FACOLTÀ DI NGEGNERIA - UNISAGuida dello Studente ‐ Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione 7 Laurea Obiettivi Formativi La figura del laureato in Ingegneria Elettronica

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2

FACOLTÀ DI INGEGNERIA ........................................................................................................................................ 1

GUIDA DELLO STUDENTE ....................................................................................................................................... 1 CORSO DI STUDI IN INGEGNERIA ELETTRONICA .............................................................................................................. 1 A.A. 2011/2012 .............................................................................................................................................................. 1 AREA DIDATTICA DI INGEGNERIA DELL’INFORMAZIONE ................................................................................................. 1

UNIVERSITÀ DI SALERNO.......................................................................................................................................... 1

FACOLTÀ DI INGEGNERIA ............................................................................................................................................... 1

GENERALITÀ ................................................................................................................................................................. 6

LAUREA ........................................................................................................................................................................... 7

OBIETTIVI FORMATIVI .................................................................................................................................................... 7 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI ...................................................................................................................................... 8 AMMISSIONE AL CORSO DI STUDIO IN INGEGNERIA ELETTRONICA ................................................................................. 9 TIROCINI ......................................................................................................................................................................... 9 PROVA FINALE ................................................................................................................................................................ 9

LAUREA MAGISTRALE ............................................................................................................................................. 10

OBIETTIVI FORMATIVI .................................................................................................................................................. 10 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI .................................................................................................................................... 10 ACCESSO ALLA LAUREA MAGISTRALE ......................................................................................................................... 11 PROVA FINALE .............................................................................................................................................................. 12

INFORMAZIONI UTILI ............................................................................................................................................... 13

PIANI DI STUDIO ............................................................................................................................................................ 13 FREQUENZA AI CORSI .................................................................................................................................................... 13 MODALITÀ DI FREQUENZA ............................................................................................................................................ 13 LINGUA DI INSEGNAMENTO .......................................................................................................................................... 13 SEDE E ORARIO ............................................................................................................................................................. 13 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE AI TIROCINI .................................................................................................................. 13 PRESENTAZIONE DEI PIANI DI STUDIO .......................................................................................................................... 13 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE A PROGRAMMI DI MOBILITÀ INTERNAZIONALE ............................................................ 14

CONTATTI E RIFERIMENTI ..................................................................................................................................... 15

AREA DIDATTICA ......................................................................................................................................................... 15 ALTRI CONTATTI UTILI PER GLI STUDENTI ................................................................................................................... 15

MANIFESTI DEGLI STUDI ......................................................................................................................................... 17

LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA ........................................................................................................................ 17 LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA ELETTRONICA .................................................................................................. 20

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI ................................................................................................................. 22

ANTENNE................................................................................................................................................................... 23 APPLICAZIONI DI POTENZA DELLE MICROONDE ............................................................................................ 26 AUTOMAZIONE DEI SISTEMI ELETTRICI ........................................................................................................... 28 CAD DI DISPOSITIVI ELETTRICI E MAGNETICI ............................................................................................................... 31 CAMPI ELETTROMAGNETICI ................................................................................................................................ 33 CHIMICA .................................................................................................................................................................... 35 CIRCUITI DI POTENZA E FONTI RINNOVABILI .................................................................................................. 37 CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA .................................................................................................................. 39 CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA PER IL FOTOVOLTAICO ...................................................................... 41 (MODULO 1) ................................................................................................................................................................. 41 CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA PER IL FOTOVOLTAICO ...................................................................... 43 (MODULO 2) ................................................................................................................................................................. 43 COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI .................................................................................................. 45 COMPLEMENTI DI ELETTROMAGNETISMO ...................................................................................................... 47 COMUNICAZIONI ELETTRONICHE ...................................................................................................................... 53 ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE ............................................................................................... 55 ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI ....................................................................................................... 57 ELETTRONICA ANALOGICA .................................................................................................................................. 59


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ELETTRONICA DIGITALE ....................................................................................................................................... 61 ELETTRONICA DI POTENZA .................................................................................................................................. 63 ELETTROTECNICA I ................................................................................................................................................ 65 ELETTROTECNICA II ............................................................................................................................................... 67 FIBRE OTTICHE ........................................................................................................................................................ 69 (MODULO 1 ) ................................................................................................................................................................ 69 FIBRE OTTICHE ........................................................................................................................................................ 71 (MODULO 2 ) ................................................................................................................................................................ 71 FISICA ......................................................................................................................................................................... 73 (MODULI 1 E 2) ............................................................................................................................................................. 73 FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI ..................................................................................................... 76 FONDAMENTI DI ELETTRONICA .......................................................................................................................... 78 FONDAMENTI DI INFORMATICA .......................................................................................................................... 80 FOTOVOLTAICO E OPTOELETTRONICA ............................................................................................................. 82 LABORATORIO DI DISPOSITIVI E CIRCUITI ELETTRONICI ............................................................................ 84 LABORATORIO DI DISPOSITIVI E CIRCUITI ELETTRONICI ............................................................................ 87 MODULO 2 .................................................................................................................................................................... 87 MACCHINE, ALGORITMI E STRUTTURE DATI ................................................................................................... 88 MACCHINE E IMPIANTI ELETTRICI ..................................................................................................................... 91 MATEMATICA I ........................................................................................................................................................ 93 MATEMATICA II ....................................................................................................................................................... 97 MATEMATICA III .................................................................................................................................................... 101 MICROONDE ........................................................................................................................................................... 103 MISURE ELETTRONICHE ...................................................................................................................................... 105 MISURE BASATE SU VISIONE ............................................................................................................................. 107 MISURE PER L’AUTOMAZIONE .......................................................................................................................... 109 (MODULO 1 ) .............................................................................................................................................................. 109 MISURE PER L’AUTOMAZIONE .......................................................................................................................... 111 (MODULO 2 ) .............................................................................................................................................................. 111 BOCHICCHIO, GIAMBARTOLOMEI, LEZIONI DI COMPATIBILITÀ ELETTROMAGNETICA, ED. PITAGORA, 1993. ............ 114 PRODUZIONE E GESTIONE DELL’ENERGIA PER LE FONTI RINNOVABILI ................................................ 115 PROGETTAZIONE DI SISTEMI ELETTRONICI INTEGRATI ............................................................................. 118 RADIOPROPAGAZIONE E IMPATTO AMBIENTALE ........................................................................................ 120 SENSORI E SISTEMI DI ACQUISIZIONE.............................................................................................................. 122 SISTEMI DI MISURE IN TEMPO REALE .............................................................................................................. 124 SISTEMI ELETTRICI PER L’ENERGIA ................................................................................................................. 126 SISTEMI ELETTRONICI DI POTENZA ................................................................................................................. 129 STRUMENTAZIONE E SISTEMI AUTOMATICI DI MISURA............................................................................. 132 TECNICA ED ECONOMIA DELL’ENERGIA ........................................................................................................ 134 (MODULO 1) ............................................................................................................................................................... 134 TECNICA ED ECONOMIA DELL’ENERGIA ........................................................................................................ 137 (MODULO 2) ............................................................................................................................................................... 137 TECNOLOGIE DELLA MICRO E NANOELTTRONICA ...................................................................................... 139 TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ANALISI DEI SEGNALI ......................................................................... 142 TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ ............................................................... 144 BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI ................................................................................................................. 147

FACOLTÀ DI INGEGNERIA .................................................................................................................................... 161

GUIDA DELLO STUDENTE ................................................................................................................................... 161 CORSO DI STUDI IN INGEGNERIA INFORMATICA.......................................................................................................... 161 A.A. 2011/2012 .......................................................................................................................................................... 161 AREA DIDATTICA DI INGEGNERIA DELL’INFORMAZIONE ............................................................................................. 161

UNIVERSITÀ DI SALERNO...................................................................................................................................... 161

FACOLTÀ DI INGEGNERIA ........................................................................................................................................... 161

GENERALITÀ ............................................................................................................................................................. 164

LAUREA ....................................................................................................................................................................... 166

OBIETTIVI FORMATIVI ................................................................................................................................................ 166 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI .................................................................................................................................. 167


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AMMISSIONE AL CORSO DI STUDIO IN INGEGNERIA INFORMATICA ............................................................................. 168 TIROCINI ..................................................................................................................................................................... 168 PROVA FINALE ............................................................................................................................................................ 168

LAUREA MAGISTRALE ........................................................................................................................................... 169

OBIETTIVI FORMATIVI ................................................................................................................................................ 169 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI .................................................................................................................................. 171 ACCESSO ALLA LAUREA MAGISTRALE ....................................................................................................................... 171 PROVA FINALE ............................................................................................................................................................ 173

INFORMAZIONI UTILI ............................................................................................................................................. 174

PIANI DI STUDIO .......................................................................................................................................................... 174 FREQUENZA AI CORSI .................................................................................................................................................. 174 MODALITÀ DI FREQUENZA .......................................................................................................................................... 174 LINGUA DI INSEGNAMENTO ........................................................................................................................................ 174 SEDE E ORARIO ........................................................................................................................................................... 174 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE AI TIROCINI ................................................................................................................ 174 PRESENTAZIONE DEI PIANI DI STUDIO ........................................................................................................................ 174 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE A PROGRAMMI DI MOBILITÀ INTERNAZIONALE .......................................................... 175

CONTATTI E RIFERIMENTI ................................................................................................................................... 176

AREA DIDATTICA ....................................................................................................................................................... 176 ALTRI CONTATTI UTILI PER GLI STUDENTI ................................................................................................................. 176

MANIFESTI DEGLI STUDI ....................................................................................................................................... 178

LAUREA DI PRIMO LIVELLO IN INGEGNERIA INFORMATICA ........................................................................................ 178 LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA INFORMATICA ................................................................................................. 180

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI ............................................................................................................... 182

ALGORITMI E STRUTTURE DATI ........................................................................................................................ 183 ANTENNE E COLLEGAMENTI WIRELESS ......................................................................................................... 186 APPLICAZIONI DI IT-GOVERNANCE .................................................................................................................. 188 AUTOMAZIONE E ROBOTICA .............................................................................................................................. 191 BASI DI DATI ........................................................................................................................................................... 193 CALCOLATORI ELETTRONICI ............................................................................................................................. 196 CHIMICA .................................................................................................................................................................. 198 CIRCUITI DIGITALI ................................................................................................................................................ 200 CODIFICA E COMPRESSIONE DELL’INFORMAZIONE .................................................................................... 202 COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI ................................................................................................ 204 ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE ............................................................................................. 206 ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI ..................................................................................................... 208 ELETTROTECNICA ................................................................................................................................................ 211 FISICA ....................................................................................................................................................................... 213 FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI ................................................................................................... 216 FONDAMENTI DI INFORMATICA ........................................................................................................................ 218 INGEGNERIA DEL SOFTWARE ............................................................................................................................ 221 INTELLIGENZA ARTIFICIALE ............................................................................................................................. 223 MATEMATICA I ...................................................................................................................................................... 226 MATEMATICA II ..................................................................................................................................................... 230 MATEMATICA III .................................................................................................................................................... 234 MODELLI E SISTEMI PER LA VISIONE ARTIFICIALE ...................................................................................... 237 PROGRAMMAZIONE AD OGGETTI ..................................................................................................................... 239 PROGRAMMAZIONE IN RETE .............................................................................................................................. 241 RETI DI CALCOLATORI: PROTOCOLLI E SISTEMI ........................................................................................... 246 RETI DI TELECOMUNICAZIONI ........................................................................................................................... 248 RETI LOGICHE ........................................................................................................................................................ 250 SISTEMI DI ELABORAZIONE ............................................................................................................................... 252 SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONE ................................................................................................................... 254 SISTEMI E TECNOLOGIE INDUSTRIALI ............................................................................................................. 256 SISTEMI INFORMATIVI ......................................................................................................................................... 259 SISTEMI OPERATIVI .............................................................................................................................................. 262


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SISTEMI OPERATIVI .............................................................................................................................................. 264 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE .................................................................................................................... 266 TECNOLOGIE INFORMATICHE DEI SISTEMI DI CONTROLLO ...................................................................... 269 TECNOLOGIE SOFTWARE PER IL WEB .............................................................................................................. 271 TELERILEVAMENTO ............................................................................................................................................. 273 TELERILEVAMENTO ............................................................................................................................................. 273 TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ANALISI DEI SEGNALI ......................................................................... 275 TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ ............................................................... 277 TEORIA E TECNICA DELLE TELECOMUNICAZIONI ....................................................................................... 279

BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI .................................................................................................................. 281


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GENERALITÀ

L’entrata in vigore del Decreto Ministeriale 270/04, a partire dall’anno accademico 2008/09, ha

ristrutturato l’organizzazione didattica universitaria, procedendo ad attuare alcuni correttivi al

progetto formativo precedente e lasciando prevalentemente inalterato l'impianto complessivo

preesistente. Gli interventi più significativi hanno riguardato:

• la riduzione del numero di insegnamenti con un accorpamento degli attuali contenuti formativi,

e una razionalizzazione della distribuzione degli esami negli anni;

• la ridefinizione dell'itinerario formativo al fine di raggiungere elevati livelli qualitativi dei

laureati assicurando loro conoscenze e competenze di ampio spettro a completamento di una

solida base culturale e metodologica finalizzando i profili formativi alle esigenze del mondo del

lavoro e delle professioni;

• la facilitazione della mobilità studentesca tra i diversi Corsi di Laurea della stessa Classe e della

Facoltà.

L’offerta formativa erogata per gli immatricolati negli a.a. 2010/2011 e 2009/2010 è riportata di

seguito nel Manifesto degli Studi. Inoltre, viene riportata l’articolazione dell’offerta formativa

relativa al III anno di corso per gli studenti immatricolati nell’a.a. 2007/2008. Infine, per le offerte

formative erogate agli anni precedenti si faccia riferimento alle Guide dello Studente del relativo

Anno Accademico di immatricolazione.


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Laurea

Obiettivi Formativi

La figura del laureato in Ingegneria Elettronica è ben definita all’interno della classe dell’Ingegneria

dell’Informazione, la quale include anche le lauree in Ingegneria Informatica, delle

Telecomunicazioni ed Automatica. Essa è connotata all’interno della classe da maggiori

competenze nel campo dei componenti, dei dispositivi e dei sistemi elettronici per ciò che riguarda

principalmente i principi fisici e le tecnologie che sono alla base della loro realizzazione e del loro

impiego.

Il Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica intende formare giovani laureati dotati di una solida

preparazione di base e di una trasversalità di competenze scientifiche nel campo dell'Ingegneria

dell'informazione per manutenere, gestire ed intervenire su sistemi e apparati dedicati

all'acquisizione, elaborazione e trasmissione delle informazioni. La formazione impartita dovrà fornire loro sia gli aspetti tecnici, necessari per riuscire a interpretare e sfruttare i vantaggi della

continua innovazione del settore elettronico a favore dei vari comparti produttivi (quali il settore

industriale, la pubblica amministrazione, il settore dei servizi) sia gli strumenti metodologici per

analizzare l'ampia gamma di fenomeni fisici che riguardano le diverse fasi di trattamento e

trasmissione dell'informazione, riuscendo anche a contribuire alla sintesi di apparati innovativi di media complessità.

Per raggiungere tale peculiarità i contenuti e la successione temporale dei corsi sono concepiti in

modo da privilegiare uno sviluppo "bottom‐up" nell'acquisizione delle conoscenze nelle varie

discipline, spostando progressivamente l'attenzione dal livello microscopico al sistema finale senza

perdere di vista la realtà fisica, assunta nel corso degli studi come unico riferimento del "saper

fare".

Il corso è strutturato in modo da fornire al termine del secondo anno le competenze di base, sia

fisico‐matematiche che di tipo ingegneristico, che gli permettano di impadronirsi delle

metodologie ingegneristiche che saranno impartite nei corsi del 3 anno.

In particolare, le discipline rivolte all’apprendimento di metodi matematici e statistici e di

fondamenti dell’informatica e delle misure permettono al laureato in Ingegneria Elettronica di

affiancare alle competenze elettrotecniche ed elettroniche di base la capacità di rappresentare

analiticamente i fenomeni fisici che sono alla base della elettronica e di risolvere problemi legati

all’analisi, alla caratterizzazione ed allo sviluppo di modelli di componenti e dispositivi. Su queste

competenze di base vengono poi innestati i contenuti metodologico ‐ applicativi delle diverse


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discipline indirizzati alla conoscenza dei principali sistemi elettronici di telecomunicazione, di

conversione dell’energia, di acquisizione, elaborazione, trasmissione e memorizzazione delle

informazioni. Questo favorisce l’acquisizione di numerose competenze interdisciplinari necessarie

per intervenire nella gestione, nel controllo e nella manutenzione di apparati e sistemi utilizzati nei

più disparati ambiti industriali e civili. Il laureato, inoltre, attraverso i curricula professionalizzanti

matura una particolare sensibilità verso tematiche quali l’automazione industriale, la compatibilità

elettromagnetica e lo sfruttamento e la gestione delle risorse energetiche che caratterizzano in

modo trasversale quasi tutti i settori industriali e dei servizi.

La figura professionale che ne risulta è particolarmente indicata per occupare nella libera

professione o in imprese pubbliche o private manifatturiere e dei servizi il ruolo di: ingegnere di

produzione, gestore/manutentore di sistemi e processi, ingegnere della qualità di sistemi

elettronici, tecnico‐commerciale per il marketing e per l’assistenza utenti di sistemi elettronici.

All’interno di gruppi di lavoro opportunamente coordinati può assolvere anche compiti di

ricerca/sviluppo, progettazione, produzione di componenti e sistemi complessi.

Organizzazione degli Studi

Il percorso formativo del laureato in Ingegneria Elettronica si articola su tre livelli:

formazione generale di base, nell'ambito della matematica, della fisica, della statistica

applicata all'ingegneria e dell'informatica

formazione nelle discipline ingegneristiche di base, con particolare riferimento agli aspetti

inerenti i circuiti elettrici, la teoria dei sistemi, l'analisi dei segnali ed i fondamenti

dell'elettronica e delle misure.

formazione di natura propriamente caratterizzante, finalizzata all'acquisizione di

competenze interdisciplinari nel settore delle misure, dei campi elettromagnetici e

dell'elettronica.

A partire dal terzo anno, il Corso di Studi è orientato all'approfondimento degli aspetti

metodologici e delle tecniche di progettazione hardware e software di apparati e sistemi che

possono intervenire nella produzione, elaborazione e trasmissione delle informazioni. In

particolare, al termine del ciclo formativo lo studente dovrebbe aver acquisito una buona padronanza sull'impiego degli strumenti formali dell'elettromagnetismo e delle telecomunicazioni

per l'analisi di sistemi di trasmissione dell'informazione, sia guidata che irradiata, sull'impiego di

metodologie e strumenti di analisi dei sistemi di controllo, sul dimensionamento delle macchine


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elettriche e sullo sviluppo dell' hardware richiesto per l'elaborazione di informazioni, sia

analogiche che digitali.

Ammissione al Corso di Studio in Ingegneria Elettronica

Ai fini dell’accesso al Corso di Studi, è prevista una prova che serve allo studente sia come

autovalutazione, sia come titolo di ammissione. L’iscrizione al Corso di Studi è subordinata al

rispetto dei termini per la prescrizione ed al sostegno obbligatorio del test di accesso che consiste

in quesiti a risposte multiple, in elaborazioni logiche ed esercizi per la cui risoluzione si richiedono

buone conoscenze pre ‐ universitarie di base. Se la verifica non è positiva vengono indicati specifici

obblighi formativi aggiuntivi da soddisfare nel primo anno di corso, attraverso la frequenza a corsi

di recupero, organizzati dalla Facoltà per l'acquisizione di conoscenze di base di Matematica, Fisica

ed Informatica.

Tirocini

E’ previsto che lo studente svolga obbligatoriamente un’attività di tirocinio presso Industrie ed

Enti di grande rilevanza nazionale che operano nei settori dell’Elettronica, dell’Informatica e delle

Telecomunicazioni, convenzionate con l’Area Didattica. L’attività di tirocinio consente allo

studente di completare l’esperienza formativa nel settore di interesse e di entrare in contatto con

le problematiche di progettazione e produzione, e di applicare le conoscenze acquisite nel corso

degli studi.

Per tutti gli studenti del Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica è prevista la partecipazione ad un

ciclo di seminari tenuti da importanti dirigenti di aziende e da esperti rappresentanti del mondo

del lavoro sulle problematiche dell’innovazione tecnologica, della ricerca scientifica e della ricerca

applicata nei vari settori dell’Ingegneria dell’ICT, e sulle prospettive occupazionali del settore.

Prova finale

La prova finale consiste nella preparazione e discussione di un elaborato di carattere

prevalentemente applicativo, sviluppato nell'ambito delle discipline del Corso di Laurea e

corredato da una presentazione multimediale.


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Laurea Magistrale

Obiettivi Formativi

La Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica intende fornire allo studente una spiccata

padronanza nella progettazione di apparati elettronici di una certa complessità, dotandolo delle

conoscenze adatte a gestire ed innovare tecnologie, processi e sistemi impiegati nei diversi settori

economici, da quello della produzione industriale a quello dei servizi, incluso il settore

commerciale. La sua formazione dovrà essere trasversale in modo da poter trasferire e sfruttare le

competenze acquisite nel campo dell’Ingegneria dell’Informazione in altri settori, quali l’elettrico,

il meccanico, il civile e l’ambientale. Il laureato avrà conoscenze sufficienti per valutare l’impatto

delle tecnologie dell’informazione in questi settori, per contribuire al loro sviluppo ed operare

sinergicamente con gruppi di ricerca.

Gli ambiti professionali sono quelli dell'innovazione tecnologica, della produzione, della

progettazione avanzata e della gestione di sistemi elettronici complessi, sia nella libera

professione sia nelle imprese manifatturiere o di servizi, pubbliche e private. I laureati magistrali

potranno trovare occupazione presso imprese di progettazione e produzione di componenti, di

apparati e di sistemi elettronici ed optoelettronici, industrie manifatturiere, settori delle pubbliche

amministrazioni ed imprese di servizi che utilizzano tecnologie ed infrastrutture elettroniche per il

trattamento, la trasmissione e l'impiego di segnali in ambito civile, industriale e dell'informazione.


Il Corso di studi è organizzato in modo tale da offrire allo studente l'opportunità di conseguire al

termine del biennio del Corso di Laurea Magistrale un bagaglio di competenze adeguate per una

buona immissione nella realtà lavorativa.

I corsi di insegnamento sono organizzati in due semestri. I semestri impegnano 12 settimane e

vanno da ottobre a dicembre e da marzo a maggio. La didattica impartita nei corsi è organizzata in

moduli da 60/90 ore, di cui una parte rilevante è riservata ad attività esercitative ed a pratiche di

laboratorio. Alcune attività didattiche riguardano lo sviluppo di attività interdisciplinari con lo

scopo di abituare l’allievo a generalizzare metodi e tecniche impartite nei vari corsi, a impiegare

software complessi, ad analizzare ed interpretare dati, a progettare opere e gestire cantieri.Gli

esami di profitto possono essere orali e/o scritti e/o grafici.È possibile seguire alcuni corsi o

preparare l'elaborato per la prova finale nell'ambito del programma comunitario di mobilità

studentesca Erasmus/Socrates.


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Accesso alla Laurea Magistrale

L'ammissione al Corso di Laurea Magistrale richiede il possesso di requisiti curriculari che

prevedonoun'adeguata padronanza di metodi e contenuti scientifici generali nelle discipline

scientifiche di base e nelle discipline dell'ingegneria, propedeutiche a quelle caratterizzanti

previste nell'ordinamento della presente classe di laurea magistrale.

Le disposizioni in materia di accesso al Corso di Laurea Magistrale sono contenute nel

Regolamento di Accesso della Facoltà di Ingegneria, al quale si rimanda per ulteriori dettagli.

Ai sensi di tale regolamento è previsto che per l'accesso al Corso di Laurea Magistrale sia

necessario il possesso di una Laurea e di adeguati requisiti curriculari e di preparazione.

Di norma è requisito curriculare generale per l'accesso alla Laurea Magistrale in Ingegneria il

possesso della Laurea in Ingegneria. Nel caso di possesso di altre lauree è possibile il verificarsi di

situazioni di affinità con i percorsi didattici dell'Ingegneria tali da consentire l'accesso; questo è

valutato, di volta in volta, sulla base della coerenza dell'effettivo curriculum del laureato con gli

obiettivi qualificanti della classe di Laurea Magistrale ed il profilo professionale previsto dal

relativo ordinamento e/o regolamento didattico.

Il possesso dei requisiti curriculari è verificato sulla base del numero minimo di CFU, di base e

caratterizzanti, negli ambiti previsti nella classe di lauree di primo livello dalla quale è originata la

Laurea Magistrale in questione. Il numero di CFU è precisato, per i vari Corsi di Studio, nel

Regolamento di Facoltà.

I requisiti curriculari, sono differenziati, considerando le seguenti tipologie di laureati:

• laureati interni, con laurea di continuità (ad esempio laureati in Ingegneria Meccanica, con

percorso verso la Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica)

• laureati esterni (in possesso di una Laurea conseguita presso altra Facoltà in Italia), con laurea

di continuità;

• laureati in ingegneria, interni ed esterni, con laurea non di continuità; laureati in ingegneria

all'estero;

• laureati non in ingegneria.

Si ritiene che per i laureati della prima tipologia sussistano i requisiti curriculari e sia necessario

prevedere solo la verifica dell'adeguatezza della personale preparazione.

Per i laureati delle altre tipologie si ritengono necessarie le verifiche sia dei requisiti curriculari sia

della personale preparazione.


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Per i laureati all'estero, ove al più esistono aree culturali non omonime a quelle dei nostri settori

scientifico‐disciplinari, e per i laureati non in ingegneria la verifica dei requisiti curriculari può

essere effettuata considerando opportune equivalenze tra gli insegnamenti seguiti con profitto e

quelli ascrivibili ai nostri Settori Scientifico‐Disciplinari.

Tra i requisiti di accesso è, inoltre, prevista una buona conoscenza di una lingua dell'Unione

Europea, oltre l'Italiano.

L'adeguatezza della preparazione è valutata sulla base della media dei voti conseguiti ai vari esami

e della durata degli studi per conseguire la laurea, in accordo a quanto previsto nel Regolamento

di Accesso della Facoltà di Ingegneria. Tale regolamento prevede l'immatricolazione degli studenti

che soddisfano i requisiti curriculari e di preparazione.

Coloro i quali, invece, non rispondano pienamente ai requisiti di preparazione, possono accedere

all'immatricolazione sostenendo una specifica prova d'accesso.

Prova Finale


prevalentemente progettuale e realizzativo, sviluppato nell'ambito delle discipline del corso di

Laurea. L'elaborato è corredato da presentazione multimediale, discussa dal candidato durante lo

svolgimento della prova finale.


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Informazioni Utili

Piani di studio

Gli studenti possono presentare piani di studio la cui approvazione è deliberata dal Consiglio di

Area Didattica. I termini e le modalità di presentazione dei suddetti piani sono stabiliti dalla

programmazione annuale della didattica nel calendario di Ateneo.

Frequenza ai corsi

La frequenza ai corsi è obbligatoria.

Modalità di frequenza

Gli insegnamenti sono erogati in presenza con frequenza obbligatoria.

Lingua di insegnamento

Italiano

Sede e Orario

I corsi sono erogati presso la Facoltà di Ingegneria. Si consulti il sito di Facoltà

(http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule.

Richieste di partecipazione ai tirocini

Le offerte di tirocinio possono essere consultate sulla bacheca dell’Area Didattica di Ingegneria

dell’Informazione presso la Facoltà di Ingegneria (Inv. 9C, piano 3°).

Per candidarsi è sufficiente consultare il sito di Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione

http://www.adinf.unisa.it/ o compilare on‐line la domanda di partecipazione.

La domanda dove essere presentata nel periodo 1 settembre ‐ 31 dicembre e ha validità per un

anno accademico. Essa dovrà essere ripresentata qualora non possa aver seguito durante l’anno di

validità.

Presentazione dei Piani di Studio

I Piani di studio vanno presentati alla Segreteria Studenti di Ingegneria, entro la data deliberata dal

Senato Accademico (tipicamente metà Settembre). Successivamente lo studente riceverà

comunicazione sull’eventuale approvazione del Piano di Studio o sulle richieste di emendamento

dal Consiglio di Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione.


1 4

Richieste di partecipazione a programmi di mobilità internazionale

Lo studente interessato può aderire al programma di mobilità studentesca Erasmus che consente

di svolgere un periodo di studi all’estero presso una delle Università straniere che hanno stabilito

un accordo di mobilità con l’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione.

Il programma Erasmus consente allo studente di formulare un piano di studio in cui alcuni

insegnamenti dell’Università di provenienza sono sostituiti con insegnamenti presenti nell’offerta

didattica dell’Università ospitante e/o svolgere attività di tirocinio e di tesi.

L’istruttoria per la partenza prevede la compilazione del Learning Agreement che contiene le

indicazioni sugli insegnamenti che si intendono seguire all’estero e i relativi esami che saranno

sostenuti.

Sul sito Web dell’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione sono disponibili tutte le

convenzioni stipulate, i regolamenti, e le informazioni necessarie allo studente per perfezionare la

richiesta di mobilità e per provvedere al rientro all’accreditamento degli esami superati.

Sono attive convenzioni con prestigiose Università dei principali paesi europei: Germania, Gran

Bretagna, Irlanda, Portogallo, Romania, Spagna e Svezia.


1 5

Contatti e riferimenti

Area Didattica

Presidente dell’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione

Prof. Vincenzo TUCCI

Tel. 089/964224, E‐mail: [email protected]

Segreteria dell’Area Didattica

Orario di Ricevimento: lunedì dalle 09.30 alle 13.00 e giovedì dalle 09.30 alle 13.30

Tel: 089/964167 E‐mail: [email protected];

Altri Contatti Utili per gli Studenti

Coordinatore Commissione Supporto alla didattica (orari)

Ing. Vincenzo MATTA

Tel: 089/964301; e‐mail: [email protected]

Coordinatore Commissione Piani di Studio

Prof. Giovanni Riccio


Coordinatori Commissione Tirocini & Tutorato

Prof. Pasquale FOGGIA Tel: 089/964275; e‐mail: [email protected] (informatica)

Prof. Vincenzo GALDI Tel: 089/964284; e‐mail: [email protected] (elettronica)

Coordinatore Commissione Orientamento e Placement

Prof. Nicola FEMIA Tel: 089/964279; e‐mail: [email protected]

Coordinatore Commissione Guida dello Studente

Prof. Alfredo RUBINO



1 6

Coordinatore Commissione Relazioni Esterne (ERASMUS e Internazionalizzazione)

Prof. Heinrich Christoph NEITZERT

Tel: 089/964304; e‐mail [email protected]

Coordinatore Commissione Redazione WEB

Prof. Pasquale FOGGIA



1 7

Manifesti degli Studi

LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA

I ANNO SEMESTRE CFU SSD PROPEDEUCITÀ

Matematica I I 9 MAT/05

Fondamenti di Informatica I 6 ING‐INF/05

Fisica (mod. 1)

Fisica (mod. 2)

I

II

6

6

FIS/01

FIS/01

Macchine, Algoritmi e Strutture Dati II 9 ING‐INF/05 Fondamenti di Informatica

Elettrotecnica I II 6 ING‐IND/31 Matematica I

Matematica II II 9 MAT/05 Matematica I

TOTALE ANNO I 51 6 ESAMI

II ANNO SEMESTRE CFU SSD PROPEDEUCITÀ

Elettrotecnica II I 6 ING‐IND/31 Elettrotecnica I

Matematica III I 6 MAT/05 Matematica II

Fondamenti di Elettronica I 12 ING‐INF/01 Elettrotecnica I, Fisica

Matematica II

Teoria dei segnali: Modulo di Elementi di

Probabilità II 6 SECS‐S/02 Matematica III

Teoria dei segnali: Modulo di Analisi dei

Segnali II 3 ING‐INF/03 Matematica III

Fondamenti di Controlli Automatici II 9 ING‐INF/04 Matematica III

Campi Elettromagnetici II 12 ING‐IINF/02 Matematica III , Fisica

Macchine e Impianti Elettrici II 6 ING‐IND/33 Elettrotecnica

TOTALE ANNO II 60 7 ESAMI


1 8

III ANNO SEMESTRE CFU SSD PROPEDEUCITÀ

Microonde I 6 ING‐INF/02 Campi Elettromagnetici

Misure Elettroniche I 12 ING‐INF/07 Elettrotecnica II,

Fondamenti di

Elettronica

Elettronica Digitale I 9 ING‐INF/01 Fondamenti di Elettronica

Comunicazioni Elettroniche II 6 ING‐INF/03 Teoria dei segnali

Elettronica Analogica II 9 ING‐INF/01

Fondamenti di Elettronica , Misure

Elettroniche, Fondamenti di Controlli

Automatici

Insegnamenti a scelta I/II 15

Tirocinio formativo 9

Prova finale 3

TOTALE ANNO III 69 6 ESAMI

TOTALE CDS 180


1 9

INSEGNAMENTI A SCELTA SEMESTRE CFU SSD PROPEDEUCITÀ

Chimica 6 CHIM/07

Circuiti elettronici di potenza per il

fotovoltaico (Moduli 1 e 2) 6+3 ING‐IND/31

Fondamenti di

Elettronica ,

Elettrotecnica II,

Matematica III,

Fondamenti di Controlli

Automatici

Economia e Organizzazione Aziendale 6 SECS‐P/07

Fibre Ottiche (Moduli 1 e 2) 6+3 ING‐INF/02 Campi Elettromagnetici

Laboratorio di Dispositivi e Circuiti Elettronici (Moduli 1 e 2)

6+3 ING‐INF/01 Fondamenti di

Elettronica

Misure per l’automazione (Moduli 1 e 2) 6+3 ING‐INF/07 Misure Elettroniche

Radiopropagazione e Impatto Ambientale

6 ING‐INF/02 Campi Elettromagnetici

Tecnica ed Economia dell’Energia (Moduli 1 e 2)

6+3 ING‐IND/33


2 0

LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA ELETTRONICA


Sistemi Elettronici di Potenza I 9 ING‐IND/33

Elettronica di Potenza I 9 ING‐INF/01

Antenne I 9 ING‐INF/02

Circuiti Elettronici di potenza II 9 ING‐IND/31

Elaborazione numerica dei segnali II 9 ING‐INF/03

Strumentazione e Sistemi Automatici di

Misura II 9 ING‐INF/07

TOTALE ANNO I 54 6 ESAMI


Ottica e Compatibilità Elettromagnetica I 9 ING‐INF/02 Antenne

Fotovoltaico ed Optoelettronica I 9 ING‐INF/01

Sensori e Sistemi di acquisizione I 9 ING‐INF/01

ING‐INF/07

Strumentazione e sistemi automatici di

misura

Complementi di Controlli Automatici II 9 ING‐INF/04

Insegnamenti a scelta II 12

Sviluppo di un elaborato di progettazione e Prova finale

18

TOTALE ANNO II 66 6 ESAMI

TOTALE CDS 120


2 1


Applicazioni di potenza delle microonde 6 ING‐INF/02

Automazione dei sistemi elettrici 6 ING‐IND/33

CAD di dispositivi elettrici e magnetici 6 ING‐IND/31

Circuiti di potenza e fonti rinnovabili 6 ING‐IND/31

Complementi di Elettromagnetismo 6 ING‐INF/02 Antenne

Componenti e circuiti ottici 6 ING‐INF/02 Ottica e Comp. EM

Misure basate su visione 6 ING‐INF/07

Produzione e gestione dell’energia per le fonti rinnovabili

6 ING‐IND/33

Progettazione dei sistemi elettronici integrati 6 ING‐INF/01 Elettronica di potenza

Sistemi di misura in tempo reale 6 ING‐INF/07

Sistemi elettrici per l’energia 6 ING‐IND/33

Tecnologie per la micro e nanoelettronica 6 ING‐INF/01 Elettronica di potenza


2 2

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI


2 3

ANTENNE

Cds: Ingegneria

Elettronica LM

Docente: Claudio

GENNARELLI

Integrato:

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: I

Semestre: I

Codice: SSD:

ING‐INF/02 Tipologia:obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire

Il corso fornisce agli allievi le tecniche di analisi e sintesi delle antenne, nonchè gli elementi di base per il progetto di un collegamento radio tra due punti. Vengono, in particolare, approfondite le metodologie di analisi e progetto delle antenne alle alte frequenze.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della teoria delle antenne e delle tecniche elettromagnetiche utilizzabili alle basse o alle alte frequenze per l’analisi ed il progetto delle antenne.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare un’antenna, mettendone a punto il modello matematico in modo da poter ottimizzare i relativi parametri caratteristici.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare le metodologie più appropriate per progettare una particolare antenna, o realizzare un collegamento radio tra due punti.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alla teoria ed al progetto delle antenne.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando testi diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati, sono richiesti i seguenti prerequisiti:

- conoscenze acquisite nei corsi di matematica e fisica; - conoscenza delle leggi fondamentali dell’elettromagnetismo acquisite nel corso di

Campi Elettromagnetici.

Metodi didattici L’insegnamento contempla soprattutto lezioni teoriche, ma sono previste anche alcune esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula, viene mostrato l’utilizzo di alcuni programmi software per l’analisi e la progettazione di antenne. Nell’esercitazioni in laboratorio, vengono effettuate alcune misure dei parametri caratteristici delle antenne. Ad esempio, la determinazione del diagramma di radiazione di un’antenna da misure in camera anecoica, sia in campo vicino che in campo lontano.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale. Per superare l’esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode,


2 4

dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell’esposizione e dell’autonomia di giudizio dimostrata.


L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria.


Italiano.

Sede e Orario

Il corso è erogato presso la Facoltà di Ingegneria. Si consulti il sito di Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule.

Contenuto del corso

Argomenti Contenuti specifici Ore Lez.

Ore Eserc.

OreLab.

Fondamenti di teoria delle antenne

Equazioni di Maxwell. Condizioni al contorno e di continuità per i campi. Radiazione da sorgenti elettriche e magnetiche. Condizioni di zona lontana. Teorema delle immagini. Antenne filiformi. Equazione integrale di Hallen. Parametri di un’antenna in trasmissione e rice‐zione. Teorema di reciprocità. Formula del collegamento. Sezione radar ed equazione del radar.

20 2

Antenne ad apertura

Teorema di equivalenza. Radiazione da una guida rettangolare aperta. Spettro di onde piane. Relazione tra caratteristica e spettro di onde piane. Potenza associata ad un’apertura. Trasformazione campo vicino campo lontano con scansione piana rettangolare.

12 2

Schiere di antenne

Arrays lineari. Studio con il metodo del polinomio associato. Array binomiale. Sintesi mediante Fourier. Ottimizzazione degli arrays con i polinomi di Tchebyscheff. Phased arrays. Antenne Yagi‐Uda. Arrays bidimensionali.

10 2

Metodo dei momenti Metodo dei momenti. Risoluzione dell’equazione integrale di Hallen con il metodo del point‐matching e funzioni di base rettangolari.

2 2

Propagazione

Propagazione per onda di terra. Riflessione delle onde radio dalla superficie della terra. Propagazione su terra piatta. Propagazione su terra sferica. Volume significativo nella propagazione delle onde radio. Propagazione su colline. Influenza della troposfera sull’onda di terra. Scattering troposferico.

10

Metodi alle alte frequenze

Ottica Fisica. Teoria Geometrica della Diffrazione. Espressioni generali per i campi incidente, riflesso e diffratto. Campo diffratto da un diedro. Determinazione dei punti di diffrazione. Sistemi di riferi‐mento fissati dai raggi. Coefficienti di diffrazione per il semipiano e per il diedro. Sezione radar monostatica di un disco circolare e di un corner

16


2 5

reflector a due facce.

Antenne a riflettore

Calcolo del campo irradiato da un'antenna a riflettore parabolico mediante la Teoria Geometrica della Diffrazione, il metodo dell’ apertura, il metodo dell’Ottica Fisica ed il metodo delle correnti equivalenti di bordo.

10 2

Totale Ore 80 6 4

Testi di riferimento C.Gennarelli, F.D’Agostino, Elementi di teoria delle antenne, Edizioni Scientifiche Florio, Napoli, 1998 M.Dolukhanov, Propagation of Radio Waves, Mir Publishers, Moscow. G.Ferrara, C.Gennarelli, Tecniche asintotiche in elettromagnetismo. Applicazioni all'analisi delle antenne a riflettore e alla valutazione di sezioni radar, ITTOEM, Napoli, 1990. C.Gennarelli, Dispense del corso di Antenne. (Fotocopie dei Lucidi).


2 6

APPLICAZIONI DI POTENZA DELLE MICROONDE

Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Francesco Chiadini Flaminio Ferrara

Integrato:

Propedeuticità:

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Sem

Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia: A scelta


Il corso fornisce le competenze necessarie per lo sviluppo dei processi industriali basati sul riscaldamento a microonde e dei relativi apparati. Buona parte del corso è rivolta ad aspetti di natura sperimentale (misure a microonde, studio di processi di riscaldamento).

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenza dei fenomeni fisici alla base del riscaldamento a microonde e delle proprietà elettromagnetiche dei materiali che ne influenzano l’efficienza.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Conoscenza dei processi termici basati sul riscaldamento a microonde e dei principali parametri di progetto dei relativi apparati in uso in ambito industriale. Metodologie di misura a microonde.

Autonomia di giudizio (making judgements) Lo studente dovrà essere in grado di individuare le soluzioni più efficienti ai fini dell’implementazione di un apparato di riscaldamento a microonde.

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente dovrà essere in grado di esporre con linguaggio tecnico adeguato le problematiche connesse agli aspetti elettromagnetici del riscaldamento a microonde. Le esperienze in laboratorio svilupperanno la capacità di lavorare in gruppo e di redarre relazioni tecniche.

Capacità di apprendere (learning skills) Lo studente dovrà essere in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati nel corso, ricorrendo anche a supporti diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di teoria delle microonde.

Metodi didattici Il corso prevede lezioni in aula supportate da esercitazioni sperimentali in laboratorio.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio ed esecuzione di una prova pratica in laboratorio.

Contenuto del corso


2 7


Ore Eserc.

OreLab.

Proprietà dielettriche dei materiali

Relazioni costitutive. Polarizzazione. Costante dielettrica complessa. Modello di Debye. Modello di Cole‐Cole. Miscele. Tecniche di misura della permittività complessa.

5 5

Riscaldamento dielettrico

Aspetti teorici del riscaldamento dielettrico. Potenza dissipata. Profondità di penetrazione. Elementi di trasmissione del calore. Conduzione, convezione ed irraggiamento. Fenomeni di trasporto di massa.

10

Apparati per il riscaldamento a microonde

Utilizzazione dello spettro. Struttura e componenti di un sistema di trattamento a microonde. Sorgenti a microonde: magnetron e klystron. Applicatori ad onda viaggiante assiali e a serpentina. Applicatori a cavità multimodali e monomodali. Mescolatori modali.

10

Applicazioni

Applicazioni alle tecnologie dei materiali: curing di polimeri, cementi, carte, legni. Applicazioni alle tecnologie alimentari: cottura, liofilizzazione, sterilizzazione. Applicazioni ambientali e medicali. Dosimetria e criteri di protezione (cenni).

5

Laboratorio

Misure di frequenza e di potenza. Misure di Ros. Adattamento. Caratterizzazione di componenti passivi in guida d’onda. Tecniche riflettometriche. Misura di Insertion loss. Misure di impedenza. Misure di permittività in guida d’onda

25

Totale Ore 30 30

Testi di riferimento A.C.Metaxas, R.J.Meredith, “Industrial Microwave Heating”, Peregrinus, London,1993. R. Meredith, Engineers’, “Handbook of Industrial Microwave Heating”, IEE Power Series 25London Dispense fornite dal docente


2 8

AUTOMAZIONE DEI SISTEMI ELETTRICI Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente:

Integrato:

Propedeuticità:

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐IND/33 TipologiaA scelta


Il corso mira all’apprendimento di modelli e metodi avanzati orientati al controllo di tipo innovativo dei sistemi elettrici e, più in generale, di sistemi complessi, basate sulle metodologie adattative, fuzzy, neuronali ed evolutive. Il corso si pone, inoltre, l’obiettivo di sviluppare competenze per la gestione intelligente dell’energia in ambito civile e industriale e di fornire gli strumenti per la progettazione di sistemi di monitoraggio e controllo dell’energia e il power management basate su tecnologie telematiche e su logiche programmabili . Il corso presenta, infine, alcuni strumenti utili al calcolo dei flussi di potenza sulle reti di distribuzione dell’energia e per l’ottimizzazione dei flussi di potenza su reti elettriche in presenza di generazione da fonte rinnovabile.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle metodologie tradizionali per la progettazione di sistemi per l’automazione sia riferita a processi industriali sia ai sistemi elettrici. Capacità di sintesi di sistemi di controllo avanzati basati su tecniche di controllo basate su metodologie soft‐computing. Capacità di comprensione dei problemi legati alla gestione dei flussi di potenza sulle reti elettriche di distribuzione e all’effetto dell’applicazione di tecniche di ottimizzazione. Conoscenza dei problemi di power management in ambito civile e industriale e delle problematiche legate alla progettazione e realizzazione di sistemi domotici.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper gestire impianti di automazione in ambito industriale e civile. Progettare sistemi per l’automazione sia riferita a processi industriali sia ai sistemi elettrici. Utilizzare tools software di supporto allo sviluppo di sistemi di supervisione e controllo di impianti. Individuare soluzioni tecnologiche in grado di supportare servizi avanzati di power management in applicazioni industriali e civili. Conoscere le tecnologie e i sistemi elettronici programmabili per la gestione di impianti e sistemi distribuiti. Saper progettare sistemi domotici basati sull’implementazione su piattaforme telematiche (ICT) di metodologie soft‐computing basate sull’intelligenza artificiale.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i dispositivi, i metodi e i tools software di supporto più appropriati per la gestione e la realizzazione di impianti di automazione in ambito industriale e civile. Saper individuare soluzioni per l’ottimizzazione dei consumi in ambito civile ed industriale. Saper valutare differenti soluzioni algoritmiche e tecnologiche per l’automazione di sistemi complessi.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato all’automazione industriale e alla realizzazione di sistemi di automazione basati su logiche programmabili e architetture distribuite.


2 9

Saper presentare, argomentandole, le scelte basate su metodologie sia tradizionali che innovative per progettare e implementare soluzioni a problemi di ottimizzazione in ambito civile e industriale.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base sui sistemi elettronici di potenza e sui controlli.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni pratiche di laboratorio, esercitazioni in aula e visite tecniche. Nelle esercitazioni in aula gli studenti svolgono esercitazioni sugli argomenti trattati nelle lezioni teoriche. Nelle esercitazioni in laboratorio vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite l’utilizzo di elaboratore di calcolo e software per la programmazione e la simulazione. Le esercitazioni sono strumentali all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettare sistemi per l’automazione dei sistemi elettrici, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. È prevista nella seconda parte del corso la elaborazione di due progetti per gruppo, uno da presentare in aula e uno da discutere in sede di esame.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Durante il colloquio l’allievo discuterà anche un elaborato, sviluppato di norma in gruppo di tre/quattro allievi, relativo alle attività di laboratorio previste durante il corso.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Introduzione al corso

Generalità sui Sistemi Elettrici per l’Energia. Richiami su sistemi ed apparati per il controllo decentralizzato dei sistemi elettrici. Richiami sul sistema elettrico nazionale. Gli attori del mercato elettrico. Il ruolo dell’automazione e delle tecnologie IC nella gestione dell’energia elettrica.

2

Automazione dei sistemi per la produzione trasporto e distribuzione di energia elettrica

Produzione, trasmissione e distribuzione dell’energia. Cenni sui sistemi di produzione dell’energia elettrica. Richiami sulla rappresentazione delle reti elettriche e dei carichi statici e dinamici. Modello matematico di un sistema interconnesso. Modello in regime permanente. Esempi applicativi a casi studio. Automazione delle reti di distribuzione dell’energia. Ottimizzazione dei flussi di potenza sulle reti elettriche.

8 4

Tecniche innovative per l’Automazione dei sistemi

Sistemi Fuzzy. Sintesi di un controllore Fuzzy. Applicazioni industriali della Logica Fuzzy. La Logica Fuzzy per l’automazione il controllo e la supervisione dei Sistemi Elettrici. Sintesi e implementazione di regolatori fuzzy per PLC. Tuning e Debugging avanzato di regolatori fuzzy per l’automazione. Applicazioni avanzate al controllo dei processi industriali. Attività esercitativa relativa alla sintesi di un caso studio. Sistemi di Controllo basati su

20 4 4


3 0

Reti Neuronali. Applicazioni delle reti MLP al controllo e alla gestione dei sistemi elettrici. Reti RBF. Reti di Hopfield a stati discreti e a stati continui. Reti SOM. Esempi di applicazione delle Reti Neurali nella Gestione e nel controllo dei Sistemi Elettrici. Algoritmi Genetici: principi Generali. Sintesi di controllore basato sugli AG. Esempi di applicazione degli AG nei Sistemi Elettrici per l’Energia.

Tecnologie elettroniche per il monitoraggio e controllo di impianti industriali distribuiti

Tecnologie programmabili per il monitoraggio e controllo dei sistemi distribuiti. Architettura di un sistema di controllo. Sistemi SCADA. PLC e microcontrollori. Metodi e linguaggi di programmazioni per logiche programmabili finalizzate al monitoraggio e al controllo di sistemi e apparati civili e industriali. Reti di comunicazione in ambiente industriale.

Sistemi domotici: aspetti tecnologici e funzionali per la gestione ottima degli impianti in ambito civile.

8 2 4

Affidabilità e qualità nei sistemi di automazione ed elettrici

Generalità sulla Affidabilità. Richiami sulla qualità, fidatezza e disponibilità. Caratterizzazione in termini di affidabilità di un sistema di automazione: metodo per il calcolo dell'affidabilità e della disponibilità dei sistemi complessi. Cenni sul controllo di qualità: conformità e affidabilità.

4 0 0

Totale Ore 42 10 8

Testi di riferimento

Diapositive delle lezioni. Silvio Cammarata, Sistemi a logica fuzzy, ETAS. Silvio Cammarata, Reti Neurali, ETAS. D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search: Optimization and Machine Learning, Hardcover. Saccomanno, Electric Power System: Analysis and control, IEEE press. Rardin, Optimization in operation research, Prentice Hall. J. Arrillaga, C.P. Arnold, Computer Analysis in Power Systems, Wiley. S.J. Russel, P. Norvig, Intelligenza artificiale: un approccio moderno, Prentice Hall International ‐ UTET. W. Mielczarski, Fuzzy Logic Techniques in Power Systems, Physica Verlag. Cataliotti, Impianti Elettrici, Petronio.


3 1

CAD di dispositivi elettrici e magnetici Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docenti: Vincenzo Tucci

Integrato:

Propedeuticità: nessuna

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐IND/31 Tipologia: a scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso intende fornire gli strumenti essenziali per la progettazione ed ottimizzazione di dispositivi elettrici, magnetici ed elettromeccanici impiegati per applicazioni di interesse dell’ingegneria elettronica.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze e le capacità di comprensione acquisite riguardano le metodiche utilizzate nella progettazione ed ottimizzazione di dispositivi e circuiti, anche in ambiti non convenzionali, ed i loro limiti di utilizzo.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di analizzare, progettare e caratterizzare mediante strumenti integrati tipici del CAD elettromagnetico componenti tipici dei settori delle nanotecnologie per l’ingegneria elettrica ed elettronica . Comprendere ed utilizzare le tecniche per l’ottimizzazione del progetto in presenza di incertezze sui parametri.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per analizzare, progettare e ottimizzare dispositivi elettromagnetici.

Abilità comunicative (communication skills) Saper descrivere in forma scritta in modo chiaro e sintetico ed esporre oralmente con proprietà di linguaggio gli obiettivi, il procedimento ed i risultati conseguiti in attività connesse all’analisi, al progetto ed alla ottimizzazione di componenti e circuiti.

Capacità di apprendere (learning skills) Essere in grado di applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Sono richieste conoscenze inerenti i modelli dell’elettromagnetismo, i metodi di analisi di circuiti elettrici, nonché gli strumenti matematici idonei alla loro soluzione.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un problema da risolvere utilizzando le tecniche presentate nelle lezioni teoriche. Lo svolgimento del problema è guidato dal docente e tende a sviluppare e rafforzare le capacità tese a identificare le tecniche più idonee all’applicazione proposta e a predisporre un elaborato chiaro nel procedimento ed accurato nei risultati da conseguire.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale. incentrato sulla presentazione dell’elaborato progettuale e teso a verificare il grado di conoscenza teorica e le capacità espositive dell’allievo. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode,


3 2

dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione nell’elaborato e nel colloquio.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Materiali e componenti elettrici e magnetici

Caratteristiche di materiali ferromagnetici. Magneti permanenti Circuiti magnetici e conversione elettromeccanica dell’energia. Forze e coppie elettromagnetiche.

10 10

Metodi per il CAD Metodo delle differenze finite nel dominio del tempo. Metodo degli elementi finiti.

10

Progettazione di dispositivi

Simulazione di componenti in presenza di materiali non lineari e/o isteretici. Analisi e progettazione con approccio multifisico di sistemi complessi e su scala nanometrica.

5 15

Analisi di sensitività ed ottimizzazione

Analisi di sensitività e tolleranza di circuiti elettrici e magnetici, lineari e non lineari. Effetto delle tolleranze sui parametri. Tecniche di ottimizzazione.

5 5

Totale Ore 30 20 10

Testi di riferimento J. J. Cathey: Electric Machines: Analysis and Design Applying MATLAB, Mc Graw‐Hill, 2000. E. S. Hamdi, H. S. Hamdi: Design of Small Electrical Machines, J.Wiley & Son Ltd, 1994. Dispense ed esercizi fornite dai docenti e disponibili su sito WEB: http://www.elettrotecnica.unisa.it


3 3

CAMPI ELETTROMAGNETICI

Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Francesco

D’AGOSTINO Antonio SCAGLIONE

Integrato:

Propedeuticità: Matematica III

Fisica Crediti: 12

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso si propone di far acquisire agli allievi conoscenze sulle proprietà generali dei campi elettromagnetici e sulle modalità di propagazione delle onde elettromagnetiche, con elementi applicativi orientati alla caratterizzazione delle antenne ed all’analisi della propagazione elettromagnetica guidata.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Al termine del corso, lo studente possiederà nel suo bagaglio culturale le conoscenze metodologiche necessarie per affrontare e risolvere problemi di elettromagnetismo applicato, con comprensione dei fenomeni fisici ad essi collegati.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Sviluppo di una solida comprensione di carattere scientifico‐metodologico della propagazione elettromagnetica guidata e acquisizione dei parametri principali necessari per caratterizzare tipiche sorgenti intenzionali di campo elettromagnetico con il fine di analizzare le caratteristiche di un collegamento radio. Metodologie di misura dei campi elettromagnetici.

Autonomia di giudizio (making judgements) Lo studente dovrà essere in grado di discriminare i meccanismi propagativi del campo elettromagnetico ed analizzare un circuito a microonde.

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente dovrà essere in grado di esporre con linguaggio tecnico adeguato le problematiche connesse agli aspetti propagativi e radiativi del campo elettromagnetico.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche e fisiche di base.

Metodi didattici Il corso prevede lezioni in aula supportate da esercitazioni teoriche in aula e sperimentali in laboratorio.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio.


3 4

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Teoria dei campi elettromagnetici

Equazioni di Maxwell. Relazioni costitutive. Condizioni al contorno. Teorema di Poynting.

15

Propagazione delle onde elettromagnetiche

La propagazione per onde piane. Riflessione e trasmissione di onde piane alla superficie di separazione tra due mezzi di caratteristiche diverse.

15 5 5

Teoria circuitale delle linee di trasmissione

Tensione e corrente lungo una linea di trasmissione. Linee in cascata. Tecniche di adattamento.

20

Propagazione guidata Modo TEM. Cavo coassiale. Moti TE e TM. Diagramma di Brillouin. Guida d’onda rettangolare.

20 10

Antenne

Campo irradiato da un dipolo elettrico elementare. Spira elementare di corrente. Equazione integrale di Hallen. Caratterizzazione di antenne in trasmissione e ricezione. Teorema di reciprocità. Formula del collegamento. Cenni di compatibilità elettromagnetica.

20 5 5

Totale Ore 90 20 10

Testi di riferimento A. Scaglione, Dispense del corso di campi elettromagnetici I parte C. Gennarelli, Dispense del corso di campi elettromagnetici II parte G. Gerosa, P. Lampariello, Lezioni di Campi Elettromagnetici, Ed. Ingegneria 2000 F.T. Ulaby, Fondamenti di campi elettromagnetici, McGraw‐Hill, 2006


3 5

CHIMICA Cds: Ingegneria Elettronica

Docente:

Integrato:


Crediti: 6

Anno: III Semestre: II Codice:

SSD: CHIM/07

Tipologia: a scelta


Studio, comprensione e razionalizzazione dei fenomeni chimici, ovvero strutturazione della materia e sue trasformazioni fisiche e chimiche. Tra i risultati previsti per l’apprendimento rientra lo sviluppo di una visione atomistica delle sostanze e le competenze per connettere le osservazioni macroscopiche con la visione atomistica delle reazioni.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione dei concetti fondamentali della chimica sulla base degli obiettivi concettuali pianificati dal docente.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Agli studenti è richiesto di sapere individuare le possibili applicazioni dei concetti fondamentali acquisiti.

Autonomia di giudizio (making judgements) Rilevanti applicazioni ingegneristiche, risoluzione dei problemi e comprensione concettuale sono tre temi integrati, anche se distinti, che si intrecceranno durante lo svolgimento del corso e saranno evidenziati in diversi modi che, nel complesso, funzioneranno come guida per sollecitare gli studenti a sviluppare i propri obiettivi di valutazione analitica e critica.

Abilità comunicative (communication skills) Agli studenti è richiesto di sapere esporre oralmente un argomento con la capacità di correlare gli aspetti fenomenologici della chimica con i processi che avvengono a livello atomico e molecolare.

Capacità di apprendere (learning skills) Agli studenti è richiesto di sapere applicare le conoscenze acquisite durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati in contesti di interesse attuale.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alle strutture algebriche.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti la risoluzione di problemi chimici che rappresentano l’espressione in forma concreta e quantitativa dei concetti che vengono di volta in volta erogati nelle lezioni teoriche. Il metodo di risoluzione dei problemi è scelto in modo da porre in risalto il ragionamento ed è basato su un procedimento a tappe; allo step iniziale di comprensione del problema segue la fase di pianificazione e risoluzione. La fase di pianificazione serve a riflettere su come risolvere il problema prima di manipolare i valori numerici. L’ultima fase, quella di verifica, promuove l’abitudine a valutare la ragionevolezza della risposta e a verificare la coerenza con i principi fondamentali della chimica.


3 6

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta ed un colloquio orale.

Contenuto del corso

Argomenti Contenuti specifici OreLez.

Ore Eserc.

OreLab.

Struttura atomica Rappresentazione quantomeccanica dell’atomo. Numeri quantici ed orbitali atomici.

3

Tavola periodica

Configurazione elettronica degli atomi. Andamenti periodici delle proprietà atomiche. Informazioni deducibili dalla tavola periodica. Connessione tra struttura atomica e reattività chimica.

