Settore scientifico disciplinare: Telecomunicazioni (ING-INF/03) Codice di Ateneo Tipo di dell insegnament o: 2177

Transcript

1 Classe delle lauree magistrali in: Corso di laurea in: Ingegneria Elettronica (LM-29) Ingegneria Elettronica Tipo di attività formativa: Ambito disciplinare: Ingegneria Elettronica Titolo dell insegnamento: Elaborazione Numerica dei Segnali Codice di Ateneo Tipo di dell insegnament o: 2177 Settore scientifico disciplinare: Telecomunicazioni (ING-INF/03) insegnamento: Anno: primo Anno accademico: CFU: 12 Semestre: primo + secondo DOCENTE: Prof. Cataldo Guaragnella ARTICOLAZIONE IN TIPOLOGIE DIDATTICHE: 86 ore di lezioni teoriche, e 10 ore di laboratorio. PREREQUISITI: Teoria dei segnali deterministici, Processi casuali. Trasformata di Fourier Sistemi lineari/non lineari, tempo varianti/tempo-invarianti, statici/dinamici. Trasformazione di segnali ad opera di sistemi generici. OBIETTIVI FORMATIVI: l corso di Elaborazione Numerica dei Segnali introduce gli studenti alle metodologie di base utilizzate nei sistemi numerici di trattamento dei segnali. Nel corso si punta principalmente al raggiungimento di un livello operativo delle conoscenze teoriche, cercando di collegare teoria e pratica anche con esercitazioni sperimentali. CONTENUTI: Richiami ai sistemi lineari tempo-invarianti, risposta all impulso, convoluzione e trasformata di Fourier. Richiami al teorema del campionamento. Ricostruzione di un segnale campionato ed aliasing. Il campionamento dei segnali passa banda. Interpolazione: interpolatori di ordine zero ed uno. Interpolatore bicubico e splines. Proprietà spettrali di un filtro di interpolazione. Analisi in frequenza di segnali discreti nel tempo. Trasformata di Fourier per segnali tempo discreti (DTFT). La trasformata di Fourier discreta e la convoluzione circolare. Tecniche di overlap and save e di overlap and add. Algoritmi efficienti per il calcolo della DFT: la FFT a decimazione nel tempo e a decimazione in frequenza. Efficienza della FFT e generalizzazione dell algoritmo radix2. La trasformata Z e le sue proprietà. Analisi di sistemi lineari tempo invarianti nel dominio Z con uno zero e/o un polo. Rappresentazione mediante schemi a blocchi di alcuni sistemi tempo discreti (filtri solo zeri e solo poli). Sovracampionamento e decimazione di un fattore intero. Passaggio da una frequenza ad un altra con rapporto razionale. Passaggio tra due frequenze vicine tra loro. Filtri polifase. Progetto di filtri digitali FIR: metodo delle finestre e del campionamento in frequenza. Progetto di filtri FIR ottimi a ripple costante (ParksMc Clellan). Progetto di filtri IIR mediante l uso della trasformazione bilineare. Progetto di filtri IIR mediante le strutture riverberanti. Principali strutture di filtri FIR ed IIR e stabilità alla quantizzazione dei coefficienti. Analisi spettrale: concetti generali e stima spettrale non parametrica. Periodogramma, tecniche di Blackmann e Tuckey, finestratura di Hamming. Sistemi a tempo discreto pilotati da segnali non deterministici Teoria della decisione Elaborazione dei segnali e Stima di parametri: Funzione di autocorrelazione di un processo e funzioni di correlazione di più processi. Matrici di correlazione e covarianza. Stima dello spettro di potenza di un processo: il periodogramma Predizione lineare, sbiancamento di segnale e modelli AR; eq. Yule Walker, modelli AR e ARMA. Stima dello spettro di potenza: stima ottenuta in base ad osservazioni su tempi limitati. Metodi convenzionali e parametrici per la stima dello spettro di potenza. Stimatori AR, MA e ARMA. Algoritmi di Pisarenko e MUSIC e relazioni con modelli AR. Sistemi e segnali multidimensionali: Trasformata di Fourier 2D discreta; campionamento bidimensionale; ricostruzione di segnale analogico bidimensionale dai campioni; uso della FFT nella elaborazione di segnali bidimensionali. Applicazioni: SBC SubBand Coding e cenni alle wavelet Cenni all'implementazione di filtri adattativi Il segnale TV numerico: campionamento e quantizzazione del segnale TV. Tecniche di codifica del segnale TV. OFDM e modulazioni digitali. Broadcasting Digitale terrestre, DVBT e DVBT2, cenni a ATSC. Cenni all'elaborazione del segnale radar e radar ad apertura sintetica. METODI DI INSEGNAMENTO: Lezioni ed esercitazioni in aula. Tutoraggio in forma di assistenza individuale. Esercitazioni di laboratorio in ambiente Matlab/Octave sugli argomenti del corso. CONOSCENZE E ABILITÀ ATTESE: Conoscenza delle tecniche di base dell elaborazione numerica dei segnali. Capacità di progetto di filtri numerici, sistemi di stima spettrale e sistemi di estrazione delle informazione da sequenze numeriche. Capacità di individuare problemi e proporre soluzioni tecniche nello sviluppo di algoritmi. SUPPORTI ALLA DIDATTICA: PC e videoproiettore; appunti dalle lezioni, calendario degli esami e avvisi dal portale essetre

