University of Rome "La Sapienza"
DIET - Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications
Informazioni corso:
Circuiti e Algoritmi per l 'Elaborazione dei Segnali (Circuits and Algorithms for Signal Processing)
University of Rome "La Sapienza"
DIET - Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications
Informazioni corso:
Circuiti e Algoritmi per l 'Elaborazione dei Segnali (Circuits and Algorithms for Signal Processing)
Prof.
Laurea Magistrale: Ing. Comunicazioni, Ing. Informatica, Ing. Elettronica
Possibile prosecuzione come Tesi di Laurea (anche presso aziende).
Par informazioni contattare direttamente il Docente (o l'ing. Scarpiniti) presso il suo ufficio.
Modalità di esame:
L'esame consiste in una prova preliminare orale (o scritta da svolgere durante il corso) e un elaborato di fine corso (tesina) da scegliere su argomenti del programma da svolgere da soli o in gruppo max 3 persone.
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INFORMAZIONI Inizio corso: 27 Febbraio 2013 Durata 13 settimane
Orario lezioni Mercoledì 10:15 - 13:30 Aula 25 Giovedì 8:30 - 11:45 Aula 25
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Motivazione L’elaborazione numerica del segnale o digital signal processing (DSP) ha sempre giocato un ruolo primario nella scienza, nella tecnologia e nello sviluppo dei nuovi sistemi ad alto impatto sociale: si può affermare, al riguardo, che la Società dell’Informazione e della Comunicazione fonda le proprie basi scientifiche proprio nella elaborazione e nella trasmissione del segnale informativo. Si pensi, per esempio, alle moderne tecnologie di comunicazione digitale wired e wireless, alle innumerevoli modalità di fruizione dell’informazione multimediale e multimodale, alle tecnologie di ausilio alla diagnosi medica come la tomografia computerizzata (PET, fMRI, EEG/EMG ecc), ai sistemi di radio-localizzazione e posizionamento; allo studio, al monitoraggio e alla modellazione dei sistemi e dei fenomeni fisici complessi ecc. In tale scenario, in continua evoluzione, la così detta elaborazione intelligente del segnale o intelligent signal processing (ISP) è una delle aree di ricerca emergenti, caratterizzata da solide radici teoriche, che ha suscitato un elevato interesse in una vasta area della comunità scientifica. Ciò è testimoniato anche dalla recente costituzione di alcuni comitati internazionali per il coordinamento della ricerca scientifica su tali aree, quali il Machine Learning for Signal Processing TC patrocinato dalla IEEE Signal Processing Society e da altri comitati affini come, per esempio, il Signal Analysis for Machine Intelligence TC patrocinato dalla International Association for Pattern Recognition. Un altro aspetto interessante collegato all’ISP consiste nell’intimo legame con le teorie di base delle Neuroscienze e della Teoria dell’Informazione. Negli ultimi tempi, infatti, sono emersi numerosi studi sulle regole di apprendimento per reti neurali artificiali basate proprio sugli stessi paradigmi legati alla Teoria dell’Informazione. Basti pensare alla affermazione (dovuta a Attneave - 1954), che asserisce
L’applicabilità delle metodologie dell’ISP alla soluzione di problemi reali è molto estesa così come lo sono i settori d’interesse applicativo. I filtri adattativi, lineari e non lineari, sono ampiamente usati nelle tecniche di elaborazione dei segnali nei problemi di: modellazione, stima, rivelazione, separazione di sorgenti, equalizzazione di canale, nell’array processing ecc. Per esempio, nella modellazione di sistemi sono possibili applicazioni praticamente in tutti i settori a elevata tecnologia (biomedico, acustico, telecomunicazioni, meccanico, fisico, economico ecc). Le basi teoriche dell’ISP costituiscono, inoltre, un supporto insostituibile per le più attuali sfide scientifiche e tecnologiche quali, per esempio, la modellazione e la previsione dei fenomeni catastrofici naturali (uragani, terremoti, cambiamenti climatici ecc), la bioinformatica (decodifica del DNA ecc), l'intelligenza computazionale (reti neurali artificiali, ecc), la visione artificiale, sistemi cosiddetti a fusione dati multisensoriale, ecc. Finalità Istituito per la prima volta nel 1988; “Circuiti e algoritmi per l’elaborazione numerica dei segnali”, è ormai in corso ‘storico’ del gruppo ‘Circuiti’. La principale finalità del corso è quella di introdurre le metodologie basilari per l’Intelligent Signal Processing e per il trattamento adattativo di segnali uni e multi dimensionali (provenienti da schiere di sensori omogenei e non). Vengono introdotti, in particolare, algoritmi e architetture circuitali avanzate per l'elaborazione robusta e adattativa di segnali: lineari e non-lineari, on-line e batch; con metodi super visionati e non supervisionati (blind signal processing).
Il corso prevede, in parallelo alla parte teorica, la sperimentazione (anche in laboratorio) di almeno una applicazione (da discutere eventualmente come tesina) come, per esempio: la cancellazione adattativa del rumore, la predizione, l’equalizzazione di canali di comunicazione, cancellazione dell’eco acustico, array processing adattativo, signal enhancement, beamforming, separazione e/o estrazione cieca dei sorgenti (in vari contesti applicativi) ecc; implementate in real-time su PC e/o piattaforme DSP dedicate. Programma di massima
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