SIGNAL PROCESSING for MULTIMEDIA APPLICATION

Obiettivi

Il corso si prefigge di fornire le conoscenze di base e gli strumenti metodologici per l'analisi e l'elaborazione digitale dei segnali, con particolare riferimento alle applicazioni multimediali e, in particolare, all'elaborazione di sequenze audio. Saranno affrontati i principi della digitalizzazione dei segnali analogici, includendo le problematiche relative al campionamento, alla quantizzazione, alla codifica e alla ricostruzione del segnale, nonché gli effetti di fenomeni quali aliasing, rumore di quantizzazione e distorsione.

In particolare, saranno introdotti i fondamenti dell'analisi dei segnali e dei sistemi a tempo discreto attraverso lo studio della Trasformata di Fourier per sequenze, della Trasformata Z, della Discrete Fourier Transform e dei relativi algoritmi FFT. Saranno inoltre approfondite le caratteristiche dei sistemi lineari tempo invarianti, la loro rappresentazione nel dominio del tempo e della frequenza e le principali tecniche di progettazione di filtri digitali FIR e IIR.

Durante il corso saranno anche forniti contenuti relativi all'impiego di MATLAB e dei relativi strumenti software per l'analisi, la simulazione e la progettazione di sistemi di elaborazione digitale dei segnali, nonché per l'analisi spettrale e il filtraggio di segnali e sequenze audio.

Durante il corso sono previste esercitazioni finalizzate a fornire agli studenti competenze pratiche nell'utilizzo di strumenti software per la generazione, l'analisi e l'elaborazione di segnali digitali. Le attività, comprendenti la progettazione e la verifica sperimentale di filtri digitali e l'elaborazione di sequenze audio, rappresentano un'importante occasione per sviluppare capacità operative, di analisi dei risultati e di problem solving.

Lo studente sarà inoltre in grado di coordinarsi con i colleghi nello svolgimento di attività di gruppo e di discutere criticamente le soluzioni progettuali e i risultati ottenuti, sviluppando competenze trasversali utili nello svolgimento di attività tecnico-scientifiche e professionali.

Conoscenza e comprensione

Sulla base delle nozioni acquisite durante il corso, lo studente sarà in grado di comprendere le tecniche di digitalizzazione, trasformazione ed elaborazione dei segnali, le tecniche di codifica, compressione e trasmissione multimediale, le proprietà dei sistemi a tempo discreto e le tecniche di analisi e progettazione di filtri digitali per applicazioni multimediali.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Alla fine del corso lo studente sarà in grado di analizzare segnali e sistemi a tempo discreto, utilizzare gli strumenti di analisi nel dominio del tempo e della frequenza e progettare filtri FIR e IIR, verificandone le prestazioni mediante MATLAB e applicandoli a segnali reali.

Autonomia di giudizio

Alla fine del corso lo studente sarà in grado di valutare ed interpretare dei dati sperimentali di laboratorio, di analizzare criticamente le caratteristiche e le prestazioni di sistemi di elaborazione digitale dei segnali e di scegliere, in funzione delle specifiche applicative, le tecniche di analisi, elaborazione e filtraggio più appropriate. Tale capacità viene acquisita anche mediante esercitazioni partecipate e attività pratiche.

Abilità comunicative

Alla fine del corso lo studente sarà in grado di discutere argomenti inerenti all'elaborazione digitale dei segnali utilizzando un linguaggio tecnico appropriato. Sarà inoltre in grado di descrivere e documentare in forma analitica le metodologie adottate e i risultati delle attività di analisi, simulazione e progettazione svolte, di redigere relazioni tecniche e documentazione progettuale, e di lavorare in gruppo e presentare risultati sperimentali.

Capacità di apprendimento

Alla fine del corso lo studente avrà acquisito la capacità di approfondire autonomamente le tematiche dell'elaborazione digitale dei segnali e delle relative applicazioni multimediali. Sarà inoltre in grado di comprendere testi tecnici e scientifici e di utilizzare autonomamente nuove metodologie e strumenti software/hardware per l'analisi e la progettazione.

L'insegnamento prevede sia lezioni in didattica frontale (49 ore, pari a 7 CFU), che esercitazioni di laboratorio (30 ore, pari a 2 CFU), mirate a mettere in pratica i contenuti delle nozioni teoriche. Le esperienze laboratoriali vengono svolte singolarmente o in gruppo. L’ultima lezione del corso è una lezione all’aperto che prevede l’uso di droni per l’acquisizione di dati e immagini che gli studenti dovranno poi utilizzare per la preparazione di un progetto di fine corso.

