Obiettivi dell'insegnamento
Scopi Il modulo fornisce le nozioni base relative alle comunicazioni elettriche, con particolare attenzione alla trasmissione digitale. Dopo aver introdotto la teoria della probabilità e dell'analisi dei segnali, vengono spiegati la teoria ed i concetti fondamentali della comunicazione elettrica. Infine, vengono analizzate le modulazioni numeriche più utilizzate in pratica.
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Prerequisiti
Non sono previste precedenze di acquisto.
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Programma
- 1. Teoria della probabilità:
- Proprietà fondamentali probabilità
- Probabilità congiunta e condizionata
- Teorema della probabilità totale e di Bayes
- Variabili casuali, distribuzione e densità di probabilità
- Valor medio e momenti
- Densità di probabilità notevoli
- Densità di probabilità congiunte, cumulative e condizionate
- 2. Introduzione ai processi casuali
- Variabile casuale puntuale e realizzazione
- Valenza statistica: distribuzione, densità, momenti
- Valenza temporale: media, autocorrelazione, potenza
- Processi stazionari, ciclostazionari, ergodici
- Spettro di potenza, potenza media
- Uscita di un sistema lineare
- Rumore Gaussiano bianco
- 3.Analisi dei segnali
- Segnali tempo-continuo, segnali periodici, serie di Fourier
- Trasformata di Fourier e sue proprietà
- Energia, potenza e autocorrelazione
- Sistemi lineari tempo invarianti
- 4. Campionamento e quantizzazione:
- Teorema del camponamento
- Campionamento di segnali passa-basso e passa-banda
- Ricostruzione del segnale
- Aliasing e campionamento reale
- Quantizzazione, rapporto segnale-rumore
- PCM
- 5. Introduzione alla teoria dell'informazione:
- Modello del sistema di comunicazione
- Sorgente discreta
- Entropia
- Codici di sorgente
- Algoritmo di Huffman
- Canale discreto
- 6. Introduzione alle modulazioni numeriche
- Modulazioni in banda base, formati NRZ e Manchester
- Modulazioni in banda traslata, portante
- Formati BPSK, QPSK, PSK, QAM
- Struttura dei ricevitori
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Bibliografia
Per eventuali approfondimenti si consiglia il testo:
Videocorso utilizzato: Teoria dei Segnali
- Prof. Giancarlo Prati, Università di Parma
- [1.] Introduzione: Richiami di teoria degli insiemi
- [2.] Teoria assiomatica delle probabilità: esperimento, prova, uscita sperimentale; Spazio ambiente, eventi; Gli assiomi della probabilità
- [3.] Teoria assiomatica delle probabilità: Terzo assioma in versione estesa; Eventi uguali con probabilità; Definizione assiomatica di esperimento
- [4.] Teoria assiomatica delle probabilità: Esperimenti sull'asse reale; Probabilità condizionata
- [5.] Teoria assiomatica delle probabilità: Probabilità condizionata, esempi; Teorema delle probabilità totali; Prima formula di Bayes
- [6.] Teoria assiomatica delle probabilità: Teorema di Bayes; Indipendenza tra eventi
- [7.] Teoria assiomatica delle probabilità: Indipendenza tra eventi; Esempi sul piano
- [8.] Teoria assiomatica delle probabilità: Prove ripetute
- [9.] Teoria delle variabili casuali: Definizione di variabile casuale; funzione di distribuzione
- [10.] Teoria delle variabili casuali: Funzione di distribuzione; Esempi; Interpretazione; Proprietà
- [11.] Teoria delle variabili casuali: Classificazione delle variabili casuali; Densità di probabilità; Definizione; Definizione; La funzione "impulso unitario"
- [12.] Teoria delle variabili casual: Densità di probabilità; Proprietà; Interpretazione; Densità notevoli
- [13.] Teoria delle variabili casuali: Distribuzione e densità di probabilità condizionate
- [14.] Teoria delle variabili casuali: Distribuzione e densità condizionate dalla variabile stessa; teorema delle probabilità totali e seconda formula di Bayes
