Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET
Insegnamento
DIGITAL SIGNAL PROCESSING
INP9086622, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET (Ord. 2019)
IN2371, ordinamento 2019/20, A.A. 2019/20
N0
porta questa
pagina con te
Curriculum TELECOMMUNICATIONS [001PD]
Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese DIGITAL SIGNAL PROCESSING
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile TOMASO ERSEGHE ING-INF/03

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INP9086630 DIGITAL SIGNAL PROCESSING (MOD. A) TOMASO ERSEGHE IN2371

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria delle telecomunicazioni ING-INF/03 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 30/09/2019
Fine attività didattiche 18/01/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2019

Commissioni d'esame
Nessuna commissione d'esame definita

Syllabus

Caratteristiche comuni al Corso Integrato

Prerequisiti: Il corso integrato ha i seguenti prerequisiti: fondamenti sui segnali ed i sistemi, conoscenza dell'analisi di Fourier, basi di programmazione al calcolatore in un qualunque linguaggio appropriato per lo studio dei segnali (es., MatLab, Python, C, Java). Inoltre: 1. per il modulo DIGITAL SIGNAL PROCESSING: trasformata di Laplace e/o Z; 2. per il modulo E-HEALTH: fondamenti di telecomunicazioni e di protocolli di rete; ogni altra ulteriore conoscenza o esperienza pregressa di telemedicina o acquisizione ed elaborazione di segnali biologici può essere utile.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso ha le seguenti conoscenze e abilità attese:

Modulo DIGITAL SIGNAL PROCESSING:
1. Consolidamento e approfondimento dei concetti di base dell'elaborazione numerica dei segnali che lo studente già possiede dai corsi precedenti
2. Conoscenza di esempi concreti di applicazioni dei sistemi di elaborazione numerica in vari contesti dello ICT e della multimedialità
3. Acquisizione di nozioni avanzate di elaborazione numerica dei segnali, fra cui:
3.a. Saper progettare filtri numerici sia di tipo FIR che IIR
3.b. Essere in grado di progettare sistemi per la interpolazione/decimazione di segnali numerici
3.c. Saper effettuare l'analisi in frequenza di segnali numerici
4. Essere in grado di simulare al calcolatore un semplice sistema di elaborazione numerica e di valutare se soddisfa le specifiche di progetto assegnate

Modulo E-HEALTH:
1. Applicare i fondamenti dell'elaborazione del segnale ai segnali biologici che permettono di monitorare le condizioni di vita di una persona
2. Conoscere i componenti principali e l'architettura che caratterizzano i sistemi di telemedicina/reti wireless di sensori posizionati sul corpo (wireless body area network, WBAN)
3. Conoscere gli standard esistenti e le principali regolamentazioni che regolano il funzionamento dei sistemi di telemedicina/WBAN
4. Valutare le performance di sistemi esistenti di telemedicina/WBAN, in base al diverso contesto di applicazione
5. Conoscere i principali scenari di applicazione, possibilmente in contesti multi-disciplinari, delle tecniche utilizzate
6. Essere consapevoli delle prospettive future, delle sfide e delle direzioni di apertura del settore
Modalita' di esame: Il corso ha la seguente modalità di esame:

Modulo DIGITAL SIGNAL PROCESSING:
La verifica delle conoscenze e delle abilità attese viene effettuata mediante due contributi: 1. un ESAME SCRITTO a libro chiuso in cui lo studente deve risolvere quattro problemi, al fine di verificare l'acquisizione degli aspetti teorici e delle caratteristiche fondamentali dei vari sistemi di elaborazione numerica dei segnali analizzati durante il corso; 2. un semplice HOMEWORK volto a verificare la capacità di applicazione della teoria in contesti anche interdisciplinari, e che richiede la simulazione (es. in MatLab) di un sistema per l'elaborazione numerica di segnali. Lo studente dovrà produrre una breve relazione che descriva le metodologie utilizzate per risolvere lo homework assegnato assieme ai risultati ottenuti.

Modulo E-HEALTH:
Per gli STUDENTI FREQUENTANTI la verifica delle conoscenze e delle abilità attese prevede: 1. un ESAME ORALE in cui vengono proposte, singolarmente, una o più domande sull’intero programma per attestarne l’assimilazione; 2. un semplice PROGETTO (di circa 5-6 pagine) su un argomento a scelta concordato con il docente; il progetto viene presentato (tramite slides) durante la prova orale, in circa 15 minuti; 3. un report di due pagine alla fine di ciascuna ESPERIENZA DI LABORATORIO. Il progetto e le esperienze di laboratorio saranno svolti singolarmente o in coppia a discrezione del docente.