7 2

Legame chimico

Formule chimiche. Legame ionico. Legame covalente. Caratteristiche di valenza degli elementi in relazione alla loro posizione nel sistema periodico. Delocalizzazione degli elettroni e risonanza. Ibridazione e geometria molecolare. Legame metallico. Interazioni deboli e stati condensati. Natura molecolare della materia e sue trasformazioni.

10 2

Stechiometria Numero di ossidazione. Reazioni chimiche ed equazioni di reazione. Reazioni di ossido‐riduzione.

2 4

Gas e liquidi

Pressione. Legge di Boyle. Legge di Charles e Gay‐Lussac. Scala assoluta della temperatura. Equazione di stato dei gas perfetti. Pressioni parziali e legge di Dalton. Gas reali. Proprietà dei liquidi.

3 2

Solidi

Stato solido. Proprietà dei solidi. Reticoli e celle elementari. Descrizione di alcuni reticoli cristallini. Polimorfismo ed isomorfismo. Tipi di solidi e loro proprietà. Chimica del carbonio e del silicio.

7 2

Equilibri di fase Equilibrio solido‐liquido, solido‐gas e liquido‐gas. Diagrammi di stato. Diagramma di stato dell’acqua e del biossido di carbonio.

3

Equilibri chimici

Generalità. Legge di azione di massa. Effetto della temperatura sull’equilibrio chimico. Equilibri omogenei ed eterogenei. Dissociazione elettrolitica dell’acqua. Acidi e basi. Prodotto di solubilità.

3 5

Elettrochimica Potenziale all’elettrodo e celle galvaniche. 2 3

Totale Ore 40 20


D.W. Oxtoby “Chimica Moderna” EDISES M. S. Silberberg “Chimica” McGraw‐Hill Materiale didattico fornito dal docente.


3 7

CIRCUITI DI POTENZA E FONTI RINNOVABILI Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Giovanni

SPAGNUOLO

Integrato: No

Propedeuticità:

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐IND/31 Tipologia: a scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Nel corso vengono trattate le problematiche avanzate relative alla analisi ed alla progettazione dei circuiti elettronici di potenza impiegati nei sistemi distribuiti di microproduzione dell’energia basati su fonti rinnovabili.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze specifiche riguardano le metodologie per la scelta e il dimensionamento dello stadio di potenza e del sistema di controllo di circuiti per la regolazione lato generatore. Nel corso vengono proposte analisi numeriche ottenute mediante simulatori circuitali ed esercitazioni di laboratorio.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper selezionare la topologia circuitale i parametri di controllo e la componentistica più appropriata per la realizzazione di un convertitore switching per l’interfacciamento di stringhe fotovoltaiche, celle a combustibile e microgeneratori eolici alle diverse tipologie di carico.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e dimensionare un convertitore, ed il relativo circuito di controllo, per apparecchiature alimentate da fonte rinnovabile.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alla progettazione di circuiti elettronici


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base della matematica, fisica, elettrotecnica, elettronica e fondamenti di automatica.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni, numeriche ed al simulatore PSIM, in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un’attività progettuale o simulativa in cui vengono richiamati gli argomenti trattati durante le lezioni teoriche ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettazione e realizzazione di convertitori partendo dalle specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nel corso delle esercitazioni di laboratorio gli allievi verranno chiamati a sviluppare software di controllo di convertitori dc‐dc ed a realizzare alcune misure su sistemi fotovoltaici stand‐alone di bassa potenza.

Metodi di valutazione


3 8

L’esame prevede lo svolgimento di una prova pratica di progetto e la discussione della stessa nel corso di un colloquio orale.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Introduzione al corso Fonti energetiche rinnovabili: introduzione, problematiche, controllo, sistemi stand alone e grid connected.

10

Caratterizzazione e modellistica di

generatori basati su sorgenti di energia

rinnovabile e alternativa

Sorgenti ad energia solare. Conversione fotovoltaica. Caratterizzazione di sorgenti fotovoltaiche. Problematiche di mismatching. Celle a combustibile. Sistemi eolici.

10 4 10

Circuiti Pre‐regolatori per generatori basati su

fonti energetiche rinnovabili

Convertitori per applicazioni stand‐alone e grid‐connected. Problematiche di interfacciamento tra generatore e carico. Circuiti per il Maximum Power Point Tracking (MPPT). Uso di PSIM per la simulazione circuitale. Analisi di laboratorio di convertitori per il MPPT. Convertitori ad alto fattore di boost per applicazioni alle celle a combustibile. Inverter per applicazioni micro eoliche.

16 10

Totale Ore 36 4 20


R.W.Erickson, D.Maksimovic, Fundamentals of Power Electronics, Kluwer Publ. Dispense fornite dal docente


3 9

CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA Cds: Ingegneria ELETTRONICA LM

Docente: Nicola FEMIA

Integrato:

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: I Semestre: II Codice:

SSD: ING‐IND/31

Tipologia: obbligatorio


Il corso tratta le topologie, le tecniche di controllo ed i metodi di progetto dei regolatori switching di tensione e di corrente dc‐dc, isolati e non isolati, impiegati come sistemi di alimentazione nei settori dell’informatica, delle telecomunicazioni e dell’elettronica industriale. Al termine del corso gli allievi acquisiscono le competenze necessarie per la progettazione di regolatori switching dc‐dc low‐power.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle caratteristiche statiche e dinamiche e delle prestazioni dei regolatori switching dc‐dc in relazione alla topologia ed alla tecnica di controllo utilizzate; definizione, interpretazione ed utilizzo di figure di merito per l’analisi delle prestazioni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di individuare ed interpretare la correlazione fra le specifiche di un regolatore switching, dettate dalla specifica applicazione di power management cui esso è destinato, e la tipologia di soluzione progettuale più idonea per il conseguimento delle prestazioni attese; capacità di utilizzo di strumenti software di rappresentazione e calcolo simbolico, sviluppo ed ottimizzazione di programmi di calcolo per il progetto automatico.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un regolatore switching, ed ottimizzare sia il processo di progettazione che il processo realizzativo in base al contesto applicativo.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed interagire con specialisti del settore power management con argomentazioni tecniche di complessità medio‐alta su problematiche di analisi e progetto di circuiti di power management.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper estendere ed applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli discussi durante il corso; approfondire gli argomenti trattati usando fonti e materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di matematica, fisica, teoria dei circuiti, controlli automatici, elettronica analogica, elettronica di potenza, con particolare riferimento ai dispositivi a semiconduttore.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un progetto da sviluppare durante tutto lo svolgimento del corso. Il progetto comprende unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione delle capacità di progettazione e


4 0

realizzazione di regolatore switching partendo dalle specifiche. Nel corso delle esercitazioni in laboratorio gli studenti realizzano un prototipo circuitale e ne eseguono una caratterizzazione statica e dinamica.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Esigenze e problemi di alimentazione nell’elettronica 3

Topologie Convertitori dc‐dc isolati e non isolati; modelli, caratterizzazione e tecniche di progetto dello stadio di potenza di un regolatore dc‐dc

15 5

Tecniche di controllo Controllori in tensione e in corrente per regolatori dc‐dc; tecniche di progetto ed ottimizzazione del controllore; controllori digitali

15 5

Strumenti per la progettazione

Strumenti e tecniche di analisi simbolica e numerica; metodi e programmi di calcolo per il progetto ottimo di regolatori switching

5 5

Applicazioni Point of load regulators, LED drivers, telecom SMPS, automotive SMPS, power factor preregulators, battery power management

12 10 15

Totale Ore 50 25 15

Testi di riferimento ‐ R.W.Erickson, D.Maksimovic, Fundamentals of Power Electronics, Kluwer Publ. ‐ S.Maniktala, Switching Power Supplies from A to Z, Elsevier ‐ Dispense fornite dal docente.


4 1

CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA PER IL FOTOVOLTAICO (Modulo 1)


Docente:

Integrato: No

Propedeuticità: Fondamenti di

Elettronica ,

Elettrotecnica II,

Matematica III,

Fondamenti di Controlli Automatici

Crediti: 6

Anno: III Semestre: II Codice: SSD: ING‐IND/31 Tipologia: a scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Nel corso vengono trattate le problematiche di base relative alla caratterizzazione ed alla progettazione dei circuiti elettronici di potenza impiegati nei sistemi distribuiti di microproduzione dell’energia basati su celle fotovoltaiche.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze specifiche riguardano le metodologie per la scelta e il dimensionamento dello stadio di potenza e del sistema di controllo di circuiti per la regolazione lato modulo fotovoltaico. Comprendenti anche analisi numeriche ottenute mediante simulatori circuitali.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper selezionare la topologia circuitale i parametri di controllo e la componentistica più appropriata per la realizzazione di un convertitore switching per l’interfacciamento destringa fotovoltaica alle diverse tipologie di carico.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e dimensionare un convertitore, ed il relativo circuito di controllo, per apparecchiature alimentate da stringhe fotovoltaiche.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alla progettazione di circuiti elettronici

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base della matematica, fisica, elettrotecnica, elettronica e fondamenti di automatica.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni, numeriche ed al simulatore PSIM, in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un’attività progettuale o simulativa in cui vengono richiamati gli argomenti trattati durante le lezioni teoriche ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettazione e realizzazione di convertitori partendo dalle specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.


4 2


L’esame prevede lo svolgimento di una prova pratica di progetto e la discussione della stessa nel corso di un colloquio orale.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Principio di funzionamento dei convertitori switching. Convertitori non isolati: buck, boost, buck‐boost.

4

Metodi e modelli circuitali per l’analisi statica

Equazioni caratteristiche a regime. Modelli con parametri parassiti. Funzioni ingresso‐uscita. Rendimento. Stress. Modo di funzionamento Continuo e Discontinuo.

6

Analisi dinamica Modello medio Ac. Funzioni di trasferimento ingresso‐uscita, controllo‐uscita Uso di MATLAB per il calcolo delle funzioni di trasferimento. Controllo in retroazione: Controllo Voltage mode

10 4

Circuiti Pre‐regolatori per le Sorgenti di Energia da Fonti Rinnovabili

Sorgenti ad energia solare. Conversione fotovoltaica. Convertitori per applicazioni stand‐alone e grid‐connected. Problematiche di mismatching. Sistemi Ibridi

10 2

Tecniche di controllo Problematiche di interfacciamento tra sistema fotovoltaico e Carico. Circuiti per il Maximum Power Point Tracking. Uso di PSIM per la simulazione circuitale.

8 4

Esempi di progetto Progetto delle reti correttrici per il controllo di un convertitore switching. Esempio di progetto di un convertitore per caricabatteria fotovoltaico

6 6

Totale Ore 44 16

Testi di riferimento R.W.Erickson, D.Maksimovic, Fundamentals of Power Electronics, Kluwer Publ. Dispense fornite dal docente


4 3

CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA PER IL FOTOVOLTAICO (Modulo 2)


Docente:

Integrato: No


Elettronica ,

Elettrotecnica II,

Matematica III,

Fondamenti di Controlli Automatici

Crediti: 3


Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Nel corso vengono svolte esercitazioni numeriche e di laboratorio riguardanti la caratterizzazione di moduli fotovoltaici e di circuiti elettronici di potenza.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze specifiche riguardano l’applicazione delle metodologie sviluppate nel corso propedeutico, riguardanti l’analisi ed il progetto di circuiti elettronici di potenza per il fotovoltaico. Vengono proposte analisi numeriche ottenute mediante simulatori circuitali ed esercitazioni di laboratorio.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper caratterizzare sperimentalmente un modulo fotovoltaico ed un convertitore switching per l’interfacciamento della stringa fotovoltaica alle diverse tipologie di carico.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper effettuare misure elettriche su circuiti e sistemi per il fotovoltaico analizzando criticamente i risultati

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente i risultati di una misura effettuata su circuiti elettronici

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base dei circuiti elettronici di potenza e dei sistemi fotovoltaici.

Metodi didattici L’insegnamento contempla esercitazioni numeriche ed al simulatore PSIM, oltre che una attività pratica di laboratorio su sistemi fotovoltaici di bassa potenza. Nelle esercitazioni viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un’attività simulativa o di misura su su sistemi fotovoltaici stand‐alone di bassa potenza.

Metodi di valutazione L’esame prevede la discussione di un report delle simulazioni e dei risultati delle misure realizzate in laboratorio nel corso di un colloquio orale.


4 4

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Analisi statica di un convertitore dc/dc

Analisi di laboratorio di un convertitore dc/dc operante in modo continuo e discontinuo. Rapporto di conversione, stress, efficienza

10

Caratterizzazione di Sorgenti Fotovoltaiche

Caratterizzazione di laboratorio di sorgenti fotovoltaiche in condizioni di funzionamento uniformi e disuniformi.

10

Tecniche di controllo Circuiti per il Maximum Power Point Tracking (MPPT).Uso di PSIM per la simulazione circuitale. Analisi di laboratorio di convertitori per il MPPT.

10

Totale Ore 30

Testi di riferimento R.W.Erickson, D.Maksimovic, Fundamentals of Power Electronics, Kluwer Publ. Dispense fornite dal docente


4 5

COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI Cds:

Ingegneria Elettronica LM

Docente: Francesco Basile

Integrato: no

Propedeuticità: Crediti:

9

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:

ING‐INF/04 Tipologia: Obbligatorio


Il corso mira all’apprendimento delle metodologie più moderne di progettazione di controllori per sistemi dinamici.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Capacità di progettare controllori avanzati per sistemi dinamici in retroazione e valutarne le prestazioni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper analizzare e progettare controllori per sistemi dinamici lineari o nonlineari in retroazione. Saper implementare un controllore su sistemi a microprocessore.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per il controllo in retroazione dei sistemi dinamici ad un ingresso ed una uscita.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai controlli automatici avanzati.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento all’algebra lineare e all’analisi nel campo complesso, oltre alle conoscenze sui metodi classici di progetto di controllori per sistemi lineari.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un esercizio da risolvere mediante l’utilizzo di calcolatrice scientifica e diagrammi mentre nelle esercitazioni di laboratorio gli studenti utilizzano per lo svolgimento degli esercizi MATLAB, un ambiente professionale per la progettazione di controllori.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.

Modalità di frequenza L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria.


4 6


Italiano.

Sede e Orario Il corso è erogato presso la Facoltà di Ingegneria. Si consulti il sito della Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Introduzione al corso Panoramica sulle moderne tecniche di controllo e relative problematiche

2

Stabilità Metodo di Lyapunov diretto e indiretto. Criterio di Popov e il criterio del cerchio. Stabilità ingresso‐uscita e stabilità strutturale.

6 2 2

Proprietà strutturali Raggiungibilità, osservabilità, scomposizione canonica 8 2

Controllo per retroazione dello stato

Assegnamento dei poli. Schema di controllo con e senza osservatore dello stato e retroazione dell’uscita.

6 2 2

Progetto con metodi analitici

Assegnamento del modello a ciclo chiuso. 6 2 2

Controllo ottimo Controllo lineare‐quadratico (LQ). Controllo lineare‐quadratico‐gaussiano (LQG) Filtro di Kalman.

12 2 2

Controllo non lineare Esistenza di cicli limite e altri insiemi invarianti. Il metodo della funzione descrittiva.

6 2 2

Controllo digitale Progetto per sintesi diretta nel tempo discreto 12 4

Problematiche implementative

Anti‐windup. Bumpless transfer. 4 2

Totale Ore 62 10 18


P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, “Fondamenti di Controlli Automatici 2/ed”, McGraw‐Hill, 2004, ISBN 8838660999. Dispense integrative e problemi sulla pagina web del docente accessibile dal sito www.automatica.unisa.it


4 7

COMPLEMENTI DI ELETTROMAGNETISMO Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Flaminio FERRARA Claudio GENNARELLI

Integrato:

Propedeuticità: Antenne

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia:

caratterizzante

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso di Complementi di Elettromagnetismo rappresenta il naturale completamento degli argomenti trattati negli altri corsi di Elettromagnetismo ed, in particolare, in quello di Antenne. Inoltre, vengono presentate alcune tecniche numeriche ed analitiche di frequente utilizzo in ambito elettromagnetico.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenze delle caratteristiche fondamentali delle tecniche studiate durante il corso e dei loro limiti di applicabilità.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper risolvere un assegnato problema elettromagnetico (ad esempio, la progettazione di un’antenna, di un dispositivo a microonde, etc.) sfruttando le conoscenze acquisite durante il corso ed ottimizzare i parametri di progetto utilizzando, ove possibile, i pacchetti software commerciali appropriati.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare le metodologie più appropriate per la risoluzione di un problema in ambito elettromagnetico.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed illustrare in modo chiaro ed efficace un argomento legato a problematiche “avanzate” di elettromagnetismo.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a problemi diversi da quelli affrontati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando testi differenti da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati, è indispensabile una buona conoscenza degli argomenti affrontati nei precedenti corsi di elettromagnetismo e, in particolare, della teoria delle antenne.

Metodi didattici L’insegnamento contempla soprattutto lezioni teoriche, ma sono previste anche alcune esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula, viene mostrato l’utilizzo di pacchetti software, diffusamente utilizzati sia nella ricerca scientifica che nella progettazione industriale per la risoluzione numerica di problemi in ambito elettromagnetico. Vengono, inoltre, illustrati alcuni programmi software che utilizzano le rappresentazioni non ridondanti del campo EM. Nelle esercitazioni in laboratorio, viene effettuata la caratterizzazione di un’antenna da misure non ridondanti acquisite in camera anecoica con un sistema di scansione cilindrica.


4 8

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale. Per superare l’esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell’esposizione e dell’autonomia di giudizio dimostrata.


Lingua di insegnamento Italiano.

Sede e Orario Il corso è erogato presso la Facoltà di Ingegneria. Si consulti il sito di Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Tecniche numeriche in elettromagnetismo

Richiami sulle equazioni fondamentali dell’Elettromagnetismo e loro classificazione. Metodo delle differenze finite (FD) e sua applicazione alle suddette equazioni. Accuratezza e stabilità della soluzione FD. Metodo alle differenze finite nel dominio del tempo (FDTD): algoritmo di Yee. Condizioni al contorno: “Perfectly matched layer” (PML), “anisotropic PML” (U‐PML). Metodo agli elementi finiti (FEM): discretizzazione del dominio in elementi, equazioni caratteristiche di un elemento, assemblaggio e soluzione del relativo sistema. Utilizzo di pacchetti software commerciali.

14 6

Valutazione asintotica di integrali

Metodo della fase stazionaria per integrali semplici e doppi. Valutazione asintotica uniforme con il metodo del cammino a massima discesa (SDP) di un integrale con una o più singolarità polari vicine al punto di sella. Applicazione alla valutazione dei coefficienti di diffrazione per un semipiano PEC e per un diedro con facce caricate.

14

Rappresentazioni non ridondanti dei campi elettromagnetici (EM)

Campo ridotto e banda (spaziale) locale. Scelta ottimale del fattore di fase e della parametrizzazione. Modellazioni sferoidali della sorgente radiante. Rappresentazioni di campionamento del campo EM e loro applicazione all’interpolazione del campo irradiato in zona lontana da un’antenna.

6 2

Tecniche di trasformazione campo vicino – campo lontano (NF‐FF)

Espansione in onde cilindriche del campo EM irradiato da una antenna. Trasformazione NF‐FF con scansione cilindrica senza e con “Probe compensation”. Applicazione delle rappresentazioni non ridondanti alle trasformazioni NF‐FF con scansione cilindrica, piano‐polare e bipolare. Tecniche di trasformazione NF‐FF con scansioni lungo spirali.

10 6 2

Totale Ore 44 14 2



4 9

F. Ferrara, C. Gennarelli, Dispense del corso di Complementi di Elettromagnetismo.

M.N.O. Sadiku, Numerical Techniques in Electromagnetics, CRC Press, Boca Raton, USA, 1992.

A. Taflove, S. C. Hagness, Computational Electrodynamics: The Finite‐Difference Time‐Domain Method, Artech House, Boston, USA, 2000.

C. Gennarelli, G. Riccio, F. D’Agostino, F. Ferrara, Near‐field – far‐field transformation techniques, Edizioni CUES, vol. 1, Salerno, 2004.

C. Gennarelli, G. Riccio, F. D’Agostino, F. Ferrara, R. Guerriero, Near‐field – far‐field transformation techniques, Edizioni CUES, vol. 2, Salerno, 2006.

T. B. A. Senior, J. L. Volakis, Approximate boundary conditions in electromagnetics, IEE Electromagnetic Waves Series, the Institution of Electrical Engineers, London, 1995.


5 0

COMPONENTI E CIRCUITI OTTICI


Docente: Francesco CHIADINI Flaminio FERRARA

Integrato:

Propedeuticità: Ottica e Comp. EM

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia: a scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire.

Il corso fornisce gli elementi teorici necessari per l’analisi della propagazione in strutture guidanti dielettriche a geometria planare (guide planari) e cilindrica (fibre ottiche). Vengono inoltre analizzati i principali componenti ottici attivi e passivi con particolare riguardo a quelli impiegati nei sistemi di trasmissione in fibra ottica. E’ prevista attività di laboratorio sperimentale.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenza delle principali guide dielettriche impiegate in ottica integrata. Conoscenza del principio di funzionamento e dei modelli analitici delle principali tipologie di filtri ottici Conoscenza del principio di funzionamento e delle principali proprietà dei cristalli fotonici.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di analizzare e di progettare mediante tecniche analitiche un componente fotonico passivo.

Autonomia di giudizio (making judgements) Capacità di valutare e comparare autonomamente le soluzioni ingegneristiche di un problema di limitata complessità.

Abilità comunicative (communication skills) Capacità di organizzarsi in gruppi di lavoro. Capacità di comunicare efficacemente in forma scritta e/o orale.

Capacità di apprendere (learning skills) Capacità di catalogare, schematizzare e rielaborare le nozioni acquisite.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze dei fondamenti teorici dell’ottica di volume e dei fenomeni ottici di rilevanza applicativa.

Metodi didattici Lezioni in aula ed esercitazioni al calcolatore.

Metodi di valutazione Prova orale finale e/o discussione di un progetto.


5 1

Contenuto del corso Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Componenti del campo in strutture cilindriche

Guide dielettriche invarianti longitudinalmente, espansione modale del campo, modi guidati e modi radiativi, componenti trasverse dei campi, equazioni risolventi per le componenti longitudinali dei campi, convenzioni tra le componenti dei campi.

5

Guide d’onda dielettriche

Guida planare omogenea simmetrica: modi guidati TE pari e TE dispari, equazioni caratteristiche e soluzione grafica, parametri normalizzati, frequenze di taglio dei modi guidati, curve di dispersione, modi radiativi, modi evanescenti, caso β>k0n1. Guida planare omogenea asimmetrica: modi guidati TE e TM, equazioni caratteristiche e soluzione grafica. Guida a canale omogenea: modi quasi‐TE e modi quasi‐TM, determinazione delle costanti di propagazione con il metodo dell’indice di rifrazione efficace.

10 3 5

Fibre ottiche

Fibre ottiche step‐index, calcolo delle componenti longitudinali, equazione caratteristica dei modi guidati, modi TE, TM e modi ibridi, fibra debolmente guidante, equazione caratteristica approssimata, modi LP, calcolo delle frequenze di taglio, modo fondamentale, curve di dispersione, aspetto dei modi LP. Approssimazione gaussiana del campo. Parametri trasmissivi delle fibre ottiche.

10 3 5

Cavità risonanti Fabry‐Pèrot

matrici di scattering di una superficie semiriflettente in assenza di perdite, cavità risonante Fabry‐Perot (F‐P), caratteristiche spettrali della cavità F‐P, perdite in una cavità F‐P, cavità F‐P come filtro.

7 2

Filtri ottici multistrato

matrice caratteristica di uno strato dielettrico, specchi dielettrici, strutture periodiche infinite, propagazione in strutture periodiche: onde di Bloch, teorema di Floquet, teoria delle piccole riflessioni, filtri polarizzatori, filtri periodici monodimensionali a banda proibita, filtri periodici integrati.

8 2

Totale Ore 40 10 10


P. Bassi, G. Bellanca, G. Tartarini, Propagazione ottica libera e guidata, Clueb, 1999.

W. Snyder & J. D. Love, Optical Waveguide Theory Chapman & Hall ;

M.Born and E.Wolf, Principles of Optics, Cambridge University Press, Cambridge, 1980;

Dispense fornite dal docente


5 2


5 3

COMUNICAZIONI ELETTRONICHE Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Stefano MARANO

Integrato:

Propedeuticità: Teoria dei segnali

Crediti: 6

Anno: III Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/03 Tipologia: obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Obiettivo del corso è fornire gli elementi teorici e metodologici per la comprensione, il progetto, e l’analisi dei sistemi di telecomunicazione punto‐punto a livello fisico, con forte enfasi sui sistemi digitali. Saranno presentate le principali tecniche di trasmissione dell’informazione su canale AWGN. L’ultima parte del corso è volta a fornire una breve introduzione alle comunicazioni wireless.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione degli elementi fondamentali e dei trade‐off di progetto per i sistemi di modulazione analogici e digitali, con specifica attenzione alla valutazione delle prestazioni delle differenti soluzioni progettuali. Determinazione dei limiti ultimi della trasmissione dell’informazione.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare e analizzare semplici sistemi di trasmissione dell’informazione. Comprendere e manipolare adeguatamente il concetto di informazione nei sistemi di comunicazione, in primo luogo, ma anche con respiro applicativo più ampio.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare la classe di sistemi maggiormente idonei a specifici scenari applicativi di interesse pratico. Determinare i limiti teorici delle prestazioni di detti sistemi e, di conseguenza, il grado di efficienza delle singole soluzioni progettuali.

Abilità comunicative (communication skills) Saper analizzare, comprendere, ed elaborare il linguaggio matematico della rappresentazione dei sistemi digitali in termini geometrici, e della valutazione delle prestazioni dei sistemi di trasmissione. Saper analizzare, comprendere, ed elaborare il linguaggio matematico della teoria dell’informazione.

Capacità di apprendere (learning skills) Essendo il corso a carattere metodologico, esso fornisce strumenti per la modellistica e la comprensione di sistemi fisici di varia natura e tipologia, con ovvia enfasi sui sistemi di trasmissione dell’informazione.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste adeguate conoscenze matematiche di base ed elementi di probabilità, variabili aleatorie e processi stocastici.

Metodi didattici Il corso prevede lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche.



5 4

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione Introduzione al corso. Sistemi di comunicazione analogica e digitale. Principi architetturali. Sistemi di comunicazione a livello fisico. Cenni storici.

2

Comunicazioni analogiche

Rappresentazione di segnali e sistemi passabanda. Modulazioni di ampiezza: DSB‐SC, AM convenzionale, SSB e VSB. Ricezione supereterodina. Multiplazione FDM. Modulazione d’angolo: PM e FM. Regola di Carson. FM stereo. Rumore e suoi effetti sulla modulazione analogica. Effetto soglia in FM. Preenfasi e deenfasi.

7 3

Comunicazioni digitali

Rappresentazione vettoriale dei segnali, costellazioni. Principi di ricezione ottima. Demodulatore e decisore. Caratterizzazione statistica dei segnali per canale AWGN. Criteri MAP e ML. Modulazioni PAM binarie ed M‐arie. Codifica di Gray Sistemi ortogonali e PPM. Modulazione PSK e problematiche relative all’ambiguità di fase. Modulazioni QAM con enfasi sulle costellazioni rettangolari e quadrate. Principi di ricezione incoerente. Modulazione FSK. Valutazione comparativa delle prestazioni dei sistemi in termini di probabilità di errore, efficienza spettrale, rapporto segnale‐rumore, e complessità realizzativa. Limiti di Shannon per sistemi digitali, anche in presenza di probabilità di errore finita. Trasmissione di tipo PAM su canali a banda limitata. Interferenza intersimbolica (ISI). Criterio di Nyquist per l’annullamento dell’ISI.

24 14

Comunicazioni wireless

Principali aspetti del canale wireless. Problematiche relative alla mobilità dei terminali. Effetto Doppler. Fading. Caratterizzazione LTV del canale. Classificazione dei canali: selettività in tempo e in frequenza. Tempo e frequenza di coerenza. Canale non selettivo in tempo e non selettivo in frequenza, con perfetta informazione sullo stato. Tecniche di diversità. Tecniche di combinazione delle diversità. Cenni sul ricevitore “rake” per canali selettivi in frequenza.

7 3

Totale Ore 40 20


J. G. Proakis, M. Salehi, Communication Systems Engineering, 2nd ed., Prentice Hall, 2002.

S. Benedetto, E. Biglieri, Principles of Digital Transmission, Kluwer Academic, 1999.

R. G. Gallager, Principles of Digital Communication, Cambridge University Press, 2008.


5 5

ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE Cds: Ingegneria Elettronica

Docente:

Integrato:

Propedeuticità:nessuna

Crediti: 6

Anno: III Semestre: II Codice: SSD: SECS‐P/07 Tipologia: a scelta


Il corso fornisce conoscenze di economia d’impresa e di organizzazione aziendale. In particolare si analizzeranno i principali parametri di progettazione delle organizzazioni, i fattori ambientali che li influenzano ed i principali modelli organizzativi. Seguirà la descrizione e l’analisi del bilancio d’esercizio come strumento per la valutazione della situazione economica e finanziaria delle imprese.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’economia d’impresa, dei principali modelli organizzativi, degli strumenti di analisi dell’aspetto economico‐finanziario

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Riconoscere le principali variabili di progettazione organizzativa e individuare la miglior configurazione dati i fattori contingenti; analizzare un bilancio e valutare la situazione economica e finanziaria delle imprese

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare le variabili organizzative rilevanti e le problematiche economiche e finanziarie d’impresa.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre gli argomenti legati all’organizzazione e alla gestione aziendale.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati non sono richieste particolari conoscenze di base.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un caso aziendale da analizzare in relazione alle competenze teoriche apprese durante il corso. I casi riguarderanno sia i contenuti di organizzazione sia quelli di analisi di bilancio e sono strumentali all’apprendimento dei concetti teorici.



5 6

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Che cosa è l’economia: macroeconomia e microeconomia ‐ L’impresa nel sistema ambiente‐mercato ‐ I confini dell’analisi di settore.

5

Progettazione dell’organizzazione aziendale

Elementi di base della progettazione organizzativa ‐ Le posizioni individuali ‐ La macrostruttura ‐ I collegamenti laterali ‐ Il decentramento ‐ I fattori contingenti ‐ Le cinque configurazioni ‐ La soluzione semplice ‐ La burocrazia meccanica ‐ La burocrazia professionale ‐ La soluzione divisionale ‐ L’adhocrazia.

20 5

Bilancio d’esercizio ed analisi per indici

Il bilancio d’esercizio disciplinato dal codice civile ‐ Contenuti dello stato patrimoniale ‐ Contenuti del conto economico ‐ L’analisi dell’aspetto patrimoniale: solidità dell’impresa ‐ L’analisi della struttura e della situazione finanziaria: liquidità ‐ L’analisi della struttura e della situazione economica: redditività ‐ L’analisi del punto di pareggio e della redditività operativa.

18 12

Totale Ore 43 17 0

Testi di riferimento Mintzberg, La progettazione dell’organizzazione aziendale, Il Mulino Giunta, Pisani, Il bilancio, Apogeo Ferrero, Dezzani, Pisoni, Puddu, Le analisi di bilancio, Giuffrè Dispense a cura del docente Lucidi delle lezioni ed esercizi disponibili su sito web: http://elearning.dimec.unisa.it


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ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: da definire

Integrato:

Propedeuticità:

Crediti:9

Anno: I Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/03 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso, di carattere metodologico, mira a fornire i principali strumenti matematici per l’analisi e l’elaborazione dei segnali digitali e prevede lo svolgimento di esercitazioni numeriche e di laboratorio sugli argomenti sviluppati a lezione.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenza dei fondamenti matematici dell’elaborazione dei segnali. Conoscenza delle principali tecniche per la rappresentazione dei segnali. Conoscenza delle metodologie di progetto dei filtri FIR ed IIR. Comprensione dell’approccio statistico all’elaborazione dei dati. Conoscenza delle principali tecniche di filtraggio adattativo. Conoscenza di alcune applicazioni degli elaboratori numerici

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Comprimere un segnale mediante trasformate. Progettare un filtro numerico soddisfacente specifiche assegnate. Eseguire il filtraggio numerico (anche adattativo) di segnali attraverso l’uso di pacchetti software.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper valutare i vincoli di progetto di un sistema di elaborazione numerica in termini di errore, complessità computazionale e stabilità dell’algoritmo Saper scegliere il metodo più adatto per la soluzione del particolare problema

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre gli argomenti trattati in maniera corretta e precisa dal punto di vista del linguaggio tecnico‐scientifico Saper presentare una soluzione applicativa in maniera semplice ed esauriente

Capacità di apprendere (learning skills) Saper utilizzare i concetti esposti per applicazioni diverse da quelle mostrate a lezione Saper orientarsi nella letteratura tecnica per l’approfondimento delle metodologie introdotte nel corso

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento all’analisi matriciale ed alla teoria della probabilità, conoscenze relative allo sviluppo di algoritmi di base e conoscenze di fondamenti di telecomunicazione.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni numeriche in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Queste ultime prevedono l’acquisizione dei concetti fondamentali per l’elaborazione numerica in ambiente MATLAB.



5 8

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova numerica e un colloquio orale.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Presentazione delle motivazioni e delle potenzialità dell’elaborazione numerica

2

Rappresentazione dei segnali monodimensionali

Trasformate continue e discrete monodimensionali 14 5 13

Rappresentazione dei segnali bidimensionali (immagini)

Trasformate separabili. Applicazioni. 2 6

Richiami di sistemi digitali

Analisi dei sistemi nel dominio della frequenza e della trasformata Zeta.

4 4

Sistemi descritti dalle equazioni alle differenze

Risposta in frequenza, relazione fra l’ampiezza e la fase, sistemi passa‐tutto, sistemi a fase minima. Strutture.

3 5 3

Progettazione di filtri FIR ed IIR

Progetto di filtri IIR mediante trasformazioni di filtri analogici. Formule di trasformazione di frequenza in analogico e discreto. Progetto di filtri FIR con il metodo delle finestre e con l’approssimazione polinomiale. Confronto fra IIR e FIR.

5 10

Filtraggio statistico Filtri di Wiener. Predizione lineare: equazione di Yule‐Walker. Applicazioni

5 2 3

Filtraggio adattativo Metodo del gradiente, e del gradiente stocastico. Minimi quadrati (LS) ed implementazione ricorsiva (RLS). Filtraggio non lineare: le reti neurali. Applicazioni.

5 1 3

Totale Ore 40 12 38


A. Mertins, Signal analysis, ed. J. Wiley & Sons, 1999

A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Discrete‐time Signal Processing, 2nd ed. Prentice Hall, 1999.

V.K. Ingle, J.G. Proakis, Digital Signal Processing using MATLAB, Brooks‐Cole, 2000.

S. Haykin, Adaptive filter theory, 4th edition, Prentice Hall.


5 9

ELETTRONICA ANALOGICA


Docente: Salvatore BELLONE

Integrato: No


Elettronica , Misure Elettroniche, Fondamenti di

Controlli Automatici

Crediti: 9

Anno: III Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/01 Tipologia: obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira a fornire gli strumenti necessari per l’analisi ed il dimensionamento dei circuiti di media complessità impiegati in applicazioni lineari. L’ attività esercitativa consiste nello svolgimento di esercizi numerici e attività pratiche di laboratorio, aventi quest’ultime l’obiettivo di abituare lo studente all’uso di tools software/hardware per l’analisi e la progettazione di semplici schede elettroniche.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Lo studente acquisirà le necessarie conoscenze per riuscire ad analizzare il funzionamento di circuiti analogici di bassa potenza ed a valutarne le prestazioni

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Lo studente sarà in grado: di analizzare, dimensionare e realizzare circuiti lineari di media complessità, di interpretare la risposta a segnali canonici e trattare la loro conversione A/D

Autonomia di giudizio (making judgements) Sarà in grado di individuare i metodi più appropriati per l’analisi e sintesi di circuiti di media complessità, e giudicare l’azione delle diverse scelte sulle loro prestazioni.

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente dovrà saper lavorare in gruppo e fare uso di un appropriato gergo tecnico sia nella comunicazione scritta che orale

Capacità di apprendere (learning skills) Lo studente sarà in grado di impiegare le conoscenze acquisite in contesti differenti da quelli presentati durante il corso

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti i seguenti prerequisiti:

- conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alla soluzione delle equazioni differenziali, alle trasformazioni lineari

- conoscenza degli elementi fondamentali dell’Elettrotecnica. - conoscenza dei fondamenti di Teoria dei Sistemi - conoscenza dei principi di funzionamento dei dispositivi e dei rispettivi modelli a piccolo

segnale

Metodi didattici L’insegnamento si compone di lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle ore di esercitazione in aula gli studenti saranno chiamati a svolgere degli esercizi numerici su argomenti del corso, mentre le attività di laboratorio saranno finalizzate allo svolgimento di un


6 0

progetto comune, ripartito tra vari gruppi di studenti in modo da sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.





Contenuto del corso

Argomenti Contenuti specifici Ore

Lezione

Ore Esercitaz.

Analisi della retroazione

Metodologie di analisi di dei circuiti reazionati; analisi della stabilità;

10 4

Risposta in frequenza

Analisi delle prestazioni dei circuiti nel domino del tempo; Analisi armonica di circuiti;

20 4

Elettronica Integrata

Specchi di corrente; configurazioni di carico attivo; generatore di corrente di riferimento; generatore di tensione di riferimento; coppia differenziale

20 4

Amplificatore operazionale

Struttura interna; compensazione in frequenza; prestazioni e limiti;

10 4

Circuiti non lineari Diodi ideali; convertitori A/D e D/A; circuiti astabili e monostabili; generatori di forme d’onda;

10 4

Totale Ore 70 20

Testi di riferimento Richard C. Jaeger ‐ Travis N. Blalock “Microelettronica:”, MCGraw Hill , Edizione 2009 Sedra & Smith “Microelectronics Circuits” Oxford University Press, 2008


6 1

ELETTRONICA DIGITALE


Docente: Nicola

LAMBERTI Gian Domenico LICCIARDO

Integrato: No

Propedeuticità: Fondamenti di Elettronica

Crediti: 9

Anno: III Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/01 Tipologia: obbligatorio


Il corso intende dotare l’allievo delle conoscenze di base dell’Elettronica digitale. Sono analizzati la struttura ed il funzionamento delle porte logiche elementari, sia in tecnologia MOS che in tecnologia bipolare. A tal fine il corso prevede una parte metodologica ed una applicativa. La parte metodologica è dedicata alla studio degli aspetti più importanti del funzionamento dei circuiti, tramite modelli analitici al fine di ricavare i parametri più significativi delle logiche digitali. La parte applicativa è dedicata allo svolgimento di esercitazioni assistite dal calcolatore al fine di acquisire le conoscenze di base del linguaggio di descrizione dell’hardware VHDL, dei simulatori circuitali e dei layout CAD.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione del funzionamento dei circuiti logici e dei modelli per la stima delle loro prestazioni. Conoscenza delle metodologie di progetto delle logiche CMOS statiche. Conoscenza dei CAD tool per la progettazione, la sintesi ed il test, assistiti dal calcolatore, di circuiti integrati.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Essere in grado di analizzare il funzionamento di circuiti logici. Essere in grado di progettare un circuito in logica CMOS di bassa e media complessità con tecniche semi‐custom e full‐custom. Saper realizzare il layout di circuiti CMOS di bassa e media complessità. Essere in grado di utilizzare tools per implementare e testare circuiti logici.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper scegliere la famiglia logica che meglio soddisfa le specifiche assegnate. Saper approcciare il progetto di semplici funzioni logiche. Saper scegliere i tool più opportuni per realizzare un progetto assegnato.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo. Saper esporre oralmente ed in forma scritta un argomento legato ai sistemi digitali a larga scala d’integrazione. Saper relazionare in forma scritta e orale su un progetto realizzato.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richieste conoscenze dei fondamenti dell’elettronica.

Metodi didattici L’insegnamento prevede l’erogazione di lezioni teoriche ed esercitazioni in laboratorio. Le esercitazioni coinvolgono le diverse problematiche affrontate nelle lezioni teoriche e sono


6 2

strutturate in modo da favorire l’apprendimento di tecniche e metodi per la risoluzione dei problemi di base dell’analisi e sintesi digitale.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova pratica ed un colloquio orale

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Caratteristiche generali delle famiglie logiche

Caratteristiche statiche; caratteristiche dinamiche; fan‐in, fan‐out, livello d’integrazione.

4

Porte logiche in tecnologia bipolare

La famiglia logica TTL, circuiti wired and e open‐collector. Famiglia logica CML ed ECL, circuiti di interfaccia.

10 4

Porte logiche in tecnologia MOS

Prestazioni statiche e dinamiche delle famiglie logiche nMOS, porta MOS con carico resistivo, EEMOS, EDMOS, Espansioni logiche, Prestazioni della famiglia logica CMOS, logica BiCMOS.

10 4

Progettazione logica

Cenni sull’algebra di Boole ; flusso di progetto full‐custom e semi‐custom. Tabelle di verità e minimizzazione di funzioni binarie; porte logiche CMOS complesse; porte di trasmissione.

10

Progettazione fisica Modello switch‐level del mosfet; parametri parassiti; Stima dei ritardi e della potenza dissipata di un circuito CMOS

10 4 5

Circuiti combinatori

Introduzione al linguaggio VHDL;Layout di circuiti CMOS; strumenti CAD per il disegno e l’estrazione dei parametri parassiti; tool di simulazione circuitale; elementi circuitali di uso generale.

10

4

5

Circuiti sequenziali Latch e Flip‐flop statici; memorie volatili e non‐volatili; elementi circuitali di uso generale.

7

3

Totale Ore 61 16 13


B. Riccò, F. Fantini, P. Brambilla: “Introduzione ai circuiti integrati digitali”, Zanichelli Telettra. J. P. Uyemura, “Introduction to VLSI Circuits and Systems”, Wiley


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ELETTRONICA DI POTENZA Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Salvatore BELLONE

Integrato: No

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: I Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/01 Tipologia:

Caratterizzante Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira a fornire gli strumenti necessari per l’analisi ed il dimensionamento dei dispositivi e dei circuiti di controllo nei sistemi elettronici di potenza. L’ attività esercitativa consiste nello svolgimento di esercizi numerici e attività pratiche di laboratorio, tese quest’ultime ad abituare lo studente all’uso di tools software/hardware per l’analisi e la progettazione di semplici circuiti di controllo.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Lo studente acquisirà le conoscenze necessarie per analizzare le prestazioni dei dispositivi e le diverse topologie circuitali, sia analogiche e digitali, impiegate in un sistema elettronico di potenza.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Lo studente sarà in grado di analizzare, dimensionare e realizzare dispositivi e circuiti impiegati nelle applicazioni di potenza.

Autonomia di giudizio (making judgements) Sarà in grado di individuare i dispositivi, le tipologie circuitali e le metodologie più appropriate per la sintesi di circuiti di potenza e sarà in grado di valutare l’azione dei diversi parametri sulle prestazioni.

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente dovrà saper lavorare in gruppo e fare uso di un appropriato gergo tecnico sia nella comunicazione scritta che orale.

Capacità di apprendere (learning skills) Lo studente sarà in grado di impiegare le conoscenze acquisite in contesti differenti da quelli presentati durante il corso

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati si richiede che lo studente sia in possesso dei fondamenti dell’elettronica impartiti in un corso di I livello.

Metodi didattici L’insegnamento si compone di lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle ore di esercitazione in aula gli studenti saranno chiamati a svolgere degli esercizi numerici su argomenti oggetto del corso, mentre le attività di laboratorio saranno finalizzate allo svolgimento di un progetto comune, ripartito tra vari gruppi di studenti in modo da sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode,


6 4

dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.




Italiano.

Sede e Orario


Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Dispositivi di potenza a semiconduttore

Caratteristiche fisiche di semiconduttori tradizionali ed innovativi; limiti di funzionamento di: diodi, BJT, MOSFET e IGBT

20 5

Amplificatori di potenza integrati

Efficienza, distorsione e classi di funzionamento; amplificatori di potenza integrati; circuiti di protezione; filtri attivi e passivi; dimensionamento di dissipatori

30 10

Circuiti di controllo integrati

Comparatori; timers, oscillatori sinusoidali e VCO; generatori di forma d’onda; Charge pump; sensori Hall; circuiti programmabili;

20 5

Totale Ore 70 20

Testi di riferimento M. Rashid “Power Electronics” Prentice Hall, 2003 Sedra/Smith “Microelectronics Circuits” International Student Edition, 2004


6 5

ELETTROTECNICA I Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Vincenzo TUCCI

Integrato:

Propedeuticità: Matematica I

Crediti: 6

Anno: I Semestre: II Codice: SSD: ING‐IND/31 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire. Il modulo fornisce gli strumenti metodologici fondamentali per lo studio dei circuiti elettrici ed elettronici. Le competenze da acquisire riguardano le tecniche principali per l’analisi delle grandezze elettriche (tensione, corrente e potenza elettrica) in circuiti composti da bipoli, multipoli e n‐bipoli lineari tempo‐invarianti.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze acquisite consento di comprendere i metodi più opportuni in relazione alla complessità del circuito da analizzare ed i loro limiti di utilizzo.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di analizzare circuiti lineari tempo invarianti e comprendere le relazioni energetiche tra componenti nonché i contenuti dei teoremi fondamentali della teoria dei circuiti.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per analizzare i circuiti lineari tempo invarianti.

Abilità comunicative (communication skills) Saper descrivere in forma scritta in modo chiaro e sintetico ed esporre oralmente con proprietà di linguaggio gli obiettivi, il procedimento ed i risultati delle elaborazioni effettuate.


Prerequisiti Sono richieste conoscenze inerenti la soluzione di sistemi di equazioni lineari sia di tipo algebrico che differenziali del primo ordine.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un problema da risolvere utilizzando le tecniche presentate nelle lezioni teoriche. Lo svolgimento del problema è guidato dal docente e tende a sviluppare e rafforzare le capacità dell’allievo di identificare le tecniche più idonee all’applicazione. Vengono anche proposte le metodiche per produrre un elaborato chiaro nel procedimento ed accurato nei risultati da conseguire.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante lo svolgimento di una prova scritta teso a valutare le capacità operative ed un colloquio orale teso a verificare il grado di conoscenza teorica e le capacità espositive dell’allievo. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale.


6 6

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Introduzione all’analisi dei circuiti: grandezze e leggi fondamentali

Struttura della materia e carica elettrica. Legge di conservazione. Classificazione dei materiali di interesse per l’elettrotecnica. Definizione operativa di tensione e corrente. Voltmetro ed amperometro ideale. Componenti: bipolo, multipolo. Leggi di Kirchhoff. Convenzioni. Elementi di teoria dei grafi.

5

Caratteristiche e proprietà energetiche dei bipoli

Caratteristiche e classificazione dei bipoli fondamentali: bipoli statici e dinamici; linearità, tempo invarianza. Bipoli equivalenti: serie e parallelo. Partitori di corrente e tensione. Potenza assorbita e generata da un bipolo. Energia. Passività. Potenza virtuale ed effettiva. Teorema di Tellegen.

6 4

Metodi di analisi di circuiti statici

Sistema fondamentale di un circuito. Sistemi lineari. Metodi di soluzione: sovrapposizione degli effetti, sostituzione. Metodi dei potenziali nodali e delle correnti di maglia.

6 4

Teoremi dei circuiti lineari tempo invarianti

Generatori equivalenti secondo Thèvenin e Norton. Principio di compensazione e di reciprocità.

6 4

N‐poli e doppi‐bipoli statici

Caratterizzazione dell’ N‐polo lineare passivo. Matrice delle conduttanze. Analisi e sintesi di N‐poli. Trasformazione stella‐poligono. Caratterizzazione del doppio bipolo. Matrici delle conduttanze, delle resistenze, dei parametri ibridi e di trasmissione. Collegamenti di doppi bipoli. Potenza assorbita. Generatori pilotati.

6 4

Circuiti dinamici: regime sinusoidale

Circuiti contenenti bipoli dinamici: risposta transitoria e di regime. Impiego del metodo fasoriale. Leggi di Kirchhoff in termini fasoriali. Operatori di impedenza e ammettenza. Metodi di analisi dei circuiti in regime sinusoidale. Generatori equivalenti. Potenza in regime sinusoidale. Rifasamento dei carichi reattivi. Massimo trasferimento di potenza.

6 9

Totale Ore 35 25

Testi di riferimento C.K. Alexander, M.N.O. Sadiku: Circuiti Elettrici, McGraw Hill, Milano

R.C. Dorf, J. A. Svoboda: Circuiti Elettrici, Apogeo, Milano

Diapositive delle lezioni ed esercizi disponibili su sito WEB: http://www.elettrotecnica.unisa.it


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ELETTROTECNICA II Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Vincenzo Tucci

Integrato:

Propedeuticità: Elettrotecnica I

Crediti: 6

Anno: II Semestre: I Codice: SSD: ING‐IND/31 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire. Il corso completa la formazione sugli strumenti fondamentali per lo studio dei circuiti elettrici ed elettronici. Le competenze da acquisire riguardano le metodologie per l'analisi di circuiti lineari tempo invarianti (LTI) in regime dinamico, le proprietà dei circuiti trifase .

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze acquisite consentono di comprendere i metodi più opportuni in relazione alla complessità del circuito da analizzare ed i limiti del loro utilizzo.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di analizzare circuiti lineari tempo invarianti in regime dinamico sia nel dominio del tempo che nel dominio della variabile complessa. Capacità di valutare tensioni, correnti potenza ed energia in impianti di distribuzione dell’energia di tipo trifase.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per analizzare i circuiti lineari tempo invarianti.

Abilità comunicative (communication skills)

Saper descrivere in forma scritta in modo chiaro e sintetico ed esporre oralmente con proprietà di linguaggio gli obiettivi, il procedimento ed i risultati delle elaborazioni effettuate.


Prerequisiti Sono richieste conoscenze inerenti i metodi di soluzione di circuiti lineari tempo invarianti in condizioni stazionarie (d.c. e a.c.). Inoltre è necessario saper risolvere equazioni differenziali lineari del primo e secondo ordine.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un problema da risolvere utilizzando le tecniche presentate nelle lezioni teoriche. Lo svolgimento del problema è guidato dal docente e tende a sviluppare e rafforzare le capacità dell’allievo di identificare le tecniche più idonee all’applicazione. Vengono anche proposte le metodiche per produrre un elaborato chiaro nel procedimento ed accurato nei risultati da conseguire.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante lo svolgimento di una prova scritta teso a valutare le capacità operative ed un colloquio orale teso a verificare il grado di conoscenza teorica e le capacità espositive dell’allievo. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale.


6 8

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Doppi bipoli dinamici

Coefficienti di auto e mutua induzione. Circuiti ad accoppiamento magnetico. Potenza ed energia assorbita. Reciprocità. Accoppiamento perfetto. Circuiti magneticamente accoppiati in regime sinusoidale. Proprietà di adattamento di impedenza. Trasformatore reale. Circuiti equivalenti. Doppi bipoli di impedenze.

5 5

Circuiti LTI in condizioni dinamiche nel dominio del tempo

Il problema delle condizioni iniziali. Variabili di stato e loro continuità. Funzioni gradino e impulso di Dirac. Circuiti del I e II ordine. Risposta a stato ed ingresso zero. Integrale di convoluzione. Calcolo della risposta impulsiva. Simulazione numerica di circuiti dinamici.

8 6 3

Risposta in frequenza e trasformata di Laplace

Funzione di rete. Spettro di ampiezza e di fase. Risonanza serie e parallelo: fattore di qualità e banda passante. Circuiti con generatori periodici: sviluppo in serie di Fourier. La trasformata di Laplace nello studio delle reti in condizioni dinamiche. Trasformate notevoli; antitrasformate. Impedenza e ammettenza operatoriale. Funzione di trasferimento. Generatori equivalenti dinamici.

4 4 2

Sistemi polifase

Sistemi polifase a tre e quattro fili. Carico equilibrato e squilibrato, a stella e triangolo. Diagrammi fasoriali. Spostamento del centro stella: formula di Millmann. Potenza nei sistemi trifase. Misura della potenza nei sistemi a tre e quattro fili. Inserzione Aron. Rifasamento.

6 9

Caratteristiche reali di bipoli e doppi bipoli

Modelli stazionari e quasi stazionari elettrico e magnetico. Determinazione dei parametri di resistenza, capacità, auto e mutua induttanza per configurazioni semplici.

4 4

Totale Ore 27 28 5

Testi di riferimento C.K. Alexander, M.N.O. Sadiku: Circuiti Elettrici, McGraw Hill, Milano

R.C. Dorf, J. A. Svoboda: Circuiti Elettrici, Apogeo, Milano

Diapositive delle lezioni ed esercizi disponibili su sito WEB: http://www.elettrotecnica.unisa.it


6 9

FIBRE OTTICHE (Modulo 1 )


Docente: Antonio SCAGLIONE

Integrato:

Propedeuticità: Campi

elettromagnetici Crediti: 6

Anno: III Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia: a scelta


A valle del corso lo studente conoscerà gli aspetti teorici ed applicativi delle fibre ottiche in ambito TLC (sistemi di trasmissione) e industriale (sensori, applicazioni energetiche e mediche)

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione dei fenomeni fisici alla base della propagazione in fibra ottica e conoscenza dei parametri principali che influenzano le caratteristiche della propagazione in fibra.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Conoscenza delle problematiche connesse all’impiego delle fibre ottiche nelle TLC e nei processi in uso in ambito industriale medico e civile. Metodologie di misura dei parametri caratteristici di una fibra ottica.

Autonomia di giudizio (making judgements) Lo studente sarà in grado di individuare i parametri caratteristici di una fibra ottica e di valutarne l’adeguatezza ai requisiti richiesti dallo specifico ambito applicativo.

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente sarà in grado di descrivere con linguaggio tecnico adeguato le caratteristiche delle fibre ottiche e dei sistemi e sensori in fibra ottica. Le esperienze in laboratorio svilupperanno la capacità di lavorare in gruppo e di redarre relazioni tecniche.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di propagazione libera e guidata di un campo elettromagnetico.

Metodi didattici Il corso prevede lezioni in aula e da esercitazioni sperimentali in laboratorio.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio.


7 0

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Fibre e guide ottiche multimodali

Analisi per raggi di fibre step‐index e fibre graded‐index; sensori in fibra ottica 10 10

Fibre e guide ottiche monomodali

Fibra ottica step‐index; modi LP; approssimazione gaussiana; sistemi di trasmissione in fibra ottica

10 10

Parametri trasmissivi di una fibra ottica

Apertura numerica; attenuazione; dispersione; misure dei parametri trasmissivi di una fibra ottica

10 10

Totale Ore 30 30

Testi di riferimento Dispense fornite dal docente


7 1

FIBRE OTTICHE (Modulo 2 )



Integrato:

Propedeuticità: Campi

elettromagnetici Crediti: 3



A valle del corso lo studente conoscerà gli aspetti teorici ed applicativi delle fibre ottiche in ambito TLC (sistemi di trasmissione) e industriale (sensori, applicazioni energetiche e mediche). Rispetto al modulo 1, il presente modulo offre una parte sperimentale più ampia che prevede la messa a punto di un sistema in fibra ottica per applicazioni specifiche (sensore, controllo, ecc.) o di un apparato per la caratterizzazione ottica di materiali e componenti.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione dei fenomeni fisici alla base della propagazione in fibra ottica e conoscenza dei parametri principali che influenzano le caratteristiche della propagazione in fibra.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Conoscenza delle problematiche connesse all’impiego delle fibre ottiche nelle TLC e nei processi in uso in ambito industriale medico e civile. Metodologie di misura dei parametri caratteristici di una fibra ottica.

Autonomia di giudizio (making judgements) Lo studente sarà in grado di individuare i parametri caratteristici di una fibra ottica e di valutarne l’adeguatezza ai requisiti richiesti dallo specifico ambito applicativo.

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente sarà in grado di descrivere con linguaggio tecnico adeguato le caratteristiche delle fibre ottiche e dei sistemi e sensori in fibra ottica. Le esperienze in laboratorio svilupperanno la capacità di lavorare in gruppo e di redarre relazioni tecniche.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di propagazione libera e guidata di un campo elettromagnetico.

Metodi didattici Il corso prevede lezioni in aula e da esercitazioni sperimentali in laboratorio.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio e valutazione di una relazione tecnica sulle attività di laboratorio.


7 2

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Fibre e guide ottiche multimodali

Anali per raggi di fibre step‐index e fibre graded‐index; sensori in fibra ottica 10 20

Fibre e guide ottiche monomodali

Fibra ottica step‐index; modi LP; approssimazione gaussiana; sistemi di trasmissione in fibra ottica

10 20

Parametri trasmissivi di una fibra ottica

Apertura numerica; attenuazione; dispersione; misure dei parametri trasmissivi di una fibra ottica

10 20

Totale Ore 30 60




7 3

FISICA (Moduli 1 e 2)


Docente: Integrato:

Propedeuticità:

Nessuna Crediti: 6+6

Anno: I

Semestre: I e II Codice SSD: FIS/01 Tipologia:Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Capacità di risolvere semplici problemi e di descrivere matematicamente i fenomeni fisici relativi alla Fisica Classica di base.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscere i concetti che sono alla base dei fenomeni fisici e comprenderne la terminologia.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Sapere individuare i modelli fisici concreti cui poter applicare le conoscenze teoriche

acquisite.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare le metodologie più appropriate per analizzare le problematiche prospettate. Valutare le procedure di risoluzione dei problemi proposti usando le tecniche matematiche più appropriate.

Abilità comunicative (communication skills) Saper trasmettere in forma scritta ed orale i concetti e le metodiche di risoluzione dei problemi fisici sottoposti.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le diverse conoscenze acquisite durante il corso a contesti anche apparentemente differenti da quelli canonici ed approfondire gli argomenti trattati usando approcci diversi e complementari.

Prerequisiti Elementi di algebra vettoriale, concetti di infinito e infinitesimo.

Metodi didattici L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni. Nelle esercitazioni, in particolare, vengono svolti esercizi di applicazione dei concetti fondamentali e delle tecniche di calcolo vettoriale e di calcolo infinitesimale a casi esemplari di fenomeni fisici elementari.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante prove scritte e orali.


