S. Morosi – Sistemi di Elaborazione Numerica dei Segnali

SISTEMI DI ELABORAZIONE NUMERICA

DEI SEGNALISimone Morosi

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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.

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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/