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TRATTAMENTO DEI SEGNALI AMBIENTALI

Corso Ingegneria per l'Ambiente e il Territorio
Curriculum PRODUZIONE DI ENERGIA A BASSO IMPATTO AMBIENTALE
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2014/2015
Crediti 9.00
Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/31
Anno Primo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 72
Attività formativa Attività formative affini ed integrative

Canale Unico

Docente FRANCESCO CARLO MORABITO
Obiettivi Obiettivi Formativi

Il corso di Trattamento dei Segnali Ambientali si propone di introdurre agli studenti iscritti alla Laurea Magistrale in Ambiente e Territorio conoscenze di base ed applicative relative alla disciplina dell’elaborazione numerica dei segnali, con particolare riferimento ai segnali e dati di naturale ambientale. L’impostazione formale del corso fa riferimento alle modalità d’insegnamento tipiche delle discipline dell’Elettrotecnica e del SSD ING-IND/31. La parte concettuale del corso si affianca ad un’intensa attività di laboratorio che consente allo studente di impadronirsi delle tecniche di progettazione e sintesi di sistemi per l’elaborazione dei segnali, ivi incluso l’utilizzo del codice MatLab e di toolboxes associati a tale codice. Il corso ha quindi una caratterizzazione metodologica-applicativa.

Obiettivi d’apprendimento

Conoscenza e comprensione degli aspetti applicativi dei circuiti numerici per l’elaborazione dei segnali. Capacità di applicare le conoscenze acquisite per la risoluzione di problemi complessi di trattamento di segnali ambientali anche con tecniche al calcolatore.
Capacità di analizzare sistemi complessi di estrazione d’informazione da dati di grande dimensione. Capacità di indagine e progettazione autonoma di elaboratori con tecniche innovative allo stato dell’arte. Acquisizione di abilità a lavorare in autonomia e in gruppo per la sintesi progettuale.

Programma Introduzione al trattamento dei Segnali (Crediti 2)

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 (Crediti 1)

Algoritmi Genetici ed Evolutivi: generalità e metodologie d’impiego, operatori di riproduzione cross-over e mutazione, spazio di ricerca e Fitness Landscape, Teorema dello Schema, Building block hypothesis, diagramma di flusso di AG.
Sistemi adattivi, stima del gradiente, metodi iterativi, apprendimento Hebbiano, reti di Kohonen ed auto-organizzanti, reti dinamiche ricorrenti, reti di Hopfield.
Pattern recognition: formulazioni, classificatori lineari e non lineari, trattamento dell’incertezza, problemi rappresentativi in diversi ambiti di ricerca.

Analisi Multirisoluzione e Multidimensionale (Crediti 2)

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 pratiche PCA e ICA, serie temporali e dinamiche caotiche, circuiti elementari caotici.

Implementazione numerica degli algoritmi (Crediti 1)

Introduzione al MATLAB, nozioni preliminari, potenzialità e limiti del software, programmare con l’editor di MATLAB; introduzione all’uso dei Toolboxes: Genetic Algorithm, Neural Networks, Fuzzy Logic, Signal Processing, Wavelet, Algoritmi PCA e ICA, EEGLAB, ICA-lab, FAST-ICA.


Introduzione ai segnali ambientali (Crediti 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 registrazione dei segnali ambientali (Crediti 1)

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.

Tecniche di elaborazione dei segnali ambientali (Crediti 1)

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.

Testi docente Uncini A., “ Elaborazione Adattiva dei Segnali”, Aracne Editore.

Principe, N. R. Euliano, W. C. Lefebvre, “Neural and Adaptive Systems: Fundamental through Simulations”, J. Wiley & Sons.

Bishop C.M., “Pattern Recognition and Machine Learning”, Oxford University Press.

Hyvarinen A., J. Karhunen, E. Oja, “Independent Component Analysis”, J. Wiley & Sons.

M. Akay, “Time Frequency and Wavelets in Biomedical Signal Processing”, Wiley-IEEE Press.

Materiale scaricabile dal web su indicazione del docente
Erogazione tradizionale Si
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale No
Valutazione test attitudinale Si
Valutazione progetto Si
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Nessun materiale didattico inserito per questo insegnamento
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
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