7 4

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Cinematica

Moto rettilineo uniformemente acceleratoMoto in campo gravitazionale Moto circolare uniformemente accelerato (in forma scalare). Derivata di un versore rotante – formula di Poisson

6 4

Dinamica Equazione fondamentale della dinamica (Newton)Schema sinottico delle relazioni fondamentali Attrito dinamico e statico – Legge di Hooke

6 2 2

Dinamica

Teorema impulso‐q.d.m. (solo definizioni e qualche semplice esercizio) Richiami sul teorema della media. Teorema Lavoro‐Energia cinetica Lavoro per traslazione e rotazione infinitesime

6 4

Dinamica

Energia potenziale gravitazionale ed elasticaCampi conservativi Campi centrali newtoniani (per esempio elettrostatico ed acustico)

3 2

Dinamica

Moto circolare vario (in forma vettoriale).Momento di un vettore, di una forza, della q. di moto (in forma assoluta e cartesiana) Teorema del momento angolare

3 2

Dinamica

Centro di Massa. Proprietà del CM. I e II teorema di Koenig.Momento di Inerzia per un punto materiale, per un sistema di p.m., per un corpo rigido Proprietà dei momenti di inerzia Digressione elementare su matrici e tensori Teorema degli assi paralleli

6 2 2

Cinematica Dinamica

Traslazione, rotazione, rotolamento. Asse istantaneo di rotazione Lavoro per traslazione e rotazione infinitesime Gradi di libertà(Solo presentazione) Sistemi meccanici a due gradi di libertà Ruolo e risultante delle forze interne ed esterne Lavoro delle forze interne ed esterne Metodo di d’Alembert. Introduzione delle equazioni di Eulero‐Lagrange

6 2 2

Termologia Termologia e calore. Temperatura. Gas perfetti e gas reali.Lavoro e Calore. Dilatazione e conducibilità termica. Convezione e irraggiamento. Calori specifici

3 2

Fluidi Legge di Leonardo. Principio di Pascal. Effetto Magnus e strato limite Eq. di Bernoulli e conservazione dell’energia

3 2

Linearità e sovrapposizione

Richiamo sui campi centrali (conservativi) applicato alla formula di Coulomb. Parallelo fra l’energia potenziale meccanica ed elettrostatica. Sorgenti discrete. Principio di sovrapposizione e linearità. Circuitazione e Irrotazionalità.

3 2

Elettrostatica Induzione elettrostatica. Sorgente continua lineare. Calcolo del campo con la formulazione di Coulomb. Confronto Campo generato da segmento o da arco di circonferenza carichi.

3 2

Elettrostatica Bipoli

Campi newtoniani: caso elettrostatico e acustico. Gauss. Flusso e solenoidalità. Sistemi di conduttori – Condensatori. Correnti elettriche. Bipoli serie e parallelo

6 4


7 5

Magnetismo Campo di induzione magnetica ‐ I formula di LaplaceCampo generato da segmento di corrente o da arco di circonferenza.

3 2

Magnetismo II formula di Laplace e Forza di Lorentz. Momento meccanico su circuiti piani Circuitazione di B. Legge di Ampère

6 4

Magnetismo Induzione elettromagnetica. Faraday‐Neumann‐Lenz. Auto e mutua induttanza

6 4

Onde

Onde meccaniche, acustiche ed elettromagnetiche.Equazioni differenziali di alcuni tipi di onde monodimensionali. Sovrapposizione. Parametri descrittivi principali (intensità, frequenza, lunghezza d’onda, etc.). Principali fenomeni ondulatori (interferenza, diffrazione, etc.)

3 2

Totale Ore 72 38 10


J. Quartieri et al. , FISICA ‐ Meccanica ed Elettromagnetismo (in preparazione) Appunti dalle lezioni e testi consigliati dagli altri docenti.


7 6

FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Pasquale CHIACCHIO

Integrato:


Crediti: 9

Anno: II Semestre: II Codice: 0612400014 SSD: ING‐INF/04 Tipologia: Obbligatorio


Il corso mira all’apprendimento di metodi per l’analisi di sistemi dinamici a tempo continuo e a tempo discreto nei vari domini (tempo, variabile complessa, frequenza). Fornisce anche le competenze sui metodi di progetto per controllori di sistemi dinamici.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Modelli di sistemi dinamici lineari a tempo continuo. Modelli trasformati secondo Laplace. Diagrammi frequenziali. Funzioni di trasferimento. Sistemi di controllo in controreazione. Modelli di sistemi dinamici lineari a tempo discreto. Modelli trasformati secondo zeta‐trasformata. Sistemi a dati campionati. Interpretazione di specifiche sul comportamento a regime e in transitorio. Metodi di passaggio ciclo aperto‐ciclo chiuso. Carte di Nichols. Luogo delle radici. Regolatori standard. Sistemi di controllo digitali.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper calcolare la risposta forzata e in evoluzione libera di sistemi dinamici lineari. Saper calcolare la risposta a regime e nel transitorio di sistemi dinamici lineari. Saper tracciare diagrammi frequenziali. Saper analizzare sistemi di controllo in controreazione. Saper progettare controllori per sistemi dinamici e saperne valutare le prestazioni.

Autonomia di giudizio (making judgements) Individuare il metodo migliore per derivare la risposta di sistemi dinamici lineari. Proporre il controllore migliore per risolvere un problema di controllo.

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre oralmente un argomento del corso. Saper scrivere una relazione su una analisi o un progetto effettuati.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso. Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alle strutture algebriche, al calcolo matriciale, alle equazioni differenziali, alle trasformate di Laplace e di Fourier.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula vengono assegnati, svolti e commentati esempi di applicazione dei concetti illustrati.



7 7




Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Sistemi dinamici a tempo continuo

Sistemi non lineari e lineari. Linearizzazione ed equilibrio. Rappresentazioni dello stato. Stabilità.

4 4

Analisi con la Laplace‐trasformata

Definizione e proprietà. Richiami sulla trasformata di Laplace. Risposta dei sistemi lineari. Evoluzione libera e modi naturali. Criteri di stabilità dei sistemi lineari.

4 6

Funzione di trasferimento

Rappresentazioni della funzione di trasferimento. Risposta forzata. Risposta al gradino di sistemi del 1° e del 2° ordine. Schemi a blocchi. Realizzazione. Ritardo temporale

6 6

Risposta armonica

Teorema della risposta armonica. Rappresentazione grafica della G(jω). Diagrammi di Bode. Diagramma polare. Diagramma di Nichols

6 8

Sistemi dinamici a tempo discreto

Sistemi dinamici a tempo discreto. Stabilità. Analisi con la trasformata zeta. Modi di evoluzione. Criterio di stabilità. Funzione di trasferimento. Sistemi a dati campionati.

6 4

Controllo

Vantaggi del controllo in controreazione. Specifiche per un sistema di controllo. Soddisfacimento delle specifiche di regime. Specifiche sulla stabilità a ciclo chiuso. Criteri di stabilità robusta. Progetto di controllori nel dominio della frequenza. Progetto di controllori nel dominio della s. Regolatori standard. Progetti di controllori digitali.

18 18

Totale Ore 44 46


F. Basile, P. Chiacchio, Lezioni di Automatica volume I, CUES, Fisciano, 2007.

F. Basile, P. Chiacchio, Lezioni di Automatica volume II, CUES, Fisciano, 2007.

Per approfondimenti: S. Chiaverini, F. Caccavale, L. Villani, L. Sciavicco, Fondamenti di Sistemi Dinamici, McGraw‐Hill, Milano, 2003. P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, Fondamenti di Controlli Automatici, McGraw‐Hill, Milano, 2004.

Esercizi sulla pagina web del docente accessibile da www.automatica.unisa.it.


7 8

FONDAMENTI DI ELETTRONICA Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Alfredo RUBINO

Integrato:

Propedeuticità: Elettrotecnica I ,

Matematica II, Fisica Crediti: 12

Anno: II Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/01 Tipologia:

Caratterizzante

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il Corso intende fornire i modelli elettrici dei dispositivi a stato solido impiegati nella microelettronica e studiare il loro impiego all’interno di circuiti analogici. Vengono inoltre forniti gli strumenti matematici e metodologici necessari per l’analisi di circuiti elettronici in regime lineare.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione del funzionamento dei dispositivi elettronici, analisi di circuiti analogici multistadio.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Progettazione, simulazione e realizzazione di circuiti analogici in corrente continua e di circuiti contenenti diodi nel dominio del tempo.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i criteri più appropriati per progettare un circuito analogico in corrente continua.

Abilità comunicative (communication skills) La capacità di applicare le conoscenze acquisite alla realizzazione di progetti che soddisfino requisiti definiti e specificati

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di elettromagnetismo, equazioni differenziali, reti elettriche.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti l’analisi o il progetto di un dispositivo o di circuito elettronico. Nelle esercitazioni pratiche è previsto l’uso di simulatori e la realizzazione di un circuito che soddisfi a specifiche assegnate.



7 9




Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Fisica dei semiconduttori 15 7

Il diodo ed applicazioni

Modello fisico del diodo per ampi segnali e rappresentazione circuitali; modello SPICE; effetti del secondo ordine; la commutazione del diodo. Analisi di circuiti a diodi lineari e nel dominio del tempo

10 10 10

Transistore bipolare Il modello per ampi segnali del transistore e rappresentazioni circuitali; modello SPICE; effetti del secondo ordine; caratteristiche di commutazione; circuiti lineari del BJT

8 7

Dispositivi unipolari Il modello per ampi segnali del JFET e del MOSFET; modello SPICE; limiti di funzionamento; caratteristiche di commutazione; modelli lineari di dispositivi unipolari

8 7

Circuiti di polarizzazione discreti ed integrati

Reti di polarizzazione; analisi delle condizioni di funzionamento d.c. di circuiti multistadio a componenti discreti. Generatori di corrente in tecnologia MOS e Bipolare. Carichi attivi;

10 6 10

Sistemi analogici Amplificazione; polarizzazione dell’amplificatore nella regione lineare; distorsione; modelli a doppio bipolo.

4

Modelli per piccoli segnali e amplificatori lineari

Modelli per piccoli segnali del diodo, BJT, MOSFET e JFET; Utilizzo di simulatori circuitali.

4 4

Totale Ore 59 41 20


Microelettronica 3/ed , Richard C. Jaeger Travis N. Blalock , MCGraw Hill 2009

Dispense fornite durante il corso


8 0

FONDAMENTI DI INFORMATICA Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Donatello CONTE

Insegnamentonon integrato

Propedeuticità:

Crediti: 6

Anno: I Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/05 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso fornisce gli elementi di base per la risoluzione di semplici problemi tramite l’uso di elaboratori elettronici, sia nell’ambito di applicazioni di carattere generale, sia per applicazioni tipiche dello specifico settore ingegneristico utilizzando il linguaggio di programmazione C. A tal fine, il corso è strutturato in modo da consentire agli studenti di acquisire le conoscenze relative alle caratteristiche fondamentali di un elaboratore elettronico e dei suoi principi di funzionamento, del modo in cui le informazioni vengono codificate e rappresentate all’interno del calcolatore. Successivamente anche attraverso esercitazioni in laboratorio vengono acquisite le conoscenze relative agli elementi fondamentali del linguaggio di programmazione C unitamente alle tecniche fondamentali di “problem solving” mediante l’uso di un elaboratore.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenze sull’architettura degli elaboratori e comprensione delle modalità (logica) di funzionamento di un elaboratore elettronico, della codifica e relativa rappresentazione delle informazioni, dei costrutti fondamentali dei linguaggi di programmazione, delle strutture dati principali (vettori e matrici), della rappresentazione degli algoritmi attraverso diagrammi a blocchi, della sintassi del linguaggio C e del suo utilizzo per la realizzazione di algoritmi; conoscenze di massima sulla struttura di un sistema operativo, comprensione della catena di programmazione.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper rappresentare semplici algoritmi attraverso diagrammi a blocchi e codificarli utilizzando il linguaggio C; saper interpretare e comprendere codice scritto in linguaggio C.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper utilizzare i costrutti base del linguaggio C per la codifica di algoritmi.

Abilità comunicative (communication skills) Data la natura del corso non vengono sviluppate particolari abilità comunicative.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando libri di testo diversi da quelli proposti o la documentazione in linea.

Prerequisiti Nessuno.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono proposti e commentati algoritmi e la relativa codifica in linguaggio C. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti implementano specifici algoritmi o completano programmi parzialmente scritti in linguaggio C.



8 1

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. La prova scritta viene realizzata dallo studente sul sistema di elaborazione; essa consiste in scrittura, compilazione, esecuzione e verifica di un semplice programma in linguaggio C.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Concetti di Base

Il concetto di informazione, algoritmo, programma ed esecutore. Elementi di architettura dei sistemi informatici: la macchina di von Neumann. Memoria centrale, bus, unità centrale, interfacce di ingresso/uscita. Codifica dell’informazione: codifica dell’informazione non numerica, codifica dei numeri naturali, interi, frazionari e reali. I linguaggi di programmazione e loro descrizione: carte sintattiche e notazione Backus‐Naur.

10

Fondamenti di Programmazione

Introduzione generale: concetti di aggregazione e astrazione. Tipi e variabili. Tipi semplici: intero, float, char. Tipi enumerativi. Variabili automatiche, esterne e statiche. Operatori. Espressioni. L’istruzione di assegnazione e sua semantica. Istruzioni semplici. Blocchi di istruzioni. Strutture di controllo selettive. Strutture di controllo iterative predeterminate e non. Carte sintattiche dei principali costrutti di programmazione. Tipi strutturati: Array. Gestione delle stringhe.

10 4

Decomposizione funzionale e elementi di progetto di programmi

Concetti di programmazione modulare. Il concetto di funzione. Definizione, chiamata, prototipo. Passaggio dei parametri per valore e per riferimento. Effetti collaterali e procedure. Grafo di flusso. Sequenza statica e sequenza dinamica. Visibilità e durata delle variabili. Le funzioni predefinite della standard library.

10 5

I file Il concetto di file. File ad accesso sequenziale e diretto. File di testo. Apertura ed operazioni di lettura e scrittura su file. Lettura a carattere e formattata.

3 2

sviluppo di semplici programmi

Strumenti per la produzione di programmi. Scrittura ed editing di un programma. Compilazione, collegamento ed esecuzione. Sviluppo di programmi di base.

8

sviluppo di algoritmi

Sviluppo di algoritmi notevoli su vettori e matrici: calcolo del minimo e del massimo, prodotto scalare, prodotto matriciale, calcolo della trasposta e della traccia di una matrice. Sviluppo di programmi con I/O su file. Algoritmi notevoli di ricerca ed ordinamento: ricerca lineare, ricerca dicotomica, bubble sort, selection sort.

8

Totale Ore 33 11 16


S. Ceri, D. Mandrioli, L. Sbattella, P. Cremonesi, G. Cugola ‐ Informatica: Arte e Mestiere, Terza Edizione McGraw‐Hill Italia.

Per le parti di programmazione è consigliato il seguente manuale di linguaggio C:

B.W. Kernighan, D. Ritchie ‐ Linguaggio C, Pearson‐Prentice Hall, II edizione.


8 2

FOTOVOLTAICO E OPTOELETTRONICA


Docente: Heinrich Christoph NEITZERT

Integrato: no

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: II Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/01 Tipologia: Obbligatorio


Il corso amplia le conoscenze sul trasporto elettronico nei semiconduttori con riguardo alle eterostrutture e introduce le proprietà ottiche di vari materiali semiconduttivi. Sulla base di questi fondamenti vengono introdotti i dispositivi optoelettronici fondamentali ed illustrate le applicazioni di tali dispositivi.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’optoelettronica e del fotovoltaico. Conoscenza dei principali dispositivi e dei metodi di caratterizzazione di tali dispositivi e dei materiali attivi.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Interpretare i datasheet di dispositivi optoelettronici e di celle fotovoltaiche ed applicare tale conoscenza alla realizzazione di circuiti elettronici per l’optoelettronica. Conoscere i principali metodi di fabbricazione dei dispositivi optoelettronici e delle celle solari

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i dispositivi più appropriati per progettare circuiti per l’optoelettronica e proporre le soluzione adatte per la realizzazione di un impianto fotovoltaico a piccole dimensioni.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo, approfondendo un argomento insieme in piccoli gruppi e communicandolo successivamente in una breve relazione agli altri partecipanti al corso.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite in contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di fisica dei dispositivi a semiconduttore e della struttura della materia.

Metodi didattici L’insegnamento comprende lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono svolte simulazioni di dispositivi optoelettronici e di celle fotovoltaiche con i programmi PSPICE e PC1D. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti, divisi in piccoli gruppi, caratterizzano sia materiali sia dispositivi per l’Optoelettronica e per il Fotovoltaico.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale.

Contenuto del corso


8 3


OreEserc.

OreLab.

Proprietà ottiche ed elettroniche di semiconduttori per l'Optoelettronica

Processi radiativi nei semiconduttori. Assorbimento di luce in semiconduttori. Materiali (Silicio (mono‐, poly‐, micro‐, nanocristallino, amorfo, poroso), GaN, GaInN, InP/InGaAs, GaAs/AlGaAs, InGaAsP, semiconduttori organici, nanotubi di carbonio, grafene) e tecniche di crescita di componenti optoelettronici. Teoria della eterogiunzione ed introduzione alla teoria di strutture quantistiche. L’equazione di Schrodinger.

10 2

Fotoemettitori LED, Laser (Fabry‐Perot, DBR e DFB, VCSEL, Quantum Cascade Laser),. Amplificatori Ottici.

6 2 6

Fotorilevatori Fotoconduttori, Fotodiodi (Fotodiodi P‐N, Fotodiodi P‐I‐N, Rivelatori a valanga), Fototransistori, Rilevatori 2D di tipo CCD e CMOS.)

6 2 6

Modulatori Modulatori elettro‐ottici: Quantum Confined Stark Effect modulator, Wannier‐Stark Effect modulator, Modulatori interferenziali, Modulatori tutto‐ottici

4

Integrazione di componenti optoelettronici ed elettronici

Accoppiatori ottici, Fotodiodi integrati con transistori ultraveloci (MESFET, HEMT, HBT), Laser integrato con modulatore. Circuiti ottici integrati (OEIC)

4

Introduzione nel concetto dell’energia fotovoltaica

Proprietà dell'emissione solare. L'energia fotovoltaica in confronto con altre fonti di energia. L'efficienza teorica di una cella fotovoltaica. Il concetto della cella a multigiunzione.

8

Materiali e celle fotovoltaiche

Materiali per applicazioni fotovoltaiche. Celle fotovoltaiche di tipo pn ed pin. Celle basate sulle eterogiunzioni. Tecniche ottiche ed optoelettroniche per la caratterizzazione di materiale per il fotovoltaico. Circuito equivalente di una cella fotovoltaica. Simulazione di celle e sistemi fotovoltaici. Processi di ricombinazione e tecniche di passivazione.

8 2 6

Circuiti elettronici per il fotovoltaico

MPPT‐Tracking, Stabilizzatori di tensione, Circuiti di carica per batterie, Inverter, diodi “Blocking” e diodi “Bypass”.

6 2

Caratterizzazione di pannelli solari

Caratteristica corrente‐tensione della cella solare. La risposta spettrale.

4 6

Totale Ore 56 6 28

Testi di riferimento P. Bhattacharya "Semiconductor Optoelectronic Devices", Prentice Hall T. Markvart and L. Castaner, “Practical Handbook of Photovoltaics”, Elsevier


8 4

LABORATORIO DI DISPOSITIVI E CIRCUITI ELETTRONICI


Docenti: Prof. H. C. NEITZERT

(Mod 1 ‐ 6cfu)

Prof. S. BELLONE (Mod 2 – 3cfu)

Integrato: no


Crediti: 6+3

Anno: III Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/01 Tipologia: a

scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il MOD‐1 del Corso intende applicare le conoscenze dello studente sui dispositivi e circuiti elettronici di base per realizzare e testare semplici circuiti elettronici per specifiche applicazioni. Al termine di questo modulo lo studente dovrà aver sviluppato una scheda elettronica e la documentazione tecnica corredata.

Il MOD‐2 del Corso intende affinare la capacità dello studente di trasferire nella realtà le conoscenze teoriche acquisite nel corso di Elettronica Analogica, anche attraverso l’impiego di software dedicato alla progettazione e simulazione di circuiti integrati, sia analogici che digitali.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) MOD1. Comprensione della terminologia utilizzata nei datasheet dei componenti elettronici. Conoscenza dei principali dispositivi elettronici e dei metodi di caratterizzazione delle proprietà statiche e dinamiche di tali dispositivi.

MOD2. Conoscenza delle tecniche di simulazione dei circuiti integrati.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) MOD1. Interpretare datasheet di dispositivi elettronici; capacità di estrarre i parametri di dispositivi elettronici attraverso una opportuna caratterizzazione elettrica; Generazione di datasheet

MOD2. 2. Correlare schemi elettrici e layout fisici di strutture integrate.

Autonomia di giudizio (making judgements) MOD1. Saper scegliere i dispositivi più appropriati per progettare semplici circuiti elettronici.

MOD2. Saper integrare un dispositivo elettronico di media complessità


Saper costruire in gruppo “setup” di misura per la caratterizzazione di componenti elettronici e discutere in modo critico i risultati ottenuti.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite in contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze dei fondamenti dei dispositivi elettronici e delle reti elettriche.

Metodi didattici


8 5

MOD1. L’insegnamento comprende esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche in laboratorio. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti, divisi in gruppi, caratterizzano dispositivi elettronici e realizzano semplici circuiti elettronici.

MOD2. L’insegnamento si svolge interamente nel Laboratorio Polifunzionale di Elettronica, facendo uso della strumentazione e del software didattico disponibile nel laboratorio.


La valutazione dei risultati di apprendimento, condotta in sede di esame finale, sarà svolta in riferimento ai seguenti criteri equipollenti:a. proprietà di linguaggio del candidato rispetto alla specifica terminologia della disciplina in oggetto; b. conoscenza dei postulati e della logica di base della disciplina;c. conoscenza e capacità risolutiva delle principali questioni applicative note; d. capacità di sintesi delle nozioni di base in approcci risolutivi di questioni applicative nuove; e. livello di approfondimento degli elaborati progettuali sviluppati nel corso di insegnamento.




Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Caratterizzazione delle proprietà statiche e dinamiche di dispositivi (MOD1)

Misura ed estrazione dei parametri dalle caratteristiche statiche di dispositivi: diodo pn e Schottky, BJT, JFET e MOSFET; Caratterizzazione di effetti termici; Misurazione dei tempi di commutazione di diodi; Scrittura di test software con sistemi di programmazione ad oggetto; Comprensione di datasheet;

4 2 6

Applicazioni di dodi per la sensoristica e la optoelettronica (MOD1)

Sensori di temperatura; fotosensori; celle solari, diodi luminescenti; laser a semiconduttore;

4 2 6

Circuiti lineari e digitali (MOD1)

Progettazione ed assiemaggio di circuiti misti analogico‐digitali;

4 2 18

Generazione dei datasheet di componenti e circuiti elettronici (MOD1)

Creazione di datasheet a partire da misure di laboratorio; 4 ‐ 8

CAD di circuiti integrati e processi (MOD2)

Impiego di tools software per la simulazione di processi tecnologici e circuiti, sia integrati che discreti.

‐ 30

Totale Ore 16 6 38+30

Testi di riferimento Simon M. Sze “Comportamento Fisico e Tecnologia” Hoepli R.C. Jaeger, “Microelettronica”, Mc Graw‐Hill


8 6


8 7

LABORATORIO DI DISPOSITIVI E CIRCUITI ELETTRONICI Modulo 2


Docenti: Salvatore BELLONE

Integrato:


Crediti: 3


scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il MOD‐2 del Corso intende trasferire allo studente le necessarie competenze per l’impiego del software dedicato alla progettazione e simulazione di circuiti integrati, sia analogici che digitali, ed alla approfondimento dei fenomeni che regolano il loro funzionamento

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenza delle tecniche di simulazione dei circuiti integrati.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Correlare schemi elettrici e layout fisici di strutture integrate

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper integrare un dispositivo elettronico di media complessità.

Abilità comunicative (communication skills) Saper costruire in gruppo “setup” di misura per la caratterizzazione di componenti elettronici e discutere in modo critico i risultati ottenuti

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite in contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti;

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze dei fondamenti dei dispositivi elettronici e delle reti elettriche

Metodi didattici L’insegnamento si svolge interamente nel Laboratorio Polifunzionale di Elettronica

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante relazioni scritte sulle esercitazioni di laboratorio e con un colloquio orale finale.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

CAD di circuiti integrati e processi

Impiego di tools software per la simulazione di processi tecnologici e circuiti, sia integrati che discreti.

10 20

Totale Ore 10 20

Testi di riferimento Simon M. Sze “Comportamento Fisico e Tecnologia” Hoepli R.C. Jaeger, “Microelettronica”, Mc Graw‐Hill


8 8

MACCHINE, ALGORITMI E STRUTTURE DATI Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Mario VENTO

Integrato:

Propedeuticità: Fondamenti di Informatica

Crediti: 9

Anno: I Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/05 Tipologia:

Orientamento

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Nella sua prima parte (3 CFU), il corso introduce allo studio dell’organizzazione e della progettazione dei componenti hardware dei sistema digitali. In particolare, l’insegnamento inserisce nell’ambito della teoria della commutazione gli argomenti relativi alle reti logiche, fornendo le metodologie e gli strumenti per l’analisi e la sintesi delle reti logiche a vari livelli di complessità. Nella seconda parte si analizzano gli aspetti relativi alla progettazione e realizzazione di algoritmi, utilizzando tecniche iterative e ricorsive e valutando l’efficienza dei programmi ottenuti. Dopo un approfondimento di tali aspetti il corso presenta le principali strutture dati fondamentali, come stack, liste ed alberi, tabelle hash presentandone la realizzazione in linguaggio C.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenza degli algoritmi e strutture dati fondamentali. Conoscenza dei paradigmi di pro‐grammazione iterativa e ricorsiva. Capacità di confrontare algoritmi sulla base dell'efficienza di esecuzione. Metodologie di progettazione di reti logiche. Tecniche di sintesi di sistemi logici. Comprensione degli aspetti fondamentali della teoria della commutazione.

Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Analizzare e realizzare applicazioni che utilizzino algoritmi e strutture dati standard in linguag‐gio C, valutandone l’efficienza. Realizzazione di progetti software in C di piccole dimensioni. Progettazione di circuiti logici. Valutazione delle caratteristiche dei principali circuiti logici.

Autonomia di giudizio (making judgements) Selezionare le strutture dati adeguate a supportare un'applicazione, sulla base delle specifiche esigenze applicative. Saper valutare gli aspetti di organizzazione e di progettazione dei sistemi d'elaborazione hardware. Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare circuiti logici.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo. Esporre oralmente argomenti relativi agli algoritmi, alle strutture dati e alle metodologie di progettazione delle reti logiche.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze sulla pro‐grammazione in linguaggio C.


8 9

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di la‐boratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono proposti e commentati algoritmi e la relativa codi‐fica in linguaggio C, oltre che la progettazione e la realizzazione di circuiti logici partendo dalle specifiche. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti progettano ed implementano programmi sulla base delle specifiche fornite dal docente. L’attività di laboratorio prevede anche lo svi‐luppo di progetti realizzati in gruppi di 3‐4 persone.


Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Concetti di Base

Informazione e sua rappresentazione. Le algebre booleane. Le espressioni binarie. Le funzioni binarie. La minimizzazione in forma grafica e in forma tabellare. Elementi di architettura dei

sistemi informatici.

8 0 0

Reti combinatorie e reti sequenziali

Le algebre booleane. Le espressioni binarie. Le funzioni binarie. La minimizzazione in forma grafica e in forma tabellare. L'analisi e la

sintesi delle reti combinatorie. Latch, Flip‐Flop. Modelli e modalità di funzionamento delle reti sequenziali sincrone, La

progettazione delle reti sequenziali sincrone

10 0 0

Automi a stati finiti

Reti sequenziali e automi a stati finiti, La rappresentazione degli automi a stati finiti. La minimizzazione degli stati interni di un automa. Le trasformazioni Mealy‐Moore e Moore‐Mealy.

8 4 0

Complementi di programmazione

in C Puntatori, array e puntatori, aritmetica dei puntatori. Le struct. 4 2 2

Ricorsione Aspetti e definizioni generali. Induzione Matematica. Divide‐et‐impera. Algoritmi ricorsivi notevoli: Hanoi, Quicksort, Mergesort.

4 4 2

Complessità computazionale

Definizioni, il modello RAM, notazioni funzioni (Q ,�W , O), calcolo di complessità (i vari costrutti), calcolo di complessità degli algoritmi, formule di ricorrenza, ricorrenze notevoli e loro

risoluzione, cenni alla analisi ammortizzata.

4 2 0

Liste dinamiche

Aspetti generali, classificazione e struttura dati, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca,

cancellazione, visita, altri algoritmi sulle liste.

6 4 2

Alberi binari

Aspetti generali, classificazione e struttura dati, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca,

cancellazione, visita, altri algoritmi sugli alberi.

6 4 2


9 0

Tabelle hash

Aspetti generali, hashing esterno ed interno, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca,

cancellazione, visita, altri algoritmi sulle tabelle hash.

6 4 2

Totale Ore 56 24 10


F. Fummi, M. G. Sami, C. Silvano: Progettazione digitale, II edizione, McGraw‐Hill Italia, 2007.

T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, “Introduzione agli algoritmi e strutture dati 2/ed”, Mc‐Graw ‐ Hill.

Il corso è completamente supportato da materiale didattico on‐line e dispense del docente disponibili sul sito del corso. Il sito è accessibile attraverso il portale dell'Area Didattica di Ingegneria dell'In‐formazione http://www.adinf.unisa.it. Sono, inoltre, disponibili agli studenti esempi di esercizi svolti e ulteriore materiale didattico integrativo.


9 1

MACCHINE E IMPIANTI ELETTRICI Cds: Ingegneria Elettronica

Docente:

Integrato:NO

Propedeuticità: Elettrotecnica II

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐IND/33 Tipologia:Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso vuole fornire allo studente le basi conoscitive degli impianti elettrici di bt e delle macchine elettriche rotanti, al fine di poter progettare in modo compiuto sistemi complessi, con particolare riferimento al controllo degli azionamenti industriali maggiormente impiegati nel campo dell’automazione e della robotica.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito degli impianti elettrici e delle macchine rotanti, dei modelli concettuali, logici e fisici, delle metodologie di progetto degli impianti elettrici per uso civile.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare un impianto elettrico di bt per ambiente civile attraverso software dedicati e saper dimensionare una macchina elettrica considerando l’integrazione con il sistema elettrico.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati di progettazione per impianti elettrici di bt ottimizzando il processo realizzativo e maturare capacità critica per l’integrazione di macchine rotanti nei sistemi di distribuzione dell’energia.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato agli impianti elettrici e alle macchine elettriche.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti, anche in lingua inglese.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di elettrotecnica, con particolare riferimento alla risoluzione delle reti elettriche trifase.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula è assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante lo svolgimento del corso. Il progetto comprende i contenuti dell’insegnamento relativi alla progettazione di un impianto elettrico per uso civile. A tale scopo alcune ore di esercitazione sono dedicate all’addestramento degli studenti all’utilizzo di pacchetti software per la progettazione assistita da calcolatore di impianti in bassa tensione per applicazioni civili ed industriali.



9 2

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale durante il quale sarà valutato anche l’elaborato progettuale sviluppato durante il corso.

Contenuto del corso


Ore Es.

OreLab.

Introduzione al corso Generalità sui sistemi elettrici di potenza: il sistema di alimentazione elettrica, il sistema di utilizzazione dell’energia elettrica.

3

Componentistica Il sistema di alimentazione e i componenti per il trasporto e la distribuzione dell’energia elettrica.

12 3

Progettazione Criteri per la progettazione di un impianto elettrico per uso civile e industriale in bt.

6 3 9

Normativa, sicurezza e progettazione

Principali riferimenti normativi e fondamenti di sicurezza elettrica per una progettazione a regola d’arte.

4

Introduzione alle macchine elettriche

La conversione elettromeccanica dell’energia. 2

Le macchine elettriche e i sistemi di controllo

Studio della macchina a corrente continua e regolazione della velocità. Macchina asincrona e regolazione di velocità.

10 3 3

Cenni su altri tipi di macchine

Principi di funzionamento del motore a passo, a magneti permanenti, brushless.

2

Totale 39 9 12


V. Carrescia, Sicurezza Elettrica, Ediz. Hoepli, Milano G. Conte, Impianti elettrici, vol. 1‐2, Ediz. Hoepli V. Cataliotti, Impianti elettrici, Ediz. Flaccovio Mohan, Undeland, Robbins, Power Electronics E. Fitzgerald, C. Kingsley, A. Kusko, Macchine Elettriche, Ed. Franco‐Angeli, Milano Appunti del corso


9 3

MATEMATICA I CdL: Ingegneria Elettronica

Docente:

Integrato: NO Propedeuticità:

nessuna Crediti: 9

Anno: I Semestre: I Codice: 0610700001 SSD: MAT/05 Tipologia: Obbligatorio


Il corso mira all’acquisizione degli elementi di base di Analisi Matematica ed Algebra lineare: Insiemi numerici, Cenni di Algebra Vettoriale, Funzioni reali, Richiami su equazioni e disequazioni, Successioni numeriche, Limiti di una funzione, Funzioni continue, Derivata di una funzione, Teoremi fondamentali del calcolo differenziale, Studio del grafico di una funzione, Matrici e sistemi lineari, Spazi vettoriali, Trasformazioni lineari e diagonalizzazione, Geometria analitica. Gli obiettivi formativi del corso consistono nell’acquisizione dei risultati e delle tecniche dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo. Il corso ha come scopo principale quello di consolidare conoscenze matematiche di base e di fornire e sviluppare strumenti utili per un approccio scientifico ai problemi e fenomeni che lo studente incontrerà nel proseguimento dei suoi studi. La parte teorica del corso sarà presentata in modo rigoroso ma conciso e accompagnata da una parallela attività di esercitazione volta a favorire la comprensione dei concetti.

Competenze e capacità in uscita dal corso Competenze relative a: Applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi. Uso corretto del linguaggio matematico. Affrontare ed analizzare vari problemi. Caratteristiche e proprietà delle funzioni reali di una variabile reale. Numeri reali e complessi. Proprietà di matrici, spazi vettoriali, trasformazioni lineari, autovalori e autovettori Capacità di: Sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni. Costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi. Effettuare calcoli con limiti, derivate. Analizzare il comportamento di una funzione di una singola variabile. Svolgere semplici calcoli con i numeri complessi. Risolvere esercizi non complessi nell’ambito della geometria e dell’algebra lineare. Determinare autovalori e autovettori di una trasformazione lineare.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica, algebra lineare e geometria, conoscenza delle metodologie di dimostrazione, conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi matematica, conoscenza dei concetti fondamentali dell’algebra lineare e della geometria.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi . Saper sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni. Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi. Saper effettuare calcoli con limiti, derivate.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per risolvere in maniera efficiente un problema matematico. Essere capaci di trovare delle ottimizzazioni al processo di risoluzione di un problema matematico.


9 4

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo. Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti i seguenti prerequisiti: - conoscenze relative all’algebra, con particolare riferimento a: equazioni e disequazioni

algebriche, logaritmiche, esponenziali, trigonometriche, trascendenti, conoscenze relative alla trigonometria, con particolare riferimento alle funzioni trigonometriche fondamentali.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, durante le quali saranno presentati gli argomenti del corso mediante lezioni frontali, ed esercitazioni in aula durante le quali si forniranno i principali strumenti necessari per la risoluzione di esercizi relativi ai contenuti dell’insegnamento.


Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Cenni di Algebra Vettoriale

Introduzione all’algebra vettoriale e alle operazioni con i vettori. 1 2

Insiemi numerici.

Introduzione alla teoria degli insiemi. Operazioni sui sottoinsiemi di un insieme. Introduzione ai numeri reali. Estremi di un insieme numerico. Intervalli di R. Intorni, punti di accumulazione. Insiemi chiusi e insiemi aperti. Introduzione ai numeri complessi. Unità immaginaria. Operazioni sui numeri complessi. Forma geometrica e forma trigonometrica. Potenze e formula di De Moivre. Radici n‐esime.

5 3

Funzioni reali

Definizione. Campo di esistenza, codominio e grafico di funzione. Estremi di una funzione reale. Funzioni monotone. Funzioni composte. Funzioni invertibili. Funzioni elementari: funzione potenza nesima e radice n‐esima, funzione esponenziale, funzione logaritmica, funzione potenza, funzioni trigonometriche e loro inverse.

4 2

Richiami su equazioni e disequazioni

Equazioni di primo grado. Equazioni di secondo grado. Equazioni binomie. Equazioni irrazionali. Equazioni trigonometriche. Equazioni esponenziali e logaritmiche. Sistemi di equazioni. Disequazioni di primo grado. Disequazioni di secondo grado. Disequazioni fratte. Disequazioni irrazionali. Disequazioni trigonometriche. Disequazioni esponenziali e logaritmiche. Sistemi di disequazioni.

2 3


9 5

Successioni numeriche

Definizioni. Successioni limitate, convergenti, oscillanti e divergenti. Successioni monotone. Numero di Nepero. Criterio di convergenza di Cauchy.

2 2



2 2

Funzioni continue

Definizione. Continuità e discontinuità. Teorema di Weierstrass. Teorema degli zeri. Teorema di Bolzano. Continuità uniforme.

5



2 2

Derivata di una funzione

Definizione. Derivate destra e sinistra. Significato geometrico, retta tangente al grafico di una funzione. Derivabilità e continuità. Regole di derivazione. Derivate delle funzioni elementari. Derivate di funzione composta e funzione inversa. Derivate di ordine superiore. Differenziale di una funzione e significato geometrico.

5 3

Teoremi fondamentali del calcolo differenziale

Teorema di Rolle. Teorema di Cauchy. Teorema di Lagrange e corollari. Teorema di De l’Hospital. Condizioni per massimi e minimi relativi. Formule di Taylor e di Mac‐Laurin.

4 3

Studio del grafico di una funzione

Asintoti di un grafico. Ricerca dei massimi e minimi relativi. Funzioni concave e convesse in un punto, flessi. Grafico di una funzione tramite i suoi elementi caratteristici.

6 8

Matrici e sistemi lineari

Matrici e Determinanti. Risoluzione di sistemi lineari: Teorema di Rouché‐Capelli; Teorema di Cramer.

2 2

Spazi vettoriali

La struttura di spazio vettoriale. Dipendenza e indipendenza lineare. Spazi Vettoriali e dimensione finita. Teorema della base. Sottospazi vettoriali. Intersezione e somma di sottospazi (cenni), somma diretta. Definizione di prodotto scalare. Definizione di spazio vettoriale euclideo reale. Definizione di norma. Disuguaglianza di Cauchy – Schwarz. Definizione di angolo. Definizione di vettori ortogonali. Basi ortonormali. Componenti in una base ortonormale. Proiezioni ortogonali. Procedimento di Gram‐Schmidt.

3 2

Trasformazioni lineari e diagonalizzazione

Definizioni di trasformazione lineare. Nucleo e immagine. Proprietà e caratterizzazioni. Teorema della dimensione. Rappresentazione matriciale. Polinomio caratteristico. Autospazi e relative proprietà. Molteplicità algebrica e geometrica. Diagonalizzazione: definizione e caratterizzazioni (per matrici ed endomorfismi). Condizione sufficiente per la diagonalizzazione. Diagonalizzazione ortogonale. Definizione e caratterizzazioni di endomorfismi simmetrici. Proprietà degli autovalori di matrici simmetriche. Teorema spettrale.

5 3


9 6

Testi di riferimento G. Albano, C. D’Apice, S. Salerno, Limiti e Derivate, CUES (2002). G. Albano, C. D’Apice, S. Salerno, Algebra Lineare, CUES (2002). C. D’Apice, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica I, CUES (2007). Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT Appunti delle lezioni.

Geometria analitica

Sistema di riferimento cartesiano nel piano. Equazione della retta in forma implicita ed esplicita. Equazione segmentaria della retta. Parallelismo di rette. Fascio improprio di rette. Fascio proprio di rette. Retta per un punto. Retta passante per un punto e parallela ad una retta data. Condizioni di perpendicolarità di due rette. Coniche. Algoritmo di riduzione a forma canonica. Coordinate cartesiano nello spazio. Equazione del piano (parametrica e cartesiana). Equazione della retta (parametrica, cartesiana, simmetrica). Fasci di piani. Stelle di piani. Condizioni di parallelismo e perpendicolarità tra rette e rette, rette e piani, piani e piani.

3 2

Totale Ore 52 38


9 7

MATEMATICA II CdL: Ingegneria Elettronica

Docente:

Integrato: NO Propedeuticità: Matematica I

Crediti: 9

Anno: I Semestre: II Codice: SSD: MAT/05 Tipologia: Obbligatorio


Il corso mira all’acquisizione degli elementi di base di Analisi Matematica: integrali delle funzioni di una variabile, serie numeriche, successioni e serie di funzioni, funzioni di più variabili, equazioni differenziali, integrali di funzioni di più variabili, curve e integrali curvilinei, superfici. Gli obiettivi formativi del corso consistono nell’acquisizione dei risultati e delle tecniche dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo. Il corso ha come scopo principale quello di consolidare conoscenze matematiche di base e di fornire e sviluppare strumenti utili per un approccio scientifico ai problemi e fenomeni che lo studente incontrerà nel proseguimento dei suoi studi. La parte teorica del corso sarà presentata in modo rigoroso ma conciso e accompagnata da una parallela attività di esercitazione volta a favorire la comprensione dei concetti.

Competenze e capacità in uscita dal corso Competenze relative a: Applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi Caratteristiche e proprietà fondamentali delle funzioni reali di più variabili reali. Metodi di soluzione delle equazioni differenziali ordinarie. Concetti di curve e integrali curvilinei. Proprietà ed applicazione di integrali di funzioni di più variabili. Capacità di: Effettuare calcoli con serie ed integrali. Calcolare massimi e minimi di funzioni di due variabili. Risolvere semplici equazioni differenziali. Calcolare semplici integrali curvilinei. Calcolare semplici integrali doppi.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica conoscenza delle metodologie di dimostrazione conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi matematica

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi Saper sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi Saper risolvere semplici equazioni differenziali ordinarie Saper risolvere semplici integrali curvilinei e integrali doppi

Autonomia di giudizio (making judgements)


9 8

Saper individuare i metodi più appropriati per risolvere in maniera efficiente un problema matematico Essere capaci di trovare delle ottimizzazioni al processo di risoluzione di un problema matematico

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti i seguenti prerequisiti: conoscenze relative all’Algebra Lineare con particolare riferimento a: Matrici e sistemi lineari, Spazi vettoriali, Trasformazioni lineari e diagonalizzazione, Geometria analitica conoscenze relative all’Analisi Matematica di base, con particolare riferimento a: Equazioni e disequazioni algebriche, Studio del grafico di una funzione di una variabile reale, Successioni e serie numeriche, Limiti di una funzione, Continuità e Derivabilità di una funzione, Teoremi fondamentali del calcolo differenziale

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, durante le quali saranno presentati gli argomenti del corso mediante lezioni frontali, ed esercitazioni in aula durante le quali si forniranno i principali strumenti necessari per la risoluzione di esercizi relativi ai contenuti dell’insegnamento.


Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Integrazione di funzioni di una variabile

Definizione di funzione primitiva e integrale indefinito. Integrali immediati. Regole e metodi di integrazione. Integrale delle funzioni razionali fratte. Integrale definito e significato geometrico. Teorema del valor medio. Funzione integrale e teorema fondamentale del calcolo integrale.

6 6

Serie numeriche

Introduzione alle serie numeriche. Serie convergenti, divergenti e indeterminate. Serie geometrica, armonica. Serie a termini positivi e criteri di convergenza: criteri del confronto, del rapporto, della radice.

2 2


9 9

Successioni e serie di funzioni

Successioni. Definizioni. Convergenza puntuale e uniforme. Esempi e controesempi. Teorema sulla continuità del limite. Criterio di Cauchy uniforme. Teoremi di passaggio al limite sotto il segno di integrale. Teorema di passaggio al limite sotto il segno di derivata. Serie di funzioni. Definizioni. Convergenza puntuale, uniforme, totale. Criteri di Cauchy. Derivazione e integrazione per serie. Serie di potenze. Definizioni. Insieme di convergenza e raggio di convergenza. Teorema di Cauchy‐Hadamard. Teorema di D’Alembert. Raggio di convergenza della serie derivata. Convergenza uniforme e totale. Teorema di integrazione e di derivazione per serie. Esempi e controesempi.

6 4

Funzioni di più variabili

Definizioni. Limite e continuità. Teorema di Weierstrass. Teorema di Cantor. Derivate parziali. Il Teorema di Schwarz. Gradiente. Differenziabilità. Il Teorema del Differenziale Totale. Funzioni composte. Teorema di derivazione delle funzioni composte. Differenziabilità delle funzioni composte. Derivate direzionali. Funzioni con gradiente nullo in un connesso. Funzioni definite tramite integrali. Formula di Taylor e differenziali di ordine superiore. Forme quadratiche. Matrici quadrate definite, semidefinite e indefinite. Massimi e minimi relativi. Funzioni a valori vettoriali.

7 5

Equazioni differenziali

Definizioni. Integrale particolare e integrale generale. Esempi. Il problema di Cauchy. Teorema di esistenza ed unicità locale. Teorema di esistenza ed unicità globale. Prolungamento di una soluzione. Soluzioni massimali (cenni). Equazioni differenziali del primo ordine. Equazioni differenziali lineari. Struttura dell’insieme delle soluzioni. Equazioni differenziali lineari a coefficienti costanti. Wronskiano e sue proprietà. Metodi di risoluzione.

6 7

Integrali di funzioni di più variabili

Definizioni. Esempi. Proprietà. Applicazione ad aree e volumi. Il Primo Teorema di Pappo‐Guldino. Formule di riduzione. Cambiamento di variabili.

7 6

Curve e Integrali curvilinei

Definizione. Curve regolari. Lunghezza di una curva. Teorema di rettificabilità. Integrale curvilineo di una funzione.

4 3

Curve e Integrali curvilinei

Definizione. Curve regolari. Lunghezza di una curva. Teorema di rettificabilità. Integrale curvilineo di una funzione.

4 3

Forme differenziali

Definizioni. Campi vettoriali. Integrale curvilineo di una forma differenziale lineare. Forme chiuse ed esatte. Criteri di esattezza. Relazione tra esattezza e chiusura. Forme chiuse in rettangoli o aperti stellati. Forme chiuse in aperti semplicemente connessi.

7 4


1 0 0

Superfici e Integrali superficiali

Definizioni. Esempi. Proprietà. Cambiamento di rappresentazioni parametriche. Area di una superficie e integrali superficiali. Superfici con bordo. Il Secondo Teorema di Pappo‐Guldino. Teorema della Divergenza. Formula di Stokes.

5 3

Totale Ore 50 40


N. Fusco, P. Marcellini, C. Sbordone, Analisi Matematica due, Liguori editore

C. D’Apice, T. Durante, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica II, CUES (2008). Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT Appunti delle lezioni.


1 0 1

MATEMATICA III CdL: Ingegneria Elettronica

Docente: Rosanna MANZO

Integrato: NO Propedeuticità: Matematica II

Crediti: 6

Anno: II Semestre: I Codice: SSD: MAT/05 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira all’acquisizione degli elementi di Analisi Matematica e Analisi Complessa: funzioni olomorfe, serie di Fourier, trasformate di Fourier, trasformate di Laplace, equazioni alle derivate parziali. Gli obiettivi formativi del corso consistono nell’acquisizione dei risultati e delle tecniche dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo. Il corso ha come scopo principale quello di consolidare conoscenze matematiche di base e di fornire e sviluppare strumenti utili per un approccio scientifico ai problemi e fenomeni che lo studente incontrerà nel proseguimento dei suoi studi. La parte teorica del corso sarà presentata in modo rigoroso ma conciso e accompagnata da una parallela attività di esercitazione volta a favorire la comprensione dei concetti.

Competenze e capacità in uscita dal corso Competenze relative a: Proprietà di funzioni nel campo complesso. Proprietà e principali applicazioni delle serie di Fourier. Concetti e proprietà delle trasformate. Concetti e proprietà delle equazioni alle derivate parziali. Capacità di: Calcolare integrali attraverso il teorema dei residui.Calcolare semplici trasformate. Risolvere semplici equazioni alle derivate parziali.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica, algebra lineare e geometria. Conoscenza delle metodologie di dimostrazione. Conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi matematica. Conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi complessa. Conoscenza dei concetti fondamentali delle trasformazioni e delle PDE.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi. Saper sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni. Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi. Saper effettuare calcoli con limiti, derivate.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per risolvere in maniera efficiente un problema matematico. Essere capaci di trovare delle ottimizzazioni al processo di risoluzione di un problema matematico.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo. Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica.




1 0 2

conoscenze relative al calcolo integrale, con particolare riferimento a: integrazione di funzioni di una o più variabili, lineare o curvilinea - conoscenze relative allo sviluppo in serie, con particolare riferimento a serie numeriche e

di funzioni - conoscenze relative alle funzioni a più variabili, ed alle equazioni differenziali ordinarie

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, durante le quali saranno presentati gli argomenti del corso mediante lezioni frontali, ed esercitazioni in aula durante le quali di forniranno i principali strumenti necessari per la risoluzione di esercizi relativi ai contenuti dell’insegnamento.


Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Funzioni olomorfe

Derivazione complessa, funzioni olomorfe e loro proprietà. Condizioni di Cauchy‐Riemann. Funzioni elementari nel campo complesso. Punti singolari. Cenni sulla polidromia. Integrazione su curve complesse. Teorema e formula integrale di Cauchy. Proprietà di media e di massimo. Serie di potenze e analiticità delle funzioni olomorfe. Teorema del massimo modulo. Teorema di Liouville. Teorema fondamentale dell’algebra. Serie di Laurent e classificazione delle singolarità. Residui, teorema dei residui e applicazioni al calcolo di integrali.

10 8

Serie di Fourier Definizioni. Esempi. Disuguaglianza di Bessel. Teorema di convergenza puntuale. Teorema sulla convergenza uniforme. Integrazione termine a termine. Derivazione termine a termine.

5 3

Trasformata di Fourier

Euristica per passaggio al limite dalle serie di Fourier, definizione e proprietà, relazione tra derivazione e moltiplicazione per monomi, trasformata di una convoluzione, formula di inversione.

5 5

Trasformata di Laplace

Definizione e proprietà, semipiano di convergenza, relazione tra derivazione e moltiplicazione per monomi, trasformata di una convoluzione, antitrasformata e formule di inversione, calcolo di trasformate e antitrasformate.

5 5

Applicazioni delle trasformate di Laplace e di Fourier alle equazioni differenziali ordinarie e alle derivate parziali

Introduzione alle equazioni alle derivate parziali, problemi di Cauchy e di Dirichlet, equazioni del calore, delle onde e di Laplace. Soluzioni di equazioni lineari alle derivate parziali tramite trasformate e separazione di variabili. Applicazioni della trasformata di Laplace alle equazioni differenziali.

6 8

Totale Ore 31 29


Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT Appunti delle lezioni.


1 0 3

MICROONDE Cds: Ingegneria Elettronica

Docente: Francesco Chiadini Flaminio Ferrara

Integrato:

Propedeuticità: Campi Elettromagnetici

Crediti: 6

Anno: III Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia: Obbligatorio


Il corso fornisce le basi della propagazione elettromagnetica guidata a microonde e analizza in dettaglio il funzionamento dei componenti e dei circuiti operanti a frequenze delle microonde.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenze dei fondamenti teorici che regolano la propagazione del campo elettromagnetico nelle guide metalliche.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Conoscenza delle guide, dei dispositivi e dei componenti di un circuito a microonde utilizzati per la trasmissione dei segnali; capacità di progettare ed implementare alcune semplici misure su componenti a microonde.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare gli elementi di base sui quali basare il progetto efficiente di un circuito a microonde.

Abilità comunicative (communication skills) Acquisizione della terminologia e delle competenze necessarie per l’interazione con strutture tecniche di aziende e/o enti operanti nei settori delle microonde; saper esporre oralmente un argomento di natura tecnica.

Capacità di apprendere (learning skills) Capacità di consultare criticamente la letteratura scientifica riguardante il settore delle microonde.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi che il corso intende perseguire sono richiesti i seguenti prerequisiti:

- conoscenze acquisite nei corsi di matematica e fisica di base; - conoscenza degli aspetti teorici riguardanti i teoremi fondamentali dell’elettromagnetismo,

la rappresentazione e la propagazione del campo elettromagnetico nello spazio libero e in strutture guidanti acquisiti nel corso di campi elettromagnetici.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni numeriche ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti, divisi per gruppi di lavoro, implementano un circuito a microonde ed eseguono le misure dei parametri caratteristici del circuito.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale.


1 0 4

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Strutture guidanti Linea di trasmissione a facce piane affacciate. Linea bifilare. Stripline. Microstrip. Guida d'onda rettangolare. Guida d'onda circolare.

10

Circuiti a microonde

Tensioni e correnti equivalenti. Matrice di impedenza e di scattering di una giunzione a N porte.

10

Adattamento Carta di Smith. Adattamento a stub. Trasformatore a λ/4. Lemma delle piccole riflessioni. Trasformatore binomiale e di Chebyshev.

8 6

Dispositivi passivi e risuonatori

Terminazioni. Attenuatore e variatore di fase. Circolatori. Accoppiatori direzionali. Divisore di potenza. Risuonatori a linee di trasmissione. Cavità risonanti chiuse e aperte. Accoppiamento critico.

10 4 6

Filtri a microonde Strutture periodiche. Metodo del parametro immagine. Metodo di inserzione delle perdite

6

44 10 6

Testi di riferimento F.Ferrara, Dispense di Microonde R.E.Collin, Foundations of Microwave Engineering, McGraw‐Hill, New York,1992. D.M. Pozar, Microware Engineering, John Wiley, New York, 1998.


1 0 5

MISURE ELETTRONICHE


Docente: Antonio PIETROSANTO Consolatina LIGUORI

Integrato

Propedeuticità: Elettrotecnica II, Fondamenti di Elettronica

Crediti: 12

Anno: III Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/07 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso consente di introdurre lo studente alle problematiche relative alle misure elettroniche e all’uso di strumentazione di larga diffusione (multimetri oscilloscopi, contatori numerici, FFT‐Analyzer) e di apprendere i metodi per la qualificazione delle misure in termini di incertezza ed errore deterministico.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia nell’ambito delle misure e in particolare delle misure elettroniche, della strumentazione e dell’espressione delle loro caratteristiche metrologiche.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper realizzare un circuito di misura, impiegare la strumentazione e valutare l’incertezza delle misure ottenute.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare la strumentazione più adatta per la misura di interesse, definire modalità per la riduzione dell’incertezza.

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre oralmente argomenti legato alle misure elettroniche e saper lavorare in gruppo.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso e saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti i seguenti prerequisiti: conoscenze relative allo studio di circuiti elettrici ed elettronici, all’analisi matematica, alle basi della teoria dei segnali.

Metodi didattici L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni in laboratorio. Durante le esercitazioni di laboratorio, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnata l’esecuzione di una misurazione con metodi diretti e/o indiretti.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova di laboratorio e una prova orale.


1 0 6

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Teoria della misurazione e valutazione incertezza

Metodi per il trattamento statistico dei dati, test statistici nelle misure, norma UNI‐ENV 13005, Sistema Internazionale

8 4

Caratteristiche della strumentazione

Caratteristiche statiche e dinamiche, uso delle specifiche degli strumenti.

4 4

Problematiche relative alle misurazioni

Effetti di carico, grandezze di influenza, rumore 6

Multimetro Architettura, modalità di funzionamento, uso per misure di corrente, tensione e resistenza.

4 4

Oscilloscopio Oscilloscopi analogici e digitali, modalità di funzionamento, predisposizione e uso

16 10

Strumentazione numerica

Contatore numerico, Convertitore D/A, Voltmetri numerici: flash, a semplice e a doppia rampa, approssimazioni successive e a contatore, FFT Analyzer, Impedenzimetro numerico

16 8

Trasduttori di tensione e corrente

Sonde di corrente e tensione attive e passive; trasformatori di misura TA e TV

6

Metodi di misura delle principali grandezze elettriche

Misure di resistenza, tensione, corrente, potenza 6 2

Totale ore 66 8 24


G. Zingales, “Metodi e Strumenti per le Misure Elettriche”, UTET Torino

M.Savino, “Fondamenti di Scienze delle Misure”, la Nuova Italia Scientifica.

L. Benetazzo, “Misure Elettroniche” CLEUP Padova;

Van Putten A.F.P. “Electronic Measurement Systems”, Prentice Hall International (UK) Hemel Hempstead.

Dispense integrative sul sito www.adinf.unisa.it alla pagina del docente.


1 0 7

MISURE BASATE SU VISIONE Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Alfredo Paolillo

Integrato: Propedeuticità: Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/07 Tipologia: a

scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il Corso si propone di trattare i temi di maggiore interesse nell’ambito dei metodi e sistemi di misura basati sull’analisi di immagini digitali a servizio dell’automazione dei processi industriali. Verranno descritti i sistemi ed i metodi basati su visione per misure in linea e senza contatto (basate sulla elaborazione di immagini) di parametri dimensionali, e saranno introdotte le problematiche legate alla valutazione dell’incertezza dei risultati di misura forniti.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della integrazione di sistemi di misura basati su elaborazione delle immagini, e dello sviluppo di software per applicazioni di misura.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper dimensionare opportunamente l’hardware di acquisizione di immagini e saper progettare e implementare uno strumento di misura basato su analisi di immagini. Saper analizzare un’immagine digitale, al fine di estrarre le informazioni desiderate, e saper valutare l’efficacia e le prestazioni, in particolare metrologiche, di uno strumento sviluppato.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare in maniera efficiente uno strumento di misura basato su analisi di immagini, ed essere capaci di mettere a punto dei metodi per valutare l’efficacia e le prestazioni metrologiche di uno strumento sviluppato.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo e saper esporre oralmente un argomento legato alla analisi di segnali di misura rappresentati da immagini digitali.


Prerequisiti Conoscenze relative alle caratteristiche metrologiche ed all’utilizzo degli strumenti di misura, e relative alla valutazione dell’incertezza di misura; conoscenze sulla implementazione di algoritmi e sulle strutture dati.

Metodi didattici L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni in laboratorio. Durante le esercitazioni di laboratorio previste nella prima parte del corso, gli studenti sono a chiamati a risolvere problemi che richiedono l’applicazione delle tecniche spiegate a lezione. Nelle esercitazioni successive, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da sviluppare durante la restante parte del corso. Il progetto comprende in modo unitario tutti contenuti dell’insegnamento e permette agli studenti di acquisire le capacità di progettazione, realizzazione e caratterizzazione di uno strumento di misura basato su analisi di immagini partendo dalle specifiche, e di sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in gruppo.



1 0 8

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante la parte finale corso.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Introduzione Introduzione ai sistemi di misura basati su analisi di immagini. 2

Dispositivi

Telecamere per applicazioni industriali: architetture e caratteristiche. Introduzione alle ottiche. Modello a lente sottile e relazioni caratteristiche per il dimensionamento dell'ottica. La profondità di campo e la diffrazione. Dispositivi di illuminazione e loro caratteristiche principali. Tipologie di illuminatori per l’ispezione industriale e criteri di scelta.

4

Analisi delle immagini digitali

Le immagini digitali. Architetture software per la misura basata su immagini. Trasformazioni puntuali: istogramma e sue applicazioni, soglie, miglioramento del contrasto. Trasformazioni locali: non lineari e lineari. Edge detection. Algoritmo di Canny. Trasformata di Hough. Esercitazioni numeriche in aula in ambiente LabView, Matlab e C.

6 2

Modello della telecamera e calibrazione

Il processo di formazione dell’immagine. Il modello “pin hole”. Le equazioni prospetticheLa distorsione della lente. Algoritmo Direct Linear Transformation (DLT) per la calibrazione della telecamera. Il target di calibrazione. Scomposizione della matrice di proiezione prospettica. Correzione della distorsione della lente. Propagazione dell’incertezza attraverso l’algoritmo di calibrazione DLT. Esercitazioni numeriche in ambiente LabView, Matlab o C.

