Elaborazione dei segnali
A.A. 2025/2026
Obiettivi formativi
L'insegnamento si propone di fornire i concetti fondamentali della teoria dei segnali e dei sistemi, concentrandosi su segnali e sistemi continui e discreti dipendenti dal tempo (come i segnali acustici).
L'insegnamento è articolato in due parti.
La prima parte (6 CFU) verte sulla rappresentazione di segnali e sistemi nei dominii del tempo e della frequenza, sulla loro elaborazione (filtraggi) e sulla conversione tra segnali analogici e digitali.
La seconda parte (6 CFU) si propone di fornire agli studenti le nozioni di base sull'elaborazione digitale del suono.
L'insegnamento è articolato in due parti.
La prima parte (6 CFU) verte sulla rappresentazione di segnali e sistemi nei dominii del tempo e della frequenza, sulla loro elaborazione (filtraggi) e sulla conversione tra segnali analogici e digitali.
La seconda parte (6 CFU) si propone di fornire agli studenti le nozioni di base sull'elaborazione digitale del suono.
Risultati apprendimento attesi
Al termine della prima parte lo studente dovrà essere in grado di rappresentare segnali e sistemi nel dominio del tempo e della frequenza, di definire e progettare un filtro, sia nel continuo che nel discreto, e di progettare correttamente una conversione di segnale da analogico a digitale.
Al termine della seconda parte lo studente sarà in grado di padroneggiare le rappresentazioni e le trasformazioni di segnali audio nei dominii del tempo e della frequenza anche attraverso linguaggi di programmazione dedicati.
Al termine della seconda parte lo studente sarà in grado di padroneggiare le rappresentazioni e le trasformazioni di segnali audio nei dominii del tempo e della frequenza anche attraverso linguaggi di programmazione dedicati.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
L'insegnamento è composto di due unità.
La prima unità è dedicata ai fondamenti della teoria dei segnali e ai concetti base dell'elaborazione di segnali analogici e digitali.
Gli argomenti trattati sono:
- Richiami di matematica dei numeri complessi
- Segnali e Sistemi
- Analisi in frequenza: serie e trasformata di Fourier.
- Filtraggio di segnali analogici.
- Conversione analogico/digitale: campionamento e quantizzazione.
- Segnali a tempo discreto.
- Analisi in frequenza di segnali discreti: DTFT e DFT.
- La trasformata zeta.
- Sistemi discreti. Filtri digitali.
Per la seconda unità il programma verte sui seguenti argomenti
- Introduzione all'elaborazione del segnale audio in MATLAB
- Analisi di contenuti audio (segnali, campionamento, quantizzazione, convoluzione, trasformate di Fourier, correlazione)
- Feature audio (statistiche, spettrali, post-processing, dimensionalità)
- Elaborazione audio a tempo breve (trasformate del segnale e elementi di filtraggio)
- Classificatori audio (parlato, emozioni, suoni urbani, ecc.)
La prima unità è dedicata ai fondamenti della teoria dei segnali e ai concetti base dell'elaborazione di segnali analogici e digitali.
Gli argomenti trattati sono:
- Richiami di matematica dei numeri complessi
- Segnali e Sistemi
- Analisi in frequenza: serie e trasformata di Fourier.
- Filtraggio di segnali analogici.
- Conversione analogico/digitale: campionamento e quantizzazione.
- Segnali a tempo discreto.
- Analisi in frequenza di segnali discreti: DTFT e DFT.
- La trasformata zeta.
- Sistemi discreti. Filtri digitali.
Per la seconda unità il programma verte sui seguenti argomenti
- Introduzione all'elaborazione del segnale audio in MATLAB
- Analisi di contenuti audio (segnali, campionamento, quantizzazione, convoluzione, trasformate di Fourier, correlazione)
- Feature audio (statistiche, spettrali, post-processing, dimensionalità)
- Elaborazione audio a tempo breve (trasformate del segnale e elementi di filtraggio)
- Classificatori audio (parlato, emozioni, suoni urbani, ecc.)
Prerequisiti
È necessaria la padronanza di tutti gli argomenti di matematica studiati negli insegnamenti di Matematica del primo anno. In particolare, studio di funzioni e calcolo differenziale e integrale.
Il superamento dell'esame di Programmazione è propedeutico a questo insegnamento.
