SIGNAL PROCESSING for MULTIMEDIA APPLICATION
Anno accademico 2025/2026 - Docente: Giovanni SCHEMBRARisultati di apprendimento attesi
Conoscenza e comprensione dei principali elementi riguardanti l’elaborazione numerica dei segnali per applicazioni multimediali
Acquisire e comprendere gli strumenti fondamentali per trattare segnali e sistemi digitali, anche utilizzando una caratterizzazione nei domini di Fourier e Z.
Sviluppo delle capacità di analisi e progettazione di filtri numerici.
Capacità di acquisire e processare immagini aeree da droni.
Conoscenze applicate e capacità di comprensione delle tecniche oggi all’avanguardia nei sistemi di comunicazioni digitali, anche finalizzate all’applicazione pratica in contesti diversi da quelli usuali
Sviluppo delle
competenze necessarie per analizzare un segnale discreto mediante tecniche di
stima spettrale e per progettare un sistema lineare tempo-invariante tramite la
sua risposta in frequenza, al fine di raggiungere padronanza del loro utilizzo
anche in futuro e in contesti diversi da quelli trattati nel corso.
Autonomia di giudizio su quanto imparato
Sviluppo di un
adeguato grado di autonomia di giudizio nell’individuazione delle
caratteristiche dei sistemi lineari tempo-invarianti e degli strumenti
utilizzabili per poter effettuare non solo la progettazione di semplici filtri
digitali quali quelli trattati a lezione, ma anche di sistemi più complessi
quali quelli di manipolazione di segnali audio e video, questi ultimi anche generati
da telecamere aeree montate su drone, per i quali è necessaria una maturazione
di quanto studiato.
Abilità comunicative per la veicolazione a interlocutori eterogenei
Sviluppo della
capacità di comunicare efficacemente e con linguaggio tecnico adeguato
tematiche relative alla generazione dei segnali multimediali, alla loro
elaborazione e alla loro riproduzione.
Capacità di apprendimento in autonomia delle evoluzioni relative agli argomenti trattati a lezione
Sviluppo della
capacità di aggiornamento sull’evoluzione scientifica e tecnologica nel settore
dell’elaborazione numerica dei segnali per poter approfondire in autonomia le nuove
tecniche di filtraggio e manipolazione dei segnali digitali che si affermeranno
in futuro, con riferimento anche alle tecnologie emergenti per l’elaborazione
di segnali digitali in ambito “Internet of Sound” (IoS).
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
Il corso è composto da una parte di teoria e da una parte di esercitazioni di laboratorio.
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza, potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Prerequisiti richiesti
Conoscenze approfondite di teoria dei segnali, e in particolare analisi di Fourier, campionamento di un segnale analogico, risposta in frequenza di un sistema lineare tempo invariante. Caratterizzazione di un sistema lineare analogico.
Frequenza lezioni
Contenuti del corso
Il corso è organizzato in sette Unità Didattiche Elementari (UDE):
UDE 0. Introduzione al corso |
|
Presentazione del programma del corso e delle modalità di esame |
Diapositive proiettate a lezione |
UDE 1. Digitalizzazione dei
segnali
|
|
Campionamento e quantizzazione. Teorema del campionamento e aliasing. Rumore di
quantizzazione e quantizzazione non uniforme.
|
Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E.
Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”.
|
UDE 2. Trasformata di Fourier per
sequenze e trasformata Z
|
|
Sequenze canoniche. Impulso unitario. Gradino Unitario. Sequenza esponenziale. Sequenza
sinusoidale. Operazioni su sequenze
|
Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E.
Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”.
|
UDE 3. Sistemi a tempo-discreto |
|
Sistemi lineari tempo invarianti (LTI). Calcolo della sequenza di uscita. Causalità e
stabilità. Rappresentazioni di un sistema LTI tramite risposta all’impulso,
equazione alle differenze finite, funzione di trasferimento, risposta in
frequenza. Ritardo di fase e ritardo di gruppo. Sistemi non distorcenti.
