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S. Morosi – Sistemi di Elaborazione Numerica dei Segnali
SISTEMI DI ELABORAZIONE NUMERICA
DEI SEGNALISimone Morosi
-
Università di FirenzeDipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DINFO)
Laboratorio di Elaborazione dei Segnali e Comunicazioni (LESC)
S. Morosi – Sistemi di Elaborazione Numerica dei Segnali
Sistemi di Elaborazione Numerica dei Segnali
Sintesi del Contenuto del corso (LM Ing. delle Telecomunicazioni)(in comune con LM Ing. Elettronica)
6CFU• Analisi e progetto dei sistemi di ENS realizzati con aritmetica a precisione
finita• Analisi e progetto di sistemi di elaborazione numerica dei segnali con
variazione della frequenza di campionamento (multirate systems)• Analisi e progetto di sistemi adattativi• Applicazioni di Sistemi di Elaborazione Numerica
(Esercitazioni numeriche e con MATLAB)
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Prerequisiti: Fondamenti di Elaborazione Numerica dei SegnaliTesto di riferimento: F.Argenti, L.Mucchi, E.Del Re, Elaborazione numerica dei segnali. Teoria, esercizi ed esempi al calcolatore,McGraw‐Hill, 2011.
S. Morosi – Sistemi di Elaborazione Numerica dei Segnali
Argomenti trattati nel corso (nelle diapositive i riferimenti rimandano ai Capitoli del testo di riferimento)
• Sistemi di ENS realizzati con aritmetica a precisione finita– FFT ‐ realizzazione con aritmetica a precisione finita: quantizzazione dei coefficienti e delle operazioni. Rapporto segnale‐errore in uscita.
– FIR ‐ strutture realizzative; realizzazione con aritmetica a precisione finita: quantizzazione dei coefficienti e delle operazioni. Fattore di scala. Rapporto segnale‐errore in uscita.
– IIR ‐ strutture realizzative; realizzazione con aritmetica a precisione finita: quantizzazione dei coefficienti e delle operazioni. Fattore di scala. Ordinamento e accoppiamento di poli e zeri. Rapporto segnale‐errore in uscita. Cicli limite.
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Argomenti trattati nel corso (nelle diapositive i riferimenti rimandano ai Capitoli del testo di riferimento)
• Sistemi con variazione della frequenza di campionamento (”multirate systems”)– Interpolazione e decimazione di segnali numerici: fattore intero e fattore razionale.
– Conversione di frequenza mediante tecniche di interpolazione e decimazione.
– Progetto di filtri per interpolazione e decimazione. Strutture per decimatori e interpolatori. Strutture polifase. Strutture con filtri CIC.
– Realizzazione a stadi multipli di interpolatori e decimatori.– Traslazione frazionaria del passo di campionamento– Applicazioni dei sistemi “multirate”.
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Argomenti trattati nel corso (nelle diapositive i riferimenti rimandano ai Capitoli del testo di riferimento)
• Sistemi adattativi– Contesti applicativi: predizione, identificazione, equalizzazione, cancellazione di interferenze.
– Criterio di ottimizzazione. Algoritmo LMS, algoritmi semplificati. Algoritmo RLS. Condizioni di convergenza.
– Applicazioni dei sistemi adattativi.
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Argomenti trattati nel corso (nelle diapositive i riferimenti rimandano ai Capitoli del testo di riferimento)
• Applicazioni di Sistemi di Elaborazione Numerica
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• Esempi applicativi ed esercitazioni (anche con MATLAB)
• Conversione digitale di frequenza• Modem per comunicazioni numeriche. Ritardo frazionario.• Banchi di filtri.• Analisi e sintesi di segnali in sottobande.• Predizione, equalizzazione, identificazione adattative. • Codifiche standard voce e audio per telefonia mobile e Internet.• Convertitori sigma‐delta.
• Identificazione di Sistemi Biologici• Sistemi di localizzazione indoor ed outdoor
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Identificazione di un sistema biologico
Un’altra recente innovazione è quella dei biosensori, cioè di trasduttori costituiti da un elemento sensibile biologicamente attivo (enzimi, cellule, anticorpi ecc.) e da una parte elettronica
Lo studio della risposta elettrica delle piante a stimoli esterni è reso complesso dalla presenza di un’attività elettrica di base, presente al loro interno.
L’approccio allo studio dell’attività elettrica nelle piante si basa su misurazioni di tipo intracellulare o extracellulare.
Il segnale, osservato utilizzando tecniche non invasive di tipo extracellulare, è originato dal processo di depolarizzazione e ripolarizzazione in un gruppo di cellule.
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Identificazione di un sistema biologico
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Identificazione di un sistema biologico
Esempio dati laboratorio: forte correlazione
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WiFi Bluetooth UWB(Dedicated Infrastructure)
Cooperative Positioning(relies on communicating devices)
Dead Reckoning (No infrastructure)
GNSS (mainly outdoor)
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Hardware Platform
Patch GPS Antenna
GN3S Front-end•Mixing•Filtering•Amplifying
Cooperative Positioning
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Risultati
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Inertial Platforms 10 DOF• Accelerometer• Gyroscope• Magnetometer• Barometer
Arduino Yun• ATMega 32u4• Atheros AR9331• Wi‐Fi• Micro SD
Hardware Platform
Dead Reckoning ‐ Arduino
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Hardware Platform
Dead Reckoning ‐ Android Smartphone
Dead Reckoning+
Map Matching
Particle Filter
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Hardware Platforms
UDOO• CPU ARM Cortex‐A9 Quad core 1GHz• Arduino• Android• Linux
Phidgets 1044High precision• Acc• Gyro• compass
Touch-screenLCD 7’’
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Indoor localization• Bluetooth Low Energy ‐ Beacon
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PREREQUISITI Trasformata zeta Trasformata di Fourier FFT
• Struttura realizzativa (di calcolo)• Applicazione al filtraggio FIR• Stime spettrali
Sistemi LTI, FIR e IIR• Strutture realizzative• Risposta impulsiva• Equazione alle differenze finite• Risposta in frequenza• Funzione di trasferimento
Segnali aleatori discreti (processi stocastici)• Densità di probabilità• Densità spettrale di potenza• Applicazione ai sistemi LTI
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Materiale didattico integrativo di Sistemi di Elaborazione Numerica dei Segnali Diapositive del Corso divise per Capitoli (pdf)
Piattaforma Moodle
http://e‐l.unifi.it/