E` inoltre fortemente consigliato il superamento dell'esame di Acustica.
Il superamento dell'esame di Programmazione è propedeutico a questo insegnamento.
E` inoltre fortemente consigliato il superamento dell'esame di Acustica.
Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni frontali
Materiale di riferimento
Per il primo modulo:
Siti web:
- https://pedersini.di.unimi.it/ES
- http://fpedersinies.ariel.ctu.unimi.it/v5/home/Default.aspx
Materiale didattico:
- F. Pedersini - Elementi di segnali e sistemi - Amazon KDP
- Dispense di Elaborazione Numerica dei Segnali (A. Bertoni, G. Grossi)
- Esercizi risolti ed esempi di tema d'esame
Altri testi di riferimento:
- J. G. Proakis, D. G. Manolakis - Digital Signal Processing - Pearson
Per la seconda unità:
Sito web:
- https://sntalampirasias1.ariel.ctu.unimi.it/
- https://myariel.unimi.it/course/view.php?id=7384
Libri di riferimento:
- An Introduction to Audio Content Analysis: Applications in Signal Processing and Music Informatics, https://www.audiocontentanalysis.org/ https://dl.acm.org/doi/10.5555/2392638
- Audio and Speech Processing with MATLAB, https://www.routledge.com/Audio-and-Speech-Processing-with-MATLAB/Hill/p/book/9780367656317
- Introduction to Audio Analysis: A MATLAB Approach, https://www.elsevier.com/books/introduction-to-audio-analysis/giannakopoulos/978-0-08-099388-1
Altri materiali:
- Matlab reference help
Ulteriore materiale integrativo preparato dai docenti viene reso disponibile sui siti web dell'insegnamento.
Siti web:
- https://pedersini.di.unimi.it/ES
- http://fpedersinies.ariel.ctu.unimi.it/v5/home/Default.aspx
Materiale didattico:
- F. Pedersini - Elementi di segnali e sistemi - Amazon KDP
- Dispense di Elaborazione Numerica dei Segnali (A. Bertoni, G. Grossi)
- Esercizi risolti ed esempi di tema d'esame
Altri testi di riferimento:
- J. G. Proakis, D. G. Manolakis - Digital Signal Processing - Pearson
Per la seconda unità:
Sito web:
- https://sntalampirasias1.ariel.ctu.unimi.it/
- https://myariel.unimi.it/course/view.php?id=7384
Libri di riferimento:
- An Introduction to Audio Content Analysis: Applications in Signal Processing and Music Informatics, https://www.audiocontentanalysis.org/ https://dl.acm.org/doi/10.5555/2392638
- Audio and Speech Processing with MATLAB, https://www.routledge.com/Audio-and-Speech-Processing-with-MATLAB/Hill/p/book/9780367656317
- Introduction to Audio Analysis: A MATLAB Approach, https://www.elsevier.com/books/introduction-to-audio-analysis/giannakopoulos/978-0-08-099388-1
Altri materiali:
- Matlab reference help
Ulteriore materiale integrativo preparato dai docenti viene reso disponibile sui siti web dell'insegnamento.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Per la prima unità l'esame consiste in una prova scritta, seguita da una prova orale, in caso di prova scritta sufficiente. Entrambe le prove mirano a valutare il livello di padronanza degli argomenti e la chiarezza espositiva. La valutazione è espressa in trentesimi.
Per la seconda unità l'esame consiste in una prova scritta e nello sviluppo di un progetto da consegnare al docente, senza prova orale.
La valutazione è espressa in trentesimi e tiene conto dei seguenti parametri: grado di conoscenza degli argomenti, capacità di applicare le conoscenze alla risoluzione di problemi concreti, capacità di ragionamento logico e critico.
Per la seconda unità l'esame consiste in una prova scritta e nello sviluppo di un progetto da consegnare al docente, senza prova orale.
La valutazione è espressa in trentesimi e tiene conto dei seguenti parametri: grado di conoscenza degli argomenti, capacità di applicare le conoscenze alla risoluzione di problemi concreti, capacità di ragionamento logico e critico.
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 12
Laboratori: 16 ore
Lezioni: 88 ore
Lezioni: 88 ore
Docenti:
Ntalampiras Stavros, Pedersini Federico
Docente/i