Sistemi passa-tutto. Sistemi a fase minima
|
Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E.
Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”.
|
UDE 4. Discrete Fourier Transform (DFT) e Fast Fourier Transform (FFT) |
|
DFT e IDFT.
Traslazione circolare. Convoluzione circolare e convoluzione lineare.
Applicazione al calcolo dell’uscita di un sistema LTI. FFT. Radice-2 a
decimazione nel tempo. FFT inversa.
|
Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E.
Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”.
|
UDE 5. Progettazione e implementazione di filtri digitali |
|
Progettazione di filtri digitali. Specifiche di progetto. Progettazione di filtri
FIR elementari.
|
Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E.
Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”.
|
UDE 6. Elaborazione di immagini aeree da droni |
|
Codifica lossless e lossy. Cenni di tecniche di codifica per segnale vocale e codifica delle immagini JPEG ed MPEG. Acquisizione di immagini da drone mediante telecamere RGB, termica, multispettrale ed iperspettrale. Ricostruzione 3D mediante fotogrammetria con LiDAR e nuova di punti. |
Appunti forniti dal docente
|
|
Testi di riferimento
[Arg] F. Argenti, L. Mucchi, E. Del Re, Elaborazione numerica dei segnali. Teoria, esercizi ed esempi al calcolatore, Mc Graw Hill, 2011.
[Opp] A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Elaborazione numerica dei segnali, Angeli, Milano, 2003
Programmazione del corso
Argomenti | Riferimenti testi | |
---|---|---|
1 | Introduzione al corso | Diapositive proiettate a lezione |
2 | Digitalizzazione dei segnali | Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E. Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”. Cap. 1, §1.1 – 1.5 e diapositive proiettate a lezione |
3 | Trasformata di Fourier per sequenze e trasformata Z | Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E. Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”. Cap. 1, §1.6 – 1.10 Cap. 2 e diapositive proiettate a lezione |
4 | Sistemi a tempo-discreto | Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E. Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”. Cap. 3 e diapositive proiettate a lezione |
5 | Discrete Fourier Transform (DFT) e Fast Fourier Transform (FFT) | Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E. Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”. Cap. 5 e diapositive proiettate a lezione |
6 | Progettazione e implementazione di filtri digitali | Testo: F. Argenti, L. Mucchi, E. Del Re, “Elaborazione numerica dei segnali”. Cap. 6, Cap. 7 e diapositive proiettate a lezione |
7 | Elaborazione di immagini aeree da droni | Diapositive proiettate a lezione |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
· Conversione analogico-digitale: campionamento, quantizzazione e codifica; Banda di guardia; campionamento ideale, spettro del segnale campionato, teorema del campionamento, aliasing e ripiegamento dello spettro; rumore di quantizzazione e calcolo dell’SNR; SNR per segnale sinusoidale e per segnale Gaussiano; quantizzazione non uniforme.
· Definizioni: TF per sequenze, frequenza e pulsazione normalizzate, periodicità della TF, TF inversa; Sequenze notevoli (Impulso unitario, Impulso rettangolare, Esponenziale unilatera, sequenza sinusoidale) e loro TF
· In Matlab: Campionamento e ricostruzione di un segnale analogico; grafico del segnale analogico di partenza, grafico della sequenza ottenuta per campionamento, grafico della TF della sequenza ottenuta
· 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.
· Dato un sistema LTI descritto da un’equazione alle differenze finite, discutere su una sua possibile implementazione stabile e causale, e calcolare l’uscita a sequenze di ingresso date. Visualizzare la posizione di poli e zeri sul piano complesso.
· Filtri Notch o elimina banda, filtri comb e filtri all-pass, con verifica in Matlab della risposta in frequenza.
· Stime spettrali, risoluzione spettrale, scelta della finestra e della sua durata. Periodogramma. Laboratorio Fens – stime spettrali. Correlazione tra sequenze.
Progetto in Matlab di un filtro FIR passa-basso con il metodo delle finestre