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1021780 -
ELETTRONICA DIGITALE
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Circuiti digitali CMOS (fondamenti), sintesi logica combinatoria e sequenziale, sistemi elementari a microprocessore
CAPACITÀ APPLICATIVE. Progetto di logica combinatoria e sequenziale, progetto di sistemi elementari a microprocessore AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Valutazione delle scelte progettuali da utilizzare.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Comprensione di specifiche tecniche di componenti e sistemi digitali.
CAPACITÀ DI APPRENDERE. Qualsiasi successivo approfondimento su circuiti digitali, architetture e programmazione.
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ING-INF/01
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1017666 -
SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI
(obiettivi)
- Affrontare i principi metodologici alla base di molte fasi del ciclo di vita dei sistemi informativi, con riferimento non solo agli aspetti tecnologici, ma anche e soprattutto a quelli che richiedono attenzione al contesto organizzativo ed economico
- Arricchire il patrimonio culturale degli studenti, attraverso una serie di contributi monografici o seminariali
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ING-INF/05
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1022807 -
DISTRIBUTED SYSTEMS
(obiettivi)
I sistemi distribuiti sono alla base di qualiasi
applicazione informatica moderna. Il corso si propone di fornire agli studenti
una chiara caratterizzazione della concorrenza in un sistema distribuito
considerando le caratteristiche di tale sistema come guasti, latenza variabile
nelle compunicazione e assenza di un clock globale. Successivamente si
analizzano i principali modelli di sistema e le astrazioni di base per la
comunicazione e la sincronizzazione. Infine si forniranno i concetti di base di
un sistema peer-to-peer con alcuni esempi di sistemi reali.
Risultati di apprendimento attesi:
Lo studente sarà in grado di progettare sistemi e algoritmi distribuiti al di
sopra di diversi modelli di sistema da quelli sincrono, asincrono e
parzialmente sincrono capendo impossibilità e limitazione nelle prestazioni.
Inoltre avrà la capacita di astrarre sistemi e piattaforme reali in modelli
astratti più facili da trattare.
Lo scopo del corso è fornire agli studenti:
- i concetti necessari a comprendere il significato di sicurezza delle
infrastrutture e delle applicazioni
- i concetti di crittografia e di controllo degli accessi, su cui si basa la
moderna sicurezza delle infrastrutture e delle
applicazioni
- gli strumenti operativi per raggiungere gli obiettivi di sicurezza delle
infrastrutture e delle applicazioni
Risultati di apprendimento attesi: 1. Usare gli strumenti fondamentali per
garantire integrità/confidenzialità dei dati e autenticazione di utenti ed
applicazioni
2. Supportare l'analisi e la definizione di politiche di sicurezza
3. Progettare ed implementare infrastrutture ed applicazioni nel rispetto di
politiche di sicurezza
4. Valutare la presenza di vulnerabilità rilevanti nelle infrastrutture e nella
applicazioniObiettivi formativi Comprendere il significato e l'ambito di applicazione del concetto di
sicurezza nello scenario ICT, approfondendo sia i principali strumenti a
supporto della sicurezza, fra i quali la crittografia, sia la necessità
di completarli con standard condivisi ai fini di una sicurezza
effettiva. Il corso fornisce anche una panoramica degli altri strumenti
necessari per la configurazione di reti, applicazioni e sistemi sicuri, Risultati d'apprendimento Lo studente avrà dimestichezza con le principali tecniche di attacco e
sarà in grado di utilizzare protocolli e altri strumenti indispensabili
per l'amministrazione di reti e la progettazione di applicazioni sicure.
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ING-INF/05
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021793 -
FOTONICA
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Lo studente acquisirà una conoscenza solida e coordinata delle caratteristiche e delle metodologie di dimensionamento dei componenti e sistemi di comunicazione in fibra ottica anche attraverso esercitazioni di laboratorio.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Lo studente avrà acquisto alla fine del corso, padronanza dei criteri di progetto e di valutazione delle prestazioni di collegamenti ottici a larga banda in particolare i sistemi a multiplazione in divisione di lunghezza d’onda (WDM).
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Gli studenti saranno in grado di riconoscere le specifiche dei principali dispositivi fotonici per la realizzazione di un sistema di comunicazione in fibra ottica. Sapranno dimensionare e valutare le prestazioni dei sistemi sia a singola portante ottica, sia a multiplazione in lunghezza d’onda (WDM). Avranno acquisito le conoscenze circa i fenomeni che limitano le prestazioni dei sistemi in fibra nonché le tecniche per ottenere sistemi con prestazioni che costituiscono lo stato dell’arte delle comunicazioni in fibra ottica.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Lo studente acquisirà la capacità di comunicare in froma scritta attraverso relazioni e in forma orale durante discussioni tecniche in aula e all’esame sui contenuti della disciplina.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Lo studente acquisirà la capacità di apprendere attraverso l’uso di materiali di diverso tipo: dispense, matreriale tecnico scientifico disponibile in rete e attraverso le esperienze di laboratorio come indicato dal docente.
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ING-INF/01
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1027171 -
NETWORK INFRASTRUCTURES
(obiettivi)
GENERALI
Il corso presenta i concetti di base, i protocolli e le architetture delle attuali infrastrutture di rete. Particolare attenzione è dedicata alla rete di accesso a larga banda larga, alla rete di trasporto ottica e alle reti wireless di nuova generazione.
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: Conoscere i protocolli e le architetture delle attuali infrastrutture di rete, sia cablate che wireless, sia d’accesso che di trasporto. Alla fine del corso gli studenti avranno conoscenze sulle principali tecnologie ed infrastrutture di reti di comunicazioni tra cui: xDSL, PON, LTE, 5G, SDH, OTN, SDN.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare criteri e tecniche di progettazione di una infrastruttura di rete. Saper configurare ed analizzare reti IP e relativi protocolli (sia base che avanzati) grazie alle conoscenze acquisite utilizzando il tool Netkit.
• Autonomia di giudizio: saper analizzare benefici e limiti di progetti di rete.
• Abilità comunicative: saper presentare progetti di infrastrutture di rete, compresi vincoli progettuali, soluzioni e possibilità d’impiego.
• Capacità di apprendimento: capacità di sviluppare studi più avanzati nell’ambito delle tecnologie di rete di futura generazione.
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021877 -
RADIOTECNICA TERRESTRE E SATELLITARE
(obiettivi)
ITA
Gli obiettivi del corso sono quelli di individuare tecnologie e tecniche di progettazione per la radiocomunicazione a grande distanza, specificatamente satellitare. Sono esaminate le specificità dei segmenti: Spazio e Terra. Nonché le conseguenze sulla progettazione di dispositivi elettronici allo stato solido operanti nello spazio, in particolar modo degli effetti delle radiazioni ionizzanti. Il corso consentirà inoltre agli studenti di approfondire le conoscenze sui sistemi di trasmissione ad alto rendimento e acquisire le capacità progettuali relative, utilizzando tecniche miste analogico-digitali.
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ING-INF/01
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1022870 -
NEURAL NETWORKS
(obiettivi)
Il corso introduce le reti neurali, neural networks (NNs), e i alcuni metodi detti ‘soft computing’ (SC) che, a differenza delle tradizionali procedure di calcolo numerico esatto, sono tolleranti a imprecisioni, incertezze, rumore e a verità parziali.
Gli obiettivi formativi prevedono la acquisizione delle seguenti competenze: 1) la conoscenza e capacità di comprensione delle problematiche relative all’uso delle NNs; 2) le capacità di applicare conoscenza sulle NNs nei problemi più comuni descritti nel corso (sapere e saper fare), 3) sviluppo di autonomia di giudizio relativamente alla possibile soluzione ottimale con NNs del problema, 4) lo sviluppo di abilità comunicative sugli argomenti trattati nel corso, 5) la capacità di apprendimento autonomo su testi specialistici.
