ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| TEORIA DEI SEGNALI | ING-INF/03 | LEZIONI | 60 |
|
Al termine del corso, lo studente possiederà una solida conoscenza delle principali problematiche
relative all'analisi dei segnali deterministici e dei processi stocastici. Avrà acquisito abilità
nel trattare i segnali analogici e la loro rappresentazione nel dominio della frequenza,
l'analisi delle trasformazioni lineari tempo-invarianti, il teorema del campionamento e l'uso di
tecniche di interpolazione convenzionali. Lo studente conoscerà inoltre i principi di base della
teoria della probabilità, che verranno applicati allo studio delle variabili casuali e dei
processi stocastici. Avrà inoltre acquisito le conoscenze fondamentali di filtraggio lineare,
densità spettrale di potenza e funzione di autocorrelazione di segnali casuali.
The student who successfully completes the course will be able to demonstrate a solid knowledge of the main issues related to the analysis of deterministic signals and stochastic processes. He or she will acquire ability in dealing with analog signals and their frequency domain representation, the analysis of linear time-invariant transformations, the sampling theorem and the use of conventional interpolation techniques. The student will also be aware of the basic principles of the probability theory, which will be applied to the study of random variables and stochastic processes. He or she will acquire fundamental knowledge of linear filtering, power spectral density and autocorrelation function of random signals.
Modalità di svolgimento dell'esame: orale. La prova finale è composta da una prova orale, durante la quale verrà valutata la capacità dello studente di discutere i principali contenuti del corso con competenza, consapevolezza critica e correttezza espressiva.
Exam procedure: oral. The final exam consists of an oral exam, during which the student's ability to discuss the main contents of the course with competence, critical awareness and expressive correctness will be assessed.
Gli studenti sapranno
Students will know how to
Durante le esercitazioni verranno svolti numerosi esercizi ed esempi, quanto più possibile riferiti a casi del mondo reale, per verificare la capacità dello studente nel mettere in pratica i concetti teorici del corso.
Several exercises and examples will be presented and discussed, referring as much as possible to real world
cases, to verify the student's ability to put into practice the theoretical concepts of the course.
Gli studenti acquisiranno e/o svilupperanno una consapevolezza delle proprietà caratteristiche dei segnali e delle funzionalità dei sistemi.
Students will acquire and / or develop an awareness of the characteristic properties of signals
and system functionalities.
Durante le esercitazioni in aula verrà valutata la capacità di analizzare i segnali ed i sistemi.
During the classroom exercises the ability to analyze signals and systems will be evaluated.
Propedeuticità obbligatorie: Analisi matematica I, Algebra Lineare e Geometria
Compulsory prerequisites: Mathematical Analysis I, Linear Algebra and Geometry
Modalità di svolgimento delle lezioni: lezioni frontali con supporti visivi come powerpoint / video.
Il corso è diviso in due parti. La prima riguarda lo studio dei segnali deterministici, con enfasi
sulla loro rappresentazione nel dominio della frequenza basata sulla trasformata di Fourier, il
loro campionamento e ricostruzione mediante tecniche di interpolazione e la loro elaborazione
mediante filtri lineari. Questi concetti vengono utilizzati per fornire le conoscenze di base per
l'analisi di sistemi unidimensionali. La seconda parte si concentra sull'analisi dei segnali
casuali. In particolare, il corso introduce i principi di base della teoria della probabilità,
variabili casuali e processi stocastici definendo distribuzione di probabilità e funzioni di
densità, media statistica, potenza, varianza, funzione di autocorrelazione, densità spettrale di
potenza, processi gaussiani e rumore bianco. L'obiettivo è quello di familiarizzare lo studente
con la descrizione probabilistica di fenomeni non deterministici.
Durante il corso saranno illustrati alcuni esempi di analisi di segnali e sistemi con l'ausilio
di un set di strumenti virtuali (generatori di segnali deterministici e di processi stocastici,
generatore di rumore Gaussiano bianco, oscilloscopio, analizzatore di spettro, filtri, sistemi
non lineari) contenuti in un software didattico gratuito distribuito dal docente.
The course is divided into two parts. The first one covers the study of deterministic signals, with emphasis on their representation in the frequency domain based on the Fourier transform, their sampling and reconstruction through interpolation techniques and their processing by means of linear filters. These concepts are used to provide the basic knowledge for the analysis of one-dimensional systems. The second part focuses on the analysis of random signals. In particular, the course introduces the basic principles of the probability theory, random variables and stochastic processes by defining probability distribution and density functions, statistical mean, power, variance, autocorrelation function, power spectral density, Gaussian processes and white noise. The aim is to make the student familiar with the probabilistic description of non-deterministic phenomena.
During the course some examples of signal and system analysis will be illustrated with the aid of a set of virtual instruments (generators of deterministic signals and stochastic processes, White Gaussian noise generator, oscilloscope, spectrum analyzer, filters, non linear systems)
included in a didactic software freely distributed by the teacher.
La lettura consigliata comprende le seguenti opere:
[1] Marco Luise, Giorgio M. Vitetta, Antonio D'Amico, "Teoria dei Segnali", Mc-Graw Hill
Companies, 3a Edizione
[2] Lucio Verrazzani, "Teoria dei Segnali: Segnali determinati ", ETS Università, 1984.
[3] Lucio Verrazzani, "Teoria dei Segnali: Segnali aleatori", ETS Università, 1984
Recommended reading includes the following works:
[1] Marco Luise, Giorgio M. Vitetta,Antonio D'Amico, "Teoria dei Segnali", Mc-Graw Hill Companies, 3rd Edition
[2] Lucio Verrazzani, "Teoria dei Segnali: Segnali determinati", ETS Università, 1984.
[3] Lucio Verrazzani, "Teoria dei Segnali: Segnali aleatori", ETS Università, 1984
Contattare il docente: filippo.giannetti@unipi.it
Contact the teacher: filippo.giannetti@unipi.it
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