6 4

Visione stereo

Sistemi di misura basati su visione stereoscopica. Misura della profondità nel caso di ipotesi semplificative, e tra valutazione della sua incertezza. Ricostruzione stereo nel caso generale con metodi lineari e propagazione dell’incertezza. La geometria epipolare. Esercitazioni numeriche in aula in ambiente LabView, Matlab o C.

8 2

Progetti di fine corso

Nell’ultima parte del corso gli studenti dovranno sviluppare un’applicazione di misura basata su acquisizione ed analisi di immagini digitali e calibrazione della telecamera.

26

Totale ore 26 8 26

Testi di riferimento R.C. Gonzalez, R. C. Woods, “Digital Image Processing”, 2nd Ed., 2002, Prentice‐Hall, Inc.

R. Hartley, A. Zisserman "Multiple View Geometry in Computer Vision", 2nd Ed., Cambridge University Press,

Dispense integrative predisposte dal docente.


1 0 9

MISURE PER L’AUTOMAZIONE (Modulo 1 )


Docente: Vincenzo Paciello

Integrato: Propedeuticità:

Misure Elettroniche Crediti: 6


Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il Corso si propone di trattare i temi di maggiore interesse nell’ambito dei metodi e sistemi di misura a servizio dell’automazione. Saranno studiate le soluzioni più innovative per l’automazione industriale, per piccoli sistemi e per applicazioni in ambito automotive.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dello sviluppo di sistemi di misura e controllo per l’automazione con particolare attenzione a soluzioni innovative.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare e dimensionare l’hardware per l’automazione delle misure in diversi ambiti. Saper elaborare segnali di misura e definire dei segnali di attuazione.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare in maniera efficiente un sistema di misura e controllo per l’automazione.

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre oralmente un argomento legato allo sviluppo di sistemi per l’automazione.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti i seguenti prerequisiti: conoscenze relative alle caratteristiche metrologiche ed all’utilizzo degli strumenti di misura, e relative alla valutazione dell’incertezza di misura;conoscenze sulla implementazione di algoritmi e sulle strutture dati.

Metodi didattici L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni in laboratorio. Durante le esercitazioni di laboratorio gli studenti sono a chiamati a risolvere problemi che richiedono l’applicazione delle tecniche spiegate a lezione.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale.


1 1 0

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Sistemi embedded

Architetture a microcontrollore ed FPGA, circuiti di condizionamento, convertitori ed adattatori di livello. Compilatori e linguaggi.

15

6

Elaborazione numerica dei segnali per l’esecuzione di misure

Algoritmi di elaborazione numerica dei segnali nel dominio del tempo e della frequenza per l’estrazione delle misure.

Procedure per la caratterizzazione metrologica dei convertitori analogico digitali.

15 10

Bus di comunicazione

Field bus, CAN bus, ecc… 10 4

Totale ore 40 20

Testi di riferimento Clyde F. Coombs, Jr “Electronic Instrument Handbook”, Second Edition McGraw‐Hill, Inc. Dispense integrative predisposte dal docente.


1 1 1

MISURE PER L’AUTOMAZIONE (Modulo 2 )


Docente: Antonio Pietrosanto

Integrato: Propedeuticità:

Misure Elettroniche Crediti: 3


scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il Corso si propone di trattare i temi di maggiore interesse nell’ambito dei metodi e sistemi di misura a servizio dell’automazione. In particolare saranno studiate le tecniche per l’automazione delle misure ed i sistemi di interfaccia per strumentazione e sensori.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’automazione delle misure.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare e dimensionare l’hardware per l’automazione delle misure in diversi ambiti. Saper elaborare segnali di misura e definire dei segnali di attuazione.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare in maniera efficiente uno sistema di misura e controllo per l’automazione.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo e saper esporre oralmente un argomento legato allo sviluppo di sistemi di misura per l’automazione.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti le competenze acquisite nel primo modulo del corso.

Metodi didattici L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni in laboratorio. Durante le esercitazioni di agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da sviluppare corso. Il progetto comprende in modo unitario tutti contenuti di questo modulo e del primo modulo dello stesso insegnamento. Lo sviluppo del progetto permette agli studenti di acquisire le capacità di progettazione, realizzazione di un sistema di misura per l’automazione, e di sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in gruppo.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante la parte finale corso.


1 1 2

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Automazione delle misure e sistemi di interfaccia per strumentazione e sensori

Protocolli standard (IEEE 488, IEEE‐1155‐VXI seriale RS232 e IEEE 485 USB) e non standard

16

4

Ambienti software Sviluppo di software per applicazioni. 2 8

Totale ore 18 12

Testi di riferimento A. Pietrosanto e L. Angrisani: “SISTEMI DI MISURA VXI: Guida alla progettazione, all’uso ed alla valutazione delle prestazioni”, CUES Edizioni. Dispense integrative predisposte dal docente.


1 1 3

OTTICA E COMPATIBILITÁ ELETTROMAGNETICA



Francesco D’AGOSTINO

Integrato: no

Propedeuticità: Antenne

Crediti: 9

Anno: II Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso fornisce gli elementi teorici necessari per lo studio della propagazione di un campo elettromagnetico a frequenze ottiche e le metodologie generali per affrontare le problematiche connesse alla presenza di disturbi elettromagnetici.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenze dei fondamenti teorici dell’ottica di volume, delle approssimazioni ottiche e delle principali sorgenti di interferenza. Caratterizzazione delle principali sorgenti di interferenza e capacità di individuare soluzioni efficienti, dal punto di vista della Compatibilità Elettromagnetica, nel progetto di sistemi elettronici ad alta frequenza.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di analisi di sistemi ottici lineari e dei fenomeni ottici di rilevanza applicativa. Normative e metodologie di misura in Compatibilità Elettromagnetica.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare gli elementi di base sui quali basare il progetto efficiente di un circuito operante a frequenze ottiche o alle microonde.

Abilità comunicative (communication skills) Acquisizione della terminologia e delle competenze necessarie per l’interazione con strutture tecniche di aziende operanti nel settore delle telecomunicazioni. Saper esporre oralmente un argomento di natura tecnica.

Capacità di apprendere (learning skills) Capacità di consultare criticamente letteratura tecnica specifica nel settore.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi che il corso intende perseguire sono richiesti i seguenti prerequisiti: conoscenza degli aspetti teorici riguardanti i teoremi fondamentali dell’elettromagnetismo e la rappresentazione e la propagazione del campo elettromagnetico nello spazio libero

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche e di laboratorio finalizzate al consolidamento degli argomenti teorici svolti.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio e discussione delle relazioni relative all’attività di laboratorio.


1 1 4

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Ottica geometrica Equazioni dell’ottica geometrica. Raggi ottici. Mezzi stratificati. Ottica matriciale

10 5

Ottica di Fourier Trasformata spaziale di Fourier. Risposta impulsiva ottica. Integrali di diffrazione. Fenomeni diffrattivi. Fasci Gaussiani.

10 5

Mezzi materiali reali Modello di Lorentz. Dispersione. Impulso Gaussiano. Mezzi anisotropi. Cristalli uniassici.

10 5

Sorgenti di interferenza e schermi elettromagnetici

Caratterizzazione delle principali sorgenti di interferenza condotta e radiata. Valutazione dell’efficacia schermante di schermi metallici.

10 5

Normative e metodologie di misura

Principali normative civili e militari. Strumenti e misure di disturbi condotti e radiati.

10 5 5

Aspetti sistemistici e metodi di simulazione

Configurazioni circuitali robuste e principali metodi per la simulazione elettromagnetica di ambienti complessi in bassa ed alta frequenza.

5 5

Totale Ore 55 25 10


A. Scaglione, Dispense del corso, I parte

P. Bassi, G. Bellanca, G. Tartarini: “Propagazione ottica libera e guidata”, Ed. CLUEB Bologna

W. Goodman: Introduction to Fourier Optics, McGraw‐Hill

C.R. Paul, Compatibilità Elettromagnetica, HOEPLI, 1999.

Bochicchio, Giambartolomei, Lezioni di Compatibilità Elettromagnetica, Ed. Pitagora, 1993.


1 1 5

PRODUZIONE E GESTIONE DELL’ENERGIA PER LE FONTI RINNOVABILI

CdS: Ingegneria Elettronica LM

Docente:

Integrato: NO

Propedeuticità:

Crediti:6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐IND/33 Tipologia:A scelta


Il corso mira a fornire le conoscenze di base riguardanti i processi di produzione e gestione di energia elettrica da fonti rinnovabili, in particolare da fonte solare ed eolica, da cogenerazione e da celle a combustibile. Obiettivo del corso è, inoltre, quello di fornire gli strumenti per individuare il mix più opportuno di fonti e dimensionare i singoli impianti. Obiettivo del corso è, infine, quello di fornire strumenti per l’utilizzo sia degli strumenti di incentivazione messi a disposizione dal legislatore, sia delle norme di interconnessione alla rete elettrica.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle metodologie di produzione e gestione di energia da fonti rinnovabili. Capacità di effettuare studi di fattibilità per la realizzazione di sistemi di produzione da fonti rinnovabili dell’energia elettrica.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare nuovi impianti di generazione da fonte rinnovabile in base a considerazioni di tipo tecnico, economico e regolatorio. Saper analizzare l’impatto di impianti di generazione sulla rete elettrica con particolare riguardo a considerazioni di natura operativa dal punto di vista sia del proprietario del sistema di produzione che dell’operatore della rete di distribuzione.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per la progettazione di sistemi di generazione da fonte rinnovabile, considerando l’impatto sulla rete elettrica.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alla produzione e alla gestione dell’energia per le fonti rinnovabili.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti, anche in lingua inglese.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di elettrotecnica, con particolare riferimento alla risoluzione delle reti elettriche trifase.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante tutto lo svolgimento del corso. Il progetto comprende i contenuti dell’insegnamento relativi alla progettazione di un impianto di generazione da fonte


1 1 6

rinnovabile grid connected o stand alone. A tale scopo alcune ore di esercitazione vengono dedicate all’addestramento degli studenti all’utilizzo di pacchetti software idonei.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale durante il quale sarà valutato anche l’elaborato progettuale.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Introduzione

Problematiche di base relative alla produzione e alla gestione di energia elettrica da fonti rinnovabili. Le fonti rinnovabili nei bilanci energetici italiano e mondiale. Generalità sulle tecnologie di produzione e gestione da fonte solare ed eolica, da cogenerazione e da celle a combustibile.

2

Sistemi fotovoltaici

Introduzione agli impianti fotovoltaici. Caratteristiche dell’energia solare. Conversione fotovoltaica, principio di funzionamento e circuito equivalente della cella solare. Curve caratteristiche I/V e P/V. Metodi per la stima della disponibilità di energia solare per un sito, sistemi di captazione e schemi di impianto e di controllo. Normativa tecnica di settore per la realizzazione degli impianti. Cenni sui meccanismi di incentivazione a supporto della diffusione della tecnologia fotovoltaica.

10 6 4

Sistemi eolici

Caratterizzazione del vento, struttura di una turbina eolica e principio di funzionamento. Circuito equivalente di varie tipologie di macchine: vantaggi e svantaggi. Metodi per la caratterizzazione dei siti per la fattibilità degli impianti e schemi di impianto e di controllo. Normativa tecnica di settore. Cenni sui meccanismi di incentivazione a supporto della diffusione della tecnologia eolica.

10 6 4

Celle a combustibile

Tecnologie di generazione di energia elettrica da celle a combustibile sia con riferimento ad applicazioni stand‐alone sia grid connected sia per applicazioni nei trasporti. Cenni sulle tecnologie e sui sistemi elettronici di controllo e di interfacciamento alla rete e ai sistemi utilizzatori.

6

Impianti di cogenerazione e cenni su altre tipologie di impianti

Classificazione per gli impianti di cogenerazione. Concetti di base relativi al rendimento elettrico e termico e alle prestazioni di un sistema cogenerativo. Cenni agli impianti di energia da biomasse e rifiuti e di energia geotermica e idroelettrica.

6

Modalità di funzionamento degli impianti

Connessione in rete degli impianti a partire dalle normative vigenti, gli effetti che tali impianti determinano sulle reti di distribuzione MT e BT. Tecniche di controllo, decentralizzate e centralizzate, della generazione distribuita da fonte rinnovabile

6

40 12 8

Testi di riferimento Le guide blu, Impianti a norme CEI, Fotovoltaico (a cura di V. Carrescia), Ediz. TNE R. Pallabazzar, Sistemi eolici, Ediz. Rubbettino T. Ackermann, “Wind Power in Power Systems”, Wiley G. Conte, Macchine elettriche, Ediz. Hoepli


1 1 7

V. Cataliotti, Impianti elettrici, Ediz. Flaccovio Mohan, Undeland, Robbins, Power Electronics N. Jenkins, R. Allan, P. Crossley, D. Kirschen, G. Strbac, “Embedded Generation”, IEE Appunti del corso


1 1 8

PROGETTAZIONE DI SISTEMI ELETTRONICI INTEGRATI Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Gian Domenico LICCIARDO

Integrato:

Propedeuticità:

Elettronica di Potenza Crediti: 6


scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il Corso intende trasferire all’allievo competenze sulla progettazione dei sistemi integrati sia digitali che analogici, fornendo le metodologie di analisi per il dimensionamento delle parti che presiedono al processamento dei segnali.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Il Corso intende dotare l’allievo delle conoscenze fondamentali sui blocchi funzionali per il trattamento dei segnali ed abituarlo ad una vista unitaria dell’architettura hardware di un sistema elettronico completo. Particolare rilievo viene dato nel Corso all’impiego di software dedicato per la progettazione di un sistema completo VLSI.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Lo studente sarà in grado di analizzare, dimensionare e realizzare circuiti di elevata complessità il cui funzionamento richieda l’impiego di una elettronica lineare, digitale o mista.

Autonomia di giudizio (making judgements) Sarà in grado di individuare i metodi più appropriati per l’analisi e sintesi di circuiti di elevata complessità, sia analogici che digitali, e giudicare l’azione dei diversi parametri sulle loro prestazioni.

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente dovrà saper lavorare in gruppo e fare uso di un appropriato gergo tecnico sia nella comunicazione scritta che orale.

Capacità di apprendere (learning skills) Lo studente sarà in grado di impiegare le conoscenze acquisite in contesti differenti da quelli presentati durante il corso.


- conoscenza della fisica dei dispositivi elettronici e dei modelli che descrivono il loro comportamento all’interno dei circuiti.

- conoscenza dei fondamenti dell’elettronica digitale e della conversione analogico‐ digitale.

Metodi didattici L’insegnamento comprende lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle ore di esercitazione in aula gli studenti saranno chiamati a svolgere degli esercizi numerici su argomenti oggetto del corso, mentre le attività di laboratorio saranno


1 1 9

finalizzate allo svolgimento di un progetto comune, ripartito tra vari gruppi di studenti in modo da sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante lo svolgimento di un elaborato ed un colloquio orale.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Approfondimenti su logiche CMOS

Logica DCVSL e CPL; logica Domino; Latch e Flip‐flop dinamici: C2MOS, TSPCR; Pulse Registers; Pipeline; Applicazioni: encoder, decoder, shifter, control unit.

4 2

Tecniche di design Flusso di progetto di sistemi digitali; VHDL‐Verilog; sintesi; simulazione switch‐level; FPGA: design suite Xillinx e Altera; Cadence CAD suite.

6 3

Circuiti aritmetici Addizionatori: carry skip, carry select; carry lookahead; Addizionatori ad albero: Brent‐Kung, Sklansky, Kogge‐Stone; Moltiplicatori; Divisori.

7 3

Memorie e Timing dei circuiti digitali

Memorie RAM statiche e dinamiche; memorie ROM; Circuiti periferici: sense amplifier, address decoder. Generazione e distribuzione del clock.

4 2

Digital Signal Processing

Multiply‐accumulator (MAC); and Sum‐of‐Product (SOP); filtri FIR ed IIR.

6 3

Circuiti per la trasmissione dei

segnali

Circuiti moltiplicatori; demodulatori di fase e oscillatori controllati in tensione; Applicazioni del PLL: demodulatore FM, sincronizzatori di segnali, circuiti di condizionamento, traslatore di frequenza; sintetizzatore di frequenza; rivelatori AM, rivelatori di tono, circuiti PAM e FSK; PLL digitali; applicazioni;

15

5

Totale ore 42 5 13

Testi di riferimento J. M. Rabaey “Circuiti Integrati Digitali” Prentice Hall. A.B. Grebene “Bipolar and MOS I.C Design” J. Wiley & Sons. N. Weste, D. Harris, “CMOS VLSI Design: A circuits and systems perspective”, Addison Wesley.


1 2 0

RADIOPROPAGAZIONE E IMPATTO AMBIENTALE CdS:

Ingegneria Elettronica

Docente: Giovanni RICCIO

Integrato: NO

Propedeuticità: Campi Elettromagnetici

Crediti: 6

Anno: III Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia:a scelta


Scopo del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti matematici e metodologici necessari per la caratterizzazione delle antenne e l’analisi della propagazione nei collegamenti radio.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Al termine del corso, lo studente possiederà quelle conoscenze necessarie per affrontare e risolvere problemi di collegamento radio, con comprensione dei fenomeni fisici collegati.

Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Lo studente dovrà essere in grado di pianificare coperture radio sia indoor che outdoor.

Autonomia di giudizio (making judgements) Lo studente potrà selezionare i sistemi di antenna in base alle specifiche richieste, discriminare i meccanismi propagativi del campo elettromagnetico e scegliere il modello propagativo idoneo al contesto considerato.

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente dovrà saper esporre correttamente, e con proprietà di linguaggio, temi ed argomenti incontrati durante lo svolgimento del corso.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche e fisiche di base

Metodi didattici Lo svolgimento del corso prevede lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.




1 2 1


Contenuto del corso

Testi di riferimento G. Riccio, Appunti di antenne e propagazione nei collegamenti wireless

S.R. Saunders e A. Aragon‐Zavala, Antennas and propagation for wireless communication systems, Wiley, 2007.


Ore Eserc.

OreLab.

Introduzione Presentazione del corso ed alcuni richiami utili 2

Antenne

Caratterizzazione di antenne in trasmissione e ricezione. Antenne a dipolo. Antenne a guide d’onda ed a tromba. Antenne a riflettore. Antenne integrate. Schiere lineari di antenne. Antenne per sistemi cellulari.

10 8

Meccanismi di propagazione

Riflessione e trasmissione di onde piane in corrispondenza di superfici lisce o scabre. Diffrazione.

8 4

Modelli di propagazione

Formula del collegamento radio. Valutazione del path loss. Link budget. Modelli deterministici ed empirici per la propagazione indoor ed outdoor.

10 8

Impatto ambientale

Normativa vigente. Tecniche di riduzione a conformità 4 2

Misure Strumentazione e tecniche di misura del campo elettromagnetico.

2 2

Totale Ore 36 22 2


1 2 2

SENSORI E SISTEMI DI ACQUISIZIONE Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Nicola Lamberti

Consolatina Liguori

Integrato: No

Propedeuticità: Strumentazione e sistemi automatici di misura

Crediti: 9

Anno: II Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/01



Il corso consente di approfondire le conoscenze riguardo i sensori, gli attuatori, i trasduttori e i sistemi di acquisizione dati misura automatici.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dei sensori attuatori e trasduttori, dei sistemi di condizionamento e dell’acquisizione dei dati.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare, implementare e caratterizzare un sistema di in grado di acquisire ed elaborare i segnali provenienti da sensori di vario tipo.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i sensori più appropriati per progettare e realizzare un sistema di misura e di controllo che consente di acquisire più grandezza di diversa natura.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo, saper esporre oralmente un argomento legato ai sensori e ai sistemi di acquisizione.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso e saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richieste i seguenti prerequisiti: conoscenze relative alla fisica dei materiali e dei dispositivi a semiconduttore, all’elettronica di base e al campionamento dei segnali; conoscenza delle problematiche inerenti le misure.

Metodi didattici L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni in aula ed in laboratorio. Durante le esercitazioni di laboratorio previste nella prima parte del corso, gli studenti sono a chiamati a risolvere problemi che richiedono l’applicazione delle tecniche spiegate a lezione. Nelle esercitazioni successive, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da sviluppare durante la restante parte del corso.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante il corso.


1 2 3

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Classificazione dei sensori.

Sensori ideali e limitazioni reali 2

Sensori termici Termocoppie. Termoresistori, Termodiodi, Termotransistori. 8 2

Sensori meccanici Sensori di spostamento, velocità e flusso. Accelerometri. Sensori di forza, pressione e deformazione.

8 2

Sensori magnetici Sensori ad effetto Hall. Magnetoresistori, Magnetodiodi, Magnetotransistori

5 1

Sensori Piezoelettrici

Modelli matematici dei sensori. Criteri di progetto. Trasduttori ecografici. Il coefficiente di accoppiamento elettromeccanico.

14 3

Caratterizzazione di sensori

Caratteristiche dei sensori, classificazione, valutazione delle prestazioni, taratura

8

2

Sistemi di acquisizione dati

Architetture dei sistemi di acquisizione dati su schede. Data logger. Sistemi di acquisizione e memorizzazione. Dimensionamento del sistema di acquisizione, specifiche e valutazione delle prestazioni.

12

5

Progetto in laboratorio

Progetto, realizzazione e caratterizzazione di un sistema di acquisizione di grandezze di diversa natura

2

16

Totale Ore 59 8 23

Testi di riferimento . W. Gardner: “Microsensors: Principles and applications”, J. Wiley & Sons. Clyde F. Coombs, Jr “Electronic Instrument Handbook”, Second Edition McGraw‐Hill, Inc. W. Bolton “Electrical and Electronic Measurement and Testing” Longman Scientific & Technical. Dispense integrative predisposte dai docenti.


1 2 4

SISTEMI DI MISURE IN TEMPO REALE Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Consolatina LIGUORI

Integrato: No

Propedeuticità:

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: NG‐INF/07 Tipologia: a scelta


Obiettivo e’ conferire allo studente la capacità di sviluppare autonomamente sistemi di misura basati sulla elaborazione numerica di segnali, con riferimento sia alle diverse architetture hardware che allo sviluppo del software di misura. In particolare, si farà riferimento alle architetture delle macchine DSP e dei microcontrollori più diffusi per applicazioni di misuraSi tratteranno le tecniche di programmazione più idonee al raggiungimento degli obiettivi di progetto sia in termini di affidabilità del risultato, sia in termini di capacità operativa. Il corso si completa con un approfondimento dei temi della qualificazione dei risultati di misura, in relazione a sistemi messi a punto.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della integrazione di sistemi di misura basati su elaborazione dei segnali, e dello sviluppo di software per applicazioni di misura. Conoscenza delle problematiche relative alle caratteristiche delle macchine dedicate all’elaborazione dei segnali, quali i DSP e i microcontrollori. Conoscenza dei concetti fondamentali degli ambienti di sviluppo software per applicazioni di misura basati su analisi di segnali.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper dimensionare i parametri principali della acquisizione di un segnale, saper utilizzare le risorse messe a disposizione da un DSP o un microcontrollore. Saper elaborare un segnale di misura al fine di estrarre le informazioni desiderate, saper valutare l’efficacia e le prestazioni, in particolare metrologiche, di uno strumento sviluppato.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare in maniera efficiente uno strumento di misura basato su analisi di segnali, ed essere capaci di mettere a punto dei metodi per valutare l’efficacia e le prestazioni metrologiche di uno strumento sviluppato.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo e saper esporre oralmente un argomento legato alla analisi di segnali di misura, monodimensionali.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti i seguenti prerequisiti: conoscenze relative alle caratteristiche metrologiche ed all’utilizzo degli strumenti di misura, e relative alla valutazione dell’incertezza di misura;conoscenze sulla implementazione di algoritmi e sulle strutture dati.

Metodi didattici


1 2 5

L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni in laboratorio. Durante le esercitazioni di laboratorio previste nella prima parte del corso, gli studenti sono a chiamati a risolvere problemi che richiedono l’applicazione delle tecniche spiegate a lezione. Nelle esercitazioni successive, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da sviluppare durante la restante parte del corso. Il progetto comprende in modo unitario tutti contenuti dell’insegnamento e permette agli studenti di acquisire le capacità di progettazione, realizzazione e caratterizzazione di uno strumento di misura basato su analisi di segnali partendo dalle specifiche, e di sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in gruppo.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante la parte finale corso.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Introduzione Architetture di sistemi di misura in tempo reale.. 3

Hardware dei sistemi di misura in tempo reale

Architetture dei DSP e dei microcontrollori. Criteri di valutazione e scelta dei blocchi di condizionamento, conversione ed elaborazione dei segnali. Tecniche di programmazione di DSP e microcontrollori per elaborazione dei segnali in tempo reale

12 10

Software per l’estrazione delle misure

Algoritmi di elaborazione dei segnali per sistemi di misura in tempo reale

8 10

Metrologia e qualità

Caratterizzazione metrologica del software di misura. Propagazione dell’incertezza negli algoritmi di elaborazione.

2

Progetto di fine corso

15

Totale Ore 25 35

Testi di riferimento David J. Malcome‐Lawes, “Microcomputers and Laborator Instrumentation”, Plenum Publishing Corporation.

Frank Op’t Eynde, Willy Sansen, “Analog Interfaces for Digital Signal Processing Systems”, Kluwer Academic Publishers.

Texas Instruments, “TMS320C6000 Peripherals ‐ Reference Guide”, 2001.

Texas Instruments, “TMS320C6000: CPU and Instruction Set ‐ Reference Guide, 2000.

Dispense predisposte dal docente, disponibili sul sito www.adinf.unisa.it alla pagina del docente.


1 2 6

SISTEMI ELETTRICI PER L’ENERGIA Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente:

Integrato:

Propedeuticità:

Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐IND/33 Tipologia: A scelta


Il corso mira a fornire le conoscenze sulle finalità e sulla struttura di un sistema elettrico per l’energia. In particolare, fornisce metodi e strumenti per la modellazione, l’analisi e la progettazione del sistema elettrico, focalizzando l’attenzione sulla regolazione e il controllo di centrali di produzione e sui metodi per l’ottimizzazione della produzione, trasmissione e distribuzione dell’energia elettrica.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle metodologie di gestione dei sistemi elettrici per la produzione di energia. Capacità di effettuare studi di fattibilità per la realizzazione di sistemi di produzione dell’energia elettrica.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper valutare e progettare gli investimenti in nuovi impianti di generazione in base a considerazioni di tipo tecnico, economico e regolatorio. Saper analizzare il funzionamento di un sistema elettrico basato sul mercato liberalizzato dell’energia elettrica e saper pianificare gli interventi per il suo potenziamento.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per la valutazione e la realizzazione di nuovi investimenti in generazione elettrica ed ottimizzare gli interventi per il potenziamento dei sistemi elettrici.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alla liberalizzazione del mercato elettrico ed alle tecnologie per la generazione elettrica.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di fisica e di matematica.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula gli studenti svolgono esercitazioni sugli argomenti trattati nelle lezioni teoriche. Nelle esercitazioni in laboratorio vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite l’utilizzo di elaboratore di calcolo e software per lo studio dei sistemi elettrici. Le esercitazioni sono strumentali


1 2 7

all’acquisizione, oltre che delle capacità di programmare i sistemi elettrici liberalizzati e di valutare gli interventi per il potenziamento dei sistemi elettrici, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Durante il colloquio l’allievo discuterà anche un elaborato relativo alle attività di laboratorio previste durante il corso.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.


Generalità sugli impianti di produzione dell’energia elettrica che alimentano la rete di trasmissione nazionale.

4

Componenti del sistema elettrico

Modelli topologici per le reti elettriche di trasmissione e distribuzione dell’energia. Parametri caratteristici di linee elettriche aeree e in cavo. Rappresentazione tramite doppio dipolo a parametri distribuiti. Rappresentazioni matriciali delle reti elettriche. Metodi di Calcolo dei flussi di potenza sulle reti elettriche.

Cenni sui collegamenti in cc.

Stazioni elettriche: caratteristiche generali; schemi a semplice sistema di sbarre; schemi a sbarre multiple; schemi ad anello.

8 4 4

Sistemi di produzione dell’energia elettrica

Centrali idroelettriche e centrali di pompaggio. Centrali termoelettriche a vapore. Centrali con turbine a gas. Cenni sul modello dinamico di un gruppo turbogas. Centrali geo‐termoelettriche: schemi tipici delle centrali italiane.

Centrali a ciclo combinato.

Inquinamento prodotto dalle centrali. Problemi connessi con la produzione dell’energia elettrica: danni e pericoli causati all’ambiente e alle persone.

Connessione alla rete elettrica.

8 4 4

Generatori sincroni e regolazione della tensione nelle centrali elettriche

Richiami della teoria delle macchine sincrone in regime dinamico: parametri subtransitori e transitori; modelli dinamici per la simulazione dei transitori elettromeccanici. Regolazione della tensione e della potenza reattiva. Sistemi di eccitazione degli alternatori e loro caratteristiche. Asservimento del regolatore di tensione al carico dell’alternatore. Ripartizione della potenza reattiva tra gli alternatori di una centrale

8 4 4

Ottimizzazione della produzione dell’energia elettrica

Programmazione giornaliera delle generazioni di potenza attiva: dispacciamento ottimo delle potenze generate ‐ Dispacciamento a eguali costi incrementali o eguali costi incrementali corretti con fattori di penalità delle perdite.

8

Totale Ore 36 12 12


1 2 8


R. Marconato, Sistemi elettrici di potenza, Ediz. CLUP, Milano V. Cataliotti, Impianti elettrici, Ediz. Flaccovio N. Mohan, T. M. Undeland, W. P. Robbins, Power Electronics, J. Wiley & Sons, NY. M.H. Rashid, Power Electronics: Circuits, Devices and Applications, Prentice Hall. E. Fitzgerald, C. Kingsley, A. Kusko, Macchine Elettriche, Ediz. Franco‐Angeli, Milano G. Conte, Macchine elettriche, Ediz. Hoepli Appunti del corso


1 2 9

SISTEMI ELETTRONICI DI POTENZA Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente:

Integrato:

Propedeuticità: ‐

Crediti: 9

Anno: I Semestre: I Codice: SSD: ING‐IND/33 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira all’apprendimento di modelli e metodi per progettazione di sistemi di vettoriamento dell’energia e dei sistemi di monitoraggio e controllo per l’automazione industriale e per il controllo degli azionamenti elettrici.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle metodologie per l’analisi e la sintesi di convertitori di potenza per applicazioni industriali, domestiche e per reti elettriche. Sintesi di circuiti di protezione per dispositivi elettronici di potenza. Sensibilità ai problemi di compatibilità elettromagnetica legata alla conversione statica dell’energia.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper dimensionare sistemi switching in condizioni reali di funzionamento. Interfacciare convertitori elettronici ad azionamenti in cc e in ca. Interfacciare convertitori elettronici alle reti elettriche. Interfacciare carichi attivi e generatori da fonte rinnovabile a reti elettriche di distribuzione.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i dispositivi, i metodi e i tools software di supporto più appropriati per la gestione e la realizzazione di convertitori elettronici

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo. Saper presentare, argomentandole, le scelte relative alla tipologia di convertitore elettronico e di strategia di controllo per progettare e implementare soluzioni per l’interfacciamento alla rete di carichi elettrici, di generatori da fonte rinnovabile e per il controllo avanzato di azionamenti in ambito civile e industriale. ed esporre oralmente un argomento legato sistemi elettronici di potenza.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di elettrotecnica e dell’elettronica.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula gli studenti svolgono esercitazioni sugli argomenti trattati nelle lezioni teoriche. Nelle esercitazioni in laboratorio vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite l’utilizzo di elaboratore di calcolo e software per la programmazione. Le esercitazioni sono strumentali all’acquisizione, oltre che delle capacità di realizzazione di convertitori elettronici, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.



1 3 0

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Durante il colloquio l’allievo discuterà anche un elaborato relativo alle attività di laboratorio previste durante il corso

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.


Richiami sui componenti dell’Elettronica di Potenza e sui loro dispositivi di comando e protezione.

4

Conversione ca/cc

Generalità sui circuiti di conversione ca/cc. Raddrizzatori a diodi, raddrizzatori monofase a semionda e ad onda intera. Raddrizzatori trifase e polifase. Convertitori a tiristori. Convertitori monofase. Convertitori trifase e polifase. Raddrizzatori e convertitori in condizioni reali di funzionamento. Ponti semicontrollati. Esempi di dimensionamento. Simulazioni con PSIM/Matlab.

10

Conversione cc/cc

Richiami sui convertitori cc/cc. Full Bridge DC‐DC: modulazione PWM, modulazione unipolare e bipolare. circuiti di comando per tiristori. Metodi di analisi per convertitori cc/cc: metodo di rappresentazione State‐space Averaging. Circuiti di spegnimento in corrente e tensione.

8 4

Conversione cc/ca

Convertitori cc/ca: principio di funzionamento. Convertitore di tensione monofase e trifase. Convertitore di corrente trifase. Tecniche di controllo per inverter. Alimentazione di un azionamento in corrente alternata attraverso inverter. Progetto di un inverter con controlli di tipo square wave, PWM, a cancellazione di armoniche e implementazione in laboratorio. Simulazioni con PSIM/Matlab.

8 4

Convertitori risonanti

Generalità sui convertitori risonanti. Convertitori con carico risonante. Convertitori ad interruttore risonante. Topologie Zero voltage switching e Clamped voltage. Convertitori Classe E. Cicloconvertitori.

8 4

Applicazioni per l’industria e per i trasporti

Generalità sugli azionamenti elettrici. Tecniche di controllo di azionamenti elettrici. Azionamenti con macchine a corrente continua. Regolazione di coppia e velocità. Azionamenti con motori cc ad alte prestazioni. Azionamenti con motori asincroni Azionamenti con motori brushless. Azionamenti con motori passo‐passo.

8 4

Applicazioni per reti elettriche

Convertitori per generatori da fonti rinnovabili: convertitori per generatori eolici e fotovoltaici. Tecniche di controllo per sistemi connessi alla rete o isolati. Generatori ed elettronica per le turbine eoliche. Convertitori di potenza per impianti fotovoltaico. Sistemi per reti di trasmissione: sistemi ad alta tensione in corrente continua e sistemi per la trasmissione flessibile in corrente alternata (FACTS).

8 4

Applicazioni per la building automation e la domotica

L’elettronica di potenza per la building automation e la domotica. Gruppi di continuità: raddrizzatore, batterie, inverter, commutatore statico di bypass.

6

Totale Ore 60 20 10


1 3 1

Testi di riferimento Diapositive delle lezioni disponibili su sito WEB. N. Mohan, T. M. Undeland, W. P. Robbins, Power Electronics, J. Wiley & Sons, NY. Hans Groß, Azionamenti elettrici di avanzamento per macchine utensili, Tecniche Nuove. R.S. Rasmshaw, Power Electronics Semiconductor switches, Second Edition, Chapmall & Hall, London. Pressman, Switching power supply design – ed II, Mc Graw Hill. M.H. Rashid, Power Electronics: Circuits, Devices and Applications, Prentice Hall. R. Marconato, Sistemi elettrici di potenza, Ediz. CLUP, Milano E. Fitzgerald, C. Kingsley, A. Kusko, Macchine Elettriche, Ediz. Franco‐Angeli, Milano N. Jenkins, R. Allan, P. Crossley, D. Kirschen, G. Strbac, “Embedded Generation”, IEE. T. Ackermann, “Wind Power in Power Systems”, Wiley.


1 3 2

STRUMENTAZIONE E SISTEMI AUTOMATICI DI MISURA


Docente: Antonio

PIETROSANTO (3 CFU),

Integrato: No

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: I Semestre: II Codice: SSD: NG‐INF/07 Tipologia: Obbligatorio


Il corso consente di approfondire le conoscenze riguardo la strumentazione numerica, per l’analisi di circuiti sistemi e reti, e lo sviluppo di sistemi di misura automatici.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito sistemi di misura per l’analisi di dispositivi, della caratterizzazione metrologica di sistemi complessi.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare e implementare e caratterizzare di sistemi di misura automatici.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare in maniera efficiente della strumentazione virtuale, saper scegliere lo strumento di misura più adatto per l’analisi di sistemi, essere capaci di mettere a punto dei metodi per valutare l’efficacia e le prestazioni metrologiche del sistema di misura sviluppato

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo, saper esporre oralmente un argomento legato alla strumentazione numerica e ai sistemi di misura automatici

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso e saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti i seguenti prerequisiti: conoscenze relative alle caratteristiche metrologiche ed all’utilizzo degli strumenti di misura, alla valutazione dell’incertezza di misura; conoscenza delle problematiche inerenti le misure; capacità di definire in forma algoritmica la soluzione di un problema.

Metodi didattici L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni in laboratorio. Durante le esercitazioni di laboratorio, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da sviluppare. Il progetto comprende in modo unitario tutti contenuti dell’insegnamento e permette agli studenti di acquisire le capacità di progettazione, realizzazione e caratterizzazione di sistemi di misura automatici.


Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante il corso.


1 3 3

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Introduzione alla strumentazione virtuale. Presentazione del corso. Introduzione all'ambiente di sviluppo LabView.

2

Ambiente software per sviluppo strumentazione virtuale: Labview

Introduzione alla programmazione “data driven”. Strutture di controllo e tipi di dato in LabView. Tecniche di sviluppo di strumenti virtuali.

20 10

Strumentazione per la misura nel dominio del tempo

Voltmetri numerici a rampa multipla, Q‐metri, Fasometri, Voltmetri vettoriali, Analizzatori di stati logici

14

Strumentazione per la misura nel dominio della frequenza

Analizzatori di forme d’onda, analizzatori di spettro, network analyzer

12

Sistemi di misura automatici

Progetto e realizzazione di sistemi di misura automatici ed intelligenti.

2

30

Totale Ore 50 40

Testi di riferimento Clyde F. Coombs, Jr “Electronic Instrument Handbook”, Second Edition McGraw‐Hill, Inc.

Sigfrido Leschiutta, “Misure Elettroniche Strumentazione e telecomunicazioni”, Pitagora Editrice Bologna.

Dispense integrative predisposte dai docenti.


1 3 4

TECNICA ED ECONOMIA DELL’ENERGIA (Modulo 1)


Docente: Prof. Pierluigi Siano

Integrato:

Propedeuticità: Nessuna

Crediti: 6


Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira all’apprendimento di modelli e metodi per la programmazione e la gestione dei sistemi elettrici per l’energia basati su mercati liberalizzati dell’energia elettrica, per la valutazione degli investimenti in sistemi di generazione da fonte rinnovabile, per il conseguimento dell’efficienza energetica e per l’energy management.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle metodologie di gestione dei sistemi elettrici per la produzione di energia. Capacità di energy management e di effettuare studi di fattibilità per la realizzazione di sistemi di produzione dell’energia elettrica basati sull’impiego di fonti rinnovabili e convenzionali. Capacità di gestire il rischio nei mercati elettrici.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper valutare e progettare gli investimenti in nuovi impianti di generazione in base a considerazioni di tipo tecnico, economico e regolatorio. Saper analizzare il funzionamento di un sistema elettrico basato sul mercato liberalizzato dell’energia elettrica. Saper analizzare e redigere un piano energetico ambientale regionale (PEAR) e un piano energetico comunale (PEC).

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per la valutazione e la realizzazione di nuovi investimenti in generazione elettrica ed ottimizzare gli interventi per il potenziamento dei sistemi elettrici.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alla liberalizzazione del mercato elettrico ed alle tecnologie per la generazione elettrica da fonte rinnovabile.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di fisica e di matematica.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula gli studenti svolgono esercitazioni sugli argomenti trattati nelle lezioni teoriche. Nelle esercitazioni in laboratorio vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite l’utilizzo di elaboratore di calcolo e software per lo studio dei sistemi elettrici. Le esercitazioni sono strumentali


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all’acquisizione, oltre che delle capacità di programmare i sistemi elettrici liberalizzati e di valutare gli interventi per il potenziamento dei sistemi elettrici, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.


Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Elementi per la redazione di un bilancio energetico: domanda di energia, settori di uso, offerta di energia. Petrolio, carbone, gas naturale, energia elettrica. Equazione di crescita della domanda. Il sistema energetico italiano, fabbisogni e consumi. L'approvvigionamento dei combustibili Aspetti geopolitici nel settore energetico. Piano energetico ambientale regionale (PEAR) e piano energetico comunale (PEC).

4

Descrizione del Sistema elettrico

Strutturazione del sistema elettrico: la produzione, il trasporto, la distribuzione e l’utilizzazione di energia elettrica. Richiami sulla rappresentazione delle reti elettriche e dei carichi. Modello matematico di un sistema interconnesso. Modello in regime permanente.

3 2

Gestione dei sistemi elettrici deregolamentati

Direttiva n.96/92 del 19 dicembre 92. Strutture di mercato elettrico, meccanismi di asta e formazione del prezzo. Attività svolte dall’Independent System Operator (ISO). Il ruolo della trasmissione nel libero mercato elettrico. Decreto Legislativo 16 marzo 1999 n°79. L’applicazione in Italia della normativa comunitaria sul mercato elettrico. Il modello italiano per il mercato dell’energia elettrica. Dispacciamento ottimo delle potenze generate. Borse dell’energia e contratti bilaterali. Determinazione del prezzo di equilibrio. La borsa dell’energia elettrica in Italia. Gestione delle congestioni. Servizi ancillari.

6 4 2

I principali attori del sistema elettrico italiano

L’Autorità per l’energia elettrica ed il gas: funzioni, poteri e attribuzioni. TERNA, il Gestore del Sistema Elettrico (GSE), l’Acquirente Unico (AU), il Gestore del Mercato Elettrico (G.M.E.): funzioni, attribuzioni e poteri. Clienti idonei e vincolati.

4 2 2

La gestione del rischio nei mercati elettrici

La volatilità temporale del prezzo e l’ottimizzazione del portafoglio del consumatore e del produttore. La volatilità spaziale del prezzo. Contratti derivati. L’effetto dei contratti derivati sulla liquidità della borsa.

4 2

La produzione di energia elettrica

Evoluzione storica e situazione attuale. Metodologie per lo sviluppo di modelli energetici per la programmazione del settore elettrico: correlazioni tra consumi energetici e sviluppo sociale. Previsione della richiesta di energia in funzione di grandezze economiche. Diagramma di durata del carico per diverse destinazioni: industria, trasporti, usi civili, ecc..

4 2


1 3 6

Produzione di energia elettrica su larga scala

Le imprese del settore energetico nelle nuove realtà dei mercati. Disponibilità delle fonti primarie convenzionali e integrative. Disponibilità del sistema di generazione. Diagramma di durata della produzione e sua copertura. Impianti termoelettrici convenzionali a vapore, impianti termonucleari, impianti a ciclo combinato, impianti con turbine a gas, impianti idroelettrici. Costo industriale di produzione, costo delle esternalità e fattibilità economica. Piano energetico nazionale, regionale e comunale.

4 3

Generazione distribuita e fonti rinnovabili

Generazione distribuita da fonti rinnovabili: impianti solari, eolici, idroelettrici di piccola taglia, termoelettrici con biogas, impianti con motori endotermici, impianti di termovalorizzazione dei rifiuti solidi urbani. Costo industriale di produzione, costo delle esternalità e fattibilità economica Dispacciabilità della generazione basata su fonti rinnovabili nei sistemi elettrici deregolamentati. Autoproduzione in ambito industriale. Impianti di cogenerazione e di microcogenerazione.

5 3 2

I sistemi elettrici e l’ambiente

Alterazioni dell’ambiente prodotte dall’uomo e rischi connessi. Effetti prodotti dal sistema energetico. Possibilità di controllarli. Inquinamento e sicurezza. Il ruolo delle centrali elettriche. Cenni sulla valutazione ambientale strategica.

2

Totale Ore 36 18 6

Testi di riferimento Diapositive delle lezioni disponibili su sito WEB. Federico Rossi, “Gestione dei sistemi elettrici nei mercati liberalizzati”, Edizioni Scientifiche Italiane, ISBN 978‐88‐495‐1519‐0, 2007. Daniel S. Kirschen, Goran Strbac, “Fundamentals of Power System Economics”, Wiley. Francesco Groppi – Carlo Zuccaio, “Impianti solari fotovoltaici” UTET, Editoriale Delfino. Rodolfo Pallabazzer, Sistemi eolici, Rubbettino, 2004. Jenkins N, Allan R, Crossley P, Kirschen D, Strbac G, “Embedded Generation”, IEE 2000.


1 3 7

TECNICA ED ECONOMIA DELL’ENERGIA (Modulo 2)


Docente: Prof. Pierluigi Siano

Integrato:


Crediti: 3



Il corso mira all’apprendimento di modelli e metodi per progettazione di sistemi di controllo e misura per l’automazione industriale e per l’automazione dei sistemi elettrici, dalla specifica dei requisiti all’analisi di fattibilità, alla progettazione ed al collaudo del sistema.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle metodologie tradizionali per la progettazione di sistemi di supervisione, controllo e misura per l’automazione industriale e dei sistemi elettrici. Conoscenza della componentistica per l’automazione di sistemi elettrici, industriali e civili. Conoscenza dei linguaggi di programmazione dei sistemi a logica programmabile e delle reti di comunicazione per il controllo distribuito.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper gestire impianti di automazione in ambito industriale e civile. Progettare semplici sistemi di automazione per il controllo e la supervisione di sistemi elettrici e impianti industriali. Utilizzare tools software di supporto allo sviluppo di sistemi di supervisione e controllo di impianti.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i dispositivi, i metodi e i tools software di supporto più appropriati per la gestione e la realizzazione di impianti di automazione in ambito industriale e civile.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato all’automazione industriale e alla realizzazione di un sistema di automazione tramite controllore a logica programmabile.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di base di fisica e di matematica.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula gli studenti svolgono esercitazioni sugli argomenti trattati nelle lezioni teoriche. Nelle esercitazioni in laboratorio vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite l’utilizzo di elaboratore di calcolo e software per la programmazione e la simulazione di controllori a logica


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programmabile. Le esercitazioni sono strumentali all’acquisizione, oltre che delle capacità di programmazione di controllori a logica programmabile, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.


Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Generalità sui Processi Industriali (PI). L’automazione dei PI. Il sistema di controllo e misura di un PI.

2

Metodologie di controllo per l’automazione

Metodologie per lo sviluppo di modelli energetici per la programmazione del settore elettrico

2

Il controllore a logica programmabile

Il PLC: struttura hardware. Tipologie dei cicli di scansione. Criteri di dimensionamento.

4

Sistemi domotici

Logica di funzionamento dei sistemi di automazione per il controllo e/o la gestione degli impianti tecnici. Linee guida relative alla progettazione e installazione degli impianti domotici (Norma EN 15232/Guida CEI 205‐18). Variante V3 della Norma CEI 64‐8, in vigore dal primo settembre 2011.

2 4 4

Reti di comunicazione industriale

Caratteristiche delle reti di comunicazione per ambiente industriale.

2

La struttura del sistema elettrico

Il sistema elettrico nazionale. Il ruolo dell’automazione nella gestione del sistema elettrico. Esempi di applicazione.

2 2

Sistemi di automazione per la razionalizzazione dei consumi energetici

Sistemi domotici. Risparmio energetico. Caratterizzazione dei carichi. Il ruolo dell’automazione nella gestione del sistema elettrico. Esempi di applicazione.

2 4

Totale Ore 16 4 10

Testi di riferimento Diapositive delle lezioni disponibili su sito WEB. P. Galeano, V. Alessandroni, I Controllori Programmabili, Jackson libri. P. Chiaccio, PLC e Automazione Industriale, McGraw Hill. L. Bergamaschi, Manuale di programmazione dei PLC, Hoepli. A. Lucchini, Integrazione e automazione delle funzioni impiantistiche, SAIE – Il sole 24 ore. M. Cipolla, Progettare la domotica, Maggioli editore. G. Ortolani, E. Venturi, Schemi e apparecchi nell’automazione industriale, Hoepli. L. Busti, C. De Nard, Gli Edifici Intelligenti, Tecniche Nuove. E. Grassani, Automazione Industriale, Delfino.


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TECNOLOGIE DELLA MICRO E NANOELTTRONICA Cds: Ingegneria Elettronica LM

Docente: Alfredo RUBINO

Integrato:

Propedeuticità: Elettronica di potenza

Crediti:6


scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il Corso è rivolto allo studio dei modelli di comportamento elettrico e alle tecnologie di fabbricazione di dispositivi e circuiti della micro e nanoelettronica.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione dei criteri di progettazione di componenti e circuiti elettronici, capacità di rapportare i processi tecnologici alle specifiche prestazionali di circuiti attraverso una profonda comprensione delle tecniche applicabili e delle loro limitazioni, analisi e modellizzazione di fenomeni fisici complessi per l’interpretazione del funzionamento di dispostivi elettronici.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Progettare dispositivi e circuiti elettronici a partire specifiche assegnate attraverso il dimensionamento dei processi tecnologici della microelettronica con l’impiego di CAD specifico saper condurre indagini analitiche attraverso l’uso di modelli e risultati sperimentali.

Autonomia di giudizio (making judgements) Utilizzare le conoscenze acquisite durante le attività didattiche e negli studi propedeutici per inquadrare la soluzione a problemi innovativi poco noti, che magari richiedono il ricorso ad altre discipline.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo, elaborare un progetto ed esporre oralmente un argomento legato alla progettazione elettronica, con capacità di definire ed inquadrare la problematica nei suoi vari aspetti.

Capacità di apprendere (learning skills) Applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, la capacità di indagare l’applicazione di tecnologie nuove ed emergenti ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze specialistiche di elettronica analogica e digitale.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene stimolato l’uso di modelli analitici il dimensionamento di processi e l’analisi di dati sperimentali. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti utilizzano strumenti CAD per l’analisi e la progettazione di processi e dispositivi.

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e l’elaborazione di un progetto. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in


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trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.



Sede e Orario Il corso è erogato presso la Facoltà di Ingegneria. Si consulti il sito di Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.


Roadmap dell’industrie di semiconduttori (International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS)). Elementi di Meccanica Quantistica; sistemi a bassa dimensionalità e strutture quantiche.

6

Tecnologie dei film sottili

Crescita epitassiale. L’ossido di silicio. La deposizione chimica da fase vapore (CVD); sputtering RF e magnetron; evaporazione. Tecniche di caratterizzazione di materiali e dispositivi a film sottili: teoria e attività in laboratorio.

6 5

Nanotecnologie per l’informazione

La nanoelettronica nella tecnologia dell’informazione. Approccio “top‐down” e “bottom‐up” . Tecniche di deposizioni di dispositivi su scala nanometrica; nuovi materiali. Tecniche di caratterizzazione e manipolazione di nanomateriali

4

Dispositivi ULSI

Modelli fisici avanzati di dispositivi elettronici Riduzione di scala per i dispositivi MOSFET ed effetti quantistici in dispositivi convenzionali. Regole di progetto per circuiti bipolari e CMOS; Architetture di dispositivi innovative con effetti di trasposto quantistico: transistori a singolo elettrone. Utilizzo di simulatori di processo e di dispositivi.

6 10

Elettronica Organica

Polimeri semiconduttori e polimeri coniugati; fenomeni ottici nei polimeri semiconduttori; trasporto e iniezione di carica nei polimeri coniugati; nanotubi di carbonio. Dispositivi elettronici : transistori a film sottile, memorie a film sottile. Dispositivi optoelettronici; Diodi emettitori di luce,celle solari. Tecniche di fabbricazione e di stampa diretta. Cenni su dispostivi molecolari. Utilizzo di simulatori di processo e di dispositivi

9 5

Applicazioni delle nanotecnologie

Schermi a transistore a film sottile e ad OLED. Applicazioni ambientali delle tecnologie elettroniche e nanoelettronicihe: sensori a film sottile e naso elettronico. Applicazioni delle nanotecnologie alle medicina: nanosensori e biosensori, tecniche di rilevazione del DNA, “Lab on chip”: progettazione e fabbricazione, applicazioni biomediche di punti quantici (quantum dots). Applicazioni fotoniche di nanocluster. Sistemi a scala nanometrica per l’elaborazione dell’informazione: architetture computazionali di tipo ibrido e molecolari. Memorie a nanoparticelle. Monostrati dipolari di molecole organiche. Cenni alla spintronica e al quantum computing.

9

Totale Ore 40 10 10


1 4 1

Testi di riferimento appunti forniti durante il corso. Richard C. Jaeger “Introduction to Microelectronic Fabrication: Volume 5 of Modular Series on Solid State Devices, 2/E”, Prentice Hall S.Wolf “ Process Tecnology” Vol. 1 Lattice Press G. Soncini “Tecnologie microelettroniche” Boringheri S. Wolf “ Process Integration” Vol. 2 Lattice Press Yuan Taur, Tak H. Ning:”Fundaments of modern VLSI devices”, Cambridge, University Press G.Hadziioannou, G.G. Malliaras “Semiconducting Polymers” ed. Wiley‐VCH V. V. Mitin, V. A. Kochelap, M. A. Stroscio Quantum Heterostructures, Cambridge George W. Hanson “Fundamentals of nanoelectronics” Prentice Hall


1 4 2

TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ANALISI DEI SEGNALI



Integrato: con Teoria dei segnali: modulo di Elementi di

Probabilità


Crediti:6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: ING‐INF/03 Tipologia: Obbligatorio


Il corso ha carattere metodologico. Vengono esposte le principali tecniche di analisi ed elaborazione dei segnali (in particolare mediante sistemi LTI), con enfasi sulla dualità tempo‐frequenza. Le tecniche illustrate hanno diffusa applicazione in elettronica, informatica, misure elettroniche, telecomunicazioni. I contenuti sono strettamente propedeutici per i corsi del settore Telecomunicazioni.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding)

Analisi dei segnali nel dominio del tempo. Analisi di segnali nel dominio della frequenza. Analisi dei sistemi lineari nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza, sia in tempo‐continuo che in tempo‐discreto.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding)

Caratterizzare i sistemi LTI in termini di legami ingresso‐uscita. Operare semplici elaborazioni su segnali, sia deterministici che aleatori, di interesse applicativo. Effettuare il campionamento e la ricostruzione di un segnale analogico.


Saper scegliere la rappresentazione più adatta per l’analisi dei segnali e dell’interazione con i sistemi. Saper evitare effetti indesiderati nella discretizzazione di un segnale analogico.


Saper esporre gli argomenti trattati in maniera corretta e precisa

Capacità di apprendere (learning skills)

Aver maturato i concetti introdotti in vista degli studi successivi. Saper utilizzare fonti diverse per l’approfondimento delle metodologie introdotte nel corso

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richieste conoscenze matematiche di base.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche.



1 4 3

L’accertamento del profitto consiste nel superamento di una prova scritta e di una prova orale.

Contenuto del corso


Lezione

Ore Esercitaz.

OreLab.

Segnali e sistemi nel dominio del tempo

Classificazione, operazioni elementari e proprietà dei segnali. Medie temporali di segnali deterministici ed aleatori ed ergodicità, energia e potenza di segnali. Funzioni di correlazione e proprietà. Studio dei sistemi nel dominio del tempo. Proprietà dei sistemi. Sistemi LTI. Somma e integrale di convoluzione. Sistemi ARMA.

8 4

Segnali e sistemi nel dominio della frequenza

Autofunzioni dei sistemi LTI. Risposta in frequenza. Trasformata di Fourier e proprietà. Somma di Poisson e serie di Fourier. Analisi dei sistemi LTI nel dominio della frequenza. Caratterizzazione energetica dei segnali. Spettri di potenza dei segnali periodici. Legami ingresso uscita per ESD, PSD e funzioni di correlazione.

8 4

Elaborazione numerica dei segnali

Segnali digitali. Campionamento e ricostruzione dei segnali analogici. Campionamento nella pratica.

4 2

Totale Ore 20 10


E. Conte, Lezioni di teoria dei segnali, Liguori,1996.


1 4 4

TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ


Docente: Maurizio GUIDA

Integrato: Teoria dei Segnali:

Modulo di Analisi dei Segnali


Crediti: 6

Anno: II Semestre: II Codice: SSD: SECS‐S/02 Tipologia: Obbligatorio


Il corso mira a fornire strumenti e metodi di base per descrivere ed analizzare fenomeni non deterministici allo scopo di effettuare valutazioni predittive ed assumere decisioni in regime di rischio controllato.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della probabilità, della inferenza statistica e della verifica statistica delle ipotesi.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di analizzare fenomeni non deterministici che si sviluppano nel tempo. Capacità di effettuare valutazioni predittive e assumere decisioni in regime di incertezza, con particolare riferimento applicativo alla rivelazione di segnali immersi in un disturbo aleatorio.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per analizzare un fenomeno non deterministico.

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre oralmente un argomento legato all’analisi dei segnali.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di teoria degli insiemi, analisi matematica e calcolo combinatorio.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula.



1 4 5

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Elementi di Teoria della Probabilità

Esperimento probabilistico, Spazio Campione, Eventi. Assiomi. Probabilità condizionata e indipendenza. Teorema delle Probabilità Totali. Teorema di Bayes. Esperimenti Composti

7 3

Le Variabili Aleatorie

Definizione di variabile aleatoria. Distribuzione di probabilità. Densità di probabilità. Indicatori sintetici di una variabile aleatoria. Funzioni di una variabile aleatoria. Coppie di variabili aleatorie. Distribuzioni congiunte e marginali. Indicatori sintetici per coppie di variabili aleatorie.

10 3

Modelli Probabilistici di uso comune

Modelli di variabili aleatorie discrete: Bernoulli, Binomiale, Poisson. Modelli di variabili aleatorie continue: Uniforme, Normale, Esponenziale, Log‐normale, Gamma.

5 2

I Processi Aleatori

Definizione di processo aleatorio. Caratterizzazione statistica dei processi aleatori. Stazionarietà. Medie temporali. Ergodicità. Modelli di processi aleatori i uso comune: processo di Bernoulli, processo di Poisson, processi Gaussiani, Catene di Markov.

8 2

Elementi di Inferenza Statistica

Popolazione e campione. Principali statistiche campionarie. Principi generali della stima parametrica. Stimatori e stime. Proprietà degli stimatori. La funzione di Verosimiglianza. Metodi di costruzione degli stimatori.

10 3

Elementi di Teoria della Decisione

La verifica statistica delle ipotesi. Errore di I e di II specie. Regione di accettazione e regione critica. Il problema della rivelazione di segnali deterministici immersi in un disturbo aleatorio.

5 2

Totale Ore 45 15

Testi di riferimento Appunti delle lezioni

S. M. Ross, Probabilità e Statistica per l’Ingegneria e le Scienze, Apogeo.


1 4 6


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BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI Francesco Basile Francesco Basile è nato a Napoli nel 1971. Ha conseguito la Laurea con lode in Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II nel 1995. Ha conseguito il titolo di dottore di ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica nel febbraio 2000. Nell'ambito del corso di dottorato, dal gennaio 1999 al giugno 1999, è stato Visiting Scholar presso il Centro Politecnico Superior, Universidad de Zaragoza, Spagna. Dal gennaio 2000 al dicembre 2001 è stato titolare di un assegno di ricerca sul tema Applicazioni innovative su rete telematica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II, riguardante il controllo remoto di celle robotizzate. Dal marzo 2002 è Ricercatore per il settore disciplinare ING/INF 04 (Automatica) presso l'Università di Salerno con afferenza al Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica. È autore di circa 70 pubblicazioni su riviste e congressi nazionali ed internazionali. I suoi principali interessi di ricerca riguardano il controllo di sistemi ad eventi discreti, la robotica e l'automazione industriale.