In particolare gli obiettivi formativi consistono nell’acquisizione delle seguenti conoscenze e competenze specifiche: 1) principali modelli di reti neurali e reti a ispirazioni anche non biologica: architetture, proprietà matematiche e algoritmi di apprendimento; 2) filtraggio adattativo e modellazione di fenomeni dinamici e statici; 3) rappresentazione parsimoniosa di dati ed estrazione dell’informazione non ridondante; 4) architetture e apprendimento di reti neurali profonde con metodi a forte regolarizzazione; 5) algoritmi per i metodi SC. Sono discusse applicazioni di: analisi e modellazione di dati non strutturati: modellazione, filtraggio e predizione; il riconoscimento di configurazioni; cluster analysis; metodi per la fusione dati da sensori multipli; la separazione miopica di segnali.
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1041486 -
PROGRAMMAZIONE DI SISTEMI MULTICORE
(obiettivi)
Capacità critiche e di giudizio:
gli studenti saranno in grado di affrontare le sfide che si presentano nella progettazione di algoritmi paralleli e nell'implementazione di programmi paralleli efficienti e scalabili, anche tenendo conto delle caratteristiche architetturali delle diverse piattaforme di calcolo (incluse le GPU).
Capacità di comunicare quanto si è appreso:
gli studenti saranno in grado di comunicare in modo efficace, riassumendo le idee principali nella progettazione di software parallelo in modo chiaro e presentando informazioni tecniche accurate.
Capacità di studio autonomo:
obiettivo del corso è di introdurre i principi di base nella progettazione di software parallelo. Gli studenti saranno quindi in grado di estendere la loro conoscenza in modo indipendente, adattandola all’evoluzione delle tecnologie e delle piattaforme di calcolo.
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INF/01
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021772 -
ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI RADAR
(obiettivi)
GENERALI
Sono introdotti i principi dei radar ad apertura sintetica (SAR) da piattaforma aerea e satellitare, i principi alla base del dimensionamento dei sistemi SAR e i principali modi operativi. Sono descritte le tecniche di focalizzazione e di autofocalizzazione. Sono introdotte le tecniche di elaborazione delle immagini radar per l’estrazione dell’informazione.
SPECIFICI
Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere i principi di funzionamento e di dimensionamento dei sistemi SAR, i principali modi operativi e le relative tecniche per la focalizzazione/autofocalizzazione dell’immagine e per l’estrazione di informazione dall’immagine già focalizzata.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper operare delle scelte per il dimensionamento di sistemi SAR, saper applicare tecniche di focalizzazione/autofocalizzazione e di estrazione dell’informazione in modo competente e critico.
Autonomia di giudizio: sapere integrare ed utilizzare le conoscenze acquisite ai fini del dimensionamento di sistema e della predisposizione di catene di elaborazione del segnale SAR costituite dall’interconnessione di più stadi e sapere analizzare criticamente i corrispondenti risultati. Lo sviluppo dell’autonomia di giudizio è potenziato dall’attività richiesta dall’elaborato di fine corso (homework).
Abilità comunicative: saper descrivere con linguaggio appropriato le soluzioni adottate per risolvere problemi di dimensionamento di sistema ed elaborazione del segnale SAR e sapere illustrare e discutere i risultati ottenuti a seguito dell’elaborazione. Lo sviluppo delle abilità comunicative è potenziato dalla prova di esame consistente in una opportuna discussione dell’attività svolta relativamente all’elaborato di fine corso (homework) avendo come supporto una presentazione PowerPoint.
Capacità di apprendimento: capacità di completare lo studio teorico con l’applicazione pratica di quanto studiato operando a tale fine in modo autonomo.
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021874 -
RADAR MULTIFASCIO E MULTIFUNZIONE
(obiettivi)
Sono introdotte le moderne tecniche di elaborazione adattive e non adattive che consentono il controllo di fasci multipli e della loro forma per la stima della direzione di arrivo, il tracciamento, la cancellazione di interferenti e la elaborazione tridimensionale. Al termine del modulo lo studente ha acquisito la capacità di progettare un sistema radar a fasci multipli, dimensionandone i parametri fondamentali. Inoltre conosce le principali tecniche per la elaborazione adattiva di dati radar multi-canale ed è in grado di valutarne le prestazioni sia per via teorica che mediante simulazioni.
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: dimostrare conoscenze e capacità di comprensione in merito a sistemi radar avanzati che sfruttano la disponibilità di fasci di antenna multipli con metodologie e soluzioni tecnologiche allo stato dell’arte o innovativi rispetto allo stato dell’arte.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare le metodologie e le tecniche radar multifascio per risolvere problemi di dimensionamento dei corrispondenti sistemi e/o di elaborazione dei segnali ricevuti.
• Autonomia di giudizio: saper formulare giudizi critici in merito a soluzioni tecnologiche e progettuali alternative e, conseguentemente, acquisire gli strumenti per operare scelte ponderate.
• Abilità comunicative: saper illustrare in modo critico le conoscenze acquisite e i risultati conseguiti descrivendo le procedure adottate a interlocutori specialisti del settore, avvalendosi di un linguaggio tecnico e di un registro adeguati.
• Capacità di apprendimento: saper studiare in modo autonomo acquisendo la capacità di rilevare errori e, conseguentemente, di identificare gli approcci correttivi più appropriati in una procedura iterativa auto-gestita.
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021895 -
SISTEMI CABLATI A BANDA LARGA
(obiettivi)
1. Obiettivi del modulo e capacità acquisite dallo studente
- Lo scopo del corso è quello di presentare (in forma omogenea e unificata ) i servizi offerti, i requisiti di Qualità del Servizio, le architetture di riferimento (hw e sw ), i principi di funzionamento e l’ analisi prestazionale dei principali paradigmi di reti multimediali a commutazione di pacchetto per l’accesso a banda larga ad Internet da parte di utenti fissi e nomadi, anche con riferimento alle emergenti infrastrutture di comunicazione/calcolo per applicazioni CLOUD e BIG DATA.
2. Risultati di apprendimento attesi
-Ci si attende che lo studente che abbia seguito il corso acquisisca le nozioni e le metodologie di base necessarie per la progettazione e il dimensionamento delle reti cablate a banda larga sotto vincoli di QoS per applicazioni integrate di comunicazione/calcolo (Reti Multimediali, CLOUD computing e BIG DATA).
3. Prerequisiti
Buona conoscenza delle nozioni di base dei corsi di Sistemi di Comunicazione e di Reti di TLC.
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1022231 -
SISTEMI RADAR SPAZIALI
(obiettivi)
ITA
GENERALI l’obiettivo del modulo è fornire allo studente gli strumenti per comprendere ed acquisire padronanza su applicazioni ed obiettivi scientifici di sensori radar per telerilevamento, concepito sia per l’osservazione della Terra che di altri corpi celesti
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: Acquisire conoscenza dei principi di funzionamento dei sensori radar, capacità di dimensionarne i parametri di sistema fondamentali, capacità di definire algoritmi di elaborazione ottimi o subottimi al fine di elaborare i dati prodotti dai radar garantendo le migliori prestazioni possibili
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente alla fine del corso avrà acquisito la capacità di:
• Analizzare sistemi radar per telerilevamento per capirne operatività e prestazioni
• Dimensionare sistemi radar per telerilevamento, anche innovativi, tenendo conto dei requisiti d’utente, valutando i parametri di sistema e gli algoritmi di elaborazione ottimi per raggiungere gli obiettivi del sensore.