Per gli STUDENTI NON-FREQUENTANTI la verifica delle conoscenze e delle abilità attese prevede: 1. un ESAME ORALE in cui vengono proposte, singolarmente, una o più domande sull’intero programma per attestarne l’assimilazione; 2. un PROGETTO più complesso su un argomento a scelta concordato con il docente; il progetto prevede sia una parte teorica che una implementativa (in Matlab) per una corretta valutazione di quelle abilità che gli studenti frequentanti acquisiscono con il laboratorio; il progetto viene presentato (tramite slides) durante la prova orale, in circa 15 minuti.

Il voto finale viene espresso come combinazione dei giudizi (50% + 50%) dei due moduli.
Criteri di valutazione: I criteri di valutazione con cui verrà effettuata la verifica delle conoscenze e delle abilità attese saranno:

Modulo DIGITAL SIGNAL PROCESSING
1. La completezza e il grado di approfondimento delle conoscenze di base dell'elaborazione numerica dei segnali acquisite
2. Proprietà nella terminologia tecnica usata
3. La capacità di progettazione ed analisi di sistemi avanzati per l'elaborazione numerica dei segnali utilizzabili in diversi contesti delle ICT e della multimedialità
4. L'abilità di applicare la teoria acquisita per individuare gli strumenti appropriati per la progettazione e la simulazione al calcolatore di sistemi di elaborazione numerica dei segnali

Modulo E-HEALTH:
1. La completezza delle conoscenze acquisite
2. La capacità di analizzare un sistema di telemedicina/WBAN basandosi su tali conoscenze
3. L'uso corretto della terminologia tecnica, sia nelle produzione scritta (del progetto) che in quella orale
4. La capacità di trarre conclusioni in modo autonomo dai risultati numerici o da campagne di misure ottenute durante i laboratori
5. La capacità di usare gli strumenti dell'ICT per valutare sistemi di telemedicina/WBAN e definire i suoi parametri principali
6. La capacità di sintetizzare opportunamente la conoscenza acquisita nei diversi argomenti durante la prova orale e la qualità della presentazione del progetto
7. La capacità di svolgere in modo efficace e cooperativo con il partner le esperienze di laboratorio e di progetto

Caratteristiche proprie del modulo

Contenuti: Il modulo prevede di coprire i seguenti contenuti:
1. Sistemi lineari tempo invarianti a tempo discreto; Sistemi descritti da equazioni lineari alle differenze finite; Trasformata Zeta e sue proprietà.
2. Discrete Fourier Transform (DFT): definizione, proprietà e guida all'uso in contesti pratici; algoritmi FFT; algoritmi di convoluzione veloce.
3. Progetto di filtri FIR a fase lineare: troncamento della serie di Fourier; campionamento della risposta in frequenza; progetto in norma di Chebyschev (algoritmo di Remez).
4. Progetto di filtri IIR col metodo della trasformazione biliare; filtri di Butterworth, Chebyschev e Cauer; trasformazioni di frequenza.
5. Sistemi lineari multi-rate: interpolazione e decimazione; Realizzazioni efficienti; Esempi di applicazioni.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il modulo prevede:
- 20 lezioni frontali che diano una panoramica sulle tematiche e sulle metodologie, comprendano una carrellata sugli scenari applicativi, e includano un approfondimento matematico sulle tematiche introdotte;
- 4 lezioni di laboratorio atte a guidare gli studenti all'uso di programmi al calcolatore per il digital signal processing (MatLab).

Le attività di didattica frontale prevedono l'utilizzo di tablet (lucidi + inchiostro digitale).
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutti gli argomenti del corso vengono illustrati in aula. Tutto il materiale didattico presentato durante le ore di lezione frontale è reso disponibile sulla piattaforma "http://elearning.dei.unipd.it". Gli appunti delle lezioni possono essere integrati dal libro di testo e da materiale aggiuntivo reso disponibile sulla piattaforma elearning.
Testi di riferimento:
  • Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W., Discrete-time signal processingAlan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer. Harlow: Essex, Pearson, 2014. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Problem solving
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • One Note (inchiostro digitale)
  • Latex
  • Matlab

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita' Industria, innovazione e infrastrutture