Salvatore Bellone Salvatore Bellone si è laureato con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università di Napoli “Federico II” nel gennaio 1978. Dal 1980 al 1983 è stato docente a contratto presso l’Università della Calabria e dal 1983 ha ricoperto la posizione di ricercatore universitario presso la Federico II nel settore ING‐INF/01 “Elettronica”. Professore associato di Microelettronica presso la stessa Università a partire dal 1987, dal 1994 è professore ordinario dapprima presso l’Università del Sannio e dal 1998 presso l’Università di Salerno, ove ha presieduto l’Area Didattica in Ingegneria dell’Informazione dal 1999 al 2004.

I suoi interessi di ricerca riguardano l’analisi e sviluppo di dispositivi elettronici di potenza, la caratterizzazione di materiali e processi microelettronici, l’elettronica organica.

Dal 1985 al 1986 ha svolto attività di ricerca presso IBM T.J.Watson Research Center, Yorktown Heights, NY ed è autore di oltre 80 articoli su riviste e proceeding di congressi internazionali. Dal 1998 è Presidente del Chapter Electron Device Society‐IEEE per il Centro‐Sud Italia.

Pasquale Chiacchio Pasquale Chiacchio è nato nel 1963. Nel 1987 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” e nel 1992 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica. Attualmente è Professore Ordinario, nel settore “Automatica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

E’ autore di numerose memorie scientifiche pubblicate su prestigiose riviste internazionali o presentate a congressi internazionali, oltre che di monografie. Ha coordinato vari progetti di ricerca sia pura che applicata. I suoi interessi di ricerca attuali ricadono nell’ambito dell’analisi e del controllo di sistemi a eventi discreti, della robotica e dell’automazione industriale.


1 4 8

Francesco Chiadini Francesco Chiadini si laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno nell’a.a. 1999/2000 e consegue l'abilitazione alla professione di Ingegnere nella prima sessione del 2001. Consegue il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione nel 2006 presso lo stesso Ateneo. Dal novembre dello stesso anno è Ricercatore del Settore Scientifico Disciplinare di Campi Elettromagnetici presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Salerno. È stato: Chairman di numerose sessioni di congressi internazionali; Research Scholar alla Penn‐sylvania State University (PA‐USA); Science Monitor al Laser Interferometer Gravitational Wave Observatory di Livingston (LA‐USA); membro del Local Committee del IV Workshop su Metamateriali e Materiali Speciali per l’Elettromagnetismo e le Telecomunicazioni (MMSM 2008). È socio di numerose associazioni scientifiche e svolge attività di revisore per le riviste internazionali: Applied Optics, Journal of Optical Society of America A, Journal of Optical Society of America B, Optics Express e Optics Letters editi dall’Optical Society of America (OSA); Journal of Nanophotonics edito dalla Society of Photo‐Optical Instrumentation Engineers (SPIE).

Francesco D’Agostino Francesco D’Agostino è nato nel 1965. Ha conseguito la laurea in Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi di Salerno dove nel 2001 ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca e nel 2002 è diventato ricercatore del Settore Scientifico Disciplinare di Campi Elettromagnetici. Dal 2005 è in servizio in qualità di professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica della facoltà di Ingegneria dell'Università di Salerno.

I temi principali della sua attività scientifica sono: applicazioni delle tecniche di campionamento per la ricostruzione efficiente dei campi elettromagnetici e trasformazioni campo vicino – campo lontano, valutazione in forma esplicita della direttività di antenne, compatibilità elettromagnetica, valutazioni di sezioni radar di corner reflector particolari. I risultati di tale attività sono raccolti in oltre 100 lavori scientifici la maggior parte dei quali pubblicati su riviste ed atti di conferenze internazionali ed è coautore di 4 libri.

Francesco D’Agostino è membro di IEEE Society e Antenna Measurement Techniques Association

Ciro D’Apice È nato a Castellammare di Stabia (NA), il 16 agosto 1967. Ha conseguito la Laurea con lode in Matematica nel 1991 e il titolo di Dottore di Ricerca in Matematica nel 1997 presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”. Nel 1995 è ricercatore universitario nel settore di Analisi Matematica e dal 2004 è professore associato, nel medesimo settore, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica (DIEII) dell’Università di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nei seguenti ambiti: Calcolo delle Variazioni, Omogeneizzazione e Controllo Ottimo; Modelli di reti complesse: leggi di conservazione e applicazioni al traffico stradale e di telecomunicazione; sistemi e reti di code, traffico autosimile.

È autore di circa 100 articoli pubblicati su riviste internazionali e atti di convegno. É Direttore Vicario del DIIMA. Coordina rilevanti progetti di ricerca nazionali ed internazionali.

Antonio Della Cioppa Il dr. A. Della Cioppa si laurea in Fisica (Indirizzo Applicativo, Orientamento Cibernetico) presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” nel 1993 e consegue il Titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria elettronica ed informatica presso l’Università di Napoli “Federico II” nel 2000.


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Attualmente è ricercatore nel settore scientifico disciplinare ING‐INF05 “Sistemi di Elaborazione delle Informazioni” presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dell’Artificial Intelligence ed, in particolare, della Evolutionary Computation e dell’Artificial Life. È Associate Editor della rivista internazionale Journal of Artificial Evolution and Applications (Hindawi Publishing Corporation) ed è autore di numerosi lavori scientifici su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali.

Tiziana Durante Tiziana Durante è nata a Capua (CE) nel 1965. Ha conseguito la Laurea con lode in Matematica e Dottorato di Ricerca presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”. È ricercatrice dal 1995 nel settore scientifico disciplinare MAT/05, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica (DIEII) dell'Università di Salerno. I suoi interessi di ricerca ricadono nei seguenti ambiti: problemi di calcolo delle variazioni, teoria dell’omogeneizzazione, didattica della matematica. E’ autrice di 14 articoli pubblicati su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali.

Nicola Femia Nicola Femia è nato nel 1963. Nel 1988 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria delle Tecnologie Industriali, indirizzo Elettronico, presso l’Università degli Studi di Salerno. Dal 2001 è professore ordinario di Elettrotecnica presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito della teoria dei circuiti, dei metodi di analisi e sintesi di circuiti switching, dei metodi di progetto ed ottimizzazione di regolatori switching e di circuiti di power management. È autore di oltre 100 articoli scientifici pubblicati su prestigiose riviste internazionali e negli atti di conferenze nazionali e internazionali. E’ stato Associate Editor della rivista internazionale IEEE Transactions on Power Electronics. È coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca universitari e industriali. Svolge attività di consulenza per industrie nazionali ed internazionali del settore dell’elettronica di potenza e dei circuiti integrati per il power management.

Flaminio Ferrara Flaminio Ferrara è nato nel 1972. Nel 1999 ha conseguito la laurea in Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi di Salerno e nel 2003 il titolo di Dottore di Ricerca, presentando una dissertazione dal titolo "Trasformazioni campo vicino‐campo lontano (NF‐FF) da un numero minimo di campioni irregolarmente spaziati". Dal 2005 è in servizio come ricercatore, nel settore campi elettromagnetici (ING‐INF/02), presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell'Università degli Studi di Salerno. I temi principali della sua attività scientifica sono: a) applicazioni delle tecniche di campionamento per la ricostruzione efficiente dei campi elettromagnetici e trasformazioni campo vicino – campo lontano, b) valutazione in forma esplicita della direttività di antenne, c) valutazioni di sezioni radar di corner reflector particolari.

I risultati di tale attività sono raccolti in circa 100 lavori pubblicati su riviste ed atti di congressi internazionali e nazionali ed è coautore del libro Near‐Field – Far‐Field Transformation Techniques.


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Claudio Gennarelli Claudio Gennarelli è nato ad Avellino il 27.1.1953. Ha conseguito nel1978 la Laurea con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università di Napoli “Federico II”. Dal 1978 al 1983 è stato professore di Elettronica nelle scuole medie superiori e ha collaborato col gruppo di ricerca in Elettromagnetismo della Facoltà di Ingegneria dell’ Università di Napoli. Nel 1983 è diventato ricercatore universitario presso l’ Istituto di Teoria e Tecnica delle Onde Elettromagnetiche dell’ I.U.N. di Napoli. Nel 1987 è diventato professore associato di Antenne e Propagazione presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Ancona. Nel 1990 si è trasferito presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Salerno, dove nel novembre 1999 è diventato professore ordinario per il settore “Campi Elettromagnetici”. Claudio Gennarelli è autore di oltre 260 lavori scientifici la maggior parte dei quali pubblicati su riviste internazionali ed atti di conferenze internazionali e di 4 libri. Egli, inoltre, è “Senior Member of the IEEE” ed è stato revisore di numerosi articoli per diverse riviste internazionali del settore. I temi principali della sua attività scientifica sono: antenne a riflettore, problemi di “scattering” elettromagnetico, valutazione della sezione radar di bersagli, applicazione delle tecniche di campionamento all’elettromagnetismo e alle trasformazioni campo vicino ‐ campo lontano.

Liberata Guadagno La dott. Liberata Guadagno nata a Salerno nel 1960 e laureata in Chimica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II presta servizio in qualità di ricercatore confermato presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Salerno dal 1996. La sua attività di ricerca è incentrata sullo studio delle correlazioni tra proprietà chimico‐fisiche, struttura, morfologia e durabilità di sistemi macromolecolari a differenti architetture organizzative (film e fibre di polimeri semicristallini e mesofasici). Attualmente, in collaborazione con l’Alenia Aeronautica sta sviluppando sistemi “self‐healing” per la formulazione di materiali destinati alla progettazione di veicoli aeronautici. I risultati di tale ricerca hanno portato alla produzione di diversi brevetti. La dott.ssa Guadagno è, inoltre, autrice di numerosi articoli su riviste a rilevanza internazionale.

Maurizio Guida Maurizio Guida è nato a Napoli nel 1948. Nel 1974 si è laureato con lode in Ingegneria Meccanica presso l'Università degli Studi di Napoli “Federico II”. Attualmente è professore ordinario, nel settore “Statistica per la Ricerca Sperimentale e Tecnologica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. In precedenza è stato Dirigente di Ricerca del CNR presso l’Istituto Motori di Napoli, dove ha diretto il Reparto di Statistica ed Affidabilità. I suoi interessi di ricerca sono nell’ambito dell’Analisi dell’Affidabilità e Disponibilità di Sistemi e dell’Inferenza e Decisione Bayesiana. È autore di oltre 40 lavori pubblicati sulle principali riviste internazionali nel settore dell'Affidabilità e della Statistica Applicata all'Ingegneria ed ha presentato numerose comunicazioni a convegni internazionali anche come conferenziere invitato.

Nicola Lamberti Nicola Lamberti è nato nel 1959. Nel 1985 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria delle Tecnologie Industriali indirizzo Elettrico presso l’Università della Calabria. Attualmente è


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professore associato, nel settore “Elettronica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nei settori dei sensori, trasduttori, motori ed attuatori piezoelettrici; si è occupato di modelli di strutture e trasduttori piezoelettrici, dispositivi piezoelettrici in banda audio, tecniche ad ultrasuoni per misure di spessore in materiali compositi e per prove non distruttive su sostanze alimentari, micromotori e microattuatori piezoelettrici. Recentemente ha cominciato ad interessarsi di trasduttori ad ultrasuoni realizzati con la tecnica del micromachining, occupandosi di modelli FEM di questi dispositivi. È autore di oltre 90 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali e di tre brevetti internazionali.

Patrizia Lamberti Patrizia Lamberti è nata nel 1974. Da gennaio 2005 è ricercatrice universitaria di Elettrotecnica (ING/IND31) presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Salerno, ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca (Ph.D) in Ingegneria dell’Informazione nel 2006. Dal 2003 al 2006 è stato membro del Consiglio Universitario Nazionale (CUN) e il Rappresentante Nazionale dei Dottorandi di Ricerca in seno al Consiglio Nazionale degli Studenti Universitari (CNSU). Dal 2002 è impegnata in attività di ricerca di tipo sperimentale su materiali e compositi innovativi per applicazioni nel settore dell'ingegneria elettrica presso il Laboratorio di Caratterizzazione Elettromagnetica dei Materiali dell'Università di Salerno. L’attività di ricerca ha dato luogo a numerose pubblicazioni scientifiche su riviste e raccolte internazionali, in atti di conferenze nazionali ed internazionali, e si articola sui seguenti temi principali: Progettazione robusta di componenti e sistemi elettrici ed elettronici, modellistica per il trattamento elettromagnetico di cellule biologiche, analisi di componenti e circuiti in regime deformato, analisi di tolleranza in dispositivi e circuiti elettronici, nano compositi e nano strutture basati su nanotubi di carbonio.

Vincenzo Langone Vincenzo Langone è nato nel 1952. Nel 1978 ha conseguito con il massimo dei voti la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”, e dal 1980 e’ stato progettista e poi team leader per attivita’ dì ricerca in Alcatel Italia. Dal 1997 professore a contratto di Sistemi di Telecomunicazione presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dei protocolli per reti di telecomunicazione ed e’ autore di vari articoli e comunicazioni a conferenze internazionali

Gian Domenico Licciardo Gian Domenico Licciardo è nato a Napoli nel 1974. Nel 2002 ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” e nel 2005 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso l’Università degli Studi di Salerno. Nel 2006 è ricercatore universitario presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. E’ autore di articoli scientifici a divulgazione internazionale che trattano della caratterizzazione di materiali e dispositivi a semiconduttore, dove egli si è recentemente occupato della estrazione del lifetime da dispositivi in silicon arbide (SiC), ed il


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design di sistemi elettronici VLSI, dove si è occupato della progettazione di un system‐on‐chip per la codifica di video nel formato H.264.

Dal 2003 egli è membro dello Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) e dal 2006 è segretario dell’ IEEE Electron Device Chapter del Centro‐Sud Italia.

Consolatina Liguori Laureata con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli studi di Salerno nel 1993, nel 1997 ha conseguito il dottorato di ricerca presso l’Università di Cassino. Dal 2001 é professore associato di Misure Elettriche ed Elettroniche. Le sue principali attività di ricerca sono relative a: Digital Signal Processing, elaborazione di immagini per l’estrazione di misure, caratterizzazione metrologica di sistemi di misura complessi. E’ autore di oltre 100 pubblicazioni a carattere internazionale e nazionale e revisore di alcune riviste internazionali.

Maurizio Longo Maurizio Longo ha conseguito la laurea in Ingegneria elettronica presso l’Università di Napoli nel 1972 e il titolo di MSEE presso la Stanford University (California) nel 1977. Dal 1994 è professore ordinario del SSD Ing‐Inf/03 “Telecomunicazioni” presso l’Università di Salerno, dove dal 2007 al 2010 è stato Direttore del dell’Informazione e Ingegneria Elettrica dell’Università degli Studi di Salerno e Direttore Scientifico del laboratorio Consortile CoRiTeL, dopo essere stato Presidente dell’Area Didattica di Ingegneria Elettronica e Coordinatore del Dottorato di ricerca in Ingegneria dell’Informazione. In precedenza è stato professore associato presso l’Università di Napoli e ha ricoperto varie posizioni anche in altre università.

E’ autore di oltre 140 articoli nel campi delle telecomunicazioni, del telerilevamento e dell’elaborazione dei segnali

Rosanna Manzo È nata a Polla (SA), il 6 maggio 1972. Si è laureata con lode in Matematica nel 1996 e ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione nel 2007 presso l’Università degli Studi di Salernoi. E’ ricercatrice in Analisi Matematica dal 2006 alla Facoltà di Ingegneria dell’Università di Salerno ed afferisce al Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica. La sua attività di ricerca riguarda: leggi di conservazione e applicazioni alle reti stradali, di telecomunicazioni e di produzione; controllo ottimo per sistemi ibridi; sistemi e reti a coda. È autrice di circa 40 articoli pubblicati su riviste internazionali e su atti di convegno. Collabora alla realizzazione di diversi e interessanti progetti di ricerca nazionali.

Stefano Marano

Stefano Marano si è laureato (con lode) in Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II" nel 1993. Presso la stessa Università ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica e Informatica nell'anno 1997. Attualmente, è Professore Associato presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università di Salerno dove, precedentemente, ricopriva il ruolo di Ricercatore. I suoi interessi di ricerca vertono sull'elaborazione statistica dei segnali con particolare enfasi su tematiche di inferenza distribuita, reti di sensori, e teoria dell'informazione.


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Stefano Marano ha pubblicato oltre 70 lavori scientifici, inclusi lavori su invito, sulle più prestigiose riviste internazionali del settore, e su atti di conferenze di prima rilevanza internazionale. Ha inoltre tenuto diversi seminari su invito.

Nel 1999 Stefano Marano è stato insignito (con G. Franceschetti e F. Palmieri) del "Best Paper Award" dalla rivista IEEE TRANSACTIONS ON ANTENNAS AND PROPAGATION, per il contributo scientifico sulla caratterizzazione stocastica della propagazione elettromagnetica in ambiente urbano. In qualità di revisore ha contribuito alla valutazione di centinaia di lavori scientifici, principalmente nell’ambito di riviste dell’IEEE, ed è stato insignito del riconoscimento di ‘appreciated reviewer’ dalla rivista IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, per l’anno 2007. Il Prof. Marano è stato membro del comitato organizzatore di importanti conferenze internazionali nel campo dell’elaborazione statistica dei segnali e della fusione dell’informazione, nonché membro del comitato tecnico delle principali conferenze internazionali del settore dell’elaborazione dei segnali.

Angelo Marcelli Angelo Marcelli è professore ordinario, nel settore “Sistemi di Elaborazione delle Informazioni”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. Ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica (con lode) ed il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” nel 1983 e nel 1987, rispettivamente. Successivamente ha studiato e svolto attivita’ di ricerca negli Stati Uniti e in Unione Sovietica. Attualmente e’ Coordinatore del Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito del Pattern Recognition, della Computazione Naturale e della Visione Artificiale. È Presidente della International Graphonomics Society ed autore di oltre 150 articoli pubblicati nella letteratura scientifica specializzata.

Ulteriori informazioni sono disponibili sul sito: http://nclab.diiie.unisa.it.

Vincenzo Matta Vincenzo Matta è nato a Salerno nel 1977. Si è laureato presso l'Università degli Studi di Salerno nel 2001, discutendo una tesi dal titolo ”Rivelazione sequenziale di onde gravitazionali”. Dal 2001 lavora presso Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica (DIEII) dell'Università degli Studi di Salerno, dove ricopre la posizione di Ricercatore dal 2005. Nel Maggio 2005 ha conseguito un Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione discutendo una tesi dal titolo ”Multiterminal Inference and Sensor Networks”. I suoi interessi di ricerca riguardano principalmente l'elaborazione statistica dei segnali e la teoria delle comunicazioni, con enfasi sui nessi tra inferenza statistica e comunicazioni in sistemi distribuiti, quali ad esempio le reti di sensori. Vincenzo Matta è autore di oltre 40 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali.

Heinrich Christoph Neitzert Heinrich Christoph Neitzert è nato nel 1957. Nel 1985 ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica presso il Politecnico di Aachen (Germania) e nel 1991 il Dottorato di Ricerca in


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Ingegneria Elettronica presso il Politecnico di Berlin (Germania). In seguito ha trascorso tra 1991 e 1994 periodi di ricerca postdottorale presso l’Ecole Polytechnique di Palaiseau (Francia) e presso il centro ricerca della TELECOM ITALIA (CSELT) a Torino. Dal 1994 fino al 1998 è stato ricercatore senior presso lo stesso centro ricerca CSELT a Torino. Dal 1998 fino ad oggi è professore associato nel settore “Elettronica” all Università degli Studi di Salerno. I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dell’Optoelettronica, del Fotovoltaico e delle Nanotecnologie È autore di oltre 130 articoli su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali e di alcuni libri sui temi delle nanotecnologie e sulle celle fotovoltaiche. E titolare di 4 brevetti nel ambito dell’ottica non lineare e della sensoristica con nanomateriali.

Vincenzo Paciello Laureato in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli studi di Salerno nel 2002 ove nel 2006 ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione. Dal 2008 è ricercatore universitario nel settore “Misure Elettriche ed Elettroniche” presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca riguardano le reti di sensori wireless, le interfacce per la strumentazione e l’elaborazione digitale dei segnali per strumentazione intelligente. È autore di articoli su riviste internazionali o presentati a conferenze nazionali e internazionali.

Alfredo Paolillo Alfredo Paolillo è nato nel 1972. Nel 2000 ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno, e nel 2004 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione. Dal 2002 è ricercatore universitario nel settore “Misure Elettriche ed Elettroniche” presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e Ingegneria Elettrica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca riguardano i sistemi di misura basati sull’elaborazione numerica di segnali o di immagini digitali, e lo sviluppo e la caratterizzazione di sensori in fibra ottica.

È autore di articoli su riviste internazionali o presentati a conferenze nazionali e internazionali. È stato responsabile scientifico di un progetto di ricerca finanziato dalla Regione Campania.

Gennaro Percannella Gennaro Percannella è nato a Salerno il 18 maggio 1973. Ha conseguito presso l’Università degli Studi di Salerno la Laurea in Ingegneria Elettronica il 20 luglio 1998 con votazione 110/110 con lode ed il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione, Elettromagnetismo Applicato e Telecomunicazioni il 15 febbraio 2002. Da gennaio 2004 è ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno, dove svolge attività di ricerca nel campo della Pattern Recognition e della Computer Vision. È membro della International Association on Pattern Recognition (IAPR) ed è autore di oltre 50 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. È coordinatore scientifico di progetti di ricerca nazionali.


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Giovanni Petrone Giovanni Petrone è nato a Salerno nel 1975, si è laureato in Ingegneria Elettronica nel 2001 presso l’Università degli Studi di Salerno. Nel 2004 ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettrica presso l’Università di Napoli “Federico II”. Dal 2005 è in ruolo come ricercatore (SSD ING‐IND 31 Elettrotecnica) presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. I suoi interessi di ricerca riguardano l’analisi e la progettazione di circuiti a commutazione in applicazioni power management per sistemi di telecomunicazione, sistemi di produzione dell’energia da fonti rinnovabili, analisi di tolleranza e progetto robusto di circuiti elettronici. E’ co‐autore di tre brevetti e di diverse pubblicazioni su riviste internazionali e atti di conferenze nazionali e internazionali. Svolge regolarmente funzioni di revisore per le riviste a diffusione internazionale: IEEE Transactions on Power Electronics, IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Industry Application, IEEE Transactions on Control Systems Technology, International Journal on Progress in Photovoltaics: Research and Applications.

Antonio Piccolo Antonio Piccolo è nato a Marzano Appio (CE) nel 1949 ed è professore ordinario nel settore disciplinare Sistemi Elettrici per l’Energia (ING‐IND/33) presso l’Università degli Studi di Salerno dal 1990.

I principali temi di ricerca trattati riguardano la pianificazione e la gestione delle reti elettriche di distribuzione di media e bassa tensione, lo sviluppo della Generazione Distribuita sulle reti di distribuzione, le metodologie per il controllo della Generazione Distribuita da fonte rinnovabile, l’applicazione di metodologie soft‐computing per la gestione e la pianificazione del sistema elettrico, l’applicazione di tecnologie IC ai sistemi elettrici e ai sistemi di trasporto, tecniche di controllo e gestione innovative per il trasporto pubblico. È autore/coautore di oltre 130 pubblicazioni scientifiche internazionali e nazionali e revisore scientifico per riviste internazionali.

Antonio Pietrosanto Laureato con lode in Ingegneria Elettrotecnica presso l'Università di Napoli, ha ivi conseguito il titolo di Dottore di Ricerca nel 1990. Dal 2001 é Professore Ordinario di Misure Elettriche ed Elettroniche presso l'Università di Salerno. E' delegato ai Rapporti con le Associazioni d’Impresa del Preside della Facoltà di Ingegneria dell'Università di Salerno dal novembre 2001. Dal Settembre 2002 al 2005 è stato Membro del Comitato Tecnico Scientifico della Presidenza della Giunta della Regione Campania. E’ stato responsabile di progetti MIUR e di numerose convenzioni di ricerca. Membro dell'IEEE e di comitati scientifici di riviste e convegni nazionali ed internazionali. Le sue principali attività di ricerca riguardano: sviluppo di sensori, interfaccia wireless per sensori e strumentazione, caratterizzazione di sistemi di misura basati su elaborazione di immagini, sistemi di misura in tempo reale. E' autore di oltre 150 lavori scientifici pubblicati su riviste ed in atti di convegni nazionali ed internazionali.


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Fabio Postiglione Fabio Postiglione si laurea con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno nel gennaio 1999. Consegue il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione (III Ciclo Nuova Serie) nel maggio 2005 presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica (DIEII) della medesima Università. Dal maggio 2005 al settembre 2008 è stato titolare di una borsa di studio per attività di ricerca post‐dottorato e, successivamente, di un Assegno di Ricerca presso il medesimo Dipartimento. Nell’ottobre 2008 afferisce al D.I.I.I.E. in qualità di Ricercatore Universitario (settore scientifico‐disciplinare SECS‐S/02 – Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica).

In passato, dal gennaio 1999 al luglio 2000 è stato Assegnista di Ricerca presso l’Università del Sannio (Benevento); dal luglio 2000 all’aprile 2002 ha lavorato nel gruppo di ricerca e sviluppo di Tin.it (Gruppo Telecom Italia).

La sua attività di ricerca riguarda la progettazione degli esperimenti e l'analisi dei dati, con particolare attenzione alla caratterizzazione delle prestazioni e dell’affidabilità dei sistemi (in particolare di telecomunicazioni) e alla rivelazione dei segnali gravitazionali (Progetto LIGO). E’ inoltre coinvolto in vari progetti di ricerca nazionali ed europei, in collaborazione con diversi partner accademici e industriali. E’ revisore di alcune riviste e conferenze internazionali ed è stato membro del Comitato Scientifico di alcune conferenze internazionali. E’ stato membro del Comitato Organizzatore del Euro‐FGI Annual Plenary Meeting 2008 (riunione plenaria della Rete di Eccellenza europea sulle reti di nuova generazione), tenutasi presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Salerno dal 27 al 29 febbraio 2008.

E’ autore/coautore di oltre 60 memorie scientifiche pubblicate per lo più in riviste o atti di convegni internazionali.

Rocco Restaino Rocco Restaino è nato nel 1970. Nel 1998 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”, e nel 2002 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso l’Università degli Studi di Salerno. Dal 2002 è ricercatore universitario nel settore “telecomunicazioni”, presso l’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dell’elaborazione dei segnali, reti di telecomunicazione e telerilevamento.

È autore di varie pubblicazioni su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali. Ha partecipato a progetti di ricerca nazionali nell’ambito del telerilevamento e delle reti di telecomunicazione.

Ulteriori informazioni possono essere trovate sulla pagina web:

http://www.unisa.it//Dipartimenti/DIIIE/aree_scientifiche/area_telecomunicazioni/Restaino/homepage.php

Abdelaziz Rhandi Abdelaziz Rhandi è nato a Casablanca in Marocco, il 02 agosto 1964. Ha conseguito la Laurea in Matematica e Fisica ed un Master in Matematica nel 1987, presso l l’Università di Marrakesh. Nel


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1988 ha conseguito il Diplome des études approfondies de mathématiques et applications (D.E.A) all’Università di Besancon, in Francia. Infine ha conseguito due dottorati di Ricerca, il primo presso l’Università di Besancon nel 1990 ed il secondo presso l’Università di Tubingen nel 1994 nel medesimo settore.

È professore, nel medesimo settore, dal 1994 presso l’Università di Marrakesh e dal 2007 presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica (DIEII) dell'Università di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nei seguenti ambiti: Teoria dei Semigruppi, Teoria degli Opertori Ellittici, Equazioni paraboliche in spazi finito e infinito‐dimensionali, Storia della matematica araba e dell’astronomia. É autore di oltre 50 articoli pubblicati su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. È coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali.

Giovanni Riccio Giovanni Riccio ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno, dove attualmente è inquadrato come Professore Associato nel settore scientifico‐disciplinare “Campi Elettromagnetici”. È afferente all’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione ed al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione ed Ingegneria Elettrica.

La sua attività di ricerca riguarda le tecniche di campionamento in elettromagnetismo, le trasformazioni campo vicino – campo lontano, la propagazione indoor ed outdoor, lo scattering da strutture semplici e complesse. È co‐autore di “Near Field – Far Field Transformation Techniques”, vol. I‐II, Ed. CUES, e di oltre 200 articoli presenti su prestigiose riviste internazionali ed atti di congressi internazionali.

È Fellow della Electromagnetics Academy. Dal 2006 al 2007 è stato Editor della rivista internazionale “Journal of Electromagnetic Waves and Applications”, e dal 2006 ad oggi è Editor della serie “Progress in Electromagnetics Research”.

Alfredo Rubino Alfredo Rubino è laureato con lode presso l’Università degli Studi di Napoli. Attualmente è professore associato, nel settore “Elettronica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito della tecnologia fotovoltaica, della caratterizzazione e simulazione di dispositivi elettronici e dello sviluppo di tecnologie innovative per la fabbricazione di dispositivi e circuiti elettronici. E’ autore di 75 articoli su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. È coordinatore scientifico di progetti di ricerca.

Antonio Scaglione


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Antonio Scaglione è nato a Napoli nel 1955. Nel 1982 si è laureato con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” e nel 1986 ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica. Dal 1998 è professore Associato del raggruppamento disciplinare di Campi Elettromagnetici presso il DIIIE (Dip. di Ing. dell’Inf. e Ing. Elettrica) dell’Università degli Studi di Salerno. La sua attività di ricerca ricade nell’ambito dell’Ottica (fibre ottiche, componenti ottici, nanomateriali), delle Microonde (applicazioni industriali) e del Bioelettromagnetismo (effetti biologici dei campi elettromagnetici). È coautore di numerosi articoli su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. E’ responsabile per l’Università di Salerno dell’ICEmB (Centro Interuniversitario per lo Studio delle Interazioni tra Campi Elettromagnetici e Biosistemi) e di un accordo di cooperazione didattica e scientifica con la Pennsylvania State University (USA).

Pierluigi Siano

Pierluigi Siano è nato nel 1973. Nel 2001 ha conseguito con il massimo dei voti la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno, e nel 2006 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica. Attualmente è ricercatore, nel settore “Sistemi elettrici per l’energia”, presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università degli Studi di Salerno.

La sua attività di ricerca, svolta in collaborazione con diverse Università e Centri di Ricerca internazionali, riguarda i sistemi di generazione elettrica basati su fonti rinnovabili (eolico, solare), la pianificazione e l’ottimizzazione dei sistemi elettrici per l’energia, la gestione e il controllo delle smart grids tramite sistemi basati sull’ICT. Ulteriori attività di ricerca, relative alla domotica per il risparmio e l’efficienza energetica, riguardano lo sviluppo di un sistema per l’uso razionale dell’energia soprattutto per l’ambito residenziale in grado di rispondere ai segnali di sistema provenienti dalla rete elettrica.

É stato docente presso l'Università di Salerno dei seguenti corsi: Sistemi elettrici industriali I (2005), Tecnica ed economia dell'energia (2005‐2010), Sistemi elettrici industriali II (2006), Automazione dei sistemi elettrici industriali (2007‐2009), Sistemi elettronici di potenza (2009), Energy Management (2010).

È Associate Editor della rivista IEEE Transactions on Industrial Informatics. È stato Special Sessions Co‐Chair della conferenza IEEE‐ISIE2010, Guest Editor delle Special Sections dell'IEEE Transactions on Industrial Electronics: “Methods and Systems for Smart Grids Optimization” e “Smart Devices for Renewable Energy Systems”. È Segretario della Technical Committee on Smart Grids e membro della Technical Committee on Renewable Energy Systems della IEEE Industrial Electronics Society. È membro del comitato editoriale delle riviste internazionali: Energy and Power Engineering, Smart Grid and Renewable Energy, International Journal on Power System Optimization. È stato coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali. È autore di oltre 80 pubblicazioni internazionali di cui oltre 30 articoli su riviste internazionali e oltre 50 comunicazioni a conferenze internazionali.

Giovanni Spagnuolo Giovanni Spagnuolo è nato nel 1967. Nel 1993 ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno, e nel 1998 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettrica


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presso l’Università “Federico II” di Napoli. Attualmente è professore associato, nel settore “Elettrotecnica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università degli Studi di Salerno. I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dell’elettronica di potenza per le fonti energetiche rinnovabili, in particolare per il fotovoltaico, e della modellistica e del controllo di celle a combustibile. È Associate Editor di IEEE Transactions on Industrial Electronics, rivista per la quale è anche editore di due Special Issue, ed autore di circa 100 articoli su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. E’ responsabile di alcuni progetti di ricerca e convenzioni con aziende ed è co‐autore di tre brevetti internazionali. Vincenzo Tucci Vincenzo Tucci si è laureato con lode in Ingegneria Elettronica presso l'Università di Napoli "Federico II" nel marzo 1981. Nel 1983 è entrato a far parte del Dipartimento di Ingegneria Elettrica presso l'Università di Napoli "Federico II" come Ricercatore. Nel 1992 è stato nominato Professore Associato presso la Facoltà di Ingegneria del Politecnico di Milano. Dal 1994 è in servizio presso Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell'Università degli Studi di Salerno, dove nel novembre 2000 è stato nominato professore ordinario di Elettrotecnica (SSD ING/IND‐31). Attualmente è responsabile del Laboratorio di Caratterizzazione Elettromagnetica dei Materiali del Dip. di Ing. dell'Informazione e Ingegneria Elettrica dell'Università di Salerno, dove viene svolta un'attività di tipo sperimentale su materiali e compositi innovativi per applicazioni nel settore dell'ingegneria elettrica ed elettronica.

L'attività scientifica si è sviluppata attraverso ricerche a carattere teorico e sperimentale sui seguenti temi principali: caratterizzazione e trattamento elettromagnetico di materiali, modellistica elettrica di compositi e nano compositi polimerici, tecniche di progettazione ed ottimizzazione delle prestazioni di componenti per l’ingegneria elettrica ed elettronica. Attualmente responsabile di una unità di ricerca approvato nell'ambito del FP7‐ICT‐2007‐1 Small/medium‐scale focused research projects (STREPs) dal itolo "Carbon nAnotube Technology for High‐speed nExt‐geneRation nano‐InterconNEcts" il cui obiettivo è la progettazione e realizzazione di nanointerconnessioni basate su nanotubi di carbonio.

Il prof. Tucci è responsabile scientifico delle attività di ricerca svolte nell'ambito di Progetti di Ricerca di Ateneo (ex quota MURST 60%) ed ha attivamente contribuito in qualità di componente del gruppo di ricerca alle attività condotte nell'ambito di numerosi Progetti di Ricerca Nazionali (ex quota MPI/MURST 40%), Programmi Coordinati e Progetti Finalizzati C.N.R. e Contratti di Ricerca con Centri di Ricerca ed aziende italiane e straniere.

Il prof. Vincenzo Tucci svolge attività di revisore per riviste internazionali, Session Chairman a Conferenze Internazionali, e fa parte dei Comitati Organizzatori di Workshop Internazionali. L’attività di ricerca ha dato luogo ad oltre 100 pubblicazioni scientifiche pubblicate su riviste e raccolte internazionali ed in atti di conferenze internazionali. Egli è inoltre membro IEEE/AEIT (TC11 Nanotechnology, DEIS e CAS Societies) e del WG36B del Comitato Elettrotecnico Italiano (CEI).

Il prof. Tucci è membro del collegio dei docenti del Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione presso l’Università di Salerno. Negli anni precedenti ha fatto parte del collegio dei docenti del dottorato in Ingegneria Elettrica presso l'Università di Napoli "Federico II" e di commissioni di valutazione di dottorati italiani e internazionali.


1 6 0

Per quanto riguarda l'attività didattica, il prof. Tucci è titolare del corso di “Elettrotecnica I e II” per gli allievi del Corso di Laurea e del corso di “CAD di Dispositivi Elettrici e Magnetici” per gli allievi della Laurea Specialistica afferenti all’Area Didattica in Ingegneria Elettronica presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università di Salerno.

Walter Zamboni Walter Zamboni è nato a Napoli il 2 gennaio 1977. Nel 2001 si è laureato con lode in Ingegneria Elettrica presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II". Nella stessa università ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria Elettrica nel 2004. Nel 2003 è stato "Visiting Scientist" al CRPP‐Superconductivity, Villigen, Svizzera, e "Stager" al CERN (Svizzera). Dal 2005 al 2008 è stato assegnista di ricerca presso il DAEIMI, Università degli Studi di Cassino e dal 2006 al 2008 è stato professore a contratto di Teoria dei Circuiti presso l'Università degli Studi del Sannio. Dal marzo 2008 è ricercatore presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università degli Studi di Salerno. I suoi interessi di ricerca sono principalmente nell'ambito della modellistica numerica dei campi elettromagnetici, della superconduttività applicata, delle nanotecnologie e dell'elettronica di potenza.

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1 6 2

GENERALITÀ ............................................................................................................................................................. 164

LAUREA ....................................................................................................................................................................... 166

OBIETTIVI FORMATIVI ................................................................................................................................................ 166 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI .................................................................................................................................. 167 AMMISSIONE AL CORSO DI STUDIO IN INGEGNERIA INFORMATICA ............................................................................. 168 TIROCINI ..................................................................................................................................................................... 168 PROVA FINALE ............................................................................................................................................................ 168

LAUREA MAGISTRALE ........................................................................................................................................... 169

OBIETTIVI FORMATIVI ................................................................................................................................................ 169 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI .................................................................................................................................. 171 ACCESSO ALLA LAUREA MAGISTRALE ....................................................................................................................... 171 PROVA FINALE ............................................................................................................................................................ 173

INFORMAZIONI UTILI ............................................................................................................................................. 174

PIANI DI STUDIO .......................................................................................................................................................... 174 FREQUENZA AI CORSI .................................................................................................................................................. 174 MODALITÀ DI FREQUENZA .......................................................................................................................................... 174 LINGUA DI INSEGNAMENTO ........................................................................................................................................ 174 SEDE E ORARIO ........................................................................................................................................................... 174 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE AI TIROCINI ................................................................................................................ 174 PRESENTAZIONE DEI PIANI DI STUDIO ........................................................................................................................ 174 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE A PROGRAMMI DI MOBILITÀ INTERNAZIONALE .......................................................... 175

CONTATTI E RIFERIMENTI ................................................................................................................................... 176

AREA DIDATTICA ....................................................................................................................................................... 176 ALTRI CONTATTI UTILI PER GLI STUDENTI ................................................................................................................. 176

MANIFESTI DEGLI STUDI ....................................................................................................................................... 178

LAUREA DI PRIMO LIVELLO� IN INGEGNERIA INFORMATICA ..................................................................................... 178 LAUREA MAGISTRALE� IN INGEGNERIA INFORMATICA .............................................................................................. 180

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI ............................................................................................................... 182

ALGORITMI E STRUTTURE DATI ........................................................................................................................ 183 ANTENNE E COLLEGAMENTI WIRELESS ......................................................................................................... 186 APPLICAZIONI DI IT-GOVERNANCE .................................................................................................................. 188 AUTOMAZIONE E ROBOTICA .............................................................................................................................. 191 BASI DI DATI ........................................................................................................................................................... 193 CALCOLATORI ELETTRONICI ............................................................................................................................. 196 CHIMICA .................................................................................................................................................................. 198 CIRCUITI DIGITALI ................................................................................................................................................ 200 CODIFICA E COMPRESSIONE DELL’INFORMAZIONE .................................................................................... 202 COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI ................................................................................................ 204 ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE ............................................................................................. 206 ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI ..................................................................................................... 208 ELETTROTECNICA ................................................................................................................................................ 211 FISICA ....................................................................................................................................................................... 213 FONDAMENTI DI INFORMATICA ........................................................................................................................ 218 INGEGNERIA DEL SOFTWARE ............................................................................................................................ 221 INTELLIGENZA ARTIFICIALE ............................................................................................................................. 223 MATEMATICA I ...................................................................................................................................................... 226 MATEMATICA II ..................................................................................................................................................... 230 MATEMATICA III .................................................................................................................................................... 234 MODELLI E SISTEMI PER LA VISIONE ARTIFICIALE ...................................................................................... 237 PROGRAMMAZIONE AD OGGETTI ..................................................................................................................... 239 PROGRAMMAZIONE IN RETE .............................................................................................................................. 241 RETI DI CALCOLATORI: PROTOCOLLI E SISTEMI ........................................................................................... 246 RETI DI TELECOMUNICAZIONI ........................................................................................................................... 248 RETI LOGICHE ........................................................................................................................................................ 250 SISTEMI DI ELABORAZIONE ............................................................................................................................... 252


1 6 3

SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONE ................................................................................................................... 254 SISTEMI E TECNOLOGIE INDUSTRIALI ............................................................................................................. 256 SISTEMI INFORMATIVI ......................................................................................................................................... 259 SISTEMI OPERATIVI .............................................................................................................................................. 262 SISTEMI OPERATIVI .............................................................................................................................................. 264 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE .................................................................................................................... 266 TECNOLOGIE INFORMATICHE DEI SISTEMI DI CONTROLLO ...................................................................... 269 TECNOLOGIE SOFTWARE PER IL WEB .............................................................................................................. 271 TELERILEVAMENTO ............................................................................................................................................. 273 TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ANALISI DEI SEGNALI ......................................................................... 275 TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ ............................................................... 277 TEORIA E TECNICA DELLE TELECOMUNICAZIONI ....................................................................................... 279

BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI .................................................................................................................. 281


1 6 4

GENERALITÀ

A partire dall’anno accademico 2008/09 l’entrata in vigore del Decreto Ministeriale 270/04 ha ristrutturato l’organizzazione didattica universitaria, procedendo ad attuare alcuni correttivi al progetto formativo precedente e lasciando prevalentemente inalterato l'impianto complessivo preesistente. Gli interventi più significativi hanno riguardato:

a. la riduzione del numero di insegnamenti, provvedendo ad un accorpamento degli attuali contenuti formativi, e razionalizzando la distribuzione degli esami negli anni;

b. la ridefinizione dell'itinerario formativo al fine di raggiungere elevati livelli qualitativi dei

laureati assicurando loro conoscenze e competenze di ampio spettro a completamento di

una solida base culturale e metodologica finalizzando i profili formativi alle esigenze del

mondo del lavoro e delle professioni;

c. la facilitazione della mobilità studentesca tra i diversi Corsi di Laurea della stessa Classe e

della Facoltà.

Il Corso di Laurea Magistrale rispetta il Decreto Ministeriale 270/04 ed il percorso formativo è stato riorganizzato conformemente.

A garanzia di una concreta ricaduta occupazionale, le figure professionali che i Corsi di Laurea in Ingegneria Informatica intendono formare sono il risultato di una lunga attività di progetto che ha visto il coinvolgimento delle associazioni di industriali, di importanti realtà industriali a carattere multinazionale, e di numerose piccole e medie imprese ed enti locali, nonché la consultazione di importanti studi di settore a carattere nazionale ed europeo. In particolare, il percorso di studio in Ingegneria Informatica è stato progettato avvalendosi principalmente di contributi diversificati e sinergici come:

a. il Body of Knowledge in Ingegneria Informatica: questo documento, redatto dal Gruppo Italiano di Ingegneria Informatica (GII), è un punto di riferimento fondamentale nel lavoro di definizione degli contenuti e delle materie da inserire in un corso di Laurea in Ingegneria Informatica, sia di primo livello che Magistrale. Infatti tale documento rappresenta il parere ufficiale che il GII esprime in merito ai "saperi minimi", "saperi tradizionali" e i "saperi elective" che devono essere contenuti in un CdS in Ingegneria Informatica. Tali saperi sono espressi analiticamente (in cfu). Il manifesto per il CdS in oggetto rispetta pienamente il Body of Knowledge;

b. gli studi di settore di rilevanti enti (ISTAT, Centro Studi C.N.I., FederManagement, Confindustria, Anasin; Federcomin, Confindustria) in riferimento alle competenze e alle figure professionali richieste nel mondo delle aziende dell'ICT;

c. gli incontri con le parti interessate: l'Area Didattica di Ingegneria dell'Informazione ha organizzato degli incontri peri dici con il Comitato di Indirizzo e le Rappresentanze del Mondo del lavoro e delle professioni tra cui si annoverano Enti ed Aziende di rilevanza nazionale ed internazionale nel settore.


1 6 5

L’offerta formativa erogata per gli immatricolati negli a.a. 2010/2011 e 2009/2010 è riportata di seguito nel Manifesto degli Studi. Per le offerte formative erogate agli anni precedenti si faccia riferimento alle Guide dello Studente del relativo anno accademico di immatricolazione.


1 6 6

Laurea

Obiettivi Formativi

La figura professionale dell’Ingegnere Informatico è di grande attualità e registra l’esistenza, da

circa 10 anni, del fenomeno dello skill shortage. Lo skill shortage corrisponde all’esigenza da parte

del mercato di disporre di figure professionali in numero superiore ai laureati che ogni anno si

creano, determinando in tal modo l’inserimento nel mondo del lavoro da parte del giovane

laureato in tempi molto brevi.

Il successo della figura professionale di Ingegnere Informatico risiede nella sua polivalenza e

flessibilità, caratteristiche queste sempre più indispensabili nella Società dell’Informazione.

Il principale obiettivo formativo del Corso di Laurea in Ingegneria Informatica è mirato ad

assicurare allo studente una adeguata padronanza di metodi e contenuti scientifici generali, con

particolare riferimento agli ambiti dell'informatica, dell'automatica e delle telecomunicazioni, oltre

alle specifiche conoscenze professionali preordinate all'inserimento dei laureati nel mondo del

lavoro.

L'offerta didattica è specificamente mirata alla formazione di figure professionali emergenti nel

settore delle Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione (ICT). Il percorso formativo

proposto prevede che la formazione del laureato in Ingegneria Informatica non sia limitata alle

discipline del settore dell’ICT, ma sia anche contraddistinta da solide conoscenze di tipo

metodologico e tecnico‐scientifico, consentendogli di affrontare con competenza la progettazione

di sistemi complessi. Più specificatamente, il corso di Laurea di Ingegneria Informatica

dell’Università di Salerno si propone di formare laureati che:

• conoscano adeguatamente gli aspetti metodologico‐operativi della Matematica, della Fisica e delle

altre discipline di base nel settore dell’ICT, come i Campi Elettromagnetici, l’Elettronica,

l’Elettrotecnica, le Telecomunicazioni, i Sistemi elettrici e di Controllo Industriale;

• conoscano adeguatamente gli aspetti metodologico‐operativi delle scienze dell’Ingegneria;

• siano in grado di identificare, formulare e risolvere problemi nel settore dell’ICT, come la

progettazione e gestione di apparati, sistemi e infrastrutture riguardanti la rappresentazione e

l’elaborazione delle informazioni e la loro utilizzazione nelle attività produttive e di servizi.

La figura professionale che emerge dal Corso di Studi si distinguerà per le elevate competenze

acquisite, le quali non sono limitate agli ambiti classici del software applicativo ma si estendono al

campo delle architetture dei sistemi di elaborazione, ai servizi ed alle applicazioni delle reti

telematiche e dei sistemi di telecomunicazioni, nonchè agli ambienti informatici ed alle

applicazioni dell’informatica nel settore dei controlli industriali e della gestione della produzione.


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Le conoscenze e le competenze acquisite dai laureati in Ingegneria Informatica, si inquadrano in

profili professionali tradizionalmente definiti dalle aziende ed enti operanti nel settore, quali:

• IT DEVELOPER, Realizzare applicazioni stand‐alone in linguaggi imperativi e ad oggetti, applicazioni

web, e sistemi di basi di dati;

• CONTROL SYSTEMS PROGRAMMER: Realizzare applicazioni di controllo e di automazione

industriale, tramite la programmazione di dispositivi di controllo sia in linguaggi imperativi classici

che in linguaggi dedicati all'automazione (come, ad esempio, il diagramma funzionale sequenziale

o il linguaggio a contatti);

• CONTROL SYSTEMS DEVELOPER: Progettare architetture di controllo di media/piccola dimensione.

Configurare i vari dispositivi di controllo e di supervisione per realizzare architetture di controllo di

media/piccola dimensione;

• SYSTEM PROGRAMMER, in grado di programmare sistemi a microcontrollori e microprocessori, a

livello di sistema;

• SYSTEM DESIGNER, finalizzato alla realizzazione di board digitali, realizzate con componentistica

standard ed alla progettazione e realizzazione dei driver necessari per il loro uso come periferiche

di sistemi di calcolo;

• IT JUNIOR ANALIST, in grado di analizzare, valutare e dimensionare sistemi di elaborazione di

piccole e dimensioni;

• NETWORK MANAGER, in grado di realizzare e gestire impianti di rete locale, con competenze di

base sulle reti geografiche, sulle architetture TLC, su reti TCP/IP, fibra ottica, VOIP.


Il percorso formativo del laureato in ingegneria Informatica si articola su tre livelli:

• formazione di base a carattere generale nell'ambito della matematica della fisica e della statistica

ed ingegneristica nell'ambito dell'informatica, dell'elettrotecnica e dei circuiti, e della statistica

applicata all'ingegneria,

• formazione di base nelle discipline dell'ingegneria dell'informazione, con particolare riferimento

alla programmazione dei calcolatori elettronici, la loro architettura hardware e software, le basi di

dati, l'analisi dei segnali e la relativa trasmissione, ed i controlli automatici.

• formazione di natura caratterizzante, finalizzata alla creazione di specifici profili professionali che il

corso di studi intende formare, con attività formative che coinvolgono prevalentemente i settori

dell'informatica, dell'automatica e delle telecomunicazioni, e privilegiano gli aspetti


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interdisciplinari, oggi di grande importanza nel settore. Le problematiche trattate si riferiscono

prevalentemente alle metodologie e tecnologie informatiche nell'automazione industriale,

all'analisi ed al progetto di applicazioni informatiche, alle reti di calcolatori, al progetto

architetturale dei sistemi di elaborazione, e ai sistemi di telecomunicazione.

• Il Corso di studi si articola al terzo anno con un’offerta didattica orientata all'approfondimento

delle discipline nei settori dell'informatica, dell'automatica e delle telecomunicazioni, e mirato a

rafforzare nello studente le abilità di analisi di problemi e conseguente sintesi progettuale

nell'ambito dell'ingegneria del software, delle reti di calcolatori, dei sistemi hardware e software

per il controllo automatico, e dei sistemi di telecomunicazione e dei circuiti digitali. Inoltre, sono

inseriti degli insegnamenti a scelta dello studente mirati all'approfondimento di discipline

dell'informazione che abbiano precisa attinenza con i profili professionali che si definiscono, e

preordinato all'inserimento dei laureati nel mondo del lavoro. I contenuti si riferiscono all'ambito

delle applicazioni software (tradizionali e distribuite), dei sistemi hardware e software per il

controllo automatico, e dei sistemi di telecomunicazione.

Ammissione al Corso di Studio in Ingegneria Informatica

Ai fini dell’accesso al Corso di Studi, è prevista una prova che serve allo studente sia come

autovalutazione, sia come titolo di ammissione. L’iscrizione al Corso di Studi è subordinata al

rispetto dei termini per la prescrizione ed al sostegno obbligatorio del test di accesso che consiste

in quesiti a risposte multiple, in elaborazioni logiche ed esercizi per la cui risoluzione si richiedono

buone conoscenze pre‐universitarie di base (Matematica, Fisica, Informatica, ...). Nel caso che

l’esito del test di ingresso sia fortemente negativo, lo studente potrà differire la sua

immatricolazione, seguire i corsi di recupero, ed affrontare nuovamente il test per verificare il

recupero dei debiti formativi.

Tirocini

Il percorso formativo si completa con un tirocinio, costituito da attività didattiche svolte

obbligatoriamente presso aziende ed enti a rilevanza internazionale operanti nel settore, e

finalizzato al completamento della cultura di contesto nel settore dell'Ingegneria Informatica, e più

in generale dell'Ingegneria dell'Informazione.

Prova finale

La prova finale consiste nella preparazione e discussione di un elaborato, di carattere

prevalentemente applicativo, sviluppato nell'ambito delle discipline del Corso di Laurea e

corredato da una presentazione multimediale.


1 6 9

Laurea Magistrale

Obiettivi Formativi

I laureati nei Corsi di Laurea Magistrale della classe devono:

• conoscere approfonditamente gli aspetti teorico‐scientifici della matematica e delle altre scienze

di base ed essere capaci di utilizzare tale conoscenza per interpretare e descrivere i problemi

dell'ingegneria complessi o che richiedono un approccio interdisciplinare;

• conoscere approfonditamente gli aspetti teorico‐scientifici dell'ingegneria, sia in generale sia in

modo approfondito relativamente a quelli dell'ingegneria informatica, nella quale sono capaci di

identificare, formulare e risolvere anche in modo innovativo problemi complessi o che richiedono

un approccio interdisciplinare;

• essere capaci di ideare, pianificare, progettare e gestire sistemi, processi e servizi complessi e/o

innovativi;

• essere capaci di progettare e gestire esperimenti di elevata complessità;

• essere dotati di conoscenze di contesto e di capacità trasversali;

• avere conoscenze nel campo dell'organizzazione aziendale (cultura d'impresa) e dell'etica

professionale;

• essere in grado di utilizzare fluentemente, in forma scritta e orale, almeno una lingua dell'Unione

Europea oltre l'italiano, con riferimento anche ai lessici disciplinari.

I principali sbocchi occupazionali previsti dal Corsi di Laurea Magistrale sono quelli

dell'innovazione e dello sviluppo della produzione, della progettazione avanzata, della

pianificazione e della programmazione, della gestione di sistemi complessi, sia nella libera

professione sia nelle imprese manifatturiere o di servizi che nelle amministrazioni pubbliche. I

laureati magistrali potranno trovare occupazione presso industrie informatiche operanti negli

ambiti della produzione hardware e software; industrie per l'automazione e la robotica; imprese

operanti nell'area dei sistemi informativi e delle reti di calcolatori; imprese di servizi; servizi

informatici della pubblica amministrazione.

L'obiettivo formativo primario del Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica è quello di

acquisire le conoscenze e maturare le capacità necessarie a progettare e realizzare sistemi di

medie e grandi dimensioni in ambito Information Technology. A questo fine viene curato

l'approfondimento di metodi e contenuti scientifici generali, con particolare riferimento agli ambiti

dell'informatica e dell'automatica, e la conoscenza di metodologie di progetto, project


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management e gestione della produzione, oltre alle specifiche conoscenze professionali

preordinate all'inserimento dei laureati nel mondo del lavoro.

L'offerta didattica è mirata alla formazione di figure professionali specialistiche nel settore delle

Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione. In particolare, il profilo professionale è quello

di un Ingegnere Informatico che sia in grado di:

• progettare e realizzare sistemi ed applicazioni software di elevata complessità,

• progettare impianti di rete e telematiche di grandi dimensioni,

• analizzare, progettare e sviluppare applicazioni informatiche tradizionali e basate sul Web di

grandi dimensioni,

• progettare e configurare sistemi di automazione.

Inoltre l'offerta didattica è mirata alla formazione di figure professionali capaci di dirigere e

organizzare gruppi di lavoro per il progetto e la realizzazioni di grandi sistemi software, hardware o

di automazione.

Alla fine del percorso di studi le conoscenze e le competenze acquisite dai laureati magistrali in

Ingegneria Informatica si inquadrano in profili professionali tradizionalmente definiti dalle aziende

ed enti operanti nel settore, quali:

• ANALISTA FUNZIONALE, in grado di analizzare realtà complesse e di articolare le soluzioni

progettuali più adeguate attraverso specifiche conoscenze sui microprocessi aziendali in ambienti

multipiattaforma e multivendor,

• IT ARCHITECT, ovvero di analizzare, progettare e gestire la realizzazione di applicazioni

informatiche complesse e di grandi dimensioni, in ambito web ed informativo aziendale,

• CONTROL SYSTEM DESIGNER in grado di analizzare, progettare e realizzare sistemi di controllo e/o

di automazione di media/alta complessità utilizzando metodologie avanzate quali il controllo non

lineare, il controllo ottimo, il controllo supervisivo,

• SYSTEM DESIGNER, in riferimento al progetto dell' architettura e del software di sistema per

sistemi embedded,

• SYSTEM ARCHITECT, in riferimento al dimensionamento e alla valutazione delle prestazioni di

sistemi informatici di medie e grandi dimensioni,

• DATA BASE DESIGNER, in grado di analizzare, progettare e sviluppare sistemi informativi aziendali

di medie e grandi dimensioni,


1 7 1

• NETWORK DESIGNER, in grado di progettare impianti di rete di grandi dimensioni, , con

competenze specifiche sulle reti geografiche, sulle architetture TLC, su reti TCP/IP, fibra ottica,

VOIP.


Il Corso di studi si articola su un unico percorso formativo orientato all'approfondimento delle

discipline di carattere prevalentemente progettuale nei settori caratterizzanti dell'informatica e

dell'automatica; un ruolo significativo è anche attribuito alle discipline delle telecomunicazioni ed

alle applicazioni telematiche, orientando il curriculum degli studi allo sviluppo di competenze di

carattere fortemente interdisciplinare, come richiesto oggi giorno dal mondo del lavoro.

Le discipline sono scelte in maniera tale da completare nello studente le abilità di analisi di

problemi complessi e di sintesi progettuale negli ambiti specifici dell'ingegneria del software, dei

calcolatori elettronici (in riferimento alle architetture sia general purpose che special purpose),

delle reti di calcolatori sia dal punto di vista sistemistico sia progettuale, dei sistemi e delle

metodologie di controllo automatico, e dei sistemi di telecomunicazione.

Il Corso di Laurea Magistrale, infine, culmina in una importante attività di progettazione, che si

conclude con un elaborato che dimostri la padronanza degli argomenti, la capacità di operare in

modo autonomo e un buon livello di capacità di comunicazione nell’affrontare un problema di

progetto nell'ambito delle discipline incontrate nel percorso di studio.

I corsi di insegnamento sono organizzati in due semestri. I semestri impegnano 12 settimane e

vanno da ottobre a dicembre e da marzo a maggio. La didattica impartita nei corsi è organizzata in

moduli da 60/90 ore, di cui una parte rilevante è riservata ad attività esercitative ed a pratiche di

laboratorio. Alcune attività didattiche riguardano lo sviluppo di attività interdisciplinari con lo

scopo di abituare l’allievo a generalizzare metodi e tecniche impartite nei vari corsi, a impiegare

software complessi, ad analizzare ed interpretare dati, a progettare opere e gestire cantieri.�Gli

esami di profitto possono essere orali e/o scritti e/o grafici. È possibile seguire alcuni corsi o

preparare l'elaborato per la prova finale nell'ambito del programma comunitario di mobilità

studentesca Erasmus/Socrates.

Accesso alla Laurea Magistrale

L'ammissione al Corso di Laurea Magistrale richiede il possesso di requisiti curriculari che

prevedano, comunque, un'adeguata padronanza di metodi e contenuti scientifici generali nelle

discipline scientifiche di base e nelle discipline dell'ingegneria, propedeutiche a quelle

caratterizzanti previste nell'ordinamento della presente classe di laurea magistrale.