• Autonomia di giudizio: viene sviluppata attraverso esercitazioni in aula che riguardano il progetto di semplici apparati per il telerilevamento
• Abilità comunicative: in aula gli studenti vengono stimolati a rispondere a semplici domande relative all’argomento oggetto della lezione creando anche legami con lezioni precedenti con argomenti affini
• Capacità di apprendimento: lo studente dopo la fine del corso può aspirare a partecipare ad un concorso per PhD, master etc
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021913 -
TECNICHE AUDIOVISIVE
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Sono fornite le nozioni di base riguardo le tecniche e le tecnologie utilizzate nei moderni dispositivi multimediali per l’acquisizione e l’elaborazione avanzata dei segnali audio e video, nonché sull’utilizzo di reti intelligenti di sensori, Internet delle Cose, piattaforme elettroniche di sviluppo (Arduino, Intel Galileo), applicazioni per dispositivi mobili (smartphone, tablet) su piattaforme Android, iOS, per l’erogazione di servizi di informazione e comunicazione, realtà aumentata ecc. Lo studente sarà messo in grado di analizzare le caratteristiche principali di tali dispositivi, valutando i costi e i benefici che derivano dall’adozione di una particolare soluzione all’interno di un sistema di elaborazione multimediale e di progettare e realizzare applicazioni in diversi ambiti reali.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Lo studente acquisirà competenze che lo metteranno in grado di progettare e realizzare applicazioni per dispositivi mobili su piattaforme IoS e Android, prototipi su piattaforme elettroniche di sviluppo (Arduino, Raspberry, Intel Galileo), applicazioni di Internet delle Cose.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Attraverso un’intensa e sistematica attività pratica e di laboratorio, lo studente acquisirà autonomia di giudizio rispetto alle specifiche di problemi pratici e alle capacità di individuare soluzioni adeguate a rispondere alle prestazioni richieste.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Le tematiche affrontate nel corso sono di generale interesse nell'ambito scientifico e industriale, in particolare nei campi dei beni culturali, dell’e-health, della domotica, dell’ambiente, della logistica, del trasporto, della sicurezza delle persone e delle cose. A valle di tale insegnamento, lo studente sarà in grado di comunicare le conoscenze acquisite a interlocutori specialisti e non specialisti nel mondo della ricerca e del lavoro in cui svilupperà le sue successive attività scientifiche e/o professionali.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
La metodologia didattica implementata nell'insegnamento richiede un’attività di studio autonomo e auto-gestito durante lo sviluppo di elaborati monotematici per l’approfondimento didattico e/o sperimentale di specifici argomenti.
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021929 -
TRATTAMENTO DEL SEGNALE AUDIO
(obiettivi)
Il corso Trattamento del Segnale Audio (TSA), introduce il modello percettivo dell’ascoltatore, dell’ambiente di ascolto; i metodi per la cattura e la riproduzione di segnali audio.
In questo contesto, profondamente innestato nel mondo delle comunicazioni multimediali e multimodali, si intende porre l’attenzione su alcuni aspetti riguardanti le tecniche di manipolazione dei suoni, la qualità dell’ascolto, lo studio degli spazi naturali e artificiali a uso musicale, i metodi per la sintesi del segnale musicale, la spazializzazione del suono e l’audio virtuale.
In particolare, gli obiettivi formativi prevedono la acquisizione delle seguenti competenze: 1) la conoscenza e capacità di comprensione delle problematiche del TSA; 2) le capacità di applicare conoscenza nei problemi più comuni descritti nel corso (sapere e saper fare), 3) sviluppo di autonomia di giudizio relativamente alla possibile soluzione ottimale del problema, 4) lo sviluppo di abilità comunicative sugli argomenti trattati nel corso, 5) la capacità di apprendimento autonomo su testi anche non in italiano.
Lo studente matura conoscenze di base e specifiche relative alla disciplina. In particolare, è in grado di definire e realizzare, relativamente agli aspetti di elaborazione, sistemi complessi per l’analisi, la cattura, la manipolazione e la generazione di segnali audio nei diversi contesti operativi.
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1044576 -
PROGETTAZIONE DI SISTEMI DSP
(obiettivi)
Conoscenza delle principali tecniche di progettazione e delle architetture hardware più efficienti per la realizzazione di complessi sistemi DSP in ambito industriale, con enfasi sull’interazione tra task di calcolo, programmazione, struttura del calcolatore e sulla necessità di standardizzare molti passi dell’elaborazione.
· Conoscenza e capacità di comprensione: Conoscenza e capacità di comprensione dei problemi che affliggono l’ideazione e lo sviluppo di sistemi DSP per supportare applicazioni avanzate nei campi delle telecomunicazioni, telerilevamento, elaborazione di segnali e immagini, reti neurali e la gestione/ottimizzazione di reti di calcolo in tempo reale massiccio e distribuito, anche in un contesto di ricerca.
· Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Capacità di elaborare un progetto di un sistema DSP anche complesso nell’ambito di un gruppo interdisciplinare di lavoro per supportare nuove.
· Autonomia di giudizio: Capacità di integrare e coordinare le conoscenze e gestire la complessità dei sistemi DSP; capacità di proporre soluzioni anche in presenza di informazioni limitate o incomplete.
· Abilità comunicative: Abilità di comunicare le proprie conoscenze e di illustrare i propri sviluppi a interlocutori specialisti e non specialisti nell’ambito di un gruppo di lavoro inter-disciplinare.
· Capacità di apprendimento: Capacità di studiare e di sviluppare soluzioni in ambito DSP in modo autonomo.
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1044577 -
COMPUTATIONAL INTELLIGENCE
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Sono forniti i principi di base della progettazione di sistemi automatici per il machine learning (problemi di classificazione, clustering, approssimazione funzionale e predizione) basati su tecniche di Intelligenza Computazionale (reti neurali, logica fuzzy, algoritmi evolutivi). Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di leggere e comprendere testi ed articoli su argomenti avanzati nell’ambito del Soft Computing e dell’Intelligenza Computazionale (Reti neurali, meta-euristiche di ottimizzazione, sistemi fuzzy).
CAPACITÀ APPLICATIVE. Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di applicare i principi metodologici e gli algoritmi studiati per la progettazione di innovativi sistemi di machine learning, in contesti multidisciplinari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di analizzare i requisiti di progettazione e di scegliere il sistema di machine learning che meglio si adatta al caso di studio.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di compilare un rapporto tecnico e di realizzare una opportuna presentazione finalizzato a documentare un qualunque lavoro di progettazione, sviluppo e misura di prestazioni inerente un sistema di machine learning.
CAPACITÀ DI APPRENDERE. Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di proseguire in autonomia l’approfondimento dei temi trattati a lezione, realizzando il necessario processo di apprendimento continuo che caratterizza la professionalità in ambito ICT.
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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ENG |
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1038349 -
ULTRA WIDE BAND RADIO FUNDAMENTALS
(obiettivi)
ITALIANO
GENERALI
Scopo del corso è lo studio della tecnica di comunicazione wireless Ultra Wide Band (UWB), e della sua applicazione alla progettazione di reti avanzate quali le reti ad-hoc e le reti di sensori, e in generale di reti wireless distribuite. Il corso analizza le tematiche chiave dei sistemi UWB, allo scopo di evidenziare le potenzialità di una tecnologia che appare come uno dei migliori candidati nella definizione di standard per reti di futura generazione. Il corso affronterà i fondamenti teorici delle comunicazioni UWB, completando la trattazione con esempi pratici e principi di applicazione per ogni argomento trattato.
