionarie
- stima spettrale classica; nozioni di teoria della stima
- (polarizzazione, varianza, intervalli di confidenza). Periodogramma.
- stima spettrale parametrica. Predizione lineare; algoritmo di Levinson-Durbin; applicazioni.

Si prenderà in considerazione lo svolgimento di alcune esercitazioni in laboratorio, con programmazione MATLAB di algoritmi di elaborazione numerica.