Le suddette modalità di svolgimento sono in linea con gli obiettivi formativi dell'insegnamento, che si prefiggono sia un trasferimento di conoscenza riguardanti strumenti di analisi e di sintesi di segnali digitali e sistemi discreti LTI, che l'applicazione di tali competenze in scenari sperimentali.

Qualora l’insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto sopra dichiarato, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel presente syllabus.

Conoscenze indispensabili:

• Teorema del campionamento
• Variabile aleatoria Gaussiana
• Rappresentazione di un segnale nel dominio della frequenza
• Trasformata di Fourier
• Segnali notevoli (sin, cos, sinc, unit step)
• Laplace Transform
• Scala logaritmica e decibel

 Conoscenze importanti:

• Definition of BIBO (Bounded Input, Bounded Output) system stability
• Distorsioni di ampiezza e di fase di un sistema LTI
• Filtri passa-basso, passa-banda e passa-alto

 Conoscenze utili:

• Rappresentazione di un sistema discreto LTI nel piano Z, con poli e zeri
• Uso dell’ambiente Matlab
• Filtri analogici di Butterworth, di Chebishev ed Ellittici

Il corso non prevede obbligo di frequenza. 

Programma dettagliato

Parte 1: Introduzione al corso (1 ora)

[Didattica frontale: 1 ora – Esercitazioni e Laboratorio: 0 ore]

• Obiettivi del corso
• Modalità di esame
• Materiale didattico

Parte 2: Digitalizzazione dei segnali (3 ore)

[Didattica frontale: 2 ore – Esercitazioni e Laboratorio: 1 ora]

• Conversione A/D e Conversione D/A
• Campionamento e quantizzazione in condizioni non ideali
• Ricostruzione del segnale analogico da una sequenza digitale in condizioni non ideali

Parte 3: Trasformata di Fourier per sequenze e Trasformata Z (17 ore)

[Didattica frontale: 8 ore – Esercitazioni e Laboratorio: 9 ore]

• Sequenze canoniche
• Trasformata di Fourier discreta per sequenze (DTFT)
• Trasformata Z per sequenze

Parte 4: Sistemi a tempo-discreto (20 ore)

[Didattica frontale: 13 ore – Esercitazioni e Laboratorio: 7 ore]

• Sistemi lineari tempo invarianti (LTI), sistemi non distorcenti, sistemi passa-tutto e sistemi a fase minima
• FIR simmetrici
• Sistemi elementari canonici nel tempo-discreto

Parte 5: Discrete Fourier Transform (DFT) (18 ore)

[Didattica frontale: 12 ore – Esercitazioni e Laboratorio: 6 ore]

• Definizione, Relazione con DTFT e Trasformata Z
• Stime spettrali e Short-Term Fourier Transform (STFT)
• Calcolo dell’uscita di un sistema FIR in tempo reale

Parte 6: Progettazione e implementazione di filtri digitali (15 ore)

[Didattica frontale: 11 ore – Esercitazioni e Laboratorio: 4 ore]

• Specifiche di progetto e introduzione alle tecniche di progettazione
• Principali tecniche di progettazione di filtri FIR
• Principali tecniche di progettazione di filtri IIR

Parte 7: Elaborazione di immagini aeree da droni (5 ore)

[Didattica frontale: 2 ore – Esercitazioni e Laboratorio: 3 ore]

• Acquisizione di immagini da drone mediante telecamere RGB, termica, multispettrale ed iperspettrale
• Ricostruzione 3D mediante fotogrammetria con LiDAR e nuvola di punti
• Uso dell’intelligenza artificiale per la costruzione automatica di dataset di immagini aeree e per il riconoscimento delle immagini
• Cenni di elaborazione di immagini multispettrali e iperspettrali

Contributo dell’insegnamento agli obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile

Gli argomenti trattati nel corso e le conoscenze acquisite sono direttamente o indirettamente funzionali allo sviluppo di soluzioni tecnologiche sostenibili, oltre che contribuire ad una formazione di qualità, in accordo con gli obiettivi 3, 4, 7, 9, 11, 12, 13, 14 e 15 dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile.

·        [1] F. Argenti, L. Mucchi, E. Del Re, Elaborazione numerica dei segnali. Teoria, esercizi ed esempi al calcolatore, Mc Graw Hill, 2011.

·        [3] Diapositive proiettate a lezione.

L'esame consiste di una prova orale tipicamente con tre domande. Una domanda verte sulla digitalizzazione dei segnali, sulla Trasformata di Fourier per sequenze e sulla Trasformata Z, una sui sistemi digitali a tempo discreto e una sul progetto di filtri FIR e IIR. La scelta delle tre domande avviene in maniera casuale mediante un simulatore di esame che viene fornito assieme al materiale didattico. Come dettagliato nel simulatore di esami, alcune delle domande richiedono delle dimostrazioni di utilizzo e di configurazione di script Matlab, anch’essi forniti assieme al materiale di esame.