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: tecniche di generazione di segnali UWB, analisi temporale e spettrale dei segnali UWB, progettazione di ricevitori UWB in canali AWGN e multipath, analisi delle prestazioni singolo link e di rete, tecniche di posizionamento e localizzazione basati su tecnologia UWB.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: analisi e dimensionamento di reti wireless UWB in funzione della tipologia di segnale trasmesso, del canale, e del ricevitore utilizzato, sia attraverso l’approccio analitico che con l’utilizzo di strumenti software per la simulazione di singoli link o di reti.
• Autonomia di giudizio: capacità di affrontare un progetto di dimensionamento di una rete wireless UWB, identificando vincoli e obiettivi imposti sugli indici prestazionali e sulla standardizzazione, selezionando lo strumento o gli strumenti più opportuni per completare in modo corretto ed efficiente il progetto stesso.
• Abilità comunicative: saper esporre coerentemente e chiaramente tematiche relative alle comunicazioni UWB, combinando la padronanza della trattazione analitica, la capacità di sintetizzare le caratteristiche delle tecniche studiate, e la conoscenza e l’utilizzo di strumenti software di simulazione.
• Capacità di apprendimento: (assente)
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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1041764 -
BIG DATA COMPUTING
(obiettivi)
Obiettivi generali
Il corso si propone di introdurre le principali tecniche algoritmiche e di programmazione nell’analisi di big data, affrontando una varietà di problemi di data mining in modelli di calcolo adatti alla gestione di grandi quantità di dati.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso gli studenti avranno una comprensione dettagliata dei modelli di programmazione per l'analisi di dati distribuiti su cluster di computer, nonché di modelli computazionali avanzati per l'elaborazione di enormi quantità di dati (ad esempio, streaming di dati, parallelismo in stile MapReduce e algoritmi efficienti in memoria secondaria).
Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
gli studenti saranno in grado di progettare e analizzare algoritmi per l’analisi di big data in diversi scenari, sapranno scrivere codice efficiente e scalabile tenendo conto delle caratteristiche architetturali delle moderne piattaforme di calcolo (inclusi i sistemi distribuiti), e sapranno lavorare sfruttando una varietà di sistemi software adatti al processamento di big data (tra cui Hadoop).
Capacità critiche e di giudizio:
gli studenti saranno in grado di capire i paradigmi di calcolo più adatti in scenari differenti, valutando vantaggi e svantaggi di ciascun modello computazionale e affrontando le sfide che si presentano nella progettazione e implementazione di una varietà di applicazioni.
Capacità di comunicare:
gli studenti saranno in grado di comunicare in modo efficace, riassumendo in modo chiaro le idee principali nella progettazione di sistemi e algoritmi per l’analisi di big data e presentando informazioni tecniche accurate.
Capacità di studio autonomo:
obiettivo del corso è quello di toccare una varietà di tecniche il più possibile ampia, introducendo pratiche standard e argomenti di ricerca all'avanguardia in questo settore e consentendo quindi agli studenti di estendere le conoscenze acquisite in modo indipendente, anche in base all’evoluzione tecnologica.
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INF/01
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Attività formative affini ed integrative
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ENG |
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1047565 -
DISTRIBUTED LEARNING AND PERVASIVE COMPUTING
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Attraverso l’introduzione delle nozioni di base riguardanti le problematiche teoriche, tecniche e pratiche di progettazione e realizzazione dei sistemi pervasivi attuali e futuri, lo studente rafforzerà le conoscenze acquisite nel primo ciclo di studi. Saranno in tal senso approfondite le tematiche riguardanti le tecnologie wireless, le reti di sensori e l’elaborazione intelligente e distribuita dei segnali, al fine di elaborare e applicare idee originali anche in un contesto di ricerca.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Soluzione delle problematiche relative a progettazione e implementazione di algoritmi di distributed e deep learning basati su tecniche di intelligenza computazionale, pattern recognition e machine learning più in generale, focalizzando l’attenzione sulla necessità di rendere i sistemi autonomi sia dal punto di vista energetico sia dal punto di vista della sicurezza (fault tolerance e self-organization), in un contesto più ampio rispetto al settore di studio dell’ingegneria gestionale.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Attraverso un’intensa e sistematica attività pratica e di laboratorio, nel corso della quale saranno considerate le metodologie relative alla progettazione, alla realizzazione e al funzionamento di sistemi pervasivi, con particolare riferimento alle tecnologie wireless, alle reti di sensori e al learning distribuito nell'ambito ICT, lo studente integrerà le conoscenze acquisite per gestire la complessità di un meccanismo di apprendimento induttivo ove si estrapoli nuova conoscenza, orientata alla soluzione di problemi applicativi, a partire da informazioni limitate dovute alla contingenza organizzativa dell’insegnamento.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Le tematiche affrontate nel corso sono di generale interesse nell'ambito scientifico e industriale, in particolare nei campi della logistica, del trasporto, della sicurezza, della telemedicina e dei beni culturali. A valle di tale insegnamento, lo studente sarà in grado di comunicare le conoscenze acquisite a interlocutori specialisti e non specialisti nel mondo della ricerca e del lavoro in cui svilupperà le sue successive attività scientifiche e/o professionali.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
La metodologia didattica implementata nell'insegnamento richiede un’attività di studio autonomo e auto-gestito durante lo sviluppo di elaborati monotematici per l’approfondimento didattico e/o sperimentale, ossia verticale, di specifici argomenti.
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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1041428 -
DIGITAL CONTROL SYSTEMS
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Lo studente acquisirà le metodologie per l’analisi dei sistemi a tempo discreto lineari e non lineari, e per la progettazione di controllori con particolare attenzione ai sistemi lineari
CAPACITÀ APPLICATIVE. Al termine del corso lo studente sarà in grado di associare ad un processo discreto o processo continuo campionato un modello matematico accurato e quindi di progettare leggi di controllo adeguate alla risoluzione del problema considerato.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Al termine del corso lo studente sarà in grado di individuare la migliore metodologia da utilizzare in base alla problematica in esame.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Al termine del corso lo studente sarà in grado di motivare le proprie scelte di progettazione.
CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome.
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ING-INF/04
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Attività formative affini ed integrative
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10589440 -
CIRCUITI E ALGORITMI PER IL CALCOLO DISTRIBUITO
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Attraverso l’introduzione delle nozioni di base riguardanti le problematiche teoriche, tecniche e pratiche di progettazione e realizzazione di circuiti e algoritmi per la soluzione di problemi avanzati di trattamento dell’informazione, basati sul learning statistico e data-driven in sistemi di calcolo paralleli e distribuiti, lo studente rafforzerà le conoscenze acquisite nel primo ciclo di studi. Saranno in tal senso approfondite le tematiche riguardanti le tecnologie basate su sistemi di calcolo GPU e multicore, reti di sensori e attuatori, smart devices, wearable computers, etc., al fine di elaborare e applicare idee originali anche in un contesto di ricerca.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Soluzione delle problematiche relative a progettazione, realizzazione e test di architetture di calcolo e modelli computazionali, con particolare riferimento allo sviluppo in linguaggio Matlab/Python/TensorFlow, per la realizzazione di sistemi di apprendimento in ambienti paralleli e distribuiti in un contesto più ampio rispetto al settore di studio della teoria dei circuiti e dell’ingegneria elettronica.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Attraverso un’intensa e sistematica attività pratica e di laboratorio, nel corso della quale saranno considerate le metodologie relative alla progettazione e alla realizzazione di architetture di calcolo parallele e di sistemi di agenti distribuiti, lo studente integrerà le conoscenze acquisite per gestire la complessità di un meccanismo di apprendimento induttivo ove si estrapoli nuova conoscenza, orientata alla soluzione di problemi applicativi, a partire da informazioni limitate dalla contingenza organizzativa dell’insegnamento.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Lo scenario delle tecnologie ICT sta rapidamente evolvendo verso sistemi in cui i dispositivi tecnologici, di diversi tipi e grandezze, costituiscono parte integrante dell’ambiente in cui sono immersi. A valle di tale insegnamento, lo studente sarà in grado di comunicare le conoscenze acquisite a interlocutori specialisti e non specialisti nel mondo della ricerca e del lavoro in cui svilupperà le sue successive attività scientifiche e/o professionali.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
La metodologia didattica implementata nell'insegnamento richiede un’attività di studio autonomo e auto-gestito durante lo sviluppo di elaborati monotematici per l’approfondimento didattico e/o sperimentale, in modo cioè verticale, di specifici argomenti.