Le disposizioni in materia di accesso al Corso di Laurea Magistrale sono contenute nel

Regolamento di Accesso della Facoltà di Ingegneria, al quale si rimanda per ulteriori dettagli.


1 7 2

Ai sensi di tale regolamento è previsto che per l'accesso al Corso di Laurea Magistrale sia

necessario il possesso di una Laurea e di adeguati requisiti curriculari e di preparazione.

Di norma è requisito curriculare generale per l'accesso alla Laurea Magistrale in Ingegneria il

possesso della Laurea in Ingegneria. Nel caso di possesso di altre lauree è possibile il verificarsi di

situazioni di affinità con i percorsi didattici dell'Ingegneria tali da consentire l'accesso; questo è

valutato, di volta in volta, sulla base della coerenza dell'effettivo curriculum del laureato con gli

obiettivi qualificanti della classe di Laurea Magistrale ed il profilo professionale previsto dal

relativo ordinamento e/o regolamento didattico.

Il possesso dei requisiti curriculari è verificato sulla base del numero minimo di CFU, di base e

caratterizzanti, negli ambiti previsti nella classe di lauree di primo livello dalla quale proviene la

Laurea Magistrale in questione. Il numero di CFU è precisato, per i vari Corsi di Studio, nel

Regolamento di Facoltà.

I requisiti curriculari, sono differenziati, considerando le seguenti tipologie di laureati:

• laureati interni, con laurea di continuità (ad esempio laureati in Ingegneria Meccanica, con

percorso verso la Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica);

• laureati esterni (in possesso di una Laurea conseguita presso altra Facoltà in Italia), con laurea di

continuità';

• laureati in ingegneria, interni ed esterni, con laurea non di continuità'; laureati in ingegneria

all'estero;

• laureati non in ingegneria.

Si ritiene che per i laureati della prima tipologia sussistano i requisiti curriculari e sia necessario

prevedere solo la verifica dell'adeguatezza della personale preparazione.

Per i laureati delle altre tipologie si ritengono necessarie le verifiche sia dei requisiti curriculari sia

della personale preparazione.

Per i laureati all'estero, ove al più esistono aree culturali non omonime a quelle dei nostri settori

scientifico‐disciplinari, e per i laureati non in ingegneria la verifica dei requisiti curriculari può

essere effettuata considerando opportune equivalenze tra gli insegnamenti seguiti con profitto e

quelli ascrivibili ai nostri Settori Scientifico‐Disciplinari.

Tra i requisiti di accesso è, inoltre, prevista una buona conoscenza di una lingua dell'Unione

Europea, oltre l'Italiano.


1 7 3

L'adeguatezza della preparazione è valutata sulla base della media dei voti conseguiti ai vari esami

e della durata degli studi per conseguire la laurea, in accordo a quanto previsto nel Regolamento

di Accesso della Facoltà di Ingegneria. Tale regolamento prevede l'immatricolazione degli studenti

che soddisfano i requisiti curriculari e di preparazione.

Coloro i quali, invece, non rispondano pienamente ai requisiti di preparazione, possono accedere

all'immatricolazione sostenendo una specifica prova d'accesso.

Prova Finale


prevalentemente progettuale e realizzativo, sviluppato nell'ambito delle discipline del corso di

Laurea e corredato da presentazione multimediale.


1 7 4

Informazioni Utili

Piani di studio

Gli studenti possono presentare piani di studio la cui approvazione è deliberata dal Consiglio di

Area Didattica. I termini e le modalità di presentazione dei suddetti piani sono stabiliti dalla

programmazione annuale della didattica nel calendario di Ateneo.

Frequenza ai corsi

La frequenza ai corsi è obbligatoria.


Gli insegnamenti sono erogati in presenza con frequenza obbligatoria.


Italiano

Sede e Orario

I corsi sono erogati presso la Facoltà di Ingegneria. Si consulti il sito di Facoltà

(http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule.

Richieste di partecipazione ai tirocini

Le offerte di tirocinio possono essere consultate sulla bacheca dell’Area Didattica di Ingegneria

dell’Informazione presso la Facoltà di Ingegneria (Inv. 9C, piano 3°), all’esterno dell’Ufficio Tirocini.

Per candidarsi è sufficiente consultare il sito di Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione

http://www.adinf.unisa.it/ o compilare on‐line la domanda di partecipazione.

La domanda dove essere presentata nel periodo 1 settembre ‐ 31 dicembre e ha validità per un

anno accademico. Essa dovrà essere ripresentata qualora non possa aver seguito durante l’anno di

validità.

Presentazione dei Piani di Studio

I Piani di studio vanno presentati alla Segreteria Studenti di Ingegneria, entro la data deliberata dal

Senato Accademico (tipicamente metà Settembre). Successivamente lo studente riceverà

comunicazione sull’eventuale approvazione del Piano di Studio o sulle richieste di emendamento

dal Consiglio di Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione.


1 7 5

Richieste di partecipazione a programmi di mobilità internazionale

Lo studente interessato può aderire al programma di mobilità studentesca Erasmus che consente

loro di svolgere un periodo di studi all’estero presso una delle Università straniere che hanno

stabilito un accordo di mobilità con l’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione.

Il programma Erasmus consente allo studente di formulare un piano di studio in cui alcuni

insegnamenti dell’Università di provenienza sono sostituiti con insegnamenti presenti nell’offerta

didattica dell’Università ospitante e/o svolgere attività di tirocinio e di tesi.

L’istruttoria per la partenza prevede la compilazione del Learning Agreement che contiene le

indicazioni sugli insegnamenti che si intendono seguire all’estero e i relativi esami che saranno

sostenuti.

Sul sito Web dell’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione sono disponibili tutte le

convenzioni stipulate, i regolamenti, e le informazioni necessarie allo studente per perfezionare la

richiesta di mobilità e per provvedere al rientro all’accreditamento degli esami superati.

Sono attive convenzioni con prestigiose Università dei principali paesi europei: Germania, Gran

Bretagna, Irlanda, Portogallo, Romania, Spagna e Svezia.


1 7 6

Contatti e riferimenti

Area Didattica

Presidente dell’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione

Prof. Vincenzo TUCCI

Tel. 089/964224, E‐mail: [email protected]

Segreteria dell’Area Didattica

Orario di Ricevimento: lunedì e giovedì dalle 9.30 alle 13.30.

Tel: 089/964167 E‐mail: [email protected];

Altri Contatti Utili per gli Studenti

Coordinatore Commissione Supporto alla didattica (orari)

Ing. Vincenzo MATTA


Coordinatore Commissione Piani di Studio

Prof. Giovanni Riccio


Coordinatori Commissione Tirocini & Tutorato

Prof. Pasquale FOGGIA Tel: 089/964275; e‐mail: [email protected] (informatica)

Prof. Vincenzo GALDI Tel: 089/964284; e‐mail: [email protected] (elettronica)

Coordinatore Commissione Orientamento e Placement

Prof. Nicola FEMIA Tel: 089/964279; e‐mail: [email protected]

Coordinatore Commissione Guida dello Studente

Prof. Alfredo RUBINO



1 7 7

Coordinatore Commissione Relazioni Esterne (ERASMUS e Internazionalizzazione)

Prof. Heinrich Christoph NEITZERT

Tel: 089/964304; e‐mail [email protected]

Coordinatore Commissione Redazione WEB

Prof. Pasquale FOGGIA



1 7 8

Manifesti degli Studi

LAUREA DI PRIMO LIVELLO� IN INGEGNERIA INFORMATICA


Matematica I I 9 MAT/05

Fondamenti di Informatica I 6 ING‐INF/05

Fisica (mod. 1) I 6 FIS/01

Fisica (mod. 2) II 6 FIS/01

Reti Logiche II 6 ING‐INF/05

Algoritmi e Strutture Dati II 9 ING‐INF/05 Fondamenti di Informatica

Matematica II II 9 MAT/05 Matematica I

TOTALE ANNO I 51


Matematica III I 6 MAT/05 Matematica II

Calcolatori Elettronici I 9 ING‐INF/05 Fondamenti di Informatica,

Reti Logiche

Programmazione ad Oggetti I 9 ING‐INF/05 Algoritmi e Strutture Dati

Elettrotecnica I 9 ING‐IND/31 Fisica

Teoria dei segnali: Modulo di Elementi di

Probabilità II 6 SECS‐S/02 Matematica III

Teoria dei segnali: Modulo di Analisi dei

Segnali II 6 ING‐INF/03 Matematica III

Basi di Dati II 9 ING‐INF/05 Programmazione ad Oggetti

Fondamenti di Controlli Automatici II 9 ING‐INF/04 Matematica III

TOTALE ANNO II 63


1 7 9

III ANNO SEMESTRE CFU SSD PROPEDEUCITÀ

Reti di calcolatori: Architetture e Servizi I 9 INF/01 Calcolatori Elettronici

Antenne e Collegamenti wireless I 9 ING‐INF/02

Circuiti Digitali I 6 ING‐INF/01 Elettrotecnica

Teoria e Tecnica delle Telecomunicazioni I/II 9 ING‐INF/03 Teoria dei segnali

Tecnologie Informatiche dei Sistemi di

Controllo II 6 ING‐INF/04 Fondamenti di Controlli

Automatici

I insegnamento a scelta I/II 6

II insegnamento a scelta I/II 6

Seminari II 1

Tirocinio 11

Prova finale 3

TOTALE ANNO III 66

TOTALE CDS 180


Economia ed Organizzazione Aziendale I 6 SECS‐P/07

Chimica I 6 CHIM/07

Tecnologie Software per il WEB II 6 ING‐INF/05 Basi di Dati

Sistemi informativi II 6 ING‐INF/05 Basi di Dati

Sistemi di Telecomunicazione II 6 ING‐INF/03 Teoria dei segnali

Sistemi e Tecnologie Industriali II 6 ING‐IND/33 Tecnologie informatiche dei

Sistemi di Controllo


1 8 0

LAUREA MAGISTRALE� IN INGEGNERIA INFORMATICA


Tecniche di Programmazione I 9 ING‐INF/05

Ingegneria del Software I 9 ING‐INF/05

Sistemi Operativi I 9 ING‐INF/05

Complementi di Controlli automatici II 9 ING‐INF/04

Sistemi di Elaborazione II 9 ING‐INF/05

Elaborazione numerica dei segnali II 9 ING‐INF/03

TOTALE ANNO I 54


Reti di calcolatori: protocolli e sistemi I 9 INF/01

Automazione e robotica I 9 ING‐INF/04 Complementi di Controlli

automatici

Intelligenza Artificiale I 6 ING‐INF/05

Programmazione in rete II 6 ING‐INF/05

Reti di telecomunicazioni II 6 ING‐INF/03

I Insegnamento a scelta II 6

II Insegnamento a scelta II 6

Prova finale 18

TOTALE ANNO II 66

TOTALE CDS 120


1 8 1


Applicazioni di IT‐Governance II 6 ING‐INF/05

Modelli e Sistemi per la Visione artificiale II 6 ING‐INF/05

Radiopropagazione II 6 ING‐INF/02

Codifica e Compressione dell'informazione II 6 ING‐INF/03 Elaborazione numerica

dei Segnali

Telerilevamento II 6 ING‐INF/03 Elaborazione numerica

dei Segnali


1 8 2

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI


1 8 3

ALGORITMI E STRUTTURE DATI Cds:

Ingegneria Informatica Docente:

Prof. Mario VENTO Integrato:

no


Crediti: 9

Anno: I

Semestre:II

Codice: SSD:

ING‐INF/05 Tipologia:Obbligatorio


Il corso ha l’obiettivo di approfondire gli aspetti relativi alla progettazione e realizzazione di algoritmi, utilizzando tecniche iterative e ricorsive e valutando l’efficienza dei programmi ottenuti. Dopo un approfondimento di tali aspetti il corso presenta le principali strutture dati fondamentali, come stack, liste ed alberi, tabelle hash presentandone la realizzazione in linguaggio C. Nell’ambito del corso si analizzano, inoltre, taluni aspetti metodologici dei linguaggi di programmazione in relazione alle regole di scope ed alla loro implementazione, al supporto a run‐time. Si approfondiscono alcuni aspetti relativi agli ambienti di programmazione con particolare attenzione al debugging e testing, alla compilazione separata, all’uso di strumenti quali gcc, make.


Conoscenza degli algoritmi e strutture dati fondamentali. Conoscenza dei paradigmi di programmazione iterativa e ricorsiva. Capacità di confrontare algoritmi sulla base dell’efficienza di esecuzione.


Analizzare e realizzare applicazioni che utilizzino algoritmi e strutture dati standard in linguaggio C, valutandone l’efficienza. Realizzazione di progetti software in C di piccole dimensioni impiegando gli strumenti per la compilazione separata sia da linea di comando che nell’ambito di un ambiente di sviluppo.


Selezionare le strutture dati adeguate a supportare un’applicazione, sulla base delle specifiche esigenze applicative.


Saper lavorare in gruppo. Esporre oralmente argomenti relativi agli algoritmi ed alle strutture dati.


Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze sulla programmazione in linguaggio C.

Metodi didattici


1 8 4

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono proposti e commentati algoritmi e la relativa codifica in linguaggio C, la creazione di librerie statiche usando gli strumenti per la compilazione separata. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti svolgono le precedenti attività in autonomia sulla base delle specifiche fornite dal docente. L’attività di laboratorio prevede anche lo sviluppo di progetti realizzati in gruppi di 3‐4 persone.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. La prova scritta viene realizzata dallo studente sul sistema di elaborazione; essa consiste in scrittura, compilazione, esecuzione e verifica di un programma in linguaggio C che faccia uso delle strutture dati analizzate durante il corso.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Complementi di programmazione in C

Puntatori, array e puntatori, aritmetica dei puntatori. Le struct.

4 2 2

Ricorsione Aspetti e definizioni generali. Induzione Matematica. Divide‐et‐impera. Algoritmi ricorsivi notevoli: Hanoi, Quicksort, Mergesort.

4 4 2

Complessità computazionale

Definizioni, il modello RAM, notazioni funzioni (Θ , W , O), calcolo di complessità (i vari costrutti), calcolo di complessità degli algoritmi, formule di ricorrenza, ricorrenze notevoli e loro risoluzione, cenni alla analisi ammortizzata.

4 2 0

Liste dinamiche

Aspetti generali, classificazione e struttura dati, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca, cancellazione, visita, altri algoritmi sulle liste.

6 4 2

Alberi binari

Aspetti generali, classificazione e struttura dati, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca, cancellazione, visita, altri algoritmi sugli alberi.

6 4 2

Tabelle hash Aspetti generali, hashing esterno ed interno, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca, cancellazione, visita, altri algoritmi sulle tabelle hash.

6 4 2

Ambienti di programmazione e debugging

Ambienti di programmazione, debugging e testing, compilazione separata e librerie, makefile.

6 5 5

Supporto a run‐time Aspetti generali sui modelli di memoria, memoria statica e memoria dinamica, stack e record di attivazione, nomi ed ambiente, regole di scope statico e dinamico

8 4 2

Totale Ore 44 29 17



1 8 5

M. Vento, P. Foggia, “Algoritmi e Strutture Dati”, Mc‐Graw ‐ Hill.

T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, “Introduzione agli algoritmi e strutture dati 2/ed”, Mc‐Graw ‐ Hill.

M. Gabrielli, S. Martini, “Linguaggi di programmazione: principi e paradigmi”, McGraw‐Hill.

Il corso è completamente supportato da materiale didattico on‐line e dispense del docente disponibili sul sito del corso. Il sito è accessibile attraverso il portale dell’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione http://www.adinf.unisa.it. Sono, inoltre, disponibili agli studenti esempi di esercizi svolti e ulteriore materiale didattico integrativo.


1 8 6

ANTENNE E COLLEGAMENTI WIRELESS CdS:

Ingegneria Informatica

Docente:

Prof. Giovanni RICCIO

Integrato:

NO

Propedeuticità:

Fisica, Matematica III

Crediti:

9

Anno: III Semestre: I Codice: SSD: ING‐INF/02 Tipologia:


Scopo del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti matematici e metodologici necessari per la caratterizzazione delle antenne e l’analisi della propagazione nei collegamenti radio.


Al termine del corso, lo studente possiederà quelle conoscenze necessarie per affrontare e risolvere problemi di collegamento radio, con comprensione dei fenomeni fisici collegati.

Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding)

Lo studente dovrà essere in grado di pianificare collegamenti wireless sia indoor che outdoor.


Lo studente potrà selezionare i sistemi di antenna in base alle specifiche richieste, discriminare i meccanismi propagativi del campo elettromagnetico e scegliere il modello propagativo idoneo al contesto considerato.


Lo studente dovrà saper esporre correttamente, e con proprietà di linguaggio, temi ed argomenti incontrati durante lo svolgimento del corso.


Lo studente dovrà essere in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati nel corso, ricorrendo anche a supporti diversi da quelli proposti.

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche e fisiche di base.

Metodi didattici

Lo svolgimento del corso prevede lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i


1 8 7

principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.




Italiano.

Sede e Orario


Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione Presentazione del corso e richiami utili. 2

Elementi di base Linee di trasmissione. Equazioni di Maxwell. Relazioni costitutive. Condizioni al contorno. Teoremi utili. Potenziali elettromagnetici.

12 4

Antenne Caratterizzazione di antenne in trasmissione e ricezione. Antenne a dipolo. Antenne a guide d’onda ed a tromba. Antenne a riflettore. Antenne integrate. Schiere lineari di antenne. Antenne per sistemi cellulari.

14 8

Onde elettromagnetiche

e meccanismi di propagazione

Onde piane in mezzi illimitati con e senza perdite: campo elettromagnetico, polarizzazione e densità di potenza. Riflessione e trasmissione di onde piane in presenza di ostacoli. Diffrazione.

14 8

Modelli di propagazione

Formula del collegamento radio. Valutazione del path loss. Link budget. Modelli deterministici ed empirici per la propagazione indoor e outdoor.

10 8

Impatto ambientale

Normativa vigente. Tecniche di riduzione a conformità. 4 2

Misure Strumentazione e tecniche di misura del campo elettromagnetico. 2 2

Totale Ore 58 30 2


G. Riccio, Appunti di antenne e propagazione nei collegamenti wireless

S.R. Saunders e A. Aragon‐Zavala, Antennas and propagation for wireless communication systems, Wiley, 2007


1 8 8

APPLICAZIONI DI IT‐GOVERNANCE Cds:

Ingegneria Informatica LM


Integrato: no

Propedeuticità: Reti di calcolatori

Crediti: 6

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:

ING‐INF/05

Tipologia: A scelta


Il corso mira all’acquisizione delle conoscenze sulle architetture dei sistemi di elaborazione, sulla sicurezza dei sistemi informatici e sui principali sistemi di gestione sia delle infrastrutture di calcolo che di quelle per la sicurezza


Conoscenza dell'architettura di un sistema di elaborazione, delle sue principali componenti e dei sistemi di gestione. Conoscenza delle problematiche di sicurezza informatica e dei sistemi di gestione.


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un sistema informatico in sicurezza, ottimizzando il processo realizzativo in base al contesto in esame.


Saper valutare l’impatto delle scelte di progetto sulla affidabilità, sicurezza, manutenibilità, portabilità, accessibilità e usabilità.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle architetture dei sistemi di elaborazione sicure.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta la conoscenza delle reti di calcolatori, dei sistemi operativi e delle basi di dati.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, specifici problemi da risolvere legati ad argomenti trattati a lezione. Per la parte di laboratorio viene assegnato un progetto su specifiche tematiche tecnologiche che richiede sia oltre all’acquisizione delle competenze e abilità sui contenuti dell’insegnamento, anche sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.


1 8 9


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante una prova scritta e colloquio orale. La prova scritta viene realizzata dallo studente in aula e consiste nella realizzazione di un progetto di sistema informatico e delle architetture da mettere in campo per assicurare il livello di sicurezza richiesto Inoltre gli studenti, organizzati in gruppi di 3/4 persone, sono coinvolti in un “Contest” finalizzato alla sviluppo di un progetto di un sistema informatico sicuro. Il Contest è articolato in due prove, sviluppate durante lo svolgimento del corso da tutti i gruppi con l’obiettivo di costituire un contesto competitivo per far esercitare gli studenti, preparandoli alla progettazione di sistemi informatici sicuri e contemporaneamente consentendogli di sviluppare le abilità di cooperazione nella risoluzione di un compito complesso. Il conseguimento della sufficienza a tutte le prove del Contest vale come esonero dalla prova scritta.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione ai sistemi informatici ed alla sicurezza informatica

Dopo una panoramica sulle architetture dei moderni sistemi di elaborazione dati, si descrivono i principali componenti di un impianto informatico di tipo enterprise (server, sistemi di storage, sistemi Grid, apparati di rete, applicazioni di governo) e i principali elementi che ne assicurano la sicurezza.

4

Architettura dei sistemi di elaborazione

Vengono analizzati i sistemi di storage (architettura e prestazioni dei dischi, striping e ridondanza dei dati, configurazioni dei dischi RAID, affidabilità e prestazioni dei sistemi RAID, Network Attached Storage ‐NAS‐, Storage Area Network ‐SAN‐) ed i sistemi di sicurezza (esigenze e funzioni, certificati digitali, crittografia a chiave singola e a doppia chiave, tecniche per il controllo degli accessi, protocolli sicuri ‐SSL, HTTPS‐)

6

Architetture di rete

Firewall: principi, tecnologie e architetture per la sicurezza perimetrale, posizionamento dei server applicativi e dei bastion host, virtual private network, esempi di architetture standard

6 4 2

Sicurezza informatica

Principali tipi di attacchi alla sicurezza di un impianto informatico, principali metodi di difesa. Confidenzialità e certificazione delle informazioni (concetti di base ‐ cifrari, trasposizione e sostituzione ‐, algoritmi a chiave simmetrica ‐ DES, 3DES, AES, IDEA ‐, algoritmi a chiavi asimmetriche ‐ RSA e Diffie‐Hellman ‐ , funzioni di hash ‐ SHA, MD5 ‐, firma digitale, certificati digitali ed architettura delle certification authority). Architetture distribuite sicure (attacchi attraverso i protocolli, sniffing, denial of service, spoofing, DNS poisoning, ARP poisoning, firewall ‐ principali funzioni svolte, classificazione dei firewall ‐, tipi di architetture ‐ DMZ, … ‐, reti wireless: WEP, EAP, 802.1X)

8 4 4

Autenticazione e controllo accessi

Autenticazione (le tre tecniche di autenticazione, autenticazione a molti fattori; valutazione delle tecnologie di autenticazione). Controllo degli accessi

6


1 9 0

(politiche discrezionali – DAC ‐ e mandatorie – MAC ‐, modelli di controllo dell’accesso evoluti, controllo degli accessi e privilegi nei DBMS)

Gestione dei sistemi e della sicurezza

Introduzione alle problematiche di governance IT. Strumenti di gestione dei sistemi e della sicurezza. Approfondimento sui tool per verificare la sicurezza attiva e reattiva (portscanner, Vulnerability Assessment Tools, sistemi IDS)

6 4 6

Totale Ore 36 12 12


http://www.libreriauniversitaria.it/libri‐autore_della+mea+vincenzo‐vincenzo_mea_della.htm

P. Cremonesi "Impianti Informatici Enterprise", McGraw Hill, 2007

Kurose James F., Ross Keith W. Reti di calcolatori e internet. Un approccio top‐down, Pearson Education Italia 2008


1 9 1

AUTOMAZIONE E ROBOTICA Cds:



Integrato: no

Propedeuticità: Complementi di

Controlli Automatici

Crediti: 9

Anno: II

Semestre: I

Codice: 0622700019 SSD:

ING‐INF/04 Tipologia

Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso ha come obiettivo la presentazione delle metodologie di analisi e modellistica dei sistemi ad eventi discreti nell’ambito dell’automazione industriale ma con riferimento anche a sistemi informatici, reti di comunicazione e di trasporto. Inoltre sono presentati gli elementi di base della robotica.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Sistemi a eventi discreti. Modellistica tramite automi e reti di Petri. Controllo di supervisione. Modellistica dei robot. Controllo dei robot.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di analizzare e controllare un sistema di automazione mediante le metodologie dei sistemi ad eventi discreti. Saper scrivere i modelli cinematici di robot manipolatori. Saper progettare semplici controllori per robot.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare le metodologie dei sistemi ad eventi più appropriate per l’analisi e la progettazione di un sistema di automazione industriale. Saper scegliere il metodo di controllo di un robot in funzione della applicazione.

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre oralmente un argomento del corso. Saper scrivere una relazione su una analisi o un progetto effettuati.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di informatica e conoscenze avanzate di automatica.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un esercizio da risolvere mediante carta e penna.




1 9 2



Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Controllo supervisivo basato su automi

Algebra dei linguaggi. Automi a stati e loro proprietà. Modellistica con automi. Teorema della controllabilità. Progetto di controllori di supervisione mediante automi a stati finiti.

6 6

Controllo supervisivo basato su reti di Petri

Reti di Petri e loro proprietà. Modellistica con reti di Petri. Progetto di controllori di supervisione mediante reti di Petri.

6 6

Problematiche implementative del controllo supervisivo

Realizzazione dei controllori di supervisione. 4 4

Controllo ottimo di sistemi ad eventi

Sistemi a eventi discreti temporizzati e tecniche di schedulazione. Cenni a reti di code.

6 4

Applicazioni del controllo supervisivo

Esemplificazioni a casi reali (magazzini automatici, celle robotizzate, sistemi per la movimentazione materiale).

4

Struttura e componenti di un robot industriale

Il robot industriale. Struttura dei manipolatori. 2

Cinematica Matrice di rotazione. Angoli di Eulero. Trasformazioni omogenee. Cinematica diretta. Cinematica di strutture tipiche di manipolazione. Problema cinematico inverso. Cinematica differenziale. Jacobiano.

10 2 2

Dinamica Formulazione di Lagrange. Dinamica diretta e dinamica inversa. 6 2

Controllo Controllo nello spazio dei giunti. Controllo indipendente ai giunti. Compensazione in avanti a coppia precalcolata. Controllo centralizzato. Controllo nello spazio operativo. Controllo dell’interazione con l’ambiente

14 4 2

Totale Ore 54 32 4

Testi di riferimento A. Di Febbraro, A. Giua, Sistemi ad eventi discreti, McGraw‐Hill, Milano, 2002. ISBN 9788838672699

B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, “Robotica ‐ Modellistica, pianificazione e controllo”, Terza Edizione, McGraw‐Hill, Milano, 2008, ISBN: 9788838663222.


1 9 3

BASI DI DATI Cds:


Docenti: da definire

Integrato: no

Propedeuticità: Programmazione ad

Oggetti

Crediti: 9

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso mira all’apprendimento di modelli e metodi per la definizione, progettazione e realizzazione di sistemi software che gestiscano insiemi di dati di grandi dimensioni e di natura eterogenea.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito delle basi di dati, dei modelli concettuali, logici e fisici di rappresentazione dei dati, delle metodologie di progetto e sviluppo, dei concetti fondamentali del linguaggio SQL, delle metodologie di gestione dei progetti, delle risorse umane e di stima dei costi di realizzazione.


Saper progettare e normalizzare un modello E‐R di una realtà in esame, realizzare, nel modello relazionale, una base di dati ed estrarre informazioni attraverso il linguaggio SQL, organizzare le attività di progetto e stimare i costi ed i tempi di realizzazione


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare una base di dati, ottimizzare il processo realizzativo in base al contesto in esame, individuare le metodiche più idonee per organizzare le attività di progettazione e realizzazione dei sistemi.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle basi di dati


Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alle strutture algebriche.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un


1 9 4

progetto da sviluppare durante tutto lo svolgimento del corso. Il progetto comprende unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettazione e realizzazione di una base di dati partendo dalle specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti implementano una base di dati in uno specifico DBMS (MSAccess o MySQL) e svolgono esercitazioni nel linguaggio SQL.



Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Architetture e linguaggi per le basi di dati. Modelli dei dati: livelli di astrazione nei DBMS; indipendenza dei dati. Linguaggi e utenti delle basi di dati: linguaggi per le basi di dati, utenti e progettisti.

3

Progettazione Concettuale

La progettazione concettuale di una base di dati; strategie e modelli di progettazione. Il ciclo di via dei sistemi informativi. Metodologie di progettazione delle basi di dati: strategia top‐down, strategia bottom‐up, strategia mista.

5

Il modello E‐R Descrizione del modello; progettazione di modelli E‐R. I costrutti principali del modello; regole aziendali e tecniche di documentazione. Panoramica finale sul modello E‐R.

3 7

Il modello relazionale

Modelli logici nei sistemi di basi di dati. Relazioni e attributi. Relazioni e basi di dati. Informazione incompleta e valori nulli. Relazioni, vincoli, operazioni sul modello relazionale.

6 2

Progettazione logica

Ristrutturazione del modello E‐R: analisi delle ridondanze, eliminazione delle generalizzazioni, partizionamento/accorpamento di concetti, scelta degli identificatori principali. Normalizzazione dello schema E‐R: ridondanze e anomalie, dipendenze funzionali, forme normali e normalizzazione. Traduzione nel modello relazionale.

5 3 6

Linguaggi per le basi di dati

Introduzione al SQL; SQL per la manipolazione dei dati; SQL per l’interrogazione dei dati: interrogazione semplici, operatori aggregati, interrogazioni con raggruppamento, interrogazioni di tipo insiemistico, interrogazione nidificate.

8 4 8

Gestione Progetti

Gestione, pianificazione e tempistica, analisi e gestione del rischio, Staffing e gestione dei gruppi

8 2

Stima dei tempi e dei costi

Produttività, metriche funzionali e dimensionali, tecniche di stima, modelli empirici di stima, stima della durata e dimensione dello staff

16 4

Totale Ore 54 22 14


P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di dati, McGraw‐Hill, 2006


1 9 5

Ingegneria del Software 8° Edizione; Sommerville Jan; Pearson editore


1 9 6

CALCOLATORI ELETTRONICI Cds:


Docente: Prof. Angelo MARCELLI

Integrato: no


Crediti: 9

Anno: II

Semestre:I Codice: SSD:



Il corso di propone di fornire i principi fondamentali sui quali si basa l’organizzazione di un calcolatore elettronico e la capacita’ di operare il confronto sistematico tra i modelli e le soluzioni implementative adottate nei processori commercialmente disponibili attraverso l’analisi del rapporto costo/prestazioni


Comprensione della terminologia e dei concetti fondamentali utilizzati nell’ambito delle architetture dei calcolatori, dei linguaggi assemblativi, delle metodologie di dimensionamento e valutazione delle prestazioni dei componenti di un calcolatore elettronico.


Saper programmare un calcolatore in linguaggio assemblativo, dimensionare e valutare le prestazioni dei diversi componenti, progettare a livello logico componenti delle unita’ fondamentali di un calcolatore elettronico, integrare progettazione hardware e software.


Saper individuare i metodi più appropriati per dimensionare le diverse unita’ di un calcolatore elettronico e valutare l’impatto di tali scelte sulle prestazioni.


Saper lavorare in gruppo e documentare il lavoro svolto in forma scritta.


Saper applicare le conoscenze acquisite a processori diversi da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando testi e materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti

Conoscenze informatiche di base, con particolare riferimento al concetto di algoritmo, alla codifica delle informazioni, alla programmazione e ai circuiti logici.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante lo svolgimento del corso. Il progetto comprende unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità specifiche, delle capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti realizzano programmi in linguaggio assemblativo attraverso l’uso di simulatori.


1 9 7


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e la valutazione dell’elaborato di progetto.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Organizzazione di un calcolatore elettronico – unita’ funzionali – Livelli di descrizione

2

Unita’ aritmetico‐logica

Rappresentazione dei numeri – Macchine aritmetiche: addizionatori, moltiplicatori, divisori – Operazioni in virgola fissa e mobile

8 6

Memoria Organizzazione della memoria e parametri caratteristici – Tecnologie delle unita’ di memoria ‐ Operazioni di lettura e scrittura – Gerarchia di memoria – Caching e memoria virtuale

10 6

CPU Datapath – Unita’ di controllo multiciclo – Eccezioni ‐ Pipelining 10 3

Ingresso uscita Modello di una unita’ di ingresso/uscita‐ Sincronizzazione ‐ Interruzioni

8 3

Linguaggi assemblativi

Il modello di programmazione – Classi di istruzioni – Modi di indirizzamento ‐ Sottoprogrammi – Gestione della memoria

10 3 15

Totale Ore 48 21 15


D.A. Patterson, J.L. Hennessy, Struttura e progetto dei calcolatori. Zanichelli, 2006

Materiali disponibili sul sito del docente accessibile dall’indirizzo http://nclab.diiie.unisa.it


1 9 8

CHIMICA Cds:


Docente: Liberata GUADAGNO

Integrato: no


Crediti: 6

Anno: I

Semestre: I

Codice:

SSD: CHIM/07

Tipologia: A scelta


Studio, comprensione e razionalizzazione dei fenomeni chimici, ovvero strutturazione della materia e sue trasformazioni fisiche e chimiche. Tra i risultati previsti per l’apprendimento rientra lo sviluppo di una visione atomistica delle sostanze e le competenze per connettere le osservazioni macroscopiche con la visione atomistica delle reazioni.


Comprensione dei concetti fondamentali della chimica sulla base degli obiettivi concettuali pianificati dal docente.


Agli studenti è richiesto di sapere individuare le possibili applicazioni dei concetti fondamentali acquisiti.


Rilevanti applicazioni ingegneristiche, risoluzione dei problemi e comprensione concettuale sono tre temi integrati, anche se distinti, che si intrecceranno durante lo svolgimento del corso e saranno evidenziati in diversi modi che, nel complesso, funzioneranno come guida per sollecitare gli studenti a sviluppare i propri obiettivi di valutazione analitica e critica.


Agli studenti è richiesto di sapere esporre oralmente un argomento con la capacità di correlare gli aspetti fenomenologici della chimica con i processi che avvengono a livello atomico e molecolare.


Agli studenti è richiesto di sapere applicare le conoscenze acquisite durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati in contesti di interesse attuale.

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alle strutture algebriche.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti la risoluzione di problemi chimici che rappresentano l’espressione in forma concreta e quantitativa dei concetti che vengono di volta in volta erogati nelle lezioni teoriche. Il metodo di risoluzione dei problemi è scelto in modo da porre in risalto il ragionamento ed è basato su un procedimento a tappe; allo step iniziale di comprensione del


1 9 9

problema segue la fase di pianificazione e risoluzione. La fase di pianificazione serve a riflettere su come risolvere il problema prima di manipolare i valori numerici. L’ultima fase, quella di verifica, promuove l’abitudine a valutare la ragionevolezza della risposta e a verificare la coerenza con i principi fondamentali della chimica.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta ed un colloquio orale.

Contenuto del corso


OreEserc.

Struttura atomica della materia

Atomi e cariche elettriche. Peso atomico e molecolare. Concetto di mole. Elettrone. Energia di ionizzazione e affinità elettronica. Massa degli atomi e delle molecole. Modello attuale dell’atomo di idrogeno. Significato della funzione d’onda. Aufbau degli atomi e loro configurazione elettronica. Tavola periodica.

10 2

Legame chimico

Formule chimiche. Legame ionico. Legame covalente. Delocalizzazione degli elettroni e risonanza. Ibridizzazione e geometria molecolare. Legame metallico. Interazioni deboli e stati condensati. Caratteristiche di valenza degli elementi in relazione alla loro posizione nel sistema periodico.

10 2

Stechiometria Numero di ossidazione. Reazioni chimiche ed equazioni di reazione. Reazioni di ossido‐riduzione.

2 4

Gas, solidi e liquidi

Pressione. Legge di Boyle. Legge di Charles e Gay‐Lussac. Scala assoluta della temperatura. Equazione di stato dei gas perfetti. Pressioni parziali e legge di Dal ton. Gas reali. Proprietà dei solidi. Reticoli e celle elementari. Descrizione di alcuni reticoli cristallini.. Tipi di solidi. Solidi covalenti, molecolari, ionici e metallici. Liquidi.

8 2

Equilibrio di fase Equilibrio solido‐liquido, solido‐gas e liquido‐gas. Diagrammi di stato. Diagramma di stato dell’acqua e del biossido di carbonio.

4

Equilibrio chimico Generalità. Legge di azione di massa. Effetto della temperatura sull’equilibrio chimico. Equilibri omogenei ed eterogenei. Dissociazione elettrolitica dell’acqua. Acidi e basi. Prodotto di solubilità.

4 7

Elettrochimica Potenziale all’elettrodo e celle galvaniche. 2 3

Totale Ore 40 20


D.W. Oxtoby “Chimica Moderna” EDISES (Napoli) Bandoli‐Dolmella‐Natile “Chimica di Base” EDISES (Napoli) Schiavello‐Palmisano “Fondamenti di Chimica” EDISES (Napoli).


2 0 0

CIRCUITI DIGITALI Cds:


Docente: Prof. Nicola LAMBERTI

Integrato: no

Propedeuticità: Elettrotecnica

Crediti: 6

Anno: III

Semestre: I

Codice:

SSD: ING‐INF/01

Tipologia: Obbligatorio


Il corso mira all’apprendimento della struttura e del funzionamento dei circuiti logici combinatori e sequenziali elementari più importanti per le applicazioni pratiche.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’elettronica digitale, dei modelli matematici e fisici dei componenti e dei circuiti; capacità di analizzare le prestazioni dei dispositivi commerciali dalla lettura dei data sheet..


Saper comprendere il funzionamento di semplici circuiti digitali riuscendo ad individuare il ruolo delle singole parti del circuito.


Saper individuare fra le varie soluzioni tecnologiche quella più appropriata per realizzare la funzione da implementare ed ottimizzare il processo realizzativo in base al contesto in esame.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai circuiti digitali.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base della teoria dei circuiti elettrici in regime stazionario e tempo variante.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Le esercitazioni in aula hanno il duplice scopo di far familiarizzare maggiormente gli studenti con gli argomenti trattati durante il corso e di far acquisire loro sensibilità sui valori dei parametri di progetto dei vari circuiti.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale.


2 0 1

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Caratteristiche generali delle famiglie logiche i 5

Porte logiche in tecnologia MOS

Le famiglie logiche MOS e CMOS 15 4

Circuiti logici sequenziali I flip‐flop SR, JK e D. Circuiti sensibili ai fronti. Flip‐flop master‐slave. Realizzazioni EDMOS e CMOS.

15 4

Memorie a semiconduttore

Memorie ROM, RAM statiche e dinamiche 15 2

Totale Ore 50 10


D.A. Hodges and H.G. Jacson: “Analisi e progetto di circuiti integrati digitali”, Boringhieri.

A. S. Sedra, K.C. Smith: “Circuiti per la microelettronica”, Edizioni Ingegneria 2000.

B. Riccò, F. Fantini, P. Brambilla: “Introduzione ai circuiti integrati digitali”, Zanichelli Telettra.


2 0 2

CODIFICA E COMPRESSIONE DELL’INFORMAZIONE Cds:


Docente: Maurizio LONGO

Integrato: no

Propedeuticità: Elaborazione numerica

dei segnali

Crediti: 6

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:

ING‐INF/03 Tipologia: A scelta


Obbiettivo del corso è di fornire gli elementi teorici e metodologici per comprendere la genesi e le applicazioni delle tecniche di codifica e di compressione dell’informazione.


Limiti teorici della compressione della informazione. Basi metodologiche delle tecniche di codifica e compressione.


Comprendere come i sistemi informativi e di telecomunicazione attingono a tali risultati per fare un uso efficiente delle risorse trasmissive e di memoria.


Sviluppare algoritmi per compressione dell’informazione.

Valutare comparativamente le prestazioni dei metodi di codifica.


Saper lavorare in gruppo; argomentare oralmente su questioni tecniche e metodologiche; sviluppare correttamente la soluzione scritta di un problema.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesto il possesso di strumenti metodologici di base nel campo matematico e probabilistico.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche di analisi delle principali metodologie matematico‐probabilistiche, lezioni applicative sui relativi sviluppi tecnologici, relative esercitazioni in classe. Sono previste prove scritte sotto forma di set di problemi da risolvere a casa e da sottoporre a valutazione.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale, tenendo conto delle suddette prove scritte.

Contenuto del corso


2 0 3


OreEserc.

Misura dell’informazione e codifica entropica

Entropia, divergenza e mutua informazione. Convessità e disuguaglianza di Jensen. Non‐negatività della divergenza e conseguenti disuguaglianze. Sorgenti senza memoria, sorgenti con memoria stazionarie. Tasso entropico. Modelli markoviani). Classificazione di codici a lunghezza variabile: invertibilità, univoca decifrabilità, condizione del prefisso. Disuguaglianza di Kraft.Limite inferiore per la lunghezza media; efficienza del codice. Teorema di Shannon sulla codifica di sorgenti senza memoria e di sorgenti con memoria stazionarie. Codifica di Huffmann. Codifica universale: codifica di Huffman adattativa; codifica di Lempel—Ziv.

Entropia differenziale. Casi delle v.a. uniforme e gaussiana. Relazione fra entropia differenziale e entropia della variabile quantizzata. Entropia condizionale e congiunta. Divergenza e mutua informazione per v.a. continue. Funzione R(D) (cadenza vs. distorsione). Calcolo di R(D): caso della sorgente della sorgente Gaussiana.

18 6

Tecniche di codifica con controllo di distorsione

Quantizzatore scalare: strutture descrittive. Distorsione, rumore granulare e di sovraccarico, rapporto segnale—rumore. Quantizzazione uniforme. Quantizzazione non uniforme (cenni). Quantizzazione ottima: regola “nearest neighbor” e regola del centro di massa. Algoritmo di Lloyd. Predizione ottima non lineare e lineare; principio di ortogonalità. Predizione lineare con memoria finita: equazioni di Yule—Walker. Algoritmo di Levinson—Durbin. Metodi di autocorrelazione empirica e di autocovarianza empirica. Predizione lineare con memoria infinita: equazioni di Wiener—Hopf. Quantizzazione differenziale. Quantizzazione predittiva ad anello (DPCM). Tecniche predittive—adattative (ADPCM). Modulazione delta. Codifica per trasformate Il problema della allocazione dei bit. Decorrelazione mediante trasformata. Trasformata di Karhunen‐Loeve. Altre trasformate (Wavelet). Codifica per sottobande.

14 7

Applicazioni multimediali

Codifica parametrica della voce Modello del tratto vocale. Tassonomia dei codificatori vocali. Codificatori standard per telefonia fissa e mobile. Codifica Audio. Codifica di immagini fisse e mobili. JPEG ed MPEG. Codifica per facsimile.

8 7

Totale Ore 40 20


T.Cover, J. Thomas: Elements of InformationTheory, J. Wiley, 1991.

A Gersho, R. Gray: Vector Quantization and Signal Compression, Kluwer, 1991

J. Gibson, T. Berger, T. Lookabaugh, D. Lindberg, R. Baker, Digital Compression for Multimedia, Morgan‐Kaufman, 1998.


2 0 4

COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI Cds:


Docente: Francesco BASILE

Integrato: no

Propedeuticità: Crediti:

9

Anno: I

Semestre: II

Codice: 0622700003 SSD:


Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira all’apprendimento delle metodologie più moderne di progettazione di controllori per sistemi dinamici.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Capacità di progettare controllori avanzati per sistemi dinamici in retroazione e valutarne le prestazioni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper analizzare e progettare controllori per sistemi dinamici lineari o nonlineari in retroazione. Saper implementare un controllore su sistemi a microprocessore.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per il controllo in retroazione dei sistemi dinamici ad un ingresso ed una uscita.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai controlli automatici avanzati.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento all’algebra lineare e all’analisi nel campo complesso, oltre alle conoscenze sui metodi classici di progetto di controllori per sistemi lineari.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un esercizio da risolvere mediante l’utilizzo di calcolatrice scientifica e diagrammi mentre nelle esercitazioni di laboratorio gli studenti utilizzano per lo svolgimento degli esercizi MATLAB, un ambiente professionale per la progettazione di controllori.




2 0 5



Contenuto del corso Argomenti Contenuti specifici Ore

Lez. OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Panoramica sulle moderne tecniche di controllo e relative problematiche

2

Stabilità Metodo di Lyapunov diretto e indiretto. Criterio di Popov e il criterio del cerchio. Stabilità ingresso‐uscita e stabilità strutturale.

6 2 2

Proprietà strutturali Raggiungibilità, osservabilità, scomposizione canonica 8 2

Controllo per retroazione dello stato

Assegnamento dei poli. Schema di controllo con e senza osservatore dello stato e retroazione dell’uscita.

6 2 2

Progetto con metodi analitici

Assegnamento del modello a ciclo chiuso. 6 2 2

Controllo ottimo Controllo lineare‐quadratico (LQ). Controllo lineare‐quadratico‐gaussiano (LQG). Filtro di Kalman

12 2 2

Controllo non lineare Esistenza di cicli limite e altri insiemi invarianti. Il metodo della funzione descrittiva.

6 2 2

Controllo digitale Progetto per sintesi diretta nel tempo discreto 12 4

Problematiche implementative

Anti‐windup. Bumpless transfer. 4 2

Totale Ore 62 10 18


P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, Fondamenti di Controlli Automatici 3 ed , McGraw‐Hill, Milano, 2008, ISBN 978‐88‐386‐6434‐2.

Dispense integrative e problemi sulla pagina web del docente accessibile dal sito www.automatica.unisa.it


2 0 6

ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE Cds:


Docente: Francesco ZIRPOLI

Integrato: no


Crediti: 6

Anno: I

Semestre: I

Codice: SSD:

SECS‐P/07 Tipologia: a scelta


Il corso fornisce conoscenze di economia d’impresa e di organizzazione aziendale. In particolare si analizzeranno i principali parametri di progettazione delle organizzazioni, i fattori ambientali che li influenzano ed i principali modelli organizzativi. Seguirà la descrizione e l’analisi del bilancio d’esercizio come strumento per la valutazione della situazione economica e finanziaria delle imprese.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’economia d’impresa, dei principali modelli organizzativi, degli strumenti di analisi dell’aspetto economico‐finanziario


Riconoscere le principali variabili di progettazione organizzativa e individuare la miglior configurazione dati i fattori contingenti; analizzare un bilancio e valutare la situazione economica e finanziaria delle imprese


Saper individuare le variabili organizzative rilevanti e le problematiche economiche e finanziarie d’impresa.


Saper lavorare in gruppo ed esporre gli argomenti legati all’organizzazione e alla gestione aziendale.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati non sono richieste particolari conoscenze di base.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un caso aziendale da analizzare in relazione alle competenze teoriche apprese durante il corso. I casi riguarderanno sia i contenuti di organizzazione sia quelli di analisi di bilancio e sono strumentali all’apprendimento dei concetti teorici.



2 0 7


Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Che cosa è l’economia: macroeconomia e microeconomia ‐ L’impresa nel sistema ambiente‐mercato ‐ I confini dell’analisi di settore.

5

Progettazione dell’organizzazione aziendale

Elementi di base della progettazione organizzativa ‐ Le posizioni individuali ‐ La macrostruttura ‐ I collegamenti laterali ‐ Il decentramento ‐ I fattori contingenti ‐ Le cinque configurazioni ‐ La soluzione semplice ‐ La burocrazia meccanica ‐ La burocrazia professionale ‐ La soluzione divisionale ‐ L’adhocrazia.

20 5

Bilancio d’esercizio ed analisi per indici

Il bilancio d’esercizio disciplinato dal codice civile ‐ Contenuti dello stato patrimoniale ‐ Contenuti del conto economico ‐ L’analisi dell’aspetto patrimoniale: solidità dell’impresa ‐ L’analisi della struttura e della situazione finanziaria: liquidità ‐ L’analisi della struttura e della situazione economica: redditività ‐ L’analisi del punto di pareggio e della redditività operativa.

18 12

Totale Ore 43 17 0


Mintzberg, La progettazione dell’organizzazione aziendale, Il Mulino

Giunta, Pisani, Il bilancio, Apogeo

Ferrero, Dezzani, Pisoni, Puddu, Le analisi di bilancio, Giuffrè

Dispense a cura del docente

Lucidi delle lezioni ed esercizi disponibili su sito web: http://elearning.dimec.unisa.it


2 0 8

ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI Cds:


Docente: Restaino Rocco

Integrato: no

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: I

Semestre: II

Codice: SSD:

ING‐INF/03 Tipologia:

caraterizzante


Il corso, di carattere metodologico, mira a fornire i principali strumenti matematici per l’analisi e l’elaborazione dei segnali digitali e prevede lo svolgimento di esercitazioni numeriche e di laboratorio sugli argomenti sviluppati a lezione.


Conoscenza dei fondamenti matematici dell’elaborazione dei segnali. Conoscenza delle principali tecniche per la rappresentazione dei segnali. Conoscenza delle metodologie di progetto dei filtri FIR ed IIR. Comprensione dell’approccio statistico all’elaborazione dei dati. Conoscenza delle principali tecniche di filtraggio adattativo. Conoscenza di alcune applicazioni degli elaboratori numerici.


Comprimere un segnale mediante trasformate. Progettare un filtro numerico soddisfacente specifiche assegnate. Eseguire il filtraggio numerico (anche adattativo) di segnali attraverso l’uso di pacchetti software.


Saper valutare i vincoli di progetto di un sistema di elaborazione numerica in termini di errore, complessità computazionale e stabilità dell’algoritmo. Saper scegliere il metodo più adatto per la soluzione del particolare problema.


Saper esporre gli argomenti trattati in maniera corretta e precisa dal punto di vista del linguaggio tecnico‐scientifico. Saper presentare una soluzione applicativa in maniera semplice ed esauriente


Saper utilizzare i concetti esposti per applicazioni diverse da quelle mostrate a lezione. Saper orientarsi nella letteratura tecnica per l’approfondimento delle metodologie introdotte nel corso

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento all’analisi matriciale ed alla teoria della probabilità, conoscenze relative allo sviluppo di algoritmi di base e conoscenze di fondamenti di telecomunicazione.


2 0 9

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni numeriche in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Queste ultime prevedono l’acquisizione dei concetti fondamentali per l’elaborazione numerica in ambiente MATLAB.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Presentazione delle motivazioni e delle potenzialità dell’elaborazione numerica

2

Rappresentazione dei segnali monodimensionali

Trasformate continue e discrete monodimensionali. Analisi nel piano tempo‐frequenza. Codifica per sottobande.

15 3 13

Rappresentazione dei segnali bidimensionali (immagini)

Trasformate separabili. Applicazioni: codifica di immagini e video. 4 6

Richiami di sistemi digitali

Analisi dei sistemi nel dominio della frequenza e della trasformata Zeta.

4 3

Sistemi descritti dalle equazioni alle differenze

Risposta in frequenza, relazione fra l’ampiezza e la fase, sistemi passa‐tutto, sistemi a fase minima. Strutture.

4 3

Progettazione di filtri FIR ed IIR

Progetto di filtri IIR mediante trasformazioni di filtri analogici. Formule di trasformazione di frequenza in analogico e discreto. Progetto di filtri FIR con il metodo delle finestre e con l’approssimazione polinomiale. Confronto fra IIR e FIR.

4 7

Filtraggio statistico Filtri di Wiener. Predizione lineare: equazione di Yule‐Walker. Applicazioni: codifica predittiva, codifica vocale.

6 3 3

Filtraggio adattativo Metodo del gradiente, e del gradiente stocastico. Minimi quadrati (LS) ed implementazione ricorsiva (RLS). Applicazioni: predizione adattativa.

6 1 3

Totale Ore 45 10 35


A. Mertins, Signal analysis, ed. J. Wiley & Sons, 1999


2 1 0

A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Discrete‐time Signal Processing, 2nd ed. Prentice Hall, 1999.

V.K. Ingle, J.G. Proakis, Digital Signal Processing using MATLAB, Brooks‐Cole, 2000.

S. Haykin, Adaptive filter theory, 4th edition, Prentice Hall.

J.D. Gibson, T. Berger, T. Lookabaugh, D. Lindbergh, R.L. Baker, Digital Compression for multimedia, Kaufmann, 1998.




Italiano

Sede e Orario



2 1 1

ELETTROTECNICA Cds:


Docente: Nicola FEMIA

Integrato: no

Propedeuticità: Fisica, Matematica II

Crediti: 9

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:

ING‐IND/31 Tipologia: Obbligatorio


Il corso tratta i fondamenti della teoria dei circuiti e le applicazioni circuitali di interesse nel contesto dell’ingegneria dell’informazione. L’allievo acquisisce la conoscenza delle principali proprietà statiche e dinamiche dei circuiti algebrici e dinamici, con particolare riferimento alle funzioni di elaborazione di segnale e di gestione dell’energia. In ambito applicativo, l’allievo acquisisce competenze di base per il successivo studio dei circuiti digitali e competenze specifiche relative ai circuiti di power management per i sistemi di elaborazione delle informazione, per i portable e mobile devices e per i sistemi wireless.


Comprensione delle caratteristiche statiche e dinamiche e del funzionamento dei circuiti per l’elaborazione dell’informazione e dei circuiti per la gestione dell’energia nei sistemi per l’elaborazione dell’informazione.


Capacità di analizzare le proprietà di un circuito in relazione alle sue specifiche funzionalità ingresso‐uscita nel dominio del tempo e della frequenza. Capacità di effettuare una correlazione fra le funzionalità di un circuito e le proprietà dei suoi elementi costitutivi. Capacità di effettuare il dimensionamento di filtri passivi e attivi e di definire le caratteristiche funzionali e circuitali di circuiti regolatori necessari per l’alimentazione di apparati informatici e di telecomunicazione.


Saper individuare le figure di merito e i metodi analitici e numerici più appropriati per analizzare le funzioni ingresso‐uscita di circuiti.


Saper lavorare in gruppo ed interagire con specialisti del settore elettronico su problematiche di analisi delle prestazioni e dimensionamento di circuiti per sistemi e apparati informatici e di telecomunicazione.


Saper estendere ed applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli discussi durante il corso; approfondire gli argomenti trattati usando fonti e materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di matematica e fisica.


2 1 2

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono discussi esempi applicativi dei metodi oggetto delle lezioni teoriche a tipologie di circuiti di interesse per il settore dell’informazione. Nel corso delle esercitazioni in laboratorio gli studenti analizzano prototipi circuitali e ne eseguono una caratterizzazione statica e dinamica.



Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Introduzione ai circuiti 3

Leggi e proprietà dei circuiti

Fondamenti di Elettrotecnica. Componenti e circuiti. Circuiti statici e dinamici. Energia e informazione

12 8

Metodi di analisi e caratterizzazione

Metodi di analisi di circuiti nel dominio del tempo e della frequenza. Caratteristiche ingresso‐uscita dei circuiti.

12 8

Strumenti per la simulazione

Strumenti e tecniche di analisi simbolica e numerica; metodi e programmi di calcolo per l’analisi e la simulazione circuitale

5 5

Applicazioni Filtri passivi e attivi, circuiti di power management 20 12 5

Totale Ore 52 33 5


‐ M.DeMagistris, G.Miano, Circuiti: fondamenti di circuiti per l’ingegneria, Springer

‐ F.Shearer, Power management in mobile devices, Newness

‐ S.Maniktala, Switching power supplies from A to Z, Elsevier

‐ Dispense fornite dal docente.


2 1 3

FISICA Cds:



Integrato: no


Crediti: 12

Anno:

I

Semestre: I e II

Codice SSD: FIS01



Capacità di risolvere semplici problemi e di descrivere matematicamente i fenomeni fisici relativi alla Fisica Classica di base.


Conoscere i concetti che sono alla base dei fenomeni fisici e comprenderne la terminologia.


Sapere individuare i modelli fisici concreti cui poter applicare le conoscenze teoriche acquisite.


Saper individuare le metodologie più appropriate per analizzare le problematiche prospettate. Valutare le procedure di risoluzione dei problemi proposti usando le tecniche matematiche più appropriate.


Saper trasmettere in forma scritta ed orale i concetti e le metodiche di risoluzione dei problemi fisici sottoposti.


Saper applicare le diverse conoscenze acquisite durante il corso a contesti anche apparentemente differenti da quelli canonici ed approfondire gli argomenti trattati usando approcci diversi e complementari.

Prerequisiti

Elementi di algebra vettoriale, concetti di infinito e infinitesimo. Metodi didattici

L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni. Nelle esercitazioni, in particolare, vengono svolti esercizi di applicazione dei concetti fondamentali e delle tecniche di calcolo vettoriale e di calcolo infinitesimale a casi esemplari di fenomeni fisici elementari.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante prove scritte e orali.

Contenuto del corso


2 1 4


OreEserc.

OreLab.

Cinematica

Moto rettilineo uniformemente accelerato

Moto in campo gravitazionale

Moto circolare uniformemente accelerato (in forma scalare).

Derivata di un versore rotante – formula di Poisson

6 4

Dinamica

Equazione fondamentale della dinamica (Newton)

Schema sinottico delle relazioni fondamentali

Attrito dinamico e statico – Legge di Hooke

6 2 2

Dinamica

Teorema impulso‐q.d.m. (solo definizioni e qualche semplice esercizio)

Richiami sul teorema della media. Teorema Lavoro‐Energia cinetica

Lavoro per traslazione e rotazione infinitesime

6 4

Dinamica

Energia potenziale gravitazionale ed elastica

Campi conservativi

Campi centrali newtoniani (per esempio elettrostatico ed acustico)

3 2

Dinamica

Moto circolare vario (in forma vettoriale).

Momento di un vettore, di una forza, della q. di moto (in forma assoluta e cartesiana)

Teorema del momento angolare

3 2

Dinamica

Centro di Massa. Proprietà del CM. I e II teorema di Koenig.

Momento di Inerzia per un punto materiale, per un sistema di p.m., per un corpo rigido

Proprietà dei momenti di inerzia

Digressione elementare su matrici e tensori

Teorema degli assi paralleli

6 2 2

Cinematica Dinamica

Traslazione, rotazione, rotolamento. Asse istantaneo di rotazione

Lavoro per traslazione e rotazione infinitesime Gradi di libertà

(Solo presentazione) Sistemi meccanici a due gradi di libertà

Ruolo e risultante delle forze interne ed esterne

Lavoro delle forze interne ed esterne

Metodo di d’Alembert.

Introduzione delle equazioni di Eulero‐Lagrange

6 2 2


2 1 5

Termologia

Termologia e calore. Temperatura. Gas perfetti e gas reali.

Lavoro e Calore. Dilatazione e conducibilità termica. Convezione e irraggiamento. Calori specifici

3 2

Fluidi

Legge di Leonardo. Principio di Pascal. Effetto Magnus e strato limite

Eq. di Bernoulli e conservazione dell’energia

3 2

Linearità e sovrapposizione

Richiamo sui campi centrali (conservativi) applicato alla formula di Coulomb. Parallelo fra l’energia potenziale meccanica ed elettrostatica. Sorgenti discrete. Principio di sovrapposizione e linearità. Circuitazione e Irrotazionalità.

3 2

Elettrostatica Induzione elettrostatica. Sorgente continua lineare. Calcolo del campo con la formulazione di Coulomb. Confronto Campo generato da segmento o da arco di circonferenza carichi.

3 2

Elettrostatica

Bipoli

Campi newtoniani: caso elettrostatico e acustico. Gauss. Flusso e solenoidalità.