Chi avrà superato la prova in itinere avrà un esame orale semplificato, costituito solo dalla seconda e dalla terza domanda, mentre la prima verrà data per superata.

Chi avrà anche partecipato all’ultima lezione del corso, consistente nell’acquisizione di immagini e dati da drone, potrà portare un progetto concordato con il docente. Tale progetto sostituirà la seconda domanda e dunque, in questo caso, l’esame orale consisterà solo della terza domanda.

L'esame orale verrà valutato sulla base della correttezza formale e pertinenza degli argomenti sviluppati, la qualità del linguaggio tecnico adottato, la capacità di fornire la soluzione corretta per i problemi proposti. 

Prove in itinere

La prova in itinere ha una durata di tre ore, e consiste nella risoluzione di alcuni esercizi di laboratorio in ambiente Matlab. L’esito della prova in itinere sarà uno tra i seguenti: “Superata”, “Superata con riserva”, “Non superata”. Gli studenti che ricevono l’esito “Superata con riserva” potranno richiedere, in data da concordare con il docente, prima dell’inizio della prova orale, la possibilità di recuperare gli argomenti ritenuti con alcune criticità. Qualora tali criticità verranno superate, l’esito della prova verrà modificato in “Superata” ai fini della partecipazione alla prova orale.

La validità di ciascuna prova in itinere è limitata all’AA in cui la prova stessa è stata sostenuta, e avrà validità di sei mesi dalla fine delle lezioni dell’anno in corso.

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. È possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del proprio Dipartimento. La verifica dell'apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere, previa approvazione dagli organi centrali di Ateneo.

• Trasformata Z: Definizione, relazione con la Trasformata di Fourier, condizioni di convergenza, regione di convergenza, RoC di sequenze finite, di sequenze monolatere e bilatere
• Sistemi lineari; esempi di sistemi lineari a tempo-discreto. Definizioni di: sistemi a tempo-discreto, sistemi lineari e sistemi lineari tempo invarianti (LTI). Per i sistemi LTI: risposta all’impulso e calcolo della sequenza di uscita (con esempio numerico); linearità; causalità; stabilità BIBO; esempi di filtri FIR stabili e IIR stabili.
• Rappresentazioni di un sistema LTI: risposta all’impulso, equazione alle differenze finite, funzione di trasferimento, rappresentazione poli/zeri; risposta in frequenza. Passaggio da una rappresentazione all'altra. Differenze tra FIR e IIR sulle diverse rappresentazioni.
• FIR simmetrici: proprietà (fase lineare, ritardo di fase costante, posizione degli zeri); Sistemi passa-tutto (proprietà del numeratore e denominatore della FdT, posizione dei poli e degli zeri); sistemi a fase minima.
• Dato un sistema LTI stabile con un polo interno alla circonferenza unitaria e un polo esterno, calcolarne la risposta impulsiva, e discutere su una possibile implementazione con un parallelo o una serie di due sistemi stabili.
• Dato un sistema LTI descritto dall’equazione alle differenze finite, determinare la funzione di trasferimento e realizzare un ribaltamento della risposta in frequenza, confrontando graficamente la risposta in frequenza ottenuta con quella del sistema originale.
• Filtri Notch o elimina banda (all zeros, e con poli  e zeri)), con verifica in Matlab della risposta in frequenza. Filtri Comb (di tipo 1 e 2, e tramite sostituzione di z con z^L), con verifica in Matlab della risposta in frequenza. Filtri all-pass (FIR e IIR), con verifica in Matlab della risposta in frequenza.
• Progettazione di filtri FIR. Metodo delle finestre. Progetto di finestre ottime. Progetto di FIR passa-banda, FIR derivatore, FIR di Hilbert. Metodo dei minimi quadrati. Metodo del campionamento in frequenza.
• Utilizzando i Matlab Tools forniti a lezione, progettare con il metodo delle finestre un filtro passa banda tra 2kHz e 3kHz, assumendo un sistema che usa una frequenza di campionamento di 8KHz. Filtrare poi una sequenza vocale registrata con Audacity.
• Utilizzando il tool filterDesigner, progettare con template Butterworth un filtro IIR passa banda tra 2kHz e 3kHz, assumendo un sistema che usa una frequenza di campionamento di 8KHz. Esportarlo poi in Matlab e filtrare una sequenza vocale registrata con Audacity.