Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Stefano SQUARTINI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT03] INGEGNERIA ELETTRONICA (Curriculum: TELECOMUNICAZIONI) First Cycle Degree (3 years) - [IT03] ELECTRONICS ENGINEERING (Curriculum: TELECOMUNICAZIONI)
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 3 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2018-2019
Anno regolamentoAnno regolamento: 2016-2017
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-IND/31 - ELETTROTECNICA
Italiano
Italian
Elettrotecnica, Algebra Lineare
Electrical Circuit Theory, Linear Algebra
Il corso sarà interamente tenuto dal docente di riferimento e si terrà in aula per tutte le ore previste di lezione frontale. Durante le ore di lezione saranno progressivamente affrontati sia gli aspetti teorici del Digital Signal Processing (36 ore) che quelli pratici/implementativi (12 ore). Il docente utilizzerà delle slide durante le lezioni, slide che saranno messe a disposizione degli studenti per loro convenienza. Tali slide vanno considerate come materiale di supporto didattico e non come unico materiale di studio, per cui il riferimento rimangono i libri suggeriti. Per quanto concerne la parte pratica del corso, sarà preso come riferimento l'ambiente di programmazione Matlab, di cui l'Università possiede una licenza campus a disposizione degli studenti.
All lectures will be taken by the reference teacher and they will take place in the assigned rooms. During the lecture, both theoretical (36hours) and practical/implementative (12 hours) issues related to the Digital Signal Processing will be addressed. The teacher will make use of slides during the lectures. These slides will be made available to the students for their convenience, but they have to be considered as a didactic support and not as the reference studying material, represented instead by the suggested books. Moreover, for what concerns the practical part of the course, the Matlab programming environment will be taken as reference. UnivPM has a Matlab campus licence and all students can use it.
Lo studente dovrà conoscere e comprendere i fondamenti del Digital Signal Processing (DSP), sia in ottica di analisi che di sintesi di circuiti e algoritmi a tempo discreto.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente dovrà acquisire abilità nell'analizzare e progettare circuiti e algoritmi per il Digital Signal Processing ed implementarli su opportune piattaforme HW/SW, con particolare attenzione ad applicazioni di audio processing.
Competenze trasversali.
Lo studente dovrà essere in grado di comprendere, elaborare ed applicare delle direttive tecniche e progettuali in ambito DSP. Inoltre, viene richiesto di saper valutare la corrispondenza di un progetto DSP ai requisiti e di comprendere vantaggi e limiti delle diverse alternative di progetto, oltre che analizzare e interpretare i dati derivanti da esperimenti e/o simulazioni numeriche in ambiente Matlab.
Knowledge and Understanding.
The student is expected to know and understand the fundamentals of Digital Signal Processing (DSP), both from the perspective of analysis and synthesis of discrete-time circuits and algorithms.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The student is expected to acquire the ability of analyze and design circuit and algorithms for Digital Signal Processing and implement them by means of suitable HW/SW platform, with special focus on audio processing applications.
Transversal Skills.
The student is expected to understand, process and apply the technical requirements for DSP systems design. Moreover, he/she is expected to evaluate the correposndence of a DSP project to the requirements and to understand the advantages and disadvantages of diverse project solutions, beside to show the ability to analyze and interpret data coming from experiments and simulations carried out in the Matlab programming environment.
- Introduzione dei circuiti a tempo discreto - Rappresentazione nel dominio del tempo - Rappresentazione nel dominio della frequenza - Campionamento di segnali analogici - Rappresentazione nel dominio della Trasformata Z - Circuiti Multirate - Banchi Filtri elementari - Progetto di filtri IIR - Progetto di filtri FIR - Realizzazione di circuiti a tempo discreto - Discrete Fourier Transform (DFT) - Fast Fourier Transform (FFT) e sue applicazioni - Stima spettrale classica per segnali stazionari e non - Implementazione di algoritmi per l'elaborazione dei segnali a tempo discreto in ambiente Matlab.