Sistemi di conduttori – Condensatori. Correnti elettriche.

Bipoli serie e parallelo

6 4

Magnetismo

Campo di induzione magnetica ‐ I formula di Laplace

Campo generato da segmento di corrente o da arco di circonferenza.

3 2

Magnetismo

II formula di Laplace e Forza di Lorentz.

Momento meccanico su circuiti piani

Circuitazione di B. Legge di Ampère

6 4

Magnetismo Induzione elettromagnetica. Faraday‐Neumann‐Lenz.

Auto e mutua induttanza

6 4

Onde

Onde meccaniche, acustiche ed elettromagnetiche.

Equazioni differenziali di alcuni tipi di onde monodimensionali.

Sovrapposizione. Parametri descrittivi principali (intensità, frequenza, lunghezza d’onda, etc.).

Principali fenomeni ondulatori (interferenza, diffrazione, etc.)

3 2

Totale Ore 72 38 10


J. Quartieri et al. , FISICA ‐ Meccanica ed Elettromagnetismo (in preparazione)

Appunti dalle lezioni e testi consigliati dagli altri docenti.


2 1 6

FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI

Cds: Ingegneria Informatica


Integrato: no


Crediti: 9

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso mira all’apprendimento di metodi per l’analisi di sistemi dinamici a tempo continuo e a tempo discreto nei vari domini (tempo, variabile complessa, frequenza). Fornisce anche le competenze sui metodi di progetto per controllori di sistemi dinamici.


Modelli di sistemi dinamici lineari a tempo continuo. Modelli trasformati secondo Laplace. Diagrammi frequenziali. Funzioni di trasferimento. Sistemi di controllo in controreazione. Modelli di sistemi dinamici lineari a tempo discreto. Modelli trasformati secondo zeta‐trasformata. Sistemi a dati campionati. Interpretazione di specifiche sul comportamento a regime e in transitorio. Metodi di passaggio ciclo aperto‐ciclo chiuso. Carte di Nichols. Luogo delle radici. Regolatori standard. Sistemi di controllo digitali.


Saper calcolare la risposta forzata e in evoluzione libera di sistemi dinamici lineari. Saper calcolare la risposta a regime e nel transitorio di sistemi dinamici lineari. Saper tracciare diagrammi frequenziali. Saper analizzare sistemi di controllo in controreazione. Saper progettare controllori per sistemi dinamici e saperne valutare le prestazioni


Individuare il metodo migliore per derivare la risposta di sistemi dinamici lineari. Proporre il controllore migliore per risolvere un problema di controllo.


Saper esporre oralmente un argomento del corso. Saper scrivere una relazione su una analisi o un progetto effettuati.


Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso.

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alle strutture algebriche, al calcolo matriciale, alle equazioni differenziali, alle trasformate di Laplace e di Fourier.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula vengono assegnati, svolti e commentati esempi di applicazione dei concetti illustrati.



2 1 7

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.




Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Sistemi dinamici a tempo continuo

Sistemi non lineari e lineari. Linearizzazione ed equilibrio. Rappresentazioni dello stato. Stabilità.

4 4

Analisi con la Laplace‐trasformata

Definizione e proprietà. Richiami sulla trasformata di Laplace. Risposta dei sistemi lineari. Evoluzione libera e modi naturali. Criteri di stabilità dei sistemi lineari.

4 6

Funzione di trasferimento

Rappresentazioni della funzione di trasferimento. Risposta forzata. Risposta al gradino di sistemi del 1° e del 2° ordine. Schemi a blocchi. Realizzazione. Ritardo temporale

6 6

Risposta armonica

Teorema della risposta armonica. Rappresentazione grafica della G(jω). Diagrammi di Bode. Diagramma polare. Diagramma di Nichols.

6 8

Sistemi dinamici a tempo discreto

Sistemi dinamici a tempo discreto. Stabilità. Analisi con la trasformata zeta. Modi di evoluzione. Criterio di stabilità. Funzione di trasferimento. Sistemi a dati campionati.

6 4

Controllo

Vantaggi del controllo in controreazione. Specifiche per un sistema di controllo. Soddisfacimento delle specifiche di regime. Specifiche sulla stabilità a ciclo chiuso. Criteri di stabilità robusta. Progetto di controllori nel dominio della frequenza. Progetto di controllori nel dominio della s. Regolatori standard. Progetti di controllori digitali

18 18

Totale Ore 44 46

Testi di riferimento F. Basile, P. Chiacchio, Lezioni di Automatica volume I, CUES, Fisciano, 2007.

F. Basile, P. Chiacchio, Lezioni di Automatica volume II, CUES, Fisciano, 2007.

Per approfondimenti: S. Chiaverini, F. Caccavale, L. Villani, L. Sciavicco, Fondamenti di Sistemi Dinamici, McGraw‐Hill, Milano, 2003. P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, Fondamenti di Controlli Automatici, McGraw‐Hill, Milano, 2004.

Esercizi sulla pagina web del docente accessibile da www.automatica.unisa.it.


2 1 8

FONDAMENTI DI INFORMATICA Cds:


Docente: Donatello CONTE

Integrato: no

Propedeuticità:

Crediti: 6

Anno: I

Semestre: I

Codice: SSD:



Il corso fornisce gli elementi di base per la risoluzione di semplici problemi tramite l’uso di elaboratori elettronici, sia nell’ambito di applicazioni di carattere generale, sia per applicazioni tipiche dello specifico settore ingegneristico utilizzando il linguaggio di programmazione C. A tal fine, il corso è strutturato in modo da consentire agli studenti di acquisire le conoscenze relative alle caratteristiche fondamentali di un elaboratore elettronico e dei suoi principi di funzionamento, del modo in cui le informazioni vengono codificate e rappresentate all’interno del calcolatore. Successivamente anche attraverso esercitazioni in laboratorio vengono acquisite le conoscenze relative agli elementi fondamentali del linguaggio di programmazione C unitamente alle tecniche fondamentali di “problem solving” mediante l’uso di un elaboratore.


Conoscenze sull’architettura degli elaboratori e comprensione delle modalità (logica) di funzionamento di un elaboratore elettronico, della codifica e relativa rappresentazione delle informazioni, dei costrutti fondamentali dei linguaggi di programmazione, delle strutture dati principali (vettori e matrici), della rappresentazione degli algoritmi attraverso diagrammi a blocchi, della sintassi del linguaggio C e del suo utilizzo per la realizzazione di algoritmi; conoscenze di massima sulla struttura di un sistema operativo, comprensione della catena di programmazione.


Saper rappresentare semplici algoritmi attraverso diagrammi a blocchi e codificarli utilizzando il linguaggio C; saper interpretare e comprendere codice scritto in linguaggio C.


Saper utilizzare i costrutti base del linguaggio C per la codifica di algoritmi.


Data la natura del corso non vengono sviluppate particolari abilità comunicative.


Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando libri di testo diversi da quelli proposti o la documentazione in linea.

Prerequisiti

Nessuno.

Metodi didattici


2 1 9

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono proposti e commentati algoritmi e la relativa codifica in linguaggio C. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti implementano specifici algoritmi o completano programmi parzialmente scritti in linguaggio C.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. La prova scritta viene realizzata dallo studente sul sistema di elaborazione; essa consiste in scrittura, compilazione, esecuzione e verifica di un semplice programma in linguaggio C.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Concetti di Base

Il concetto di informazione, algoritmo, programma ed esecutore. Elementi di architettura dei sistemi informatici: la macchina di von Neumann. Memoria centrale, bus, unità centrale, interfacce di ingresso/uscita. Codifica dell’informazione: codifica dell’informazione non numerica, codifica dei numeri naturali, interi, frazionari e reali. I linguaggi di programmazione e loro descrizione: carte sintattiche e notazione Backus‐Naur.

10

Fondamenti di Programmazione

Introduzione generale: concetti di aggregazione e astrazione. Tipi e variabili. Tipi semplici: intero, float, char. Tipi enumerativi. Variabili automatiche, esterne e statiche. Operatori. Espressioni. L’istruzione di assegnazione e sua semantica. Istruzioni semplici. Blocchi di istruzioni. Strutture di controllo selettive. Strutture di controllo iterative predeterminate e non. Carte sintattiche dei principali costrutti di programmazione. Tipi strutturati: Array. Gestione delle stringhe.

10 4

Decomposizione funzionale e elementi di progetto di programmi

Concetti di programmazione modulare. Il concetto di funzione. Definizione, chiamata, prototipo. Passaggio dei parametri per valore e per riferimento. Effetti collaterali e procedure. Grafo di flusso. Sequenza statica e sequenza dinamica. Visibilità e durata delle variabili. Le funzioni predefinite della standard library.

10 5

I file Il concetto di file. File ad accesso sequenziale e diretto. File di testo. Apertura ed operazioni di lettura e scrittura su file. Lettura a carattere e formattata.

3 2

sviluppo di semplici programmi

Strumenti per la produzione di programmi. Scrittura ed editing di un programma. Compilazione, collegamento ed esecuzione. Sviluppo di programmi di base.

8

sviluppo di algoritmi

Sviluppo di algoritmi notevoli su vettori e matrici: calcolo del minimo e del massimo, prodotto scalare, prodotto matriciale, calcolo della trasposta e della traccia di una matrice. Sviluppo di programmi con I/O su file. Algoritmi notevoli di ricerca ed ordinamento: ricerca lineare, ricerca dicotomica, bubble sort, selection sort.

8

Totale Ore 33 11 16


2 2 0


S. Ceri, D. Mandrioli, L. Sbattella, P. Cremonesi, G. Cugola ‐ Informatica: Arte e Mestiere, Terza Edizione McGraw‐Hill Italia.

Per le parti di programmazione è consigliato il seguente manuale di linguaggio C:

B.W. Kernighan, D. Ritchie ‐ Linguaggio C, Pearson‐Prentice Hall, II edizione.


2 2 1

INGEGNERIA DEL SOFTWARE Cds:


Docente: Pasquale FOGGIA

Integrato: no

Propedeuticità: Programmazione ad

Oggetti

Crediti: 9

Anno: I

Semestre: I

Codice: SSD:



Il corso mira all’apprendimento di modelli, metodi e strumenti per la progettazione e realizzazione di sistemi software di grandi dimensioni, e dei principali processi che intervengono nel ciclo di vita del software.


Conoscenza dei principali design pattern. Comprensione dei documenti di analisi e di progetto realizzati utilizzando il linguaggio UML.


Saper progettare un sistema software utilizzando i principali design pattern; saper esprimere l’analisi dei requisiti e le scelte progettuali usando UML; saper utilizzare strumenti software per la documentazione automatica, il testing e il controllo delle revisioni dei programmi.


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un sistema software complesso in base al contesto in esame.


Saper documentare e comunicare con gli opportuni formalismi i requisiti di un sistema software e le scelte progettuali effettuate.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta la conoscenza del linguaggio Java.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante tutto lo svolgimento del corso. Il progetto comprende unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettazione e realizzazione di un sistema software partendo dalle specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti utilizzano stumenti software per la documentazione automatica e il controllo delle revisioni.


2 2 2


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante la realizzazione di un elaborato e un colloquio orale.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Introduzione al ciclo di vita del software. Qualità del software: caratteristiche del prodotto e caratteristiche del processo.

4

UML Aspetti avanzati di UML. 2 2

Ciclo di vita del software: metodi tradizionali.

Il modello a cascata. Analisi dei requisiti. Progettazione. Implementazione. Test. Deployment e manutenzione. Evoluzioni del modello a cascata. Il metodo UP (cenni). Approcci model‐driven (cenni).

10 8

Ciclo di vita del software: metodi agili.

Limitazioni dei metodi tradizionali. Metodi agili: principi fondamentali. Sviluppo test‐driven. Refactoring. I metodi SCRUM e XP (cenni).

10 8

Design pattern Introduzione ai design pattern. Pattern di creazione. Pattern strutturali. Pattern comportamentali.

8 8

Strumenti software

Unit testing: Junit. Build automatico: Ant. Sistemi di controllo delle revisioni: Subversion.

6 8

Gestione dei progetti

Principi e concetti generali. Strumenti di base per la gestione dei progetti: GANTT, PERT e Critical Path Method. Stima dei tempi e dei costi. Quality assessment e process improvement nella produzione del software: Capability Maturity Model (cenni).

8 8

Totale Ore 48 32 10


- I. Sommerville, Ingegneria del software (8 ed.), Addison‐Wesley, 2007. - Dispense aggiuntive fornite dal docente - Altri testi consigliati - E. Gamma et al., Design Patterns, Pearson Education Italia, 2002.


2 2 3

INTELLIGENZA ARTIFICIALE Cds:



Integrato: no


Crediti: 6

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso presenta gli aspetti fondamentali per la modellazione di agenti artificiali in grado di interagire con ambienti mutevoli ed in condizioni di incertezza. Vengono affrontati gli aspetti relativi alla rappresentazione del mondo, ai metodi generali per la risoluzione dei problemi, all’apprendimento automatico di strategie comportamentali. Il corso e’ completato da una parte relativa all’applicazione di reti neurali e algoritmi evolutivi nell’ambito del riconoscimento di pattern.


Conoscenza delle metodologie e degli strumenti per la modellazione di agenti intelligenti. Comprensione delle relazioni tra rappresentazioni del mondo, strategie di risoluzione dei problemi e possibilita’ di apprendimento automatico.


Saper individuare i modelli e gli strumenti piu’ adatti per la rappresentazione e la soluzione di problemi complessi e stimarne i costi computazionali e le prestazione. Capacita’ di implementare agenti intelligenti.


Saper scegliere ed integrare modelli e metodi proposti in letteratura per la realizzazione di agenti. Individuare i trend metodologici e tecnologici per le applicazioni a problemi reali.


Saper lavorare in gruppo, documentare il lavoro svolto in forma scritta e comunicare oralmente i risultati della propria attivita’ .


Saper valutare le soluzioni tecnologiche proposte nella letteratura specializzata.

Prerequisiti

Fondamenti di logica, progettazione di algoritmi e strutture dati, teoria della probabilita’.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante lo svolgimento del corso. Il progetto comprende


2 2 4

unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità specifiche, delle capacità di lavorare in team.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante un colloquio orale e la valutazione dell’elaborato di progetto svolto in laboratorio. Nel corso del colloquio l’allievo/a dovra’ presentare e discutere un articolo scientifico su tematiche attinenti gli argomenti del corso.

Contenuto del corso


OreEserc.

Introduzione all' Intelligenza Artificiale

Introduzione al corso. tesi debole e tesi forte dell'intelligenza artificiale. 2

Tecniche di risoluzione di problemi

Sistemi formali. Coerenza e completezza di un sistema formale

Rappresentazione nello spazio degli stati (SSR) e per riduzione a sottoproblemi. Strategie di ricerca non informata. Ricerca informata. Ricerca su grafi AND‐OR. Decisioni ottime.

L'algoritmo minimax, e Potatura alfa‐beta.

6 2

Agenti logici

Calcolo proposizionale. Clausole di horn. L' inferenza nella logica del primo ordine. Elementi fondamentali di Prolog: Unificazione e Backtracking. Operatori extra‐logici: not, cut.

Rappresentazione logica vaga: fuzzy logic (cenni).

6 4

Rappresentazione della conoscenza incerta

Rappresentazione e trattamento della conoscenza incerta. Notazione base della teoria della probabilità. Gli assiomi della teoria della probabilità.

Inferenza basata su distribuzioni congiunte complete. Indipendenza

La regola di Bayes ed il suo utilizzo.

6 2

Agenti probabilistici

Le reti di Bayes. Algoritmo di inferenza di Pearl.

Variabili osservabili e variabili non osservabili

Inferenza nelle reti di Bayes.

La rappresentazione dell'ignoranza: teoria di Dempster‐Shafer (cenni)

6 4

Reti neurali artificiali

Definizione di rete neurale. Training e Learning

Modalità di addestramento. Leggi di apprendimento

Il percettrone di Rosenblatt. Adaline. Il percettrone multilivello.

Rete Learning Vector Quantization (LVQ). Algoritmo FSCL

Mappe Auto Organizzanti di Kohonen (SOM).

6 2

Algoritmi genetici Paradigma della computazione evolutiva. Operatori genetici: selezione, 6 2


2 2 5

crossover e mutazione. Algoritmi genetici ed evolutivi. Tuning dei parametri.

Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale

Presentazione dei principali ambiti applicativi dell'Intelligenza Artificiale all'ingegneria. 2

Totale Ore 38 22


S.J.Russell, P. Norvig, Intelligenza artificiale. Un approccio moderno, volumi 1 e 2, Pearson Education Italia, 2005.


2 2 6

MATEMATICA I CdL:



Integrato: no


Crediti: 9

Anno: I

Semestre: I

Codice: SSD:

MAT/05 Tipologia: Obbligatorio


Il corso mira all’acquisizione degli elementi di base di Analisi Matematica ed Algebra lineare: Insiemi numerici, Cenni di Algebra Vettoriale, Funzioni reali, Richiami su equazioni e disequazioni, Successioni numeriche, Limiti di una funzione, Funzioni continue, Derivata di una funzione, Teoremi fondamentali del calcolo differenziale, Studio del grafico di una funzione, Matrici e sistemi lineari, Spazi vettoriali, Trasformazioni lineari e diagonalizzazione, Geometria analitica. Gli obiettivi formativi del corso consistono nell’acquisizione dei risultati e delle tecniche dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo.

Il corso ha come scopo principale quello di consolidare conoscenze matematiche di base e di fornire e sviluppare strumenti utili per un approccio scientifico ai problemi e fenomeni che lo studente incontrerà nel proseguimento dei suoi studi. La parte teorica del corso sarà presentata in modo rigoroso ma conciso e accompagnata da una parallela attività di esercitazione volta a favorire la comprensione dei concetti.

Competenze e capacità in uscita dal corso

Competenze relative a: Applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi. Uso corretto del linguaggio matematico. Affrontare ed analizzare vari problemi. Caratteristiche e proprietà delle funzioni reali di una variabile reale. Numeri reali e complessi. Proprietà di matrici, spazi vettoriali, trasformazioni lineari, autovalori e autovettori

Capacità di: Sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni. Costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi. Effettuare calcoli con limiti, derivate. Analizzare il comportamento di una funzione di una singola variabile. Svolgere semplici calcoli con i numeri complessi.

Risolvere esercizi non complessi nell’ambito della geometria e dell’algebra lineare.

Determinare autovalori e autovettori di una trasformazione lineare.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica, algebra lineare e geometria, conoscenza delle metodologie di dimostrazione, conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi matematica, conoscenza dei concetti fondamentali dell’algebra lineare e della geometria.



2 2 7

Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi . Saper sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni. Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi. Saper effettuare calcoli con limiti, derivate.


Saper individuare i metodi più appropriati per risolvere in maniera efficiente un problema matematico. Essere capaci di trovare delle ottimizzazioni al processo di risoluzione di un problema matematico.


Saper lavorare in gruppo. Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica.


Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti i seguenti prerequisiti:

- conoscenze relative all’algebra, con particolare riferimento a: equazioni e disequazioni algebriche, logaritmiche, esponenziali, trigonometriche, trascendenti,

- conoscenze relative alla trigonometria, con particolare riferimento alle funzioni trigonometriche fondamentali.

- Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, durante le quali saranno presentati gli argomenti del corso mediante lezioni frontali, ed esercitazioni in aula durante le quali di forniranno i principali strumenti necessari per la risoluzione di esercizi relativi ai contenuti dell’insegnamento.



Contenuto del corso


Ore Es.

Cenni di Algebra Vettoriale Introduzione all’algebra vettoriale e alle operazioni con i vettori.

1 2

Insiemi numerici.

Introduzione alla teoria degli insiemi. Operazioni sui sottoinsiemi di un insieme. Introduzione ai numeri reali. Estremi di un insieme numerico. Intervalli di R. Intorni, punti di accumulazione. Insiemi chiusi e insiemi aperti. Introduzione ai numeri complessi. Unità

5 3


2 2 8

immaginaria. Operazioni sui numeri complessi. Forma geometrica e forma trigonometrica. Potenze e formula di De Moivre. Radici n‐esime.

Funzioni reali

Definizione. Campo di esistenza, codominio e grafico di funzione. Estremi di una funzione reale. Funzioni monotone. Funzioni composte. Funzioni invertibili. Funzioni elementari: funzione potenza nesima e radice n‐esima, funzione esponenziale, funzione logaritmica, funzione potenza, funzioni trigonometriche e loro inverse.

4 2

Richiami su equazioni e disequazioni

Equazioni di primo grado. Equazioni di secondo grado. Equazioni binomie. Equazioni irrazionali. Equazioni trigonometriche. Equazioni esponenziali e logaritmiche. Sistemi di equazioni. Disequazioni di primo grado. Disequazioni di secondo grado. Disequazioni fratte. Disequazioni irrazionali. Disequazioni trigonometriche. Disequazioni esponenziali e logaritmiche. Sistemi di disequazioni.

2 3



2 2

Limiti di una funzione

Definizione. Limite destro e limite sinistro. Teorema di unicità. Teoremi di confronto. Operazioni e forme indeterminate. Limiti notevoli.

5 3

Funzioni continue

Definizione. Continuità e discontinuità. Teorema di Weierstrass. Teorema degli zeri. Teorema di Bolzano. Continuità uniforme.

5

Derivata di una funzione

Definizione. Derivate destra e sinistra. Significato geometrico, retta tangente al grafico di una funzione. Derivabilità e continuità. Regole di derivazione. Derivate delle funzioni elementari. Derivate di funzione composta e funzione inversa. Derivate di ordine superiore. Differenziale di una funzione e significato geometrico.

5 3

Teoremi fondamentali del calcolo differenziale

Teorema di Rolle. Teorema di Cauchy. Teorema di Lagrange e corollari. Teorema di De l’Hospital. Condizioni per massimi e minimi relativi. Formule di Taylor e di Mac‐Laurin.

4 3

Studio del grafico di una funzione

Asintoti di un grafico. Ricerca dei massimi e minimi relativi. Funzioni concave e convesse in un punto, flessi. Grafico di una funzione tramite i suoi elementi caratteristici.

6 8

Matrici e sistemi lineari

Matrici e Determinanti. Risoluzione di sistemi lineari: Teorema di Rouché‐Capelli; Teorema di Cramer.

2 2

Spazi vettoriali

La struttura di spazio vettoriale. Dipendenza e indipendenza lineare. Spazi Vettoriali e dimensione finita. Teorema della base. Sottospazi vettoriali. Intersezione e somma di sottospazi (cenni), somma

3 2


2 2 9

diretta. Definizione di prodotto scalare. Definizione di spazio vettoriale euclideo reale. Definizione di norma. Disuguaglianza di Cauchy – Schwarz. Definizione di angolo. Definizione di vettori ortogonali. Basi ortonormali. Componenti in una base ortonormale. Proiezioni ortogonali. Procedimento di Gram‐Schmidt.

Trasformazioni lineari e diagonalizzazione

Definizioni di trasformazione lineare. Nucleo e immagine. Proprietà e caratterizzazioni. Teorema della dimensione. Rappresentazione matriciale. Polinomio caratteristico. Autospazi e relative proprietà. Molteplicità algebrica e geometrica. Diagonalizzazione: definizione e caratterizzazioni (per matrici ed endomorfismi). Condizione sufficiente per la diagonalizzazione. Diagonalizzazione ortogonale. Definizione e caratterizzazioni di endomorfismi simmetrici. Proprietà degli autovalori di matrici simmetriche. Teorema spettrale.

5 3

Geometria analitica

Sistema di riferimento cartesiano nel piano. Equazione della retta in forma implicita ed esplicita. Equazione segmentaria della retta. Parallelismo di rette. Fascio improprio di rette. Fascio proprio di rette. Retta per un punto. Retta passante per un punto e parallela ad una retta data. Condizioni di perpendicolarità di due rette. Coniche. Algoritmo di riduzione a forma canonica. Coordinate cartesiano nello spazio. Equazione del piano (parametrica e cartesiana). Equazione della retta (parametrica, cartesiana, simmetrica). Fasci di piani. Stelle di piani. Condizioni di parallelismo e perpendicolarità tra rette e rette, rette e piani, piani e piani.

3 2

Totale Ore 52 38


G. Albano, C. D’Apice, S. Salerno, Limiti e Derivate, CUES (2002). G. Albano, C. D’Apice, S. Salerno, Algebra Lineare, CUES (2002). C. D’Apice, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica I, CUES (2007). Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT Appunti delle lezioni.


2 3 0

MATEMATICA II CdL:



Integrato: no

Propedeuticità: Matematica I

Crediti: 9

Anno: I

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso mira all’acquisizione degli elementi di base di Analisi Matematica: integrali delle funzioni di una variabile, serie numeriche, successioni e serie di funzioni, funzioni di più variabili, equazioni differenziali, integrali di funzioni di più variabili, curve e integrali curvilinei, superfici.

Gli obiettivi formativi del corso consistono nell’acquisizione dei risultati e delle tecniche dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo.



Competenze relative a:

Applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi

Caratteristiche e proprietà fondamentali delle funzioni reali di più variabili reali. Metodi di soluzione delle equazioni differenziali ordinarie. Concetti di curve e integrali curvilinei. Proprietà ed applicazione di integrali di funzioni di più variabili.

Capacità di: Effettuare calcoli con serie ed integrali. Calcolare massimi e minimi di funzioni di due variabili. Risolvere semplici equazioni differenziali. Calcolare semplici integrali curvilinei. Calcolare semplici integrali doppi.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica conoscenza delle metodologie di dimostrazione conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi matematica

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi Saper sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi Saper risolvere semplici equazioni differenziali ordinarie


2 3 1

Saper risolvere semplici integrali curvilinei e integrali doppi Autonomia di giudizio (making judgements)

Saper individuare i metodi più appropriati per risolvere in maniera efficiente un problema matematico Essere capaci di trovare delle ottimizzazioni al processo di risoluzione di un problema matematico

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica

Capacità di apprendere (learning skills) 1. Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati

durante il corso 2. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti

Prerequisiti


- conoscenze relative all’Algebra Lineare con particolare riferimento a: Matrici e sistemi lineari, Spazi vettoriali, Trasformazioni lineari e diagonalizzazione, Geometria analitica

- conoscenze relative all’Analisi Matematica di base, con particolare riferimento a: Equazioni e disequazioni algebriche, Studio del grafico di una funzione di una variabile reale, Successioni e serie numeriche, Limiti di una funzione, Continuità e Derivabilità di una funzione, Teoremi fondamentali del calcolo differenziale

Metodi didattici




Contenuto del corso


Ore Eserc.

Integrazione di funzioni di una variabile

Definizione di funzione primitiva e integrale indefinito. Integrali immediati. Regole e metodi di integrazione. Integrale delle funzioni razionali fratte. Integrale definito e significato geometrico. Teorema del valor medio. Funzione integrale e teorema fondamentale del calcolo integrale.

6 6

Serie numeriche Introduzione alle serie numeriche. Serie convergenti, divergenti e indeterminate. Serie geometrica, armonica. Serie a termini positivi e criteri di convergenza: criteri del

2 2


2 3 2

confronto, del rapporto, della radice.

Successioni e serie di funzioni

Successioni. Definizioni. Convergenza puntuale e uniforme. Esempi e controesempi. Teorema sulla continuità del limite. Criterio di Cauchy uniforme. Teoremi di passaggio al limite sotto il segno di integrale. Teorema di passaggio al limite sotto il segno di derivata. Serie di funzioni. Definizioni. Convergenza puntuale, uniforme, totale. Criteri di Cauchy. Derivazione e integrazione per serie. Serie di potenze. Definizioni. Insieme di convergenza e raggio di convergenza. Teorema di Cauchy‐Hadamard. Teorema di D’Alembert. Raggio di convergenza della serie derivata. Convergenza uniforme e totale. Teorema di integrazione e di derivazione per serie. Esempi e controesempi.

6 4

Funzioni di più variabili

Definizioni. Limite e continuità. Teorema di Weierstrass. Teorema di Cantor. Derivate parziali. Il Teorema di Schwarz. Gradiente. Differenziabilità. Il Teorema del Differenziale Totale. Funzioni composte. Teorema di derivazione delle funzioni composte. Differenziabilità delle funzioni composte. Derivate direzionali. Funzioni con gradiente nullo in un connesso. Funzioni definite tramite integrali. Formula di Taylor e differenziali di ordine superiore. Forme quadratiche. Matrici quadrate definite, semidefinite e indefinite. Massimi e minimi relativi. Funzioni a valori vettoriali.

7 5

Equazioni differenziali

Definizioni. Integrale particolare e integrale generale. Esempi. Il problema di Cauchy. Teorema di esistenza ed unicità locale. Teorema di esistenza ed unicità globale. Prolungamento di una soluzione. Soluzioni massimali (cenni). Equazioni differenziali del primo ordine. Equazioni differenziali lineari. Struttura dell’insieme delle soluzioni. Equazioni differenziali lineari a coefficienti costanti. Wronskiano e sue proprietà. Metodi di risoluzione.

6 7

Integrali di funzioni di più variabili Definizioni. Esempi. Proprietà. Applicazione ad aree e volumi. Il Primo Teorema di Pappo‐Guldino. Formule di riduzione. Cambiamento di variabili.

7 6

Curve e Integrali curvilinei Definizione. Curve regolari. Lunghezza di una curva. Teorema di rettificabilità. Integrale curvilineo di una funzione.

4 3

Forme differenziali

Definizioni. Campi vettoriali. Integrale curvilineo di una forma differenziale lineare. Forme chiuse ed esatte. Criteri di esattezza. Relazione tra esattezza e chiusura. Forme chiuse in rettangoli o aperti stellati. Forme chiuse in aperti semplicemente connessi.

7 4

Superfici e Integrali superficiali

Definizioni. Esempi. Proprietà. Cambiamento di rappresentazioni parametriche. Area di una superficie e integrali superficiali. Superfici con bordo. Il Secondo Teorema di Pappo‐Guldino. Teorema della Divergenza. Formula di Stokes.

5 3

Totale Ore 50 40



2 3 3

N. Fusco, P. Marcellini, C. Sbordone, Analisi Matematica due, Liguori editore

C. D’Apice, T. Durante, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica II, CUES (2008). Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT Appunti delle lezioni.


2 3 4

MATEMATICA III CdL:



Integrato: no

Propedeuticità: Matematica II

Crediti: 6

Anno: II

Semestre: I

Codice: SSD:



Il corso mira all’acquisizione degli elementi di Analisi Matematica e Analisi Complessa: funzioni olomorfe, serie di Fourier, trasformate di Fourier, trasformate di Laplace, equazioni alle derivate parziali. Gli obiettivi formativi del corso consistono nell’acquisizione dei risultati e delle tecniche dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo.



Competenze relative a: Proprietà di funzioni nel campo complesso. Proprietà e principali applicazioni delle serie di Fourier. Concetti e proprietà delle trasformate. Concetti e proprietà delle equazioni alle derivate parziali.

Capacità di: Calcolare integrali attraverso il teorema dei residui.Calcolare semplici trasformate.

Risolvere semplici equazioni alle derivate parziali.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica, algebra lineare e geometria. Conoscenza delle metodologie di dimostrazione. Conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi matematica. Conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi complessa. Conoscenza dei concetti fondamentali delle trasformazioni e delle PDE.


Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi. Saper sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni. Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi. Saper effettuare calcoli con limiti, derivate.


Saper individuare i metodi più appropriati per risolvere in maniera efficiente un problema matematico. Essere capaci di trovare delle ottimizzazioni al processo di risoluzione di un problema matematico.


2 3 5


Saper lavorare in gruppo. Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica.


Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti


- conoscenze relative al calcolo integrale, con particolare riferimento a: integrazione di funzioni di una o più variabili, lineare o curvilinea

- conoscenze relative allo sviluppo in serie, con particolare riferimento a serie numeriche e di funzioni

- conoscenze relative alle funzioni a più variabili, ed alle equazioni differenziali ordinarie Metodi didattici




Contenuto del corso


Ore Eserc.

Funzioni olomorfe

Derivazione complessa, funzioni olomorfe e loro proprietà. Condizioni di Cauchy‐Riemann. Funzioni elementari nel campo complesso. Punti singolari. Cenni sulla polidromia. Integrazione su curve complesse. Teorema e formula integrale di Cauchy. Proprietà di media e di massimo. Serie di potenze e analiticità delle funzioni olomorfe. Teorema del massimo modulo. Teorema di Liouville. Teorema fondamentale dell’algebra. Serie di Laurent e classificazione delle singolarità. Residui, teorema dei residui e applicazioni al calcolo di integrali.

10 8

Serie di Fourier Definizioni. Esempi. Disuguaglianza di Bessel. Teorema di convergenza puntuale. Teorema sulla convergenza uniforme. Integrazione termine a termine. Derivazione termine a termine.

5 3

Trasformata di Fourier Euristica per passaggio al limite dalle serie di Fourier, definizione e proprietà, relazione tra derivazione e moltiplicazione per monomi, trasformata di una convoluzione, formula di inversione.

5 5

Trasformata di Laplace Definizione e proprietà, semipiano di convergenza, relazione tra derivazione e moltiplicazione per monomi, trasformata di una

5 5


2 3 6

convoluzione, antitrasformata e formule di inversione, calcolo di trasformate e antitrasformate.

Applicazioni delle trasformate di Laplace e di Fourier alle equazioni differenziali ordinarie e alle derivate parziali

Introduzione alle equazioni alle derivate parziali, problemi di Cauchy e di Dirichlet, equazioni del calore, delle onde e di Laplace. Soluzioni di equazioni lineari alle derivate parziali tramite trasformate e separazione di variabili. Applicazioni della trasformata di Laplace alle equazioni differenziali.

6 8

Totale Ore 31 29


Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT Appunti delle lezioni.


2 3 7

MODELLI E SISTEMI PER LA VISIONE ARTIFICIALE

Cds: Ingegneria Informatica

LM


Integrato: no


Crediti: 6

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso mira all’acquisizione di competenze sulle principali metodologie e tecniche impiegate per realizzare un sistema di visione artificiale.


Conoscenza delle diverse funzioni svolte da un sistema di visione artificiale, con particolare riferimento alle fasi di low level processing (acquisizione, filtraggi), intermediate level processing (estrazione di regioni e contorni) e high level processing (riconoscimento di forme, tracking), e comprensione delle tecniche di base di implementazione di tali funzioni.


Utilizzare le funzioni di una libreria per la visione artificiale (OpenCV) per la realizzazione di applicativi basati sull’analisi e sull’interpretazione di immagini e video.


Saper scegliere le tecniche di pre‐elaborazione e di analisi più appropriate in base al tipo di immagini e agli obiettivi dell’applicazione di visione artificiale.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai sistemi di visione artificiale.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta la conoscenza del linguaggio C.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare utilizzando i contenuti dell’insegnamento. Il progetto è strumentale, oltre all’acquisizione delle competenze e abilità sui contenuti dell’insegnamento, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti implementano il progetto assegnato utilizzando la libreria OpenCV.



2 3 8


Contenuto del corso


OreEserc.

Ore Lab.


Introduzione storica ai sistemi di visione artificiale. Le diverse fasi di elaborazione di un sistema di visione. Rappresentazione delle immagini. Rappresentazione dei colori.

6

Low level processing

Acquisizione di immagini, ottiche e sensori. Trasformazioni ed equalizzazioni dei livelli di grigio; binarizzazione. Operatori locali, aspetti generali. Operatori lineari e filtraggi. Smoothing. Edge enhancement.

8 4 4

Intermediate level processing

Componenti connesse e segmentazione. Edge detection e contour extraction. Individuazione di forme geometriche semplici: la trasformata di Hough. Individuazione di punti salienti.

8 4 4

High level processing

Riconoscimento di oggetti. Classificazione di oggetti. Tracking. Analisi di comportamenti (cenni).

10 6 6

Totale Ore 32 14 14


M. SONKA, V. HLAVAC, R. BOYLE: "Image processing, analysis and machine vision", Chapman & Hall.


2 3 9

PROGRAMMAZIONE AD OGGETTI Cds:


Docente: Gennaro

PERCANNELLA

Integrato: no

Propedeuticità: Algoritmi e Strutture

Dati

Crediti: 9

Anno: II

Semestre: I

Codice: SSD:



Il corso mira all’apprendimento delle tecniche per la programmazione di sistemi software in Java, partendo dal progetto dell’applicazione. Il corso è pertanto mirato a sviluppare negli studenti, in una prima fase, le competenze necessarie alla interpretazione dei documenti di progetto di un’applicazione software (usando l’UML) e successivamente alle competenze di programmazione necessarie alla realizzazione dell’applicazione in Java.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della programmazione ad oggetti, con particolare riferimento ai diagrammi UML e, allo standard Javadoc, ed al codice sorgente Java.


Saper implementare in Java un sistema software già progettato in termini di diagrammi delle classi, e descritto in UML. Saper impiegare le classi definite nei packages standard di Java, e saper progettare i diagramma UML per semplici applicazioni.


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un’applicazione Java utilizzando al meglio i packages già disponibili in Java.


Saper lavorare in gruppo e commentare oralmente un programma scritto in Java, o esporre le relative scelte progettuali e realizzative.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesto, oltre alle conoscenze incluse negli insegnamenti propedeutici, una buona pratica di programmazione in C.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante tutto lo svolgimento del corso. Il progetto comprende unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettazione e realizzazione di una base di dati partendo dalle specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio


2 4 0

gli studenti implementano un progetto di un’applicazione Java in tutte le sue parti, partendo dai documenti di progetto.



Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Presentazione del corso. Il ruolo della programmazione ad oggetti nella produzione del software. Cenni di Ingegneria del software.

4

Il modello ad Oggetti.

Il Modello ad oggetti: Incapsulamento, Classi ed Oggetti. Costruttori e Distruttori. Metodi di accesso. Riferimenti ad oggetti. Classi e funzioni amiche. Overloading degli operatori. Gestione della memoria e creazione dinamica di oggetti. Composizione ed ereditarietà. Classi derivate e regole di visibilità. Il polimorfismo. Metodi virtuali e classi astratte. Genericità e templates.

Il linguaggio UML.

6 4

Il linguaggio Java

Il sistema dei tipi, gli operatori e le strutture per il controllo del flusso in Java. Concetti di classe, oggetto e metodi. Ereditarietà e polimorfismo in Java. Controllo della visibilità di attributi e metodi. Classi astratte ed interfacce. Packages. La gestione dell’I/O.

12 12 6

Gestione degli errori in Java

Il modello per la gestione delle eccezioni in Java. Eccezioni controllate e non‐controllate. Le classi del JDK per la gestione delle eccezioni, la generazione di eccezioni. Eccezioni per la gestione dell’I/O.

4 2 3

Programmazione concorrente in Java

Fondamenti di programmazione concorrente e multithread. Sincronizzazione dei thread, condivisione delle risorse, gestione delle priorità. Programmazione multithread in Java.

6 4 3

Progetto delle Interfacce grafiche

Componenti principali per la progettazione di Graphical User Interface (GUI). I packages AWT e SWING. Gestione degli eventi nel JDK 1.2. Gestione del Layout. Cenni sulla progettazione di componenti: Java Beans.

8 4 3

Collezioni di strutture dati in Java

Collezioni di oggetti in Java. Implementazioni astratte e concrete di List, Queue, Set e Map. Iteratori. Implementazione degli algoritmi di ricerca ed ordinamento sulle collezioni.

6 4 3

Totale Ore 44 28 18


Da valutare ancora.


2 4 1

PROGRAMMAZIONE IN RETE Cds:



Integrato: no


Crediti: 6

Anno: II

Semestre: I

Codice: SSD:



Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito delle applicazioni remote, delle architetture software distribuite.


Uso delle tecnologie di comunicazione basate su socket, remote method invocation e web services in Java.


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un'applicazione distribuita, ottimizzare il processo realizzativo in base al contesto in esame, individuare le metodiche più idonee per organizzare le attività di progettazione e realizzazione di applicazioni distribuite.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle applicazioni remote.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta la conoscenza del linguaggio Java, e dell’architettura di una rete di calcolatori, con particolare riferimento allo stack di protocolli usati per Internet (IP, TCP, UDP, HTTP). È preferibile che l’allievo possegga inoltre conoscenze delle tecnologie per la realizzazione di applicazioni web (HTML, Servlet).

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula verranno esemplificati gli argomenti teorici mediante la realizzazione di applicazioni distribuite di esempio.




2 4 2

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

La comunicazione attraverso i socket.

Introduzione. Il modello client server. Struttura di un server multithreaded. Socket TCP e UDP. Multicast. Crittografia attraverso i protocolli SSL/TLS.

12 4 2

La comunicazione attraverso chiamata di procedure remote.

Introduzione al concetto di middleware. L’astrazione dei middleware orientati agli oggetti. Invocazione di procedure/metodi remoti. Java RMI. Uso di crittografia con RMI.

12 4 2

Web Services e Service Oriented Architecture.

Introduzione ai Web Services e alle Service Oriented Architectures. Architetture RPC‐based. SOAP. Definizione e uso di web services con il framework JAX‐WS. Architetture RESTful. Accesso a web services RESTful usando il protocollo HTTP.

12 6 6

Totale Ore 36 49 10




2 4 3

RETI DI CALCOLATORI: ARCHITETTURE E SERVIZI Cds:


Docente: Massimo DE SANTO

Integrato: no

Propedeuticità: Calcolatori Elettronici

Crediti: 9

Anno: III

Semestre: I

Codice: SSD:

INF/01 – ING/INF05 Tipologia: Obbligatorio


Il corso si pone l'obiettivo di fornire gli strumenti metodologici e operativi per una chiara comprensione delle Reti di Calcolatori con particolare riferimento agli aspetti architetturali e di progettazione delle reti stesse e ai servizi di base che vengono erogati agli utenti.


Conoscenza e comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito delle reti di calcolatori, dei modelli con i quali sono rappresentate, delle principali architetture di rete e delle relative metodologie di progetto.


Saper descrivere e progettare l’architettura di una rete LAN e delle sue connessioni ad Internet, nonché dei servizi fondamentali che essa dovrà erogare.


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare una rete di calcolatori in ambito LAN.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente e mediante l’uso di rappresentazioni schematiche un argomento legato alle Reti di Calcolatori.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze informatiche e matematiche di base.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio nonché visite guidate ad istallazioni di Rete e/o ad aziende operanti sul territorio.



2 4 4

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale. Per superare l'esame, lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.




Italiano.

Sede e Orario



2 4 5

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Aspetti hardware e software delle reti. Reti locali (LAN), metropolitane (MAN) e geografiche (WAN). Protocolli di Rete e loro gerarchia. Interfacce e servizi. Modelli di riferimento OSI e TCP/IP

6

Livello Applicazione

Principali protocolli dello strato applicazione. Servizi di Sistema Operativo di Rete. World Wide Web e HTTP, Posta Elettronica: SMTP, MIME, POP e IMAP, Trasferimento File: FTP, Telnet, DNS. Interfaccia di programmazione di applicazioni di rete: Socket.

6 4

Livello Trasporto

Servizi di trasporto affidabile e non affidabile. Controllo degli errori. Controllo del flusso. Trasporto senza connessione: UDP. Trasporto orientato alla connessione: TCP.

6 4 4

Livello Network Algoritmi di routing. Internetworking. Il livello rete in internet. Il protocollo IP e le sue evoluzioni (IPV6). Indirizzamento IP. Dispositivi attivi di rete: Router.

6 4 4

Livello DataLink Standard IEEE 802 per LAN e MAN Lo standard IEEE 802.3 Ethernet e le sue evoluzioni. Dispositivi attivi di rete: hub, bridge, repeater. Reti Wireless: stato dell'arte, principali soluzioni esistenti, prospettive e sviluppi.

6 4 5

Livello Fisico Mezzi trasmissivi. Cavi in Rame. Fibre ottiche. Tecniche di trasmissione. Trasmissione sincrona e asincrona. FDM, TDM, CDMA, SONET‐SDH. Commutazione di circuito e di pacchetto. Cenni sul Sistema telefonico globale.

6 4

Progettazione di Reti Locali

Sistemi di Cablaggio Strutturato e relativi standard di realizzazione e documentazione, Strumenti per la progettazione e certificazione dei Sistemi di cablaggio strutturato.

9 12

Totale Ore 45 20 25

Materiale didattico:

o J. Kurose, K. Ross, Internet e Reti di Calcolatori, IV ed., Pearson Paravia Italia, 2008

o Dispense delle Lezioni reperibili nella pagina web dedicata al corso alla URL http://www3.unisa.it/docenti/massimodesanto/index


2 4 6

RETI DI CALCOLATORI: PROTOCOLLI E SISTEMI Cds:


Docente: Massimo DE SANTO

Integrato: No

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: II

Semestre: I

Codice: SSD:

INF‐01 – ING/INF05 Tipologia: Obbligatorio


Il corso si pone l'obiettivo di fornire gli strumenti metodologici ed operativi per una comprensione avanzata delle Reti di Calcolatori con particolare riferimento ai servizi applicativi di tipo multimediale, alla sicurezza ed alla gestione delle reti stesse.


Conoscenza e comprensione delle principali architetture di rete e delle relative metodologie di progetto in ambito multimediale, di sicurezza e di gestione.


Saper descrivere e progettare l’architettura di una rete destinata ad erogare servizi multimediali in maniera sicura, nonché la definizione delle modalità di gestione della rete stessa.


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare una rete di calcolatori in ambito sia LAN che WAN per l’erogazione di servizi multimediali e tenendo conto degli aspetti di sicurezza.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente e mediante l’uso di rappresentazioni schematiche un argomento legato alle Reti di Calcolatori.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze informatiche e matematiche di base nonché una formazione di base sulle reti di calcolatori.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio nonché visite guidate ad istallazioni di Rete e/o ad aziende operanti sul territorio.



2 4 7

La valutazione dei risultati di apprendimento, condotta in sede di esame finale, sarà svolta in riferimento ai seguenti criteri equipollenti: a. proprietà di linguaggio del candidato rispetto alla specifica terminologia della disciplina in oggetto; b. conoscenza dei postulati e della logica di base della disciplina;c. conoscenza e capacità risolutiva delle principali questioni applicative note; d. capacità di sintesi delle nozioni di base in approcci risolutivi di questioni applicative nuove; e. livello di approfondimento degli elaborati progettuali sviluppati nel corso di insegnamento.




Italiano.

Sede e Orario


Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Stato dell’arte delle Reti di Calcolatori. Problematiche legate alla multimedialità, alla sicurezza ed alla gestione.

6

Reti per l’erogazione di servizi multimediali

Applicazioni multimediali nel networking. Streaming Audio e Video. Principali architetture di rete per l’erogazione di servizi multimediali. Protocolli RTSP, RTP, RSVP.

10 5 6

Sicurezza su Rete Principi di Crittografia. Integrità. Autenticazione. E‐mail sicure. Firewall. Architetture di Rete per la Sicurezza.

10 5 8

Gestione delle Reti. Principi di Network Management. Protocolli SNMP. Principali ambienti hardware e software per il Network Management.

10 5 6

Principi di Progettazione Avanzata di Reti

Metodi e strumenti per la progettazione avanzata di reti sicure per l’erogazione di servizi multimediali.

9 5 5

Totale Ore 45 20 25

Materiale didattico:

o J. Kurose, K. Ross, Internet e Reti di Calcolatori, IV ed., Pearson Paravia Italia, 2008

o J. McCabe , Network Analysis, Architecture, and Design��3rd Ed., Elsevier, 2007��

o Dispense delle Lezioni reperibili nella pagina web dedicata al corso alla URL http://www3.unisa.it/docenti/massimodesanto/index


2 4 8

RETI DI TELECOMUNICAZIONI Cds:



Integrato: no


dei segnali

Crediti: 6

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso mira all’apprendimento di modelli e metodi per la definizione, progettazione e realizzazione delle reti di telecomunicazioni, con enfasi sulle problematiche connesse ai moderni sistemi multi‐utente e alle reti wireless.


Comprensione dei modelli astratti, logici e fisici delle reti di telecomunicazioni dei moderni sistemi di comunicazione multi‐utente, della inerente terminologia, e delle relative metodologie di progetto e sviluppo.


Saper progettare ed analizzare i sistemi per le reti di telecomunicazion.


Saper selezionare i metodi più appropriati per progettare ed analizzare i sistemi per le reti di telecomunicazioni. In particolare, saper individuare le principali peculiarità (es., accesso multiplo, interferenze, fading) che caratterizzano i sistemi di telecomunicazione avanzati rispetto ai modelli studiati dagli allievi nei corsi precedenti.


Saper lavorare in gruppo e presentare con chiarezza un argomento legato alle reti di telecomunicazioni.


Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando autonomamente materiali diversi da quelli proposti.

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche e statistiche di base, unitamente alla teoria dei segnali e alla teoria e tecnica delle comunicazioni.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono illustrati, da parte del docente, esempi di


2 4 9

applicazione della teoria illustrata durante lezioni precedenti. Nelle esercitazioni in laboratorio il docente illustra con l’ausilio del software MATLAB simulazioni di sistemi di interesse pratico.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Introduzione alle reti di telecomunicazioni e discussione delle loro peculiarità. Organizzazione del corso.

2

Il sistema cellulare Il concetto cellulare. Dimensionamento di una rete cellulare. Procedure di hand‐off. Capacità di un sistema cellulare. Interferenza co‐canale e interferenza da canale adiacente. Esercizi.

8 2

Strategie di accesso multiplo

Il problema dell’accesso. Teorema 2BT e relazioni con l’accesso multiplo. Accesso garantito ed accesso non deterministico. TDMA, FDMA e CDMA. Tecniche a spettro espanso. Fattore di espansione e guadagno di codifica. Prestazioni e capacità. Protocollo ALOHA e analisi di stabilità.

8 2 2

Teoria delle code Teorema di Little. Classificazione delle code. Code M/M1, M/M/m, M/G/1. Formula di Pollaczeck‐Khintchine.

8 2 2

Canali affetti da fading

Fading: effetto del multipath e del movimento. Classificazione del fading. Modello di Rayleigh. Probabilità di errore per fading di Rayleigh in AWGN. Tecniche di diversità.

8 2 2

Reti wireless

Panoramica sulle più comuni reti wireless. Problematiche di sicurezza nelle reti wireless. Il concetto di sicurezza a livello fisico: modello di Wyner per il canale con intercettazioni. Rilevanza del modello di Wyner per le reti wireless. Reti di sensori e loro peculiarità.

8 2 2

Totale Ore 42 10 8


S. Benedetto and E. Biglieri, Principles of Digital Transmission: With Wireless Applications, Kluwer Academic/Plenum Publishers, 1999.

D. Bertsekas, R. Gallager, Data Networks, Prentice Hall, 1992.

J. Proakis, Digital Communications, McGraw Hill, 2001.

T. Rappaport, Wireless Communications, Prentice‐Hall, 2002.

A. D. Wyner, “The Wire‐Tap Channel”, Bell System Technical Journal, vol. 54, pp. 1355‐1387, ottobre 1975.


2 5 0

RETI LOGICHE Cds:

Ingegneria Informatica Docente:

dr. A. Della Cioppa Integrato:

no Propedeuticità:

nessuna Crediti:

6 Anno:

I Semestre:

II Codice:

SSD: ING‐INF/05



Il corso introduce allo studio dell’organizzazione e della progettazione dei componenti hardware dei sistema digitali. In particolare, l’insegnamento inserisce nell’ambito della teoria della commutazione gli argomenti relativi alle reti logiche, fornendo le metodologie e gli strumenti per l’analisi e la sintesi delle reti logiche a vari livelli di complessità.


Metodologie di progettazione di reti logiche. Tecniche di sintesi di sistemi logici. Comprensione degli aspetti fondamentali della teoria della commutazione.


Progettare circuiti logici. Valutare le caratteristiche dei principali circuiti. Uso di sistemi CAD per il disegno e la simulazione di circuiti e sistemi logici.


Saper valutare gli aspetti di organizzazione e di progettazione dei sistemi d'elaborazione hardware. Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare circuiti logici.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle metodologie di progettazione delle reti logiche.



Prerequisiti

Nessuno

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante lo svolgimento del corso. Il progetto comprende unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettazione e realizzazione di circuiti logici partendo dalle specifiche, anche


2 5 1

a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Le attività di laboratorio sono finalizzate alla implementazione al calcolatore di circuiti logici ‐ le cui specifiche sono proposte dagli/dalle allievi/e – mediante l’uso di strumenti CAD di ausilio alla progettazione.



Contenuto del corso


Lez.

Ore

Eserc.

Ore

Lab.

Concetti di Base Informazione e sua rappresentazione. 2

Algebra booleana Le algebre booleane. Le espressioni binarie. Le funzioni binarie. La minimizzazione in forma grafica e in forma tabellare.

4 2

Reti combinatorie L'analisi e la sintesi delle reti combinatorie, 4 2

Reti sequenziali Latch, Flip‐Flop. Modelli e modalità di funzionamento delle reti sequenziali sincrone, La progettazione delle reti sequenziali sincrone

6 4 2

Automi a stati finiti

Reti sequenziali e automi a stati finiti, La rappresentazione degli automi a stati finiti. La minimizzazione degli stati interni di un automa. Le trasformazioni Mealy‐Moore e Moore‐Mealy.

8 4 2

Introduzione al linguaggio VHDL Introduzione al VHDL. Descrizione e Costrutti. 12 4 4

Totale Ore 36 16 8


F. Fummi, M. G. Sami, C. Silvano: Progettazione digitale, II edizione, McGraw‐Hill Italia, 2007.

Dispense fornite a lezione.


2 5 2

SISTEMI DI ELABORAZIONE Cds:


Docente: Prof. Angelo

MARCELLI, Prof. Pasquale FOGGIA

Integrato: no


Crediti: 9

Anno: I

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso presenta aspetti avanzati delle soluzioni architetturali utilizzate in processori commercialmente disponibili per migliorarne le prestazioni. L’analisi e’ condotta mediante il confronto sistematico tra i modelli e le diverse implementazioni proposte dai costruttori. Particolare enfasi e’ data alle scelte architetturali di supporto al sistema operativo. Il corso e’ completato da una parte relativa al dimensionameno degli impianti di elaborazione.


Comprensione degli aspetti avanzati delle architetture dei calcolatori, dell’interfaccia hardware/software, del supporto architetturale al sistema operativo, dell’impatto delle soluzioni architetturali sulle prestazioni. Conoscenza delle metodologie per il dimensionamento degli impianti di elaborazione.


Saper valutare l’impatto delle diverse soluzioni architetturali sulle prestazioni dei sistemi di elaborazione, saper dimensionare impianti di elaborazione


Saper scegliere ed integrare soluzioni tecnologiche proposte in letteratura per ottenere sistemi di prestazioni assegnate. Individuare i trend metodologici e tecnologici delle architetture dei sistemi di elaborazione. Dimensionamento di impianti di elaborazione.


Saper lavorare in gruppo, documentare il lavoro svolto in forma scritta e comunicare oralmente i risultati della propria attivita’ .


Saper valutare le soluzioni tecnologiche proposte nella letteratura specializzata.

Prerequisiti

Organizzazione di un sistema di elaborazione, parametri prestazionali delle unita’ componenti, progettazione di circuiti logici.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante lo svolgimento del corso. Il progetto comprende unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che


2 5 3

delle capacità specifiche, delle capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti progettano e realizzano soluzioni architetturali attraverso l’uso di simulatori.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante un colloquio orale e la valutazione dell’elaborato di progetto svolto in laboratorio. Nel corso del colloquio l’allievo/a dovrà presentare e discutere un articolo scientifico su tematiche attinenti gli argomenti del corso.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.


Prestazioni dei sistemi di elaborazione ‐ Complessita’ computazionale e architettura del sistema di elaborazione – Ridondanza e parallelismo.

2

Pipeline Prestazioni – Esecuzione in pipeline – Conflitti – Gestione dei salti – Interruzioni ed eccezioni ‐ Pipeline con unita multiciclo –Conflitti di controllo in pipeline multiciclo

8 6 4

Gerarchia di memoria

La memoria cache: metodi di mapping, algoritmi di rimpiazzamento, coerenza, prestazioni – La memoria virtuale: paginazione e segmentazione, gestione della pagine e dei segmenti, algoritmi di rimpiazzamento, tabella delle pagine e TLB, prestazioni – Memory Management Unit

8 6 4

CPU Processori superscalari – Esecuzione fuori ordine: il completamento. – Completamento in ordine. Metodo del Reordering Buffer – Metodo dell’History Buffer

6 4

Bus Cenni storici – Allocazione dei bus – Il chipset – Standardizzazione dei bus: SCSI, PCI, USB.

8

Sistemi di grandi dimensioni

Cenni storici ‐ Classificazione della architetture parallele ‐ Reti di interconnessione – Organizzazione della memoria – Coerenza delle cache – Valutazione delle prestazioni: legge di Amdhal – Cenni sulla programmazione parallela

10 2 4

Impianti di elaborazione

Il ciclo di vita di un impianto informatico. Proprietà e metriche per valutare la qualità di un sistema informatico. Modelli per l’ingegneria delle prestazioni: modelli markoviani, il modello a reti di code. Casi di studio:

12

Totale Ore 54 14 16


D.A. Patterson, J.L. Hennessy, Computer organization and design – The hardware/software interface, 2nd editino, Morgan Kaufmann, 1999

D. A. Menascè. V. A. F. Almeida, L. W. Dowdy: “Performance by Design: Computer Capacity Planning by Example”, Prentice Hall PTR, 2004.

Materiali disponibili sul sito del docente accessibile dall’indirizzo http://nclab.diiie.unisa.it


2 5 4

SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONE Cds:



Integrato: no

Propedeuticità: FAST 2

Crediti: 6

Anno: III

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso mira a fornire elementi di base utili come supporto alle decisioni relative ad acquisizioni di servizi e sistemi di telecomunicazione in ambiti aziendali. Il corso ha carattere essenzialmente informativo. Sono programmate attività esercitative e di familiarizzazione (visite ad aziende ed impianti) nella percentuale del 20%.


Comprensione delle tecniche e familiarizzazione con le terminologie utilizzate nell’ambito delle telecomunicazioni, dei sistemi, dei protocolli e degli scenari di rete.


Saper analizzare sistemi di telecomunicazione.


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un sistema di telecomunicazione.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle telecomunicazioni.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base sulle comunicazioni elettriche.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula per familiarizzare con i metodi di analisi e valutazione dei sistemi di telecomunicazione.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale.


2 5 5

Contenuto del corso


Telefonia a commutazione di circuito

Architettura. Sistemi di commutazione a divisione di spazio. Switch multistadio. Complessita’ dello switch, Condizione di non blocco. Minimizzazione dello switch.

Time‐Division switching. Time switching puro. Switch bidimensionale spazio‐tempo. Complessita’ degli elementi di commutazione. Switch multistadio Spazio‐Tempo. Esempi di switch spazio‐temporali. Trattamento della chiamata. Scenario di una chiamata entrante, uscente, terminale. Tassazione. Misure. Manutenzione dell’autocommutatore. Segnalazione a canale comune (CCS). ISDN: Accesso Base, Accesso Primario, Customer Premises Network e modello di riferimento, TA, TE, NT1, NT2.

Rete intelligente: Motivazione e architettura. Protocolli. Scenari di chiamata. Servizi. Numero verde. Centrex. Chiamata con carta di credito. Number Portability. Hot Billing. Internet Call Waiting.