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1041882 -
ANTENNE E PROPAGAZIONE
(obiettivi)
GENERALI
Il modulo intende fornire le conoscenze di base relative alle antenne e ai meccanismi di propagazione elettromagnetica dei segnali insieme con gli strumenti metodologici per la loro applicazione al trasferimento a distanza dell’informazione. Le competenze acquisite riguarderanno in primo luogo le caratteristiche della radiazione elettromagnetica, le tipologie e le tecniche di progetto delle antenne con le relative applicazioni per i diversi sistemi di telecomunicazione e di controllo. Si approfondiranno quindi gli aspetti della propagazione elettromagnetica in ambienti complessi per sistemi wireless, satellitari e radar. Completano il percorso formativo lo studio delle procedure di analisi assistita al calcolatore, le tecniche di misura e le tematiche di impatto ambientale dei campi elettromagnetici.
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere e saper comprendere gli aspetti metodologici dello studio e caratterizzazione delle antenne; conoscere e saper comprendere gli aspetti metodologici della propagazione del campo elettromagnetico nell’ambiente; conoscere gli strumenti di misura dei campi elettromagnetici e i software per la simulazione.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare le tecniche di analisi e sintesi per la progettazione di antenne; saper applicare le tecniche di misura dei campi elettromagnetici.
• Autonomia di giudizio: essere in grado di formulare una propria valutazione relativa al funzionamento delle antenne e caratteristiche propagative del campo elettromagnetico in ambienti complessi; essere in grado di raccogliere informazioni aggiuntive per conseguire una maggiore consapevolezza relativa ai campi elettromagnetici nell’ambiente.
• Abilità comunicative: saper descrivere le caratteristiche radiative delle antenne; saper comunicare i valori di campo elettromagnetico nell’ambiente
• Capacità di apprendimento: saper continuare l’apprendimento in un continuo aggiornamento relativo ai sistemi di antenna e propagazione del campo elettromagnetico nell’ambiente; essere in grado di proseguire negli studi per approfondire ulteriori aspetti relativi ai campi elettromagnetici radiati
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CAVAGNARO MARTA
( programma)
Introduzione al corso - Fondamenti di campi e onde elettromagnetiche; Campo irradiato in spazio libero e parametri di antenna; Analisi e progetto di antenne; Tipologie di antenne e relative applicazioni; Fondamenti di radiopropagazione; Fenomeni di diffrazione, Fenomeni di diffusione; Propagazione in ambienti complessi; Metodi numerici e tecniche CAD per le antenne e la propagazione; Strumenti e tecniche di misura e problematiche di impatto ambientale.
 Dispense e lucidi del corso forniti dal docente.
(Date degli appelli d'esame)
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ING-INF/02
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021772 -
ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI RADAR
(obiettivi)
GENERALI
Sono introdotti i principi dei radar ad apertura sintetica (SAR) da piattaforma aerea e satellitare, i principi alla base del dimensionamento dei sistemi SAR e i principali modi operativi. Sono descritte le tecniche di focalizzazione e di autofocalizzazione. Sono introdotte le tecniche di elaborazione delle immagini radar per l’estrazione dell’informazione.
SPECIFICI
Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere i principi di funzionamento e di dimensionamento dei sistemi SAR, i principali modi operativi e le relative tecniche per la focalizzazione/autofocalizzazione dell’immagine e per l’estrazione di informazione dall’immagine già focalizzata.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper operare delle scelte per il dimensionamento di sistemi SAR, saper applicare tecniche di focalizzazione/autofocalizzazione e di estrazione dell’informazione in modo competente e critico.
Autonomia di giudizio: sapere integrare ed utilizzare le conoscenze acquisite ai fini del dimensionamento di sistema e della predisposizione di catene di elaborazione del segnale SAR costituite dall’interconnessione di più stadi e sapere analizzare criticamente i corrispondenti risultati. Lo sviluppo dell’autonomia di giudizio è potenziato dall’attività richiesta dall’elaborato di fine corso (homework).
Abilità comunicative: saper descrivere con linguaggio appropriato le soluzioni adottate per risolvere problemi di dimensionamento di sistema ed elaborazione del segnale SAR e sapere illustrare e discutere i risultati ottenuti a seguito dell’elaborazione. Lo sviluppo delle abilità comunicative è potenziato dalla prova di esame consistente in una opportuna discussione dell’attività svolta relativamente all’elaborato di fine corso (homework) avendo come supporto una presentazione PowerPoint.
Capacità di apprendimento: capacità di completare lo studio teorico con l’applicazione pratica di quanto studiato operando a tale fine in modo autonomo.
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PASTINA DEBORA
( programma)
I radar di immagine da piattaforma aerea e spaziale.
Formazione delle immagini SAR:
- principi di base per radar ad apertura sintetica (SAR)
- principi di dimensionamento di Sistema e modalità di acquisizione STRIPMAP, Spotlight SAR, SCANSAR
- tecniche di focalizzazione/ auto focalizzazione
- correzione di distorsioni geometriche
- immagini SAR di oggetti in movimento
- principi e tecniche di elaborazione per la formazione di immagini ISAR (SAR Inverso) di bersagli in movimento
Estrazione di informazione da immagini SAR:
- descrizione statistica dello speckle
- tecniche di despeckling
- tecniche di segmentazione
- riconoscimento e classificazione di bersagli estesi
- rivelazione di cambiamenti e pattern multi temporali
- estrazione di informazione da immagini multi-dimensionali
• “Elaborazione del segnale radar”, G. Picardi, Franco Angeli Ed.,
• “Understanding SAR images”, C.J. Oliver, S. Quegan, Artech House, 2004,
(Date degli appelli d'esame)
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021874 -
RADAR MULTIFASCIO E MULTIFUNZIONE
(obiettivi)
Sono introdotte le moderne tecniche di elaborazione adattive e non adattive che consentono il controllo di fasci multipli e della loro forma per la stima della direzione di arrivo, il tracciamento, la cancellazione di interferenti e la elaborazione tridimensionale. Al termine del modulo lo studente ha acquisito la capacità di progettare un sistema radar a fasci multipli, dimensionandone i parametri fondamentali. Inoltre conosce le principali tecniche per la elaborazione adattiva di dati radar multi-canale ed è in grado di valutarne le prestazioni sia per via teorica che mediante simulazioni.
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: dimostrare conoscenze e capacità di comprensione in merito a sistemi radar avanzati che sfruttano la disponibilità di fasci di antenna multipli con metodologie e soluzioni tecnologiche allo stato dell’arte o innovativi rispetto allo stato dell’arte.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare le metodologie e le tecniche radar multifascio per risolvere problemi di dimensionamento dei corrispondenti sistemi e/o di elaborazione dei segnali ricevuti.
• Autonomia di giudizio: saper formulare giudizi critici in merito a soluzioni tecnologiche e progettuali alternative e, conseguentemente, acquisire gli strumenti per operare scelte ponderate.