- Introduction to discrete-time circuits and signals. - Time domain analysis. - Frequency domain analysis. - Sampling and reconstruction. - Z- transform domain analysis. - Introduction to multirate circuits and algorithms. - Filter Banks - IIR filter design. - FIR filter design. - Finite- precision implementations. - Discrete Fourier Transform - FFT and its applications. - Classical spectrum analysis, for stationary and non- stationary signals - Algorithm implementation be means of the Matlab programming environment.
La valutazione del livello di apprendimento dello studente consiste in due prove: - una prova scritta, consistente nella risposta libera a 4 domande relative ai temi trattati durante il corso, da completare in 1 ora e 30 minuti; - una prova pratica al calcolatore, che consiste nella realizzazione di alcuni algoritmi di Digital signal Processing in ambiente Matlab, da completare in 1 ora e 30 minuti.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare l'esame con esito positivo, lo studente deve dimostrare di aver compreso i concetti fondamentali del Digital Signal Processing e di saperli applicare in maniera autonoma per la realizzazione degli algoritmi nella prova pratica. Allo studente è anche richiesto di saper esporre in maniera chiara e sintetica sia gli aspetti teorici descritti che i dettagli implementativi relativi alla prova pratica.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Durante le prove di esame viene valutata l'abilità nell'analizzare e progettare circuiti ed algoritmi per il Digital Signal Processing e di saperli implementare in ambiente Matlab. Viene inoltre valuata la capacità autonoma di comprendere le specifiche indicate nella prova Matlab, di valutare limiti e vantaggi delle diverse soluzioni implementative e di analizzare/interpretare i risultati derivanti dall'esecuzione degli algoritmi.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Per ogni prova viene assegnato un punteggio in 30esimi. Il voto finale proposto per la verbalizzazione viene ottenuto dalla media aritmetica dei due punteggi. Per accedere alla seconda prova lo studente deve aver superato la prima con votazione maggiore od uguale a 16/30. La seconda prova va espletata entro i due appelli successivi in cui si è superata la prima prova. La valutazione massima viene conseguita quando lo studente mostra una conoscenza approfondita dei contenuti teorici ed una spiccata capacità di applicare tali conoscenze a problemi pratici per mezzo di algoritmi DSP. La lode viene riservata agli studenti che nel superare con voto pieno le due prove abbiano mostrato uno spiccato rigore scientifico ed una particolare brillantezza espositiva.
Learning Evaluation Methods.
The learning evaluation methodology consists in two tests: - a writing exam, consisting in 4 open questions on the topics discussed during the lectures and to be completed in 1 hour and 30 minutes - a practical exam, consisting in developing suitable DSP algorithms in Matlab in response to the technical requirements provided by the teacher; the exam must be completed in 1 hour and 30 minutes.
Learning Evaluation Criteria.
The student is required to show an adequate comprehension of the basic concepts of Digital Signal Processing and to be able to apply them in an autonomous way during DSP algorithm development in the practical exam. The student is also asked to explain in a rigorous and synthetic way both the theoretical aspects and the implementation details related to the practical test.
Learning Measurement Criteria.
During the tests, the ability to analyze and design circuits and algorithms for Digital signal Processing applications, together with the ability to implement them in Matlab, will be evaluated. Moreover, the autonomous capability to understand the technical requirements proposed in the practical exam, to assess pros and cons of diverse implementation solutions, and to analyze and interpret results coming from the execution of the implemented algorithms, will be evaluated.
Final Mark Allocation Criteria.
For each test, a score within the 18-30 scale is assigned, then the arithmetic average between the two scores is applied and the result is proposed as final score for official registration. To access the second test the student is required to have passed the first one with a score equal or superior to 16/30. The second test has to be completed by the two exam dates following the one in which the student has passed the first test. The maximum evaluation score is given when the student show a deep knowledge of the theoretical contents of the course and a remarkable ability in applying those concepts to practical problems. Honours are given to students showing a relevant scientific rigor in facing both exams and a certain brightness in exposing both theoretical and practical issues.
1 - A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing, Prentice Hall, (3”ed.) 2 - Copia delle trasparenze delle lezioni disponibili presso il sito https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7156.
1 - A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing, Prentice Hall, (3”ed.) 2 - Teacher’s material available at the website https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7156
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2018-2019
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427