Rete di accesso e sua evoluzione.

28

Telefonia a commutazione di pacchetto

Protocollo IP e TCP. Servizio CO e CL. Rete Internet. Motivazione. Architettura. Codifica vocale. Tempi di latenza. Il problema dell’eco. Perdita dei pacchetti. Funzioni del Gateway e del Gatekeeper. Protocolli H323 e SIP. Interlavoro con SS7. Scenari di chiamata. Decomposizione del Gateway. Comunicazione interdominio e problematica del Clearinghouse

22

Sistemi radiomobili Architettura del sistema radiomobile GSM. MSC, VLR, HLR, BSS e BTS. Scenario di chiamata.

10

Totale Ore 60


John Bellamy, Digital Telephony, 2nd edition, John Wiley & Sons Inc.

G. Kessler, P. Southwick, Guida a ISDN, Mc Graw Hill Italia

Achille Pattavina, Reti di Telecomunicazioni, McGraw‐Hill, per le reti a pacchetto e ATM. U. Black, Voice Over IP, Prentice Hall PTR

Dispense di formazione e addestramento interno di industrie manifatturiere.

F. Grimaldi, V. Zingarelli, Sistemi radiomobili cellulari, Scuola Superiore G. Reiss Romoli, per la rete radiomobile e GSM


2 5 6

SISTEMI E TECNOLOGIE INDUSTRIALI Cds:



Integrato: no

Propedeuticità:

Crediti: 6

Anno: III

Semestre: II

Codice: SSD:

ING‐IND/33 Tipologia: Obbligatorio

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso si propone di fornire gli elementi di base per la progettazione di sistemi programmabili per il controllo di sistemi per la produzione industriale e di introdurre metodologie tradizionali e innovative per la supervisione e il controllo di sistemi civili e industriali.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dei sistemi per la produzione industriale, dei modelli concettuali, delle metodologie di progetto dei sistemi di controllo in ambito civile e industriale.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare un sistema di regolazione e controllo per applicazioni civili e industriali integrando le tecniche di controllo apprese e le tecnologie adatte a realizzarlo.

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati di progettazione dei sistemi di controllo per ambiente civile e industriale scegliendo la tecnologia più adatta e discriminando tra metodologie tradizionali, innovative o ibride.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai sistemi e alle tecnologie per gli impianti industriali e civili.

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti, anche in lingua inglese.

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di matematica e fisica di base.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante tutto lo svolgimento del corso. Il progetto comprende i contenuti dell’insegnamento relativi alla progettazione di un sistemi di regolazione e controllo per uso civile o industriali, facendo uso delle tecniche di controllo tradizionali, innovative o ibride. A tale scopo alcune ore di laboratorio vengono dedicate all’addestramento degli studenti all’utilizzo di pacchetti software per la progettazione assistita da calcolatore.


2 5 7

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale durante il quale sarà valutato anche l’elaborato progettuale.

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.

Generalità sui processi industriali

Il processo industriale, l’impianto industriale, il sistema di controllo di processo, Manufacturing Execution System & Enterprise Resources Planning. Computer Integrated Manufacturing: funzioni coinvolte, benefici attesi, integrazione. Metodi di progettazione: bottom up e top down.

3

Architetture distribuite per l’automazione industriale

Architettura dei nodi, Communication network interface, modalità di gestione degli eventi, strategie di comunicazione, sistemi di comunicazione, proprietà di componibilità, scalabilità, complessità, dependability.

3

Reti di comunicazione industriale

Reti per l’automazione: architetture hw, configurazioni logiche e fisiche, requisiti temporali del fieldbus, standardizzazione, modello iso/osi e dettaglio dei livelli, confronto tra fieldbus

6

Sistemi elettronici per la produzione industriale

Conversione elettromeccanica, azionamenti e motori. Azionamento in DC: principio di funzionamento, regolazione e controllo. Azionamento in ac: principio di funzionamento, regolazione e controllo. Cenni sull’azionamento brushless e step‐motors. Confronto tra gli azionamenti.

Sensori: caratteristiche statiche e dinamiche, sensori di posizione, deformazione e accelerazione, di temperatura, di corrente, di prossimità, MEMS

12 3

Sistemi di controllo e regolazione innovativi

Metodi di controllo innovativi e confronto con i metodi tradizionali. La logica fuzzy.

6 3 5

Sistemi a logica programmabile

Architettura fisica dei PLC, cicli di scansione. Linguaggio a contatti. Applicazioni per ambiente industriale.

2 6 5

Sistemi embedded

Microcontrollore: definizione, architettura, applicazioni industriali. Esempi di microcontrollore e implementazioni di programmi esemplificativi.

3

Sistemi domotici Domotica: definizione, architetture, standard X‐10, standard europei, Konnex, standard proprietari, criteri di progettazione di un sistema domotico

3

Totale Ore 38 12 10


G. Olsson, G. Piani, Computer systems for automation and control, Prantice Hall. L. Busti, C. De Nard, Gli Edifici Intelligenti, Tecniche Nuove.


2 5 8

M. J. Usher, Sensori e Trasduttori, Tecniche Nuove. E. Grassani, Automazione Industriale, Delfino. S. Cammarata, sistemi a logica Fuzzy, Etas. M. G.Singh, J. P. Elloy, R. Mezencev, N. Munro: Applied industrial control ‐ Vol. I, Pergamon

Press. G. G. Seip, EIB:lo standard per la gestione ed il controllo degli edifici, Tecniche nuove. Appunti del corso.


2 5 9

SISTEMI INFORMATIVI Cds:


Docente: Matteo GAETA

Integrato: Propedeuticità: Basi di dati

Crediti: 6

Anno: III

Semestre: II

Codice: SSD:



Introdurre ed approfondire le conoscenze del mondo dei sistemi informativi aziendali, attraverso una vision dettagliata sull’evoluzione del business nella società della conoscenza, sulle varie componenti dei sistemi operazionali, sui sistemi informazionali e sulla gestione dei progetti software.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’informatica aziendale, dei sistemi informativi, dei sistemi operazionali e informazionali, del project management.


Saper analizzare, definire, progettare e realizzare un Sistema Informativo Aziendale. Essere in grado di gestire un progetto software la pianificazione e le attività di progetto.


Saper stimare tempi, sforzi/costi di un progetto software sui sistemi informativi aziendali; gestire la qualità e migliorare i processi.


Saper lavorare in gruppo ed essere in grado di gestire persone e team di lavoro, esporre oralmente argomenti relativi ai sistemi informativi aziendali sia a specialisti del settore che a non specialisti.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze relative alle basi di dati e nozioni sui sistemi informativi.

Metodi didattici

Il corso si caratterizza per una impostazione dinamica, ricca di casi di studio, per la parte relativa ai sistemi informativi operazionali ed innovativa per quanto riguarda i sistemi informazionali ed in particolare i sistemi di data mining. In merito al project management fornisce inoltre conoscenze fondamentali per la gestione dei progetti software nella realizzazione di Sistemi Informativi Aziendali dedicando particolare attenzione agli aspetti relativi alle attività di gestione, pianificazione e tempistica, gestione del rischio, gestione delle


2 6 0

persone, stima dei costi, al miglioramento dei processi, alla gestione della qualità e delle configurazioni.


L’esame si articola in una prova pratica ed in un colloquio orale. La prova pratica consiste nella redazione di uno studio approfondito su specifiche tematiche metodologiche e/o tecnologiche rilevanti per il mondo dei sistemi informativi aziendali. Le tematiche oggetto di studio saranno indicate durante il corso. Il colloquio orale prevede anche una presentazione dei risultati dello studio effettuato.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

L’informatica aziendale

Evoluzione del business, concetti generali, strategie aziendali 6

Progetti per la realizzazione di un SIA

Problematiche di gestione di progetti per la realizzazione di un Sistema Informativo Aziendale (SIA)

8 5

Il sistema informativo e la sua scomposizione

Struttura dei sistemi informativi, sistemi operazionali, sistemi informazionali (data warehousing, data mining e business intelligence)

3 3

ERP

I sistemi operazionali di base, gli ERP per area amministrativa, area logistica, area vendite (Sales Force Management), area acquisti e area produttiva: obiettivi, strutture di base, procedure e flussi evoluti

16 9

I sistemi operazionali complementari

I sistemi di supporto primario all’ERP, estensioni dell’ERP con particolare riferimento ai sistemi di gestione clienti (CRM), di e‐commerce e di gestione della Supply Chain (SCM), sistemi tecnici, sistemi di ufficio/organizzazione

4 2

Data Mining Introduzione ai sistemi di data mining, processo di mining dei dati, statistiche elementari e analisi relative, meccanismi di classificazione, predizione e clustering, aree di applicazione.

3 1

Totale Ore 40 20


Sistemi Informativi Aziendali (struttura e applicazioni); Maurizio Pighin e Anna Marzona; Pearson Italia

Ingegneria del Software 8° Edizione; Sommerville Jan; Pearson

Sistemi Informativi per l’impresa digitale; G. Bracchi, C. Francalanci e G. Motta; McGraw‐Hill

Sistemi Informativi Aziendali; Stephen Haag, Maeve Cummings, Donald J.McCubbrey; McGraw‐Hill

Sul sito del docente è inoltre disponibile materiale didattico integrativo.


2 6 1

Durante le prime lezioni verranno fornite ulteriori indicazioni sui testi di riferimento e su eventuale materiale didattico da adottare.


2 6 2

SISTEMI OPERATIVI Cds:


Docente: P. Ritrovato

Integrato: si

Propedeuticità: Calcolatori elettronici

Crediti: 6

Anno: III

Semestre: I

Codice: SSD:



Il corso mira all’acquisizione di competenze sulle principali funzioni di un sistema operativo moderno, su come tali aspetti sono implementati in sistemi operativi disponibili in commercio.


Conoscenza delle funzioni svolte da un sistema operativo moderno, con particolare riferimento alla gestione dei processi, della memoria, delle periferiche e dei file, e comprensione delle tecniche di base di implementazione di tali funzioni. Conoscenza delle modalità di interazione applicativa con le componenti base di un SO attraverso system call e Shell.


Utilizzare le funzioni di un sistema operativo moderno attraverso programmi realizzati usando il linguaggio C e Shell script.


Saper valutare l’impatto sulle applicazioni delle caratteristiche dell’infrastruttura tecnologica e del sistema operativo adottato.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai sistemi operativi.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta la conoscenza del linguaggio C, del linguaggio Java, dell’architettura e del funzionamento di un processore.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, specifici problemi da risolvere legati ad argomenti trattati a lezione.




2 6 3

Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.


Introduzione storica all’evoluzione dei sistemi operativi. Le principali famiglie di sistemi operativi attuali. Il modello a strati del sistema operativo. Esempi di architetture di SO (windows e Linux)

4

Il nucleo e la gestione dei processi

Il concetto di processo e la multiprogrammazione. Stati di un processo. Scheduling. Priorità. Comunicazione tra i processi (IPC). I thread, programmazione multithread e memoria condivisa. Problematiche di sincronizzazione tra i processi. Esempi d’uso delle system call per la gestione dei processi su un SO specifico

10 3 6

La gestione della memoria

I problemi nella gestione della memoria: rilocazione, protezione dei processi. Segmentazione della memoria. Swapping. Caricamento dinamico. La memoria virtuale. La MMU. Paging. Gestione della memoria in Windows .

6

L’input/output e la gestione dei file

Astrazione e virtualizzazione delle periferiche. I driver. Caricamento dinamico dei driver. Il file system. Partizioni e volumi. Sistemi RAID. Allocazione dello spazio su disco. Gestione dei file. Gestione delle directory. Journalling. Controllo di accesso: permessi e ACL. File system di rete. Esempi d’uso delle system call per la gestione dei file su un SO specifico

8 3 8

Programmazione Shell

Linguaggi di scripting, comandi ed espressioni regolari. 6 6

Totale Ore 34 6 20


Silberschatz, Galvin, Gagne, Sistemi operativi: concetti ed esempi, Addison‐Wesley, 2006.

M. Russinovich, D. Solomon, Microsoft Windows Internal, 5th Edition, Microsoft Press, 2009.

D. Bovet, M. Cesati, Understanding the Linux Kernel, 3rd Edition, O'Reilly, 2005.

Dispense aggiuntive fornite dal docente

Materiale disponibile il rete


2 6 4

SISTEMI OPERATIVI Cds:



Integrato: no

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: I

Semestre: I e II

Codice: SSD:



Il corso mira all’acquisizione di competenze sulle principali funzioni di un sistema operativo moderno, su come tali aspetti sono implementati in sistemi operativi disponibili in commercio, oltre ad investigare sistemi operativi per dispositivi Mobili e infrastrutture per il Cloud Computing.


Conoscenza delle funzioni svolte da un sistema operativo moderno, con particolare riferimento alla gestione dei processi, della memoria, delle periferiche e dei file, e comprensione delle tecniche di base di implementazione di tali funzioni. Conoscenza delle modalità di interazione applicativa con le componenti base di un SO.


Utilizzare le funzioni di un sistema operativo moderno attraverso programmi realizzati usando il linguaggio C. Sviluppare applicazioni su sistemi operativi per dispositivi mobile. Realizzare applicazioni “in the Cloud” utilizzando infrastrutture per il Cloud Computing.


Saper valutare l’impatto sulle applicazioni delle caratteristiche dell’infrastruttura tecnologica e del sistema operativo adottato.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai sistemi operativi.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta la conoscenza del linguaggio C, del linguaggio Java, dell’architettura e del funzionamento di un processore.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, specifici problemi da risolvere legati ad argomenti trattati a lezione. Per la parte di laboratorio viene assegnato un progetto su specifiche tematiche tecnologiche che richiede sia oltre all’acquisizione delle competenze e abilità sui contenuti dell’insegnamento, anche sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team.


2 6 5



Contenuto del corso


Ore Eserc.

OreLab.


Introduzione storica all’evoluzione dei sistemi operativi. Le principali famiglie di sistemi operativi attuali. Il modello a strati del sistema operativo. Esempi di architetture di SO (windows e Linux)

2

Il nucleo e la gestione dei processi

Il concetto di processo e la multiprogrammazione. Stati di un processo. Scheduling. Priorità. Comunicazione tra i processi (IPC). I thread, programmazione multithread e memoria condivisa. Problematiche di sincronizzazione tra i processi. Esempi d’uso delle system call per la gestione dei processi su un SO specifico

10 8

La gestione della memoria

I problemi nella gestione della memoria: rilocazione, protezione dei processi. Segmentazione della memoria. Swapping. Caricamento dinamico. La memoria virtuale. La MMU. Paging. Gestione della memoria in Windows .

6

L’input/output e la gestione dei file

Astrazione e virtualizzazione delle periferiche. I driver. Caricamento dinamico dei driver. Il file system. Partizioni e volumi. Sistemi RAID. Allocazione dello spazio su disco. Gestione dei file. Gestione delle directory. Journalling. Controllo di accesso: permessi e ACL. File system di rete. Esempi d’uso delle system call per la gestione dei file su un SO specifico

8 8

Amministrazione di un SO

Problematiche relative all’amministrazione di un SO (configurazione, protezione e sicurezza). Utilizzo della Shell.

4 4

Project Work

Realizzazione di un progetto basato su alcune delle seguenti tematiche:

I. SO per dispositivi Mobili (Google Android o Symbian) II. Cloud Computing (Microsoft Windows Azure) III. SO Real Time (RTLinux, Windows CE)

6 34

Totale Ore 36 20 34


Silberschatz, Galvin, Gagne, Sistemi operativi: concetti ed esempi, Addison‐Wesley, 2006.

Dispense aggiuntive fornite dal docente

Materiale disponibile il rete


2 6 6

TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE Cds:


Docente: Mario VENTO

Integrato:

Propedeuticità:

Crediti: 9

Anno: I

Semestre: I

Codice: SSD:



Il corso mira all’apprendimento degli algoritmi e delle strutture dati avanzate e alle tecniche di programmazione evolute, come la programmazione greedy e quella dinamica.


Comprensione della terminologia utilizzata negli ambiti di approfondimento del corso, con particolare riferimento allo pseudo‐codice.


Saper implementare in C gli algoritmi e strutture dati avanzate e conoscere la realizzazione che alcune strutture dati standard hanno nei packages Java. .


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un’applicazione in termini di strutture dati ed algoritmi standard, eventualmente utilizzando al meglio i packages già disponibili in Java.


Saper lavorare in gruppo e commentare oralmente un programma scritto in Java, o esporre le relative scelte progettuali e realizzative.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesto, oltre alle conoscenze incluse negli insegnamenti propedeutici, una buona pratica di programmazione in C.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare durante tutto lo svolgimento del corso. Il progetto comprende unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettazione e realizzazione di una base di dati partendo dalle specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti implementano un progetto di un’applicazione Java in tutte le sue parti, partendo dai documenti di progetto.


2 6 7



Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Presentazione del corso. Il ruolo della programmazione ad oggetti nella produzione del software. Cenni di Ingegneria del software.

4

Tipi di dato astratti e concreti

I Tipi di dato astratto List, Queue, Set, Bag, Code a priorità. 4

Strutture dati avanzate

Implementazione di code a priorità implementate con liste ed heap.

Alberi rosso‐neri ed algoritmi fondamentali di inserimento, ricerca, cancellazione e rotazione. Alberi splay.

Grafi: rappresentazione, visita in ampiezza e profondità, ordinamento topologico. Algoritmi fondamentali su grafi: componenti connesse, alberi di copertura di costo minimo (Kruskal), cammini minimi a sorgente singola (Dijkstra) e multipla (Floyd‐Warshall e Johnson), flusso massimo (Ford‐Fulkerson, Karp).

Heap di Fibonacci e Binomiali

16 8 12

Algoritmi avanzati

Algoritmi di ordinamento in tempo lineare: Counting sort, Radix sort, Bucket sort.

Algoritmi di ordinamento avanzati: Quicksort ed HeapSort.

Algoritmi di selezione.

12 4 4

Algoritmi per la sicurezza informatica

Algoritmi di crittografia a chiave simmetrica: DES, Triple DES, Attacchi a DES. Algoritmi di teoria dei numeri, Massimo comun divisore, Potenze di un elemento, Crittografia a chiave pubblica RSA

4 2

Programmazione dinamica

Fondamenti della programmazione dinamica. Prodotto di sequenze di matrici. Algoritmo della più lunga sottosequenza comune. Traingolarizzazione ottima.

6 4

Algoritmi Greedy Fondamenti teorici dei metodi greedy. Selezione di attività. Codici di Huffman. Problemi di scheduling.

6 4

Totale Ore 52 20 16


© T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, “Introduzione agli Algoritmi e Strutture dati”, seconda edizione, McGraw‐Hill, 2005.


2 6 8


2 6 9

TECNOLOGIE INFORMATICHE DEI SISTEMI DI CONTROLLO Cds:


Docente: Francesco BASILE

Integrato: no


Controlli Automatici Crediti: 6

Anno: III

Semestre: II

Codice: 0612700018 SSD:


Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso ha come obiettivo la progettazione, configurazione e programmazione di un sistema di controllo.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Capacità di progettare un sistema di automazione e valutarne le prestazioni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Programmazione dei dispositivi di controllo in base allo standard internazionale IEC 6113. Utilizzo delle tecnologie di maggior impiego nel settore, con particolare riferimento ai controllori a logica programmabile (PLC).

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per l’utilizzo delle tecnologie informatiche nella progettazione e programmazione di un sistemi di controllo.

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato all’impiego delle tecnologie informatiche nei sistemi di controllo.


Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di informatica e automatica.

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un esercizio da risolvere mediante carta e penna. Nelle esercitazioni di laboratorio agli studenti viene assegnato un progetto da progettare e sviluppare ed implementare su un dispositivo di controllo industriale; il progetto viene convalidato mediante l’utilizzo di un emulatore di processo.



2 7 0




Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione al corso Panoramica sulle moderni sistemi di automazione industriale 2

Programmazione dei dispositivi di controllo

Lo standard internazionale IEC 61131. Programmazione dei dispositivi di controllo attraverso i linguaggi previsti dallo standard: Testo Strutturato, Linguaggio a Contatti, Diagramma a Blocchi Funzionali, Lista Istruzioni e Diagramma Funzionale Sequenziale.

14 6 6

Dispositivi di Controllo

Requisiti di un dispositivo per il controllo. Controllori per applicazioni generiche: controllori monolitici, controllori con architettura a bus, controllori basati su personal computer. Il controllore a logica programmabile (PLC). Controllori di macchine a controllo numerico. Controllori specializzati: regolatori PID e controllori per motori elettrici.

4 2

Controllo distribuito Sistemi di produzione integrata. Reti per l’automazione. Sistemi per il controllo di supervisione (SCADA) e l’acquisizione di dati. Sistemi per l’esecuzione della produzione (MES). Sistemi di controllo distribuito (MES).

7 2 3

Progettazione di sistemi di controllo distribuito

Esempi di architetture di controllo. Ciclo di sviluppo di un sistema di automazione distribuito. Esempi di progettazione di un sistema di automazione distribuito.

7 4 3

Totale Ore 34 14 12


P. Chiacchio, F. Basile, “Tecnologie informatiche per l’automazione”, McGraw‐Hill, 2004, ISBN 88‐386‐6147‐2.

Dispense integrative e problemi sulla pagina web del docente accessibile dal sito www.automatica.unisa.it


2 7 1

TECNOLOGIE SOFTWARE PER IL WEB Cds:



Integrato: no

Propedeuticità: Programmazione ad oggetti, Basi di dati

Crediti: 6

Anno: III

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso mira all’apprendimento di modelli e metodi per la definizione, progettazione e realizzazione di software applicativi remoti.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito delle applicazioni remote, delle architetture software distribuite, dei concetti fondamentali dell’architettura delle Java Server Pages (JSP).


Saper progettare e realizzare siti web statici, progettare e realizzare siti web dinamici. Saper usare la tecnologia JSP.


Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un sito web dinamico, ottimizzare il processo realizzativo in base al contesto in esame, individuare le metodiche più idonee per organizzare le attività di progettazione e realizzazione di applicazioni remote.


Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle applicazioni remote.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze sulla progettazione e realizzazione di algoritmi e strutture dati, sulle basi di dati e sulla programmazione ad oggetti.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula verranno esemplificati gli argomenti teorici mediante la realizzazione di semplici pagine web dinamiche. Nelle esercitazioni pratiche, agli studenti verrà chiesto di progettare e realizzare semplici siti web dinamici.


Alla fine del corso gli studenti verranno divisi in gruppi e verrà loro assegnato un progetto contenente delle specifiche di realizzazione di un sito web dinamico. La valutazione del


2 7 2

raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante discussione orale del progetto realizzato.

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Introduzione alle architetture Web

Classificazioni delle applicazioni in applicazioni locali, remote e miste. Architettura delle applicazioni remote: modello client‐server; modello peer‐to‐peer, modello three‐tiered. Web statico e Web dinamico. Web applications.

5

HTML

Introduzione all’HTML. Il concetto di Markup. Il concetto di Tag HTML. Sintassi HTML. Primi Tag HTML: Testa del documento e Corpo del documento. Paragrafi e giustificazione del testo. Font, liste e immagini. Link ipertestuali. I Form in HTML. Esercizi su HTML

3 4 3

JSP

Introduzione a JSP; tecnologia JSP, architettura JSP. Java Server Pages. Servlet. Elementi di JSP: template text, comment, directive, scriptlet, declaration, expression. Oggetti impliciti. Direttive e Azioni JSP. Esercizi su JSP.

6 5 6

Java Beans Introduzione ai Java Beans. Requisiti di un Java Beans. Proprietà, metodi ed eventi dei Beans. Uso di Java Beans nelle pagine JSP. Vantaggi nell’uso dei Bean. Esercizi sui Bean.

5 5 6

JSP e interazione con i database

Interazioni Java‐Database: architettura JDBC. Uso dei database nelle pagine JSP.

2 5 5

Totale Ore 21 19 20


Della Mea Vincenzo, Di Gaspero Luca, Scagnetto Ivan. Programmazione Web lato server. Apogeo.


2 7 3

TELERILEVAMENTO Cds:


Docente: Prof. Maurizio

LONGO

Integrato: no


dei segnali

Crediti: 6

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:



Obbiettivo del corso è di fornire gli elementi per comprendere le metodologie utilizzate nel telerilevamento e le sue principali applicazioni.


Sistemi di telerilevamento satellitari. Classificazione dati. Elaborazione delle immagini


Analisi dei sistemi radar e dei sistemi di telerilevamento satellitari. Feature extraction con applicazioni di prevenzione di rischi.


Scegliere metodi per elaborazione di immagini e classificazione. Valutare comparativamente le prestazioni dei sistemi di telerilevamento.


Saper lavorare in gruppo; argomentare oralmente su questioni tecniche e metodologiche; sviluppare correttamente la soluzione numerica di un problema di decisione e/o classificazione.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesto il possesso di strumenti metodologici di base nel campo matematico e statistico e dei fondamenti di elaborazione numerica dei segnali.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, lezioni applicative sulle tecnologie, relative esercitazioni in classe ed esercitazioni di laboratorio, in particolare nella stazione satellitare RESLEHM, assegnazione di tesine.


La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale, tenendo conto anche delle suddette tesine.

Contenuto del corso


2 7 4


OreEserc.

OreLab.

Aspetti fisici ed elettromagnetici del remote sensing

Introduzione al corso. Finalità del telerilevamento. Sensori. Applicazioni. Orbite dei satelliti. Cenni di meccanica celeste

4

Sistemi radar

Generalità sul radar. Frequenze radar. Misure radar: distanza, velocità radiale, ambiguità distanza e doppler, angoli, cella di risoluzione spaziale, risoluzione in frequenza. Cenni sulle tipologie di antenne e di scansione. Determinazione della portata radar. Equazione fondamentale del radar. Significato statistico della portata del radar.

16 4

Sistemi radar ad apertura sintetica (SAR)

Generalità sul telerilevamento attivo a microonde. Le principali missione SAR satellitari. Modalità di funzionamento di un SAR. Risoluzione geometrica di un’immagine acquisita da un sistema SAR. Distorsione geometrica di un’immagine acquisita un sistema SAR. Elaborazione SAR bidimensionale spazio‐variante con relativo schema a blocchi. Principi di interferometria SAR.Elaborazione SAR interferometrica. Il rumore sulla fase interferometrica. L’accuratezza nella ricostruzione della topografia. La ricostruzione della fase assoluta. La geocodifica. L’interferometria differenziale.

10

Elementi di classificazione ed elaborazione delle immagini

Test di ipotesi multiple. Criterio di Bayes. Classificatori MAP. Classificatori parametrici lineari e quadratici. Stima non parametrica di densità: metodo di Parzen e metodo kNN. Classificatori non parametrici. Aspetti pratici del progetto e dell’analisi prestazionale dei classificatori non parametrici. Distorsione radiometrica e geometrica. Trasformazioni polinomiali per correzione di immagine ed interpolazione. Image enhancement: operazioni puntuali e spaziali nel dominio del tempo e di Fourier. Modelli statistici di dati telerilevati

10 6

Esercitazioni di laboratorio

Introduzione ad IDL. Lettura e scrittura dei dati in IDL. Visualizzazione immagini, superfici e contorni in IDL. Programmazione in IDL. Implementazione di un processore SAR in IDL. Interferometria SAR: registrazione delle immagini, generazione dell’interferogramma, algoritmo di integrazione locale per la ricostruzione della fase.

10

Totale Ore 40 10 10


G. Galati, F. Mazzenga, M. Naldi, Elementi di Sistemi Radar, Aracne, 1996

G. Franceschetti, R. Lanari, Synthetic Aperture Radar Processing, CRC Press, 1999

H. Van Trees, Detection, modulation and estimation theory, Wiley interscience

K. Fukunaga, Pattern recognition, Academic Press

J.A. Richard: Remote sensing digital image analysis, Sprinter‐Verlag, 1986


2 7 5

TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ANALISI DEI SEGNALI Cds:



Integrato: con Teoria dei segnali: modulo di Elementi di

Probabilità


Crediti: 6

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:



Il corso ha carattere metodologico. Vengono esposte le principali tecniche di analisi ed elaborazione dei segnali (in particolare mediante sistemi LTI), con enfasi sulla dualità tempo‐frequenza. Le tecniche illustrate hanno diffusa applicazione in elettronica, informatica, misure elettroniche, telecomunicazioni. I contenuti sono strettamente propedeutici per i corsi del settore Telecomunicazioni


Analisi dei segnali nel dominio del tempo. Analisi di segnali nel dominio della frequenza. Analisi dei sistemi lineari nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza, sia in tempo‐continuo che in tempo‐discreto. Trattamento statistico dei segnali. Conversione analogico/digitale. Trasformata discreta di Fourier. Introduzione all’utilizzo di MATLAB per l’analisi dei segnali.


Caratterizzare i sistemi LTI in termini di legami ingresso‐uscita. Operare semplici elaborazioni su segnali, sia deterministici che aleatori, di interesse applicativo. Effettuare il campionamento e la ricostruzione di un segnale analogico. Saper effettuare semplici elaborazioni di segnali aleatori. Maturare concetti essenziali della conversione analogico/digitale dei segnali. Operare semplici elaborazioni su segnali tramite MATLAB.


Saper scegliere la rappresentazione più adatta per l’analisi dei segnali e dell’interazione con i sistemi. Saper evitare effetti indesiderati nella discretizzazione di un segnale analogico.


Saper esporre gli argomenti trattati in maniera corretta e precisa


Aver maturato i concetti introdotti in vista degli studi successivi. Saper utilizzare fonti diverse per l’approfondimento delle metodologie introdotte nel corso

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richieste conoscenze matematiche di base.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche.


2 7 6


L’accertamento del profitto consiste nel superamento di una prova scritta e di una prova orale.

Contenuto del corso

Argomenti Contenuti specifici Ore Lezione Ore Esercitaz.

Segnali e sistemi nel dominio del tempo Classificazione, operazioni elementari e proprietà dei segnali. Medie temporali di segnali deterministici ed aleatori ed ergodicità, energia e potenza di segnali. Funzioni di correlazione e proprietà. Studio dei sistemi nel dominio del tempo. Proprietà dei sistemi. Sistemi LTI. Somma e integrale di convoluzione. Sistemi ARMA.

8 4

Elaborazione numerica dei segnali e trasformata discreta di Fourier (DFT)

Segnali digitali. Campionamento ideale e reale. Ricostruzione dei segnali analogici. Campionamento nella pratica. Conversione t/n, quantizzazione ed errore di quantizzazione, cenni alla codifica, decimazione. Definizione di DFT, interpretazioni della DFT come campionamento in frequenza, come DFS e come banco di filtri adattati. Algoritmi di FFT e IFFT. Tecniche di filtraggio ed analisi spettrale basate su DFT.

22 4

Introduzione all’analisi dei segnali tramite MATLAB

Introduzione a MATLAB: calcolo di somme di convoluzione, implementazione di sistemi ARMA, sistemi definiti da equazioni differenziali, risposta in frequenza (cenni), FFT. Cenni di analisi spettrale e di analisi dei dati tramite MATLAB.

2 8

Totale Ore 40 20


E. Conte, Lezioni di teoria dei segnali, Liguori,1996.

V. Oppenheim, A. S. Willsky, S. Hamid Nawab, Signals & systems, 2nd ed., Prentice‐Hall, 1997. J. R. Buck, M. M. Daniel, A. C. Singer, Computer Explorations in Signals and Systems using MATLAB, Prentice‐Hall, 1997.


2 7 7

TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ Cds:


Docente: Maurizio GUIDA

Integrato: Teoria dei Segnali:

Modulo di Analisi dei Segnali


Crediti: 6

Anno: II

Semestre: II

Codice: SSD:

SECS‐S/02 Tipologia: Obbligatorio


Il corso mira a fornire strumenti e metodi di base per descrivere ed analizzare fenomeni non deterministici allo scopo di effettuare valutazioni predittive ed assumere decisioni in regime di rischio controllato.


Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della probabilità, della inferenza statistica e della verifica statistica delle ipotesi.


Capacità di analizzare fenomeni non deterministici che si sviluppano nel tempo. Capacità di effettuare valutazioni predittive e assumere decisioni in regime di incertezza, con particolare riferimento applicativo alla rivelazione di segnali immersi in un disturbo aleatorio.


Saper individuare i metodi più appropriati per analizzare un fenomeno non deterministico.


Saper esporre oralmente un argomento legato all’analisi dei segnali.



Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di teoria degli insiemi, analisi matematica e calcolo combinatorio.

Metodi didattici

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula.




2 7 8

Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Elementi di Teoria della Probabilità

Esperimento probabilistico, Spazio Campione, Eventi. Assiomi. Probabilità condizionata e indipendenza. Teorema delle Probabilità Totali. Teorema di Bayes. Esperimenti Composti

7 3

Le Variabili Aleatorie

Definizione di variabile aleatoria. Distribuzione di probabilità. Densità di probabilità. Indicatori sintetici di una variabile aleatoria. Funzioni di una variabile aleatoria. Coppie di variabili aleatorie. Distribuzioni congiunte e marginali. Indicatori sintetici per coppie di variabili aleatorie.

10 3

Modelli Probabilistici di uso comune

Modelli di variabili aleatorie discrete: Bernoulli, Binomiale, Poisson. Modelli di variabili aleatorie continue: Uniforme, Normale, Esponenziale, Log‐normale, Gamma.

5 2

I Processi Aleatori

Definizione di processo aleatorio. Caratterizzazione statistica dei processi aleatori. Stazionarietà. Medie temporali. Ergodicità. Modelli di processi aleatori i uso comune: processo di Bernoulli, processo di Poisson, processi Gaussiani, Catene di Markov.

8 2

Elementi di Inferenza Statistica

Popolazione e campione. Principali statistiche campionarie. Principi generali della stima parametrica. Stimatori e stime. Proprietà degli stimatori. La funzione di Verosimiglianza. Metodi di costruzione degli stimatori.

10 3

Elementi di Teoria della Decisione

La verifica statistica delle ipotesi. Errore di I e di II specie. Regione di accettazione e regione critica. Il problema della rivelazione di segnali deterministici immersi in un disturbo aleatorio.

5 2

Totale Ore 45 15


Appunti delle lezioni

S. M. Ross, Probabilità e Statistica per l’Ingegneria e le Scienze, Apogeo.


2 7 9

TEORIA E TECNICA DELLE TELECOMUNICAZIONI Cds:


Docente: Stefano MARANO

Integrato: no

Propedeuticità: Teoria dei segnali

Crediti: 9

Anno: III

Semestre: I e II

Codice: SSD:



Il corso è orientato a fornire gli strumenti metodologici per il progetto e l’analisi dei sistemi di comunicazione analogici e digitali, con enfasi su questi ultimi. Il corso presenta inoltre le tecniche di base per la trasmissione analogica e numerica. Si forniscono infine gli elementi salienti di teoria dell’informazione.


Comprensione degli elementi fondamentali e dei trade‐off di progetto per i sistemi di modulazione analogici e digitali, con specifica attenzione alla valutazione delle prestazioni delle differenti soluzioni progettuali. Determinazione dei limiti ultimi della trasmissione dell’informazione.


Saper progettare e analizzare semplici sistemi di trasmissione dell’informazione. Comprendere e manipolare adeguatamente il concetto di informazione nei sistemi di comunicazione, in primo luogo, ma anche con respiro applicativo più ampio.


Saper individuare la classe di sistemi maggiormente idonei a specifici scenari applicativi di interesse pratico. Determinare i limiti teorici delle prestazioni di detti sistemi e, di conseguenza, il grado di efficienza delle singole soluzioni progettuali.


Saper analizzare, comprendere, ed elaborare il linguaggio matematico della rappresentazione dei sistemi digitali in termini geometrici, e della valutazione delle prestazioni dei sistemi di trasmissione. Saper analizzare, comprendere, ed elaborare il linguaggio matematico della teoria dell’informazione.


Essendo il corso a carattere metodologico, esso fornisce strumenti per la modellistica e la comprensione di sistemi fisici di varia natura e tipologia, con ovvia enfasi sui sistemi di trasmissione dell’informazione.

Prerequisiti

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste adeguate conoscenze matematiche di base ed elementi di probabilità, variabili aleatorie e processi stocastici.

Metodi didattici


2 8 0

Il corso prevede lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche.



Contenuto del corso


OreEserc.

OreLab.

Elementi di base dei sistemi di comunicazione

analogici

Introduzione al corso. Modulazioni analogiche lineari e non lineari. Valutazione delle prestazioni. Valutazione comparativa dei sistemi analogici.

10 6

Introduzione ai sistemi digitali

Richiami storici. Rilevanza delle comunicazioni digitali. L’impatto della teoria di Shannon

2

Rappresentazione e trasmissione dell’informazione

Sorgenti di informazione e loro rappresentazione. Canali e loro rappresentazione. Sistemi di modulazione PAM, PPM, PSK, FSK, QAM: complessità, banda, prestazioni in termini di probabilità di errore, e rapporto segnale rumore.

18 10

Equalizzazione, caratterizzazione spettrale e ISI

Ricezione ottima su canali affetti da ISI. Algoritmo di Viterbi. Caratterizzazione spettrale delle modulazioni lineari. L’interferenza intersimbolica

6 2

Elementi di teoria dell’informazione

Entropia. Entropia condizionata. Divergenza. Mutua informazione. Entropia di processi di Markov. Disuguaglianza del trattamento dei dati.

12 6

AEP e capacità di canale AEP. Capacità di canale. BSC. BEC. Canale gaussiano con vincolo di potenza.

12 6

Totale Ore 60 30


J. G. Proakis, M. Salehi, Communication Systems Engineering, seconda edizione, Prentice Hall, 2002.

J. G. Proakis, Digital Communications, quarta edizione, McGraw‐Hill.

T. M. Cover, J. A. Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley & Sons, 1991.

R. Gallager, Principles of Digital Communication, Cambridge University Press, 2008.


2 8 1

BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI

Giovannina Albano

Giovannina Albano è nata a Vico Equense (NA), il 27 novembre 1968. Ha conseguito la Laurea con lode in Matematica nel 1992 e il titolo di Dottore di Ricerca in Matematica nel 1997 presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”. Dal 1997 è ricercatore universitario nel settore di Geometria presso l’Università di Salerno. I suoi attuali interessi di ricerca ricadono nei seguenti ambiti: Modelli di apprendimento per ambienti di e‐learning: rappresentazione della conoscenza, situazioni a‐didattiche ed Esperimenti Scientifici Virtuali; Educazione Matematica ed e‐learning: apprendimento individuale e personalizzato, autovalutazione, apprendimento cooperativo, comunicazione e rappresentazioni. È autore di oltre sessanta articoli su riviste e libri internazionali e ha tenuto relazioni a numerose conferenze nazionali e internazionali. È stata delegata italiana per il Working Party sulle Learning Policies nell’ambito del Programma IST, V Programma Quadro. È stata vice‐project coordinator del progetto Centro di Eccellenza “Metodi e sistemi per l’apprendimento e la conoscenza”, approvato e finanziato dal MURST, nonché responsabile della linea di ricerca “Esperimenti scientifici virtuali”. È stata ed è consulente scientifica in vari progetti nell’ambito dell’elearning, è stata ed è responsabile di ricerca di assegnisti, borsisti e dottorandi.

Per un curriculum più articolato: www.unisa.it/Dipartimenti/DIIMA/Professori/Albano/home.php

Francesco Basile

Francesco Basile è nato a Napoli nel 1971. Ha conseguito la Laurea con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II nel 1995. Ha conseguito il titolo di dottore di ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica nel febbraio 2000. Nell’ambito del corso di dottorato, dal gennaio 1999 al giugno 1999, è stato Visiting Scholar presso il Centro Politecnico Superior, Universidad de Zaragoza, Spagna. Dal gennaio 2000 al dicembre 2001 è stato titolare di un assegno di ricerca sul tema Applicazioni innovative su rete telematica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II, riguardante il controllo remoto di celle robotizzate. Dal marzo 2002 è Ricercatore per il settore disciplinare ING/INF 04 (Automatica) presso l’Università di Salerno con afferenza al Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica . È autore di circa 70 pubblicazioni su riviste e congressi nazionali ed internazionali. I suoi principali interessi di ricerca riguardano il controllo di sistemi ad eventi discreti, la robotica e l’automazione industriale.

Pasquale Chiacchio

Pasquale Chiacchio è nato nel 1963. Nel 1987 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” e nel 1992 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica. Attualmente è Professore Ordinario, nel settore


2 8 2

“Automatica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

E’ autore di numerose memorie scientifiche pubblicate su prestigiose riviste internazionali o presentate a congressi internazionali, oltre che di monografie. Ha coordinato vari progetti di ricerca sia pura che applicata. I suoi interessi di ricerca attuali ricadono nell’ambito dell’analisi e del controllo di sistemi a eventi discreti, della robotica e dell’automazione industriale.

Donatello Conte

Donatello Conte è nato a Foggia nel 1976. Ha conseguito presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” la Laurea in Ingegneria Informatica nel 2002 ed il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione, Elettromagnetismo Applicato e Telecomunicazioni nel 2006 presso l’Università degli Studi di Salerno. Da ottobre 2006 è ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno, dove svolge attività di ricerca nel campo della Pattern Recognition e della Computer Vision. È autore di numerosi articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali.

Antonio Della Cioppa Il dr. Antonio Della Cioppa si laurea in Fisica (Indirizzo Applicativo, Orientamento Cibernetico) presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” nel 1993 e consegue il Titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria elettronica ed informatica presso l’Università di Napoli “Federico II” nel 2000. Attualmente è ricercatore nel settore scientifico disciplinare ING‐INF05 “Sistemi di Elaborazione delle Informazioni” presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dell’Artificial Intelligence ed, in particolare, della Evolutionary Computation e dell’Artificial Life. È Associate Editor della rivista internazionale Journal of Artificial Evolution and Applications (Hindawi Publishing Corporation) ed è autore di oltre 80 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali. Massimo De Santo

Massimo De Santo è laureato con lode in Ingegneria Elettronica e Dottore di Ricerca Ingegneria dell’Informazione. E’ professore ordinario, nel settore “Informatica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. E’ Direttore del Centro ICT di Ateneo e Delegato del Rettore per il Web di Ateneo.

I suoi principali interessi di ricerca ricadono nell’ambito della Computer Vision, dell’E_Learning, della Computer Networks e dei Sistemi Web. E’ autore di oltre 100 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. È coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali.

Nicola Femia


2 8 3

Nicola Femia è nato nel 1963. Nel 1988 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria delle Tecnologie Industriali, indirizzo Elettronico, presso l’Università degli Studi di Salerno. Dal 2001 è professore ordinario di Elettrotecnica presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito della teoria dei circuiti, dei metodi di analisi e sintesi di circuiti switching, dei metodi di progetto ed ottimizzazione di regolatori switching e di circuiti di power management. È autore di oltre 100 articoli scientifici pubblicati su prestigiose riviste internazionali e negli atti di conferenze nazionali e internazionali. E’ stato Associate Editor della rivista internazionale IEEE Transactions on Power Electronics. È coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca universitari e industriali. Svolge attività di consulenza per industrie nazionali ed internazionali del settore dell’elettronica di potenza e dei circuiti integrati per il power management.

Matteo Gaeta

Matteo Gaeta è nato a Salerno il 16 Maggio del 1960. Nel 1989 ha conseguito la Laurea in Scienze dell’Informazione, presso la Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali dell’Università degli Studi di Salerno. Dall’ottobre del 2006 è Professore Associato per il raggruppamento scientifico‐disciplinare in Sistemi di Elaborazione delle Informazioni (ING‐INF/05); afferisce al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e Matematica Applicata ‐ DIIMA ‐ della Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Salerno.

Dal 2007 è docente per il Corso di Sistemi Informativi Aziendali, Cdl in Ingegneria Informatica, presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca riguardano l’Architettura di Sistemi Informativi Complessi, l’Ingegneria del Software, i Sistemi di Rappresentazione della Conoscenza, Semantic Web, Organizzazioni Virtuali e Grid Computing. Ha maturato una grande esperienza nella Realizzazione e Progettazione di Sistemi Informativi Complessi.

E’ autore di oltre settanta lavori pubblicati su riviste, atti di convegni internazionali e libri.

È Coordinatore scientifico e Responsabile di numerosi Progetti di Ricerca internazionali. Coordinatore del Gruppo di Lavoro MIUR Esperti per la valutazione ed il controllo di progetti decretati ai sensi dell’art.14. Componente del Comitato di Valutazione Scientifica dei progetti di ricerca e sperimentazione del MiPAF. Componente dell’Albo degli Esperti del Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca e dell’Albo degli Esperti in innovazione tecnologica del Ministero dello Sviluppo Economico.

Liberata Guadagno

La dott. Liberata Guadagno nata a Salerno nel 1960 e laureata in Chimica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II presta servizio in qualità di ricercatore confermato presso la Facoltà di


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Ingegneria dell’Università di Salerno dal 1996. La sua attività di ricerca è incentrata sullo studio delle correlazioni tra proprietà chimico‐fisiche, struttura, morfologia e durabilità di sistemi macromolecolari a differenti architetture organizzative (film e fibre di polimeri semicristallini e mesofasici). Attualmente, in collaborazione con l’Alenia Aeronautica sta sviluppando sistemi “self‐healing” per la formulazione di materiali destinati alla progettazione di veicoli aeronautici. I risultati di tale ricerca hanno portato alla produzione di diversi brevetti. La dott.ssa Guadagno è, inoltre, autrice di numerosi articoli su riviste a rilevanza internazionale.

Maurizio Guida

Maurizio Guida è nato a Napoli nel 1948. Nel 1974 si è laureato con lode in Ingegneria Meccanica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”. Attualmente è professore ordinario, nel settore “Statistica per la Ricerca Sperimentale e Tecnologica”, presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione ed Ingegneria Elettrica dell’Università degli Studi di Salerno. In precedenza è stato Dirigente di Ricerca del CNR presso l’Istituto Motori di Napoli, dove ha diretto il Reparto di Statistica ed Affidabilità. I suoi interessi di ricerca sono nell’ambito dell’Analisi dell’Affidabilità e Disponibilità di Sistemi e dell’Inferenza e Decisione Bayesiana. È autore di oltre 40 lavori pubblicati sulle principali riviste internazionali nel settore dell’Affidabilità e della Statistica Applicata all’Ingegneria ed ha presentato numerose comunicazioni a convegni internazionali anche come conferenziere invitato.

Nicola Lamberti

Nicola Lamberti è nato nel 1959. Nel 1985 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria delle Tecnologie Industriali indirizzo Elettrico presso l’Università della Calabria. Attualmente è professore associato, nel settore “Elettronica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nei settori dei sensori, trasduttori, motori ed attuatori piezoelettrici; si è occupato di modelli di strutture e trasduttori piezoelettrici, dispositivi piezoelettrici in banda audio, tecniche ad ultrasuoni per misure di spessore in materiali compositi e per prove non distruttive su sostanze alimentari, micromotori e microattuatori piezoelettrici. Recentemente ha cominciato ad interessarsi di trasduttori ad ultrasuoni realizzati con la tecnica del micromachining, occupandosi di modelli FEM di questi dispositivi. È autore di oltre 90 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali e di tre brevetti internazionali.

Vincenzo Langone

Vincenzo Langone è nato nel 1952. Nel 1978 ha conseguito con il massimo dei voti la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”, e dal 1980 e’ stato progettista e poi team leader per attivita’ dì ricerca in Alcatel Italia. Dal 1997 professore a


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contratto di Sistemi di Telecomunicazione presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dei protocolli per reti di telecomunicazione ed e’ autore di vari articoli e comunicazioni a conferenze internazionali.

Consolatina Liguori

Laureata con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli studi di Salerno nel 1993, nel 1997 ha conseguito il dottorato di ricerca presso l’Università di Cassino. Dal 2001 é professore associato di Misure Elettriche ed Elettroniche. Le sue principali attività di ricerca sono relative a: Digital Signal Processing, elaborazione di immagini per l’estrazione di misure, caratterizzazione metrologica di sistemi di misura complessi. E’ autore di oltre 150 pubblicazioni a carattere internazionale e nazionale e revisore di alcune riviste internazionali.

Maurizio Longo

Maurizio Longo ha conseguito la laurea in Ingegneria elettronica presso l’Università di Napoli nel 1972 e il titolo di MSEE presso la Stanford University (California) nel 1977. Dal 1994 è professore ordinario del SSD Ing‐Inf/03 “Telecomunicazioni” presso l’Università di Salerno, dove dal 2007 è Direttore del Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno e Direttore Scientifico del laboratorio Consortile CoRiTeL, dopo essere stato Presidente dell’Area Didattica di Ingegneria Elettronica e Coordinatore del Dottorato di ricerca in Ingegneria dell’Informazione. In precedenza è stato professore associato presso l’Università di Napoli e ha ricoperto varie posizioni anche in altre università.

E’ autore di oltre 140 articoli nel campi delle telecomunicazioni, del telerilevamento e dell’elaborazione dei segnali.

Rosanna Manzo

È nata a Polla (SA), il 6 maggio 1972. Si è laureata con lode in Matematica nel 1996 ed ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione nel 2007 presso l’Università degli Studi di Salernoi. È ricercatrice in Analisi Matematica dal 2006 alla Facoltà di Ingegneria dell’Università di Salerno ed afferisce al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e Matematica Applicata. La sua attività di ricerca riguarda: leggi di conservazione e applicazioni alle reti stradali, di telecomunicazioni e di produzione; controllo ottimo per sistemi ibridi; sistemi e reti a coda. È autrice di circa 40 articoli pubblicati su riviste internazionali e su atti di convegno. Collabora alla realizzazione di diversi ed interessanti progetti di ricerca nazionali.

Stefano Marano


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Stefano Marano si è laureato (con lode) in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” nel 1993. Presso la stessa Università ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica e Informatica nell’anno 1997. Attualmente, è Professore Associato presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Salerno dove, precedentemente, ricopriva il ruolo di Ricercatore. I suoi interessi di ricerca vertono sull’elaborazione statistica dei segnali con particolare enfasi su tematiche di inferenza distribuita, reti di sensori, e teoria dell’informazione. Stefano Marano ha pubblicato oltre 70 lavori scientifici, inclusi lavori su invito, sulle più prestigiose riviste internazionali del settore, e su atti di conferenze di prima rilevanza internazionale. Ha inoltre tenuto diversi seminari su invito.

Nel 1999 Stefano Marano è stato insignito (con G. Franceschetti e F. Palmieri) del “Best Paper Award” dalla rivista IEEE TRANSACTIONS ON ANTENNAS AND PROPAGATION, per il contributo scientifico sulla caratterizzazione stocastica della propagazione elettromagnetica in ambiente urbano. In qualità di revisore ha contribuito alla valutazione di centinaia di lavori scientifici, principalmente nell’ambito di riviste dell’IEEE, ed è stato insignito del riconoscimento di ‘appreciated reviewer’ dalla rivista IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, per l’anno 2007. Il Prof. Marano è stato membro del comitato organizzatore di importanti conferenze internazionali nel campo dell’elaborazione statistica dei segnali e della fusione dell’informazione, nonché membro del comitato tecnico delle principali conferenze internazionali del settore dell’elaborazione dei segnali.

Angelo Marcelli

Angelo Marcelli è professore ordinario, nel settore “Sistemi di Elaborazione delle Informazioni”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. Ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica (con lode) ed il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” nel 1983 e nel 1987, rispettivamente. Successivamente ha studiato e svolto attivita’ di ricerca negli Stati Uniti e in Unione Sovietica. Attualmente e’ Coordinatore del Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito del Pattern Recognition, della Computazione Naturale e della Visione Artificiale. È Presidente della International Graphonomics Society ed autore di oltre 150 articoli pubblicati nella letteratura scientifica specializzata.

Ulteriori informazioni sono disponibili sul sito: http://nclab.diiie.unisa.it.

Vincenzo Matta

Vincenzo Matta è nato a Salerno nel 1977. Si è laureato presso l’Università degli Studi di Salerno nel 2001, discutendo una tesi dal titolo ”Rivelazione sequenziale di onde gravitazionali”. Dal 2001 lavora presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica (D.I.E.I.I.) dell’Università degli Studi di Salerno, dove ricopre la posizione di Ricercatore dal 2005.


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Nel Maggio 2005 ha conseguito un Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione discutendo una tesi dal titolo ”Multiterminal Inference and Sensor Networks”. I suoi interessi di ricerca riguardano principalmente l’elaborazione statistica dei segnali e la teoria delle comunicazioni, con enfasi sui nessi tra inferenza statistica e comunicazioni in sistemi distribuiti, quali ad esempio le reti di sensori. Vincenzo Matta è autore di oltre 40 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali.

Gennaro Percannella

Gennaro Percannella è nato a Salerno il 18 maggio 1973. Ha conseguito presso l’Università degli Studi di Salerno la Laurea in Ingegneria Elettronica il 20 luglio 1998 con votazione 110/110 con lode ed il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione, Elettromagnetismo Applicato e Telecomunicazioni il 15 febbraio 2002. Da gennaio 2004 è ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno, dove svolge attività di ricerca nel campo della Pattern Recognition e della Computer Vision. È membro della International Association on Pattern Recognition (IAPR) ed è autore di oltre 50 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. È coordinatore scientifico di progetti di ricerca nazionali.

Giovanni Petrone

Giovanni Petrone è nato a Salerno nel 1975, si è laureato in Ingegneria Elettronica nel 2001 presso l’Università degli Studi di Salerno. Nel 2004 ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettrica presso l’Università di Napoli “Federico II”. Dal 2005 è in ruolo come ricercatore (SSD ING‐IND 31 Elettrotecnica) presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. I suoi interessi di ricerca riguardano l’analisi e la progettazione di circuiti a commutazione in applicazioni power management per sistemi di telecomunicazione, sistemi di produzione dell’energia da fonti rinnovabili, analisi di tolleranza e progetto robusto di circuiti elettronici. E’ co‐autore di tre brevetti e di diverse pubblicazioni su riviste internazionali e atti di conferenze nazionali e internazionali. Svolge regolarmente funzioni di revisore per le riviste a diffusione internazionale: IEEE Transactions on Power Electronics, IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Industry Application, IEEE Transactions on Control Systems Technology, International Journal on Progress in Photovoltaics: Research and Applications.

Antonio Piccolo

Antonio Piccolo è nato a Marzano Appio (CE) nel 1949 ed è professore ordinario nel settore disciplinare Sistemi Elettrici per l’Energia (ING‐IND/33) presso l’Università degli Studi di Salerno dal 1990.


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I principali temi di ricerca trattati riguardano la pianificazione e la gestione delle reti elettriche di distribuzione di media e bassa tensione, lo sviluppo della Generazione Distribuita sulle reti di distribuzione, le metodologie per il controllo della Generazione Distribuita da fonte rinnovabile, l’applicazione di metodologie soft‐computing per la gestione e la pianificazione del sistema elettrico, l’applicazione di tecnologie IC ai sistemi elettrici e ai sistemi di trasporto, tecniche di controllo e gestione innovative per il trasporto pubblico. È autore/coautore di oltre 130 pubblicazioni scientifiche internazionali e nazionali e revisore scientifico per riviste internazionali.

Fabio Postiglione

Fabio Postiglione si laurea con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno nel gennaio 1999. Consegue il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione (III Ciclo Nuova Serie) nel maggio 2005 presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione ed Ingegneria Elettrica (D.I.I.I.E.) della medesima Università. Dal maggio 2005 al settembre 2008 è stato titolare di una borsa di studio per attività di ricerca post‐dottorato e, successivamente, di un Assegno di Ricerca presso il medesimo Dipartimento. Nell’ottobre 2008 afferisce al D.I.I.I.E. in qualità di Ricercatore Universitario (settore scientifico‐disciplinare SECS‐S/02 – Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica).

In passato, dal gennaio 1999 al luglio 2000 è stato Assegnista di Ricerca presso l’Università del Sannio (Benevento); dal luglio 2000 all’aprile 2002 ha lavorato nel gruppo di ricerca e sviluppo di Tin.it (Gruppo Telecom Italia).

La sua attività di ricerca riguarda la progettazione degli esperimenti e l'analisi dei dati, con particolare attenzione alla caratterizzazione delle prestazioni e dell’affidabilità dei sistemi (in particolare di telecomunicazioni) e alla rivelazione dei segnali gravitazionali (Progetto LIGO). E’ inoltre coinvolto in vari progetti di ricerca nazionali ed europei, in collaborazione con diversi partner accademici e industriali. E’ revisore di alcune riviste e conferenze internazionali ed è stato membro del Comitato Scientifico di alcune conferenze internazionali. E’ stato membro del Comitato Organizzatore del Euro‐FGI Annual Plenary Meeting 2008 (riunione plenaria della Rete di Eccellenza europea sulle reti di nuova generazione), tenutasi presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Salerno dal 27 al 29 febbraio 2008.

E’ autore/coautore di oltre 60 memorie scientifiche pubblicate per lo più in riviste o atti di convegni internazionali.

Joseph Quartieri

Joseph Quartieri, è Professore Ordinario di Fisica Sperimentale presso la Facolta’ di Ingegneria dell’Universita’ di Salerno.

E’ co/autore di centinaia di pubblicazioni su riviste internazionali.


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Ha insegnato o insegna Fisica I, Fisica II, Elettronica Quantistica, Complementi di Matematica , Probabilita’ e Statistica, Analisi dei Dati Fisici per l’Ingegneria, Ottica e Acustica, Fisica Medica, etc. nelle Facolta’ di Ingegneria e Medicina (Universita’ di Napoli “Federico II”, Roma “Tor Vergata”, ed (oggi) Salerno). In quest’ultima è stato anche Consigliere di Amministrazione. E’ componente della Commissione Disabilità dell’Ateneo di Salerno da oltre otto anni. Già componente della Giunta Disabilità dell’Ateneo di Salerno. E’ Delegato alla Disabilita’ per la Facolta’ di Ingegneria. Già responsabile della collaborazione con l’Universita’ di Kangnung in Korea. Già responsabile delle ricerche teoriche e sperimentali espletate dal Gruppo dei Fisici di Ingegneria in Fisica Subnucleare.

Attualmente responsabile del Settore Fisica Ingegneria.

E’ Tecnico Competente in Acustica Ambientale della Regione Campania.

Docente presso la Facolta’ di Medicina a Salerno.

Componente della Commissione Didattica e Paritetica della Facolta’ di Ingegneria dell’Ateneo di Salerno.

Gia’ Docente presso Facolta’ di Medicina della II Università di Napoli.

E’ membro della collaborazione ENVIRAD_SPLASH per il monitoraggio sul territorio nazionale dei livelli di Radon.

Rocco Restaino

Rocco Restaino è nato nel 1970. Nel 1998 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”, e nel 2002 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso l’Università degli Studi di Salerno. Dal 2002 è ricercatore universitario nel settore “telecomunicazioni”, presso l’Università degli Studi di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dell’elaborazione dei segnali, reti di telecomunicazione e telerilevamento.

È autore di varie pubblicazioni su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali. Ha partecipato a progetti di ricerca nazionali nell’ambito del telerilevamento e delle reti di telecomunicazione.

Ulteriori informazioni possono essere trovate sulla pagina web:

http://www.unisa.it//Dipartimenti/DIIIE/aree_scientifiche/area_telecomunicazioni/Restaino/homepage.php

Abdelaziz Rhandi

Abdelaziz Rhandi è nato a