• Abilità comunicative: saper illustrare in modo critico le conoscenze acquisite e i risultati conseguiti descrivendo le procedure adottate a interlocutori specialisti del settore, avvalendosi di un linguaggio tecnico e di un registro adeguati.
• Capacità di apprendimento: saper studiare in modo autonomo acquisendo la capacità di rilevare errori e, conseguentemente, di identificare gli approcci correttivi più appropriati in una procedura iterativa auto-gestita.
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COLONE FABIOLA
( programma)
I radar multifunzionali ed i sistemi di ricerca e tracciamento multifascio.
Digital Beam Forming (DBF):
- tecnica di formazione digitale dei fasci con array 1D e 2D
- problematiche tecnologiche del DBF
- confronto fra antenne a fascio stretto e DBF
Radar 3D multifascio:
- la misura di quota
- sistemi multifascio per la misura di quota
- schemi integrato monopulse multifascio
- monopulse su canali hard-limitati
- tracciamento di bersagli in sistemi radar multifascio
Side-Lobe Blanker (SLB) e Side-Lobe Canceller (SLC):
- effetto di disturbatori impulsati sulle prestazioni radar
- tecniche SLB
- i disturbatori ad elevato duty-cycle
- tecniche SLC
Array di antenne adattivi:
- cancellazione adattiva di interferenti
- monopulse in presenza di disturbatori
- stima angolare con array di antenne
- tecniche di elaborazione adattive spazio-tempo (STAP)
I sistemi radar multifunzionali e multi-fascio per applicazioni terrestri, navali, aeronautiche e spaziali. Valutazione delle prestazioni per sistemi radar a phased array ed operanti con array di antenne adattivi.
Lucidi del corso disponibili sulla pagina web del docente:
http://infocom.uniroma1.it/~fabiola/wiki/index.php?n=TeachingActivity.MaterialeRMM
(Date degli appelli d'esame)
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021895 -
SISTEMI CABLATI A BANDA LARGA
(obiettivi)
1. Obiettivi del modulo e capacità acquisite dallo studente
- Lo scopo del corso è quello di presentare (in forma omogenea e unificata ) i servizi offerti, i requisiti di Qualità del Servizio, le architetture di riferimento (hw e sw ), i principi di funzionamento e l’ analisi prestazionale dei principali paradigmi di reti multimediali a commutazione di pacchetto per l’accesso a banda larga ad Internet da parte di utenti fissi e nomadi, anche con riferimento alle emergenti infrastrutture di comunicazione/calcolo per applicazioni CLOUD e BIG DATA.
2. Risultati di apprendimento attesi
-Ci si attende che lo studente che abbia seguito il corso acquisisca le nozioni e le metodologie di base necessarie per la progettazione e il dimensionamento delle reti cablate a banda larga sotto vincoli di QoS per applicazioni integrate di comunicazione/calcolo (Reti Multimediali, CLOUD computing e BIG DATA).
3. Prerequisiti
Buona conoscenza delle nozioni di base dei corsi di Sistemi di Comunicazione e di Reti di TLC.
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BACCARELLI ENZO
( programma)
Requisiti di QoS di Servizi e Applicazioni multimediali per Sistemi a Banda Larga .
Accesso alle risorse nei Sistemi a Banda Larga sotto vincoli di QoS: elementi di QoS scheduling , e elementi di Ingegneria del Traffico.
Accesso indiretto ad Internet e modem in banda voce.
La liberalizzazione della rete di accesso e il problema dell’unboundling.
I sistemi HDSL, ADSL e VDSL.
Servizi di telefonia (VoIP) e TV digitale mediante sistemi ADSL.
Reti di accesso ottiche a banda larga (APON e BPON ).
L’accesso a banda larga di tipo radio per utenti nomadi: i sistemi WiMax e IEEE802.16.x.
Architetture di rete di nuova generazione per servizi multimediali con vincoli di QoS: IP DiffServ – over - MPLS, QoS routing.
Architetture integrate di comunicazione/calcolo e relative misure prestazionali: infrastrutture distribuite di comunicazione/calcolo per CLOUD center.
Architetture distribuite di content delivery e content retrieving per applicazioni BIG DATA.
1) E.Baccarelli, "Sistemi Cablati a banda Larga", Ed. Ingegneria 2000, 2005 (in Italiano)
Capitoli 1 - 20
2) C.Hellberg, D.Greene, T.Boyes, " Broadband Network Architectures", Prentice Hall, 2007 (in Inglese)
Capitoli 1-10
(Date degli appelli d'esame)
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1022231 -
SISTEMI RADAR SPAZIALI
(obiettivi)
ITA
GENERALI l’obiettivo del modulo è fornire allo studente gli strumenti per comprendere ed acquisire padronanza su applicazioni ed obiettivi scientifici di sensori radar per telerilevamento, concepito sia per l’osservazione della Terra che di altri corpi celesti
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: Acquisire conoscenza dei principi di funzionamento dei sensori radar, capacità di dimensionarne i parametri di sistema fondamentali, capacità di definire algoritmi di elaborazione ottimi o subottimi al fine di elaborare i dati prodotti dai radar garantendo le migliori prestazioni possibili
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente alla fine del corso avrà acquisito la capacità di:
• Analizzare sistemi radar per telerilevamento per capirne operatività e prestazioni
• Dimensionare sistemi radar per telerilevamento, anche innovativi, tenendo conto dei requisiti d’utente, valutando i parametri di sistema e gli algoritmi di elaborazione ottimi per raggiungere gli obiettivi del sensore.
• Autonomia di giudizio: viene sviluppata attraverso esercitazioni in aula che riguardano il progetto di semplici apparati per il telerilevamento
• Abilità comunicative: in aula gli studenti vengono stimolati a rispondere a semplici domande relative all’argomento oggetto della lezione creando anche legami con lezioni precedenti con argomenti affini
• Capacità di apprendimento: lo studente dopo la fine del corso può aspirare a partecipare ad un concorso per PhD, master etc
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SEU ROBERTO
( programma)
il programma prevede l'insegnamento di sistemi di radar di immagine (SAR), di radar interferometrici (INSAR) di radar altimetri e radar sounder
dispense distribuite dal docente, testo G. Picardi Elaborazione del segnale radar, F. Angeli Editore
(Date degli appelli d'esame)
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021913 -
TECNICHE AUDIOVISIVE
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Sono fornite le nozioni di base riguardo le tecniche e le tecnologie utilizzate nei moderni dispositivi multimediali per l’acquisizione e l’elaborazione avanzata dei segnali audio e video, nonché sull’utilizzo di reti intelligenti di sensori, Internet delle Cose, piattaforme elettroniche di sviluppo (Arduino, Intel Galileo), applicazioni per dispositivi mobili (smartphone, tablet) su piattaforme Android, iOS, per l’erogazione di servizi di informazione e comunicazione, realtà aumentata ecc. Lo studente sarà messo in grado di analizzare le caratteristiche principali di tali dispositivi, valutando i costi e i benefici che derivano dall’adozione di una particolare soluzione all’interno di un sistema di elaborazione multimediale e di progettare e realizzare applicazioni in diversi ambiti reali.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Lo studente acquisirà competenze che lo metteranno in grado di progettare e realizzare applicazioni per dispositivi mobili su piattaforme IoS e Android, prototipi su piattaforme elettroniche di sviluppo (Arduino, Raspberry, Intel Galileo), applicazioni di Internet delle Cose.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Attraverso un’intensa e sistematica attività pratica e di laboratorio, lo studente acquisirà autonomia di giudizio rispetto alle specifiche di problemi pratici e alle capacità di individuare soluzioni adeguate a rispondere alle prestazioni richieste.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Le tematiche affrontate nel corso sono di generale interesse nell'ambito scientifico e industriale, in particolare nei campi dei beni culturali, dell’e-health, della domotica, dell’ambiente, della logistica, del trasporto, della sicurezza delle persone e delle cose. A valle di tale insegnamento, lo studente sarà in grado di comunicare le conoscenze acquisite a interlocutori specialisti e non specialisti nel mondo della ricerca e del lavoro in cui svilupperà le sue successive attività scientifiche e/o professionali.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
La metodologia didattica implementata nell'insegnamento richiede un’attività di studio autonomo e auto-gestito durante lo sviluppo di elaborati monotematici per l’approfondimento didattico e/o sperimentale di specifici argomenti.
