Laurea Magistrale:
IIng. Comunicazioni
Ing. Elettronica
1° Semestre
Laurea Magistrale: Artificial Intelligence and Robotics
1° Semestre
Circuiti e Algoritmi per l'Elaborazione dei Segnali
Laurea Magistrale
Ing. Informatica
Ing. Comunicazioni
2° Semestre
Circuiti per la multimedialità
Laurea I livello
Ing. Comunicazioni
2° Semestre
Laurea in Informatica: 2° anno, 1° ciclo
Teoria dei Circuiti 1 (Informatica V.O.)
Teoria dei Circuiti 2 (V.O.)
Filtri Adattativi e Reti Neurali (Informatica, Elettronica, Telecomunicazioni)
- Informazioni per gli studenti e programma
- Elaborati di fine Corso
- Lavori degli Studenti
- Esercitazioni di Laboratorio
- Moduli didattici
Elettrotecnica (Meccanica V.O.)
FTP Download
- PSpice evaluation DOS Ver. 4.05 (1.7M)
- Spice 2G.6 Users Guide (32K)
- SqcSystem Filtri: FIR, IIR; DFT, FFT, I/O WAVE file, ecc.)
La Società Autostrade SpA ha finanziato 2 borse di studio per Dottorato di Ricerca sul tema: "Sistemi 'Data Fusion' per il controllo e il monitoraggio del traffico veicolare".
L'azienda MONSOUND del Gruppo Monzino è interessata al finanziato di borse di studio (post laurea) su tematiche di trattamento del segnale audio.
NUOVI ARGOMENTI TESI: Interfacce acustiche intelligenti, Separazione di Sorgenti, Sintesi del Suono, ecc.
Cercasi studenti per lo svolgimento di tesi su:
"Algoritmi per il filtraggio adattativo multidimensionale: varie applicazioni"
"Machine Learning for Signal Processing"
"Audio 3D"
"Separazione di sorgenti (con applicazioni in vari settori)"
"Algoritmi per il miglioramento della qualità dei segnali audio"
"Interfacce acustiche intelligenti"
.......
Per alcuni degli argomenti di Tesi sono attive collaborazioni con aziende del settore. Per informazioni più dettagliate rivolgersi direttamente al Prof. Uncini.
ARGOMENTI TESI LAUREA
Architetture e algoritmi per l'Intelligenza Computazionale
La ricerca nel campo dell'intelligenza computazionale coinvolge molteplici aspetti e richiede quindi conoscenze acquisite in settori diversi. Particolarmente importante è il contributo che può essere fornito dalla Teoria dei Circuiti, in quanto nella tematica delle reti neurali, e più in generale dei circuiti intelligenti, sono presenti in modo rilevante sia aspetti architetturali sia aspetti algoritmici, entrambi propri dell'approccio circuitale.
In questo ambito, il Docente è attivo su temi sui quali è disponibile a seguire tesisti: la modellistica, le architetture circuitali adatte alla implementazione, le applicazioni delle reti neurali per la elaborazione numerica del segnale, apprendimento in reti neurali (ricorrenti, cellulari ecc), separazione-deconvoluzione "alla cieca" di sorgenti, .
Progetto di circuiti con metodi di ottimizzazione globale
Questa ricerca nell'area dell'ottimizzazione per la progettazione di circuiti assistita da calcolatore consiste essenzialmente nello sviluppo di nuove tecniche di ottimizzazione globale, derivate dagli algoritmi "Simulated Annealing" (SA), "Algoritmi Genetici" (GA), Tabu Search (TS), etc. e le applicazione di tale algoritmi, con le opportune varianti e personalizzazioni, a problemi di progetto di filtri digitali FIR e IIR a parola finita o a coefficienti che assumono valori di potenza di due, filtri adattativi, reti neurali, etc.
Circuiti neurali per la elaborazione e modellazione di segnali.
Una grande parte delle metodologie per l'elaborazione del segnale si basa su modelli circuitali lineari e tempo-invarianti (filtri IIR, FIR, modelli AR ed ARMA, ecc.) o lineari moderatamente tempo-varianti (filtri lineari adattativi), mentre negli ultimi anni si è avuto un notevole interesse per l'utilizzo di modelli non-lineari anche di tipo tempo-variante. La maggiore limitazione delle tecniche proposte in letteratura deriva dalla loro specificità e dalla incapacità di potersi adattare a risolvere una larga classe di problemi. Al contrario, è noto che le reti neurali hanno la capacità di adattarsi ad una grande varietà di problemi, caratteristica che ha permesso alle reti neurali di proporsi come validi strumenti di elaborazione e classificazione in molti campi di ricerca. In particolare anche per la elaborazione dei segnali c'e' un forte interesse verso le possibili applicazioni di queste strutture non-lineari. E' in questo ambito che sono disponibili argomenti per Tesi Laurea.
Lo scopo della presente ricerca è quello, dunque, di indagare dove e come sia possibile applicare alcuni modelli di reti neurali alla elaborazione e classificazione dei segnali digitali. La ricerca si è articolata nei seguenti punti: 1. inserimento dei citati modelli di reti neurali in preesistenti strutture per l'elaborazione dei segnali; 2. modifica degli algoritmi di funzionamento ed apprendimento delle reti, allo scopo di soddisfare i vincoli imposti dalle strutture 3. individuazioni di nuove architetture o varianti di architetture già esistenti, al fine di migliorare le prestazioni della rete.
Circuiti e algoritmi per il trattamento di segnali
Nel settore dei circuiti per l'elaborazione numerica dei segnali, la ricerca è attiva su molti temi "classici" e correlati con gli argomenti precedentemente illustrati. In particolare dal punto di vista teorico la ricerca riguarda: il filtraggio numerico; i filtri adattativi; i sistemi multi-rate; gli algoritmi di adattamento veloci; i sistemi sovra--sotto-dimensionati; ecc.
Le applicazioni riguardano: la elaborazione di segnali monodimensionali (voce, segnali bioelettrici, ecc); elaborazione di segnali bidimensionali (immagini statiche e dinamiche); la compressione audio; la compressione video; l'analisi multisensore di segnali (array processing); la stima della direzione di arrivo (DOA); la stima spettrale; i sistemi audio hi-fi; la sintesi musicale per modellazione fisico; la cancellazione di eco nei sistemi di comunicazione; le interfacce acustiche intelligenti.