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Introduzione al trattamento dei Segnali (CFU 1)
Generalità sul trattamento dei segnali, segnali analogici, campionamento e conversione AD e DA, segnali a tempo discreto (numerici), equazioni alle differenze lineari a coefficienti costanti, rappresentazione nel dominio del tempo e della frequenza, segnali aleatori multi-dimensionali, statistiche di ordine superiore al secondo, processi stocastici, concetti di teoria della stima, metodo della massima verosimiglianza, stima del minimo errore quadratico medio, metodo della massima probabilità a posteriori, elementi di teoria dell’informazione, entropia informazionale, informazione mutua, negentropia, correntropia, metodo di stima a massima entropia, metodi di ottimizzazione.
Rappresentazione di sistemi digitali mediante grafi e schemi a blocchi, strutture di rete fondamentali per sistemi FIR e IIR.
Algoritmi di Soft Computing e di Analisi Multirisoluzione e Multidimensionale (CFU 2)
Sistemi adattivi, stima del gradiente, metodi iterativi, apprendimento Hebbiano, reti auto-organizzanti.
Pattern recognition: formulazioni, classificatori lineari e non lineari, trattamento dell’incertezza, problemi rappresentativi in diversi ambiti di ricerca.
Algoritmi avanzati per l’elaborazione dei segnali, studio serie temporali, Analisi nel dominio della frequenza, Trasformata di Fourier, Short-Time Fourier Transform, analisi di segnali nel dominio tempo-frequenza, elaborazione di segnali non stazionari, segnali e sistemi non lineari, trasformata Wavelet Continua e Discreta, decomposizione Wavelet, applicazioni pratiche della trasformata Wavelet, Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), applicazioni PCA e ICA.
Implementazione numerica degli algoritmi (CFU 1)
Introduzione al MATLAB, nozioni preliminari, potenzialità e limiti del software, programmare con l’editor di MATLAB; introduzione all’uso dei Toolboxes: Signal Processing, Wavelet, Algoritmi PCA e ICA, EEGLAB, ICA-lab, FAST-ICA.
Introduzione ai segnali ambientali (CFU 1)
Nozione di segnale ambientale; tecniche di rilievo di segnali e dati ambientali; manipolazione di database di natura ambientale; elementi di data mining; gestione delle informazioni e dati ambientali.
Tecniche di elaborazione dei segnali ambientali (CFU1)
Sistemi di acquisizione e conversione A/D; interfacce di acquisizione; sensori per la registrazione di segnali ambientali; raccolta e selezione di campioni; sistemi statistici per il trattamento di dati ambientali; trattamento outliers; Teoria della decisione statistica.
Implementazione di algoritmi per l’analisi multi-risoluzione e multidimensionale di segnali ambientali; modelli per la simulazione di sistemi ambientali; elaborazione numerica di segnali ambientali; rumore; progettazione ed implementazione di circuiti e sistemi per il trattamento di segnali ambientali esempi di dati meteorologici e satellitari; esercitazioni di laboratorio. |
