Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Stefano SQUARTINI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT16] INGEGNERIA ELETTRONICA E DELLE TECNOLOGIE DIGITALI First Cycle Degree (3 years) - [IT16] ELECTRONIC AND DIGITAL TECHNOLOGIES ENGINEERING
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 3 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2025-2026
Anno regolamentoAnno regolamento: 2023-2024
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-IND/31 - ELETTROTECNICA
Italiano
Italian
Teoria dei Circuiti , 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 / delle studentesse 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 / delle studentesse. Riassumendo, questo è lo schema delle ore di insegnamento: - Lezioni di Teoria: 36 ore - Esercitazioni e Laboratorio: 12 ore
All lectures will be taken by the reference teacher and they will take place in the assigned rooms. During the lecture, both theoretical (36 hours) and practical/implementative issues (12 hours) 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. Summarizing, this is the overall lecture hours scheme: - Theory Lectures: 36 hours - Practice and Laboratory: 12 hours
Lo studente / la studentessa 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 / la studentessa 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 / la studentessa 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 correspondence 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.
Lezioni di teoria:
- 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
Esercitazioni e Laboratorio:
-Implementazione di algoritmi per l'elaborazione dei segnali a tempo discreto in ambiente Matlab, con particolare riferimento al segnale audio.
Theory Lectures:
- 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
Practice and Laboratory lectures:
- DSP algorithms implementation by means of the Matlab programming environment, with special reference to the digital audio case study.
La valutazione del livello di apprendimento dello studente / della studentessa consiste in una prova singola che prevede quattro domande teoriche relative ai temi trattati durante il corso, ed una domanda pratica, da affrontare con l’ausilio del calcolatore, relativa all’implementazione di semplici algoritmi di Digital Signal Processing in ambiente Matlab. La durata complessiva della prova è di due ore. Per gli studenti / le studentesse con disabilità/invalidità o disturbo specifico di apprendimento (DSA), che abbiano fatto debita richiesta di supporto per affrontare lo specifico esame di profitto all’Info Point Disabilità/DSA dell’Ateneo, le modalità di esame saranno adattate alla luce di quanto previsto dalle linee guida di ateneo (https://www.univpm.it/Entra/Elenco_siti_tematici_1/Disabilita_e_DSA_Servizio_di_accoglienza).
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare l'esame con esito positivo, lo studente / la studentessa deve dimostrare di aver compreso i concetti fondamentali del Digital Signal Processing e di saperli applicare in maniera autonoma per la realizzazione degli algoritmi relativi alla domanda pratica. Allo studente / alla studentessa è anche richiesto di saper esporre in maniera chiara e sintetica sia gli aspetti teorici descritti che i dettagli implementativi relativi alla domanda pratica.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Durante la prova 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 valutata la capacità autonoma di comprendere le specifiche indicate nella domanda pratica della prova, 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.
Al compito consegnato dallo studente / dalla studentessa viene attribuito un punteggio in 30esimi, che è quello proposto per la verbalizzazione. Lo studente / la studentessa può richiedere di sostenere un ulteriore orale integrativo per affinare il voto proposto (max +/- 2 punti rispetto al voto proposto per la verbalizzazione). La valutazione massima viene conseguita quando lo studente / la studentessa mostra una conoscenza approfondita dei contenuti teorici ed una evidente capacità di applicare tali conoscenze nel rispondere alla domanda pratica. La lode viene riservata agli studenti / alle studentesse che nel superare con voto pieno la prova abbiano mostrato uno spiccato rigore scientifico ed un particolare brillantezza espositiva.
Learning Evaluation Methods.
The learning evaluation methodology consists in one single test made of 4 theoretical questions related to the topics covered during the lectures, and one practical question, to be solved with the support of a computer, consisting in developing suitable DSP algorithms in Matlab in response to simple technical requirements provided by the teacher. The temporal duration of the test is equal to 2 hours. For those students with a disability or specific learning disorder (SDA), who have made an appropriate request for support to take the specific profit exam at the University’s Disability Info Point/DSA, the examination procedures will be adapted in the light of the provisions of the University guidelines (https://www.univpm.it/Entra/Elenco_siti_tematici_1/Disabilita_e_DSA_Servizio_di_accoglienza).
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 question. 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 question.
Learning Measurement Criteria.
During the exam, 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 question, to assess pros and cons of diverse solutions, and to analyze and interpret results coming from the execution of the implemented algorithms, will be evaluated.
Final Mark Allocation Criteria.
A score within the 18-30 scale is assigned to the test submitted by the student. This score represents the final one proposed for official registration. The student can ask the teacher to take an oral examination to slightly modify the proposed score (max +/- 2 points with respect to the proposed score for official registration). The maximum evaluation score is given when the student shows a deep knowledge of the theoretical contents of the course and a remarkable ability in applying those concepts to practical problems. Honors are given to students showing a relevant scientific rigor in facing the exam 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 alla pagina web https://learn.univpm.it, alla pagina relativa al corso in oggetto.
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, and specifically at the pages related to this course.
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2025-2026
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427