2 CONTROLLO DELL APPRENDIMENTO E MODALITÀ D ESAME: Esame orale, con discussione di una relazione scritta e individuale di laboratorio. TESTI DI RIFERIMENTO PRINCIPALI: 1) Oppenheim & Schafer, Discrete-Time Signal Processing, Pearson Education, 3/E, ISBN-10: , ISBN-13: ) Dimitris G. Manolakis, Vinay K. Ingle, Applied Digital Signal Processing, Cambridge University Press, ISBN ULTERIORI TESTI SUGGERITI: 3) J.G. Proakis, D.G. Manolakis, Digital Signal Processing, Principles, Algorithms and Applications, Prentice Hall, ) A. Papoulis, S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, Mc GrawHill, fourth edition ALTRE INFORMAZIONI: DEI Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'informazione Stanza docente: 3 piano ex Architettura n 3.13, tel , cataldo.guaragnella@poliba.it Sito URL del gruppo di ricerca: sstlab.it

3 Master Degree class: Electronic Engineering (LM-29) Type of formative activity: characterizing Title of the course: Digital Signal Processing Second level (two years) degree: Electronic Engineering Disciplinary Scientific Discipline area: Sector: Electronic Telecomunicazioni Engineering (ING-INF/03) Course University code: 2177 Type of course: Academic year: ECTS Credits: 12 Year: primo Semester: first and second LECTURER: Prof. Cataldo Guaragnella HOURS OF INSTRUCTION: 86 hours theoretical, 10 hours lab. PREREQUISITES: Theory of deterministic signals; random processes; Fourier transform; Systems: Linear/nonlinear, timevarying/time-invariant, static/dynamic; Transformation of signals by generic systems AIMS: The course of Digital Signal Processing introduces students to the basic methodologies used in systems for numerical signal processing. The aim is primarily to achieve an operational level of theoretical knowledge, trying to link theory and practice with experimental exercises. CONTENTS: Linear time-invariant systems, impulse response, convolution and Fourier transform. Sampling theorem. Reconstruction of a sampled signal and aliasing. The sampling of the signals passes band. Interpolation: interpolators of order zero and one. Interpolation and bicubic splines. Spectral properties of an interpolation filter. Frequency analysis of discrete signals in time. Fourier transform for discrete-time signals (DTFT). Discrete Fourier Transform and the circular convolution. Techniques overlap and save and overlap and add. Efficient algorithms for the calculation of the DFT: the FFT decimation in time and decimation in frequency. Efficiency in FFT and generalization of radix-2. Z transform and its properties. Analysis of linear time invariant in the domain Z with a zero and / or a pole. Representation by block diagrams of some discrete-time systems (filters only zeros and only pole). Oversampling and decimation of an entire factor. Transition from one frequency to another with rational relationship. Passage between two closely spaced frequencies. Polyphase filters. FIR digital filters: method of the windows and of the sampling frequency. Draft FIR filters excellent in constant ripple (Parks-Mc Clellan). IIR filters by the use of the bilinear transformation. IIR filter design using the reverberant structure. Main structures of FIR and IIR filters and stability to the quantization of coefficients. Outline of spectral analysis techniques: general concepts and nonparametric spectral estimation. Periodogram, techniques Tuckey and Blackman, Hamming windows. Discrete-time systems feeded by random signals. Decision theory Signal processing and estimation of parameters: Autocorrelation function of a process and correlation functions of multiple processes, Covariance and correlation matrices, Estimate of the power spectrum of a process: the periodogram, Linear prediction, signal whitening and AR models; eq. Yule-Walker AR models and ARMA. Estimation of the power spectrum obtained from observations on a limited time. Conventional methods and parametric estimate of the power spectrum. Estimators AR, MA and ARMA. Algorithms and Pisarenko MUSIC and relationships with models AR. Multidimensional signals and systems: 2D discrete Fourier transform; sampling the two-dimensional; reconstruction of two-dimensional analog signal from the samples; use of the FFT in the processing of two-dimensional signals. Applications: SBC Subband Coding and outline of the wavelet. Outline the implementation of adaptive filters. The digital TV signal: sampling and quantization of the TV signal. Coding techniques of the TV signal.. OFDM and digital modulations. Digital terrestrial broadcasting, DVB-T and DVB-T2, hints to ATSC. Overview signal processing radar and synthetic aperture radar. The module provides numerical exercises in Matlab/Octave TEACHING METHODS: Lectures and theorical examples and exercises. Individual tutorship. Matlab/Octave laboratory experiences on the course topics EXPECTED OUTCOME AND SKILLS: Base knowledge on DSP techniques. Ability of designing digital filters also for finite precision implementation. Spectral estimation and information extraction from time series. Ability of understanding technical problem and develop algorithm and digital systems. TEACHING AIDS: PC e overhead projector; lecture notes, exams dates and side information on essetre portal EXAMINATION METHOD: Oral exam and discussion on the laboratory individual work. BIBLIOGRAPHY: 1) Oppenheim & Schafer, Discrete-Time Signal Processing, Pearson Education, 3/E, ISBN-10: ,

4 ISBN-13: ) Dimitris G. Manolakis, Vinay K. Ingle, Applied Digital Signal Processing, Cambridge University Press, ISBN FURTHER BIBLIOGRAPHY: 3) J.G. Proakis, D.G. Manolakis, Digital Signal Processing, Principles, Algorithms and Applications, Prentice Hall, ) A. Papoulis, S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, Mc GrawHill, fourth edition FURTHER INFORMATIONS: DEI Department of Electrical and Information Engineering Room location: 3 piano ex Architettura, room 3.13, tel , cataldo.guaragnella@poliba.it Research unit URL: sstlab.it

5