- [15.] Teoria delle variabili casuali: Definizione di Y = g(x): calcolo della funzione di distribuzione di Y. Trasformazione lineare Y = ax + b
- [16.] Teoria delle variabili casuali: Metodo del teorema fondamentale; Trasformazioni non lineari; Rivelatore a legge quadratica, raddrizzatore a doppia semionda; raddrizzatore a singola semionda
- [17.] Teoria delle variabili casuali: Trasformazioni non lineari: soft limiter, quantizzatore a N livelli, soppressore intorno a zero
- [18.] Teoria delle variabili casuali: Valore medio e varianza
- [19.] Teoria delle variabili casuali: Due variabili congiunte; Funzioni di distribuzione; Densità di probabilità congiunte; variabili casuali indipendenti
- [20.] Teoria delle variabili casuali: Una variabile casuale funzione di altre due; Il caso Z = X + Y, convoluzione; Casi notevoli: sistema serie, sistema parallelo, sistema stand-by; Proprietà delle variabili
- [21.] Processi stocastici: Definizione; Distribuzione e densità di primo e secondo ordine; Terza formula di Bayes
- [22.] Processi stocastici: Esempi
- [23.] Processi stocastici: Valore medio; Autocorrelazione; Potenza istantanea media; Coefficiente di correlazione; Cross-correlazione
- [24.] Processi stocastici: Stazionarietà; In senso stretto, in senso lato; Proprietà dell'autocorrelazione; Ergodicità
- [25.] Sistemi con ingresso stocastico: Classificazione; Sistemi non lineari tempo-invarianti senza memoria
- [26.] Segnali determinati: Fasori; Spettri a righe; Potenza media di un segnale periodico
- [27.] Serie di Fourier: Treno di impulsi rettangolari; Teorema di Parseval
- [28.] Trasformata di Fourier: Segnali a energia finita; Definizione; Proprietà
- [29.] Trasformata di Fourier: Proprietà; Impulso esponenziale negativo; Teorema di Rayleigh; Teorema di dualità
- [30.] Trasformata di Fourier: Teorema di dualità (esercizio); Altre proprietà: linearità, ritardo temporale, cambio di scala, traslazione di frequenza, modulazione
- [31.] Trasformata di Fourier: Modulazione; Derivazione; Convoluzione e moltiplicazione; Funzioni impulsive - fasori e segnali periodici
- [32.] Trasformata di Fourier: Funzione a gradino e funzione "segno", integrazione; Sistemi tempo-invarianti: risposta all'impulso unitario
- [33.] Sistemi lineari tempo-invarianti: Funzione di trasferimento; Densità spettrale di energia dell'uscita; Esempio: partitore resistenza-capacità
- [34.] Sistemi lineari tempo-invarianti: Condizione di non distorsione; Filtri ideali: passabanda, passabasso, passaalto, notch; Filtri reali; Analisi di sistemi a blocchi o integratore a finestra mobile
- [35.] Segnali aleatori: Potenza e sua densità spettrale; Esempi
- [36.] Segnali aleatori: Spettro di potenza di X(t)+Y(t); Filtraggio; Spettro di potenza, valore medio, derivazione; Processi "bianchi"
- [37.] Rumore termico: Rumore nei resistori; Circuiti equivalenti di Th'venin e di Northon; Densità di potenza disponibile; Rumore filtrato
- [38.] Rumore termico: Bando equivalente di rumore
- [39.] Segnali campionati: Campionamento unipolare e bipolare
- [40.] Segnali campionati; Campionamento ideale; Formula di Poisson; "Sample and Hold" (S/H)
Altre risorsePer eventuali approfondimenti si può consultare anche il seguente videocorso: Comunicazioni Elettriche (TL 941002)
- Proff. Francesco Carassa, Stefano Tubaro.
Lezioni 1,2,3,10,11. Richiami di teoria della probabilità e di teoria dei segnali
http://www.tlc.polito.it/~gaudino/com_elt/dispense_corso/Comunicaz_elettr_richiami.pdf
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Controlli dell'apprendimento / Modalità d'esame
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Orario delle lezioni
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Statistiche superamento esami
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Programma provvisorio per l'A.A.2009/10
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