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1021929 -
TRATTAMENTO DEL SEGNALE AUDIO
(obiettivi)
Il corso Trattamento del Segnale Audio (TSA), introduce il modello percettivo dell’ascoltatore, dell’ambiente di ascolto; i metodi per la cattura e la riproduzione di segnali audio.
In questo contesto, profondamente innestato nel mondo delle comunicazioni multimediali e multimodali, si intende porre l’attenzione su alcuni aspetti riguardanti le tecniche di manipolazione dei suoni, la qualità dell’ascolto, lo studio degli spazi naturali e artificiali a uso musicale, i metodi per la sintesi del segnale musicale, la spazializzazione del suono e l’audio virtuale.
In particolare, gli obiettivi formativi prevedono la acquisizione delle seguenti competenze: 1) la conoscenza e capacità di comprensione delle problematiche del TSA; 2) le capacità di applicare conoscenza nei problemi più comuni descritti nel corso (sapere e saper fare), 3) sviluppo di autonomia di giudizio relativamente alla possibile soluzione ottimale del problema, 4) lo sviluppo di abilità comunicative sugli argomenti trattati nel corso, 5) la capacità di apprendimento autonomo su testi anche non in italiano.
Lo studente matura conoscenze di base e specifiche relative alla disciplina. In particolare, è in grado di definire e realizzare, relativamente agli aspetti di elaborazione, sistemi complessi per l’analisi, la cattura, la manipolazione e la generazione di segnali audio nei diversi contesti operativi.
-
UNCINI AURELIO
( programma)
Italiano
1.
L’Audio
Digitale nella riproduzione acustica e nella realtà virtuale. Mixer digitale e
Studio registrazione. Sistemi di trasmissione digitali. Formati compressi. DAB.
Qualità segnale audio e realismo spaziale
2.
Fondamenti di
acustica. Equazione d’onda. Vibrazione di corde e scale musicali. Impedenza
acustica. Grandezze acustiche. Effetti legati alla propagazione: rifrazione,
diffrazione effetto Doppler
3.
Il modello
dell’ascoltatore. Psicoacustica: suoni complessi, bande critiche, mascheramento;
modello percettivo e fisico del sistema uditivo. Modelli posizionali 2D e 3D:
le FdT corporee; misura delle HRTF.
4.
Il modello
dell’ambiente di ascolto. Modi naturali. Il riverbero, distanza di
riverberazione; correzione acustica dell’ambiente di ascolto. Misura della
risposta impulsiva.
5.
Filtri numerici
per l’audio. Teoremi di quantizzazione di Widrow, Funzione di trasferimento di
filtri shelving. Banchi filtri a Q
costante. Equalizzazione digitale del segnale audio. Strutture robuste per la
realizzazione di filtri. Forma spazio stato controllo ortogonale. Mapping FdT
su strutture robuste. Filtri non ricorsivi. Implementazioni veloci filtri
numerici FIR. Metodi multrate. Banco filtri QMF Filtri “a pettine”, linee ritardo, oscillatori digitali - Filtri comb e
all-pass. Linee ritardo buffer
circolare. Linee ritardo filtri all-pass innestati. Ritardo frazionario. Oscillatori
wavetable
6.
Effetti audio. Simulazione
ambiente ascolto. Trattamento dinamico segnale audio. Effetti con linee ritardo
tempo-varianti frazionarie: Flanging; Chorus; Phasing. Trasformazioni
tempo-frequenza: traslazione in
frequenza e compressione/espansione scala tempi. Algoritmi TTF dominio tempo-frequenza
7.
Audio 3D. Audio
3D con altoparlanti. Ripresa sistemi audio 2D e 3D. Sintesi fronte d’onda.
Audio 3D binaurale: in cuffia; con coppia di altoparlanti, distorsione
crosstalk.
8.
La sintesi del
suono. Sintesi da suono registrato. Sintesi additiva e sottrattiva. Algoritmi
astratti. Modellazione fisica di legni, ottoni, strumenti a corda e ad arco.
Aurelio Uncini, “Audio Digitale”, McGraw-Hill, ISBN: 88 386 6317-3, 2006.
Altre dispense e articoli forniti dal Docente.
(Date degli appelli d'esame)
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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1044576 -
PROGETTAZIONE DI SISTEMI DSP
(obiettivi)
Conoscenza delle principali tecniche di progettazione e delle architetture hardware più efficienti per la realizzazione di complessi sistemi DSP in ambito industriale, con enfasi sull’interazione tra task di calcolo, programmazione, struttura del calcolatore e sulla necessità di standardizzare molti passi dell’elaborazione.
· Conoscenza e capacità di comprensione: Conoscenza e capacità di comprensione dei problemi che affliggono l’ideazione e lo sviluppo di sistemi DSP per supportare applicazioni avanzate nei campi delle telecomunicazioni, telerilevamento, elaborazione di segnali e immagini, reti neurali e la gestione/ottimizzazione di reti di calcolo in tempo reale massiccio e distribuito, anche in un contesto di ricerca.
· Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Capacità di elaborare un progetto di un sistema DSP anche complesso nell’ambito di un gruppo interdisciplinare di lavoro per supportare nuove.
· Autonomia di giudizio: Capacità di integrare e coordinare le conoscenze e gestire la complessità dei sistemi DSP; capacità di proporre soluzioni anche in presenza di informazioni limitate o incomplete.
· Abilità comunicative: Abilità di comunicare le proprie conoscenze e di illustrare i propri sviluppi a interlocutori specialisti e non specialisti nell’ambito di un gruppo di lavoro inter-disciplinare.
· Capacità di apprendimento: Capacità di studiare e di sviluppare soluzioni in ambito DSP in modo autonomo.
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DI CLAUDIO ELIO
( programma)
Parte I: Caratteristiche peculiari e requisiti degli algoritmi DSP: aritmetica, modello dataflow, concorrenza e parallelismo, requisiti I/O, tempo reale ([1], Sect. I, V). (ore 5 lezione frontale)
Parte II: Algoritmi fondamentali per DSP in tempo reale: convoluzione e correlazione, FFT, algebra lineare (BLAS, QR, SVD, EVD, GSVD), funzioni polinomiali, razionali e trascendenti, ottimizzazione di funzionali (gradiente, gradiente coniugato, Newton, minimi quadrati, minimi quadrati ricorsivi e varianti non-lineari) ([2], Cap. 1-8, 11), sorting, LUT, algoritmi e sistemi DSP basati sulla teoria dei numeri (RNS) ([1], Sect. V, VI, VII, [3]). (ore 15 lezione frontale + 5 esercizi)
Parte III Panorama sull’hardware digitale per DSP, dalla board su PC alle celle base per ASIC semicustom, microprocessori DSP, tecniche I/O e di interfaccia con sensori, trasduttori e processori GP. Progetto di sistemi DSP dedicati e paralleli, sincronizzazione, ottimizzazione hardware, mapping di algoritmi basato sulla teoria dei grafi, interfaccia, alimentazione, raffreddamento. Esempi di sistemi DSP tipici (banchi di filtri, ricevitori digitali, preprocessori QR/SVD, …) ([1], Sect. IX). Gestione e programmazione di sistemi DSP. Progettazione di algoritmi per sistemi DSP a partire da Matlab. Affidabilità dei sistemi DSP [3]. (ore 16 lezione frontale + 9 esercizi)
Parte IV: Elaborato: assistenza allo sviluppo di un algoritmo DSP su Matlab e progetto di massima di un sistema dedicato per il suo supporto (ore 10 esercizi).
[1] H.T. Kung, R. Sproull, G. Steele, “VLSI Systems and Computations”, Springer 1981, disponibile anche come e-book dal 2012 da https://www.springer.com/it/shop .
[2] G. Golub, H. Van Loan, “Matrix Computations”, III ed., John Hopkins, 3rd ed., 2012. Online free download della seconda ed. 1996 da http://web.mit.edu/ehliu/Public/sclark/Golub%20G.H.,%20Van%20Loan%20C.F.-%20Matrix%20Computations.pdf
[3] CD-ROM con materiale fornito dal docente (articoli, programmi Matlab, dispense e presentazioni), parte delle quali sarà scaricabile come esempio sul sito Web.
Il libro [1] è una collezione di contributi seminali sulle idee che hanno guidato lo sviluppo delle architetture VLSI per DSP architectures fino ad oggi e che resteranno valide almeno fino alla fine della scalatura dei processi di fabbricazione.
(Date degli appelli d'esame)
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ING-IND/31
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Attività formative affini ed integrative
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1044577 -
COMPUTATIONAL INTELLIGENCE
(obiettivi)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Sono forniti i principi di base della progettazione di sistemi automatici per il machine learning (problemi di classificazione, clustering, approssimazione funzionale e predizione) basati su tecniche di Intelligenza Computazionale (reti neurali, logica fuzzy, algoritmi evolutivi). Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di leggere e comprendere testi ed articoli su argomenti avanzati nell’ambito del Soft Computing e dell’Intelligenza Computazionale (Reti neurali, meta-euristiche di ottimizzazione, sistemi fuzzy).
CAPACITÀ APPLICATIVE. Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di applicare i principi metodologici e gli algoritmi studiati per la progettazione di innovativi sistemi di machine learning, in contesti multidisciplinari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di analizzare i requisiti di progettazione e di scegliere il sistema di machine learning che meglio si adatta al caso di studio.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di compilare un rapporto tecnico e di realizzare una opportuna presentazione finalizzato a documentare un qualunque lavoro di progettazione, sviluppo e misura di prestazioni inerente un sistema di machine learning.
CAPACITÀ DI APPRENDERE. Gli studenti che passano la prova finale saranno in grado di proseguire in autonomia l’approfondimento dei temi trattati a lezione, realizzando il necessario processo di apprendimento continuo che caratterizza la professionalità in ambito ICT.
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RIZZI ANTONELLO
( programma)
Machine Learning. Introduzione al modellamento data driven: soft computing, intelligenza computazionale.
Definizione dei problemi di clustering classificazione, modellamento non supervisionato, approssimazione funzionale, predizione. Capacità di generalizzazione. Deduzione ed induzione. Principio di induzione su spazi normati. Modelli ed algoritmi di apprendimento. La scelta di una metrica ed il preprocessamento dei dati.
Problemi di ottimizzazione. Condizioni di ottimalità. Regressione lineare: algoritmo LSE, RLSE. Algoritmi numerici di ottimizzazione; algoritmi basati sulla discesa al gradiente. Metodo di Newton.
Principi di logica fuzzy: definizioni, operazioni elementari. Principio di induzione fuzzy. Regole fuzzy
Sistemi di classificazione: misure di prestazione e di sensibilità. Classificatore k-NN. Il neurone biologico ed il sistema nervoso centrale. Perceptron. Reti Feedforward: multi layer perceptron. Algoritmo Error Back Propagation. Macchine a vettori di supporto (SVM).
Algoritmi di apprendimento automatici. Sensibilità rispetto ai parametri strutturali. Algoritmi costruttivi e di pruning. Ottimizzazione della capacità di generalizzazione: cross-validation e Criterio del Rasoio di Occam.
Classificatori neurofuzzy Min-Max; algoritmo di apprendimento classico e regolarizzato. ARC; PARC; Principal Component Analysis. Reti neuro-fuzzy generalizzate. GPARC.
Swarm Intelligence. Evolutionary Computation. Algoritmi genetici, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization. Selezione automatica delle caratteristiche.
Ragionamento fuzzy. Modus ponens generalizzato; sistemi FIS; procedure di fuzzyficazione e defuzzyficazione. Sistemi ANFIS. Algoritmi di training canonici. Algoritmi avanzati per la sintesi di reti ANFIS: clustering nello spazio congiunto, clustering nello spazio degli iperpiani.
Problemi di predizione e cross-predizione; embedding basato su algoritmi genetici.
Applicazioni e casi di studio: modellamento e controllo dei flussi energetici nelle micro-grids, ottimizzazione e controllo delle Smart Grids, classificazione di flussi di traffico TCP/IP.
Ricerca di pattern regolari ed estrazione di regole in grandi basi di dati (Big Data Analytics).
Kruse, R., Borgelt, C., Braune, C., Mostaghim, S., & Steinbrecher, M. (2016). Computational intelligence: a methodological introduction. Springer.
Dispense e lucidi delle lezioni disponibili sul sito del docente
(Date degli appelli d'esame)
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Attività formative affini ed integrative
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ULTRA WIDE BAND RADIO FUNDAMENTALS
(obiettivi)
ITALIANO
GENERALI
Scopo del corso è lo studio della tecnica di comunicazione wireless Ultra Wide Band (UWB), e della sua applicazione alla progettazione di reti avanzate quali le reti ad-hoc e le reti di sensori, e in generale di reti wireless distribuite. Il corso analizza le tematiche chiave dei sistemi UWB, allo scopo di evidenziare le potenzialità di una tecnologia che appare come uno dei migliori candidati nella definizione di standard per reti di futura generazione. Il corso affronterà i fondamenti teorici delle comunicazioni UWB, completando la trattazione con esempi pratici e principi di applicazione per ogni argomento trattato.
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: tecniche di generazione di segnali UWB, analisi temporale e spettrale dei segnali UWB, progettazione di ricevitori UWB in canali AWGN e multipath, analisi delle prestazioni singolo link e di rete, tecniche di posizionamento e localizzazione basati su tecnologia UWB.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: analisi e dimensionamento di reti wireless UWB in funzione della tipologia di segnale trasmesso, del canale, e del ricevitore utilizzato, sia attraverso l’approccio analitico che con l’utilizzo di strumenti software per la simulazione di singoli link o di reti.
• Autonomia di giudizio: capacità di affrontare un progetto di dimensionamento di una rete wireless UWB, identificando vincoli e obiettivi imposti sugli indici prestazionali e sulla standardizzazione, selezionando lo strumento o gli strumenti più opportuni per completare in modo corretto ed efficiente il progetto stesso.
• Abilità comunicative: saper esporre coerentemente e chiaramente tematiche relative alle comunicazioni UWB, combinando la padronanza della trattazione analitica, la capacità di sintetizzare le caratteristiche delle tecniche studiate, e la conoscenza e l’utilizzo di strumenti software di simulazione.
• Capacità di apprendimento: (assente)
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ING-INF/03
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Attività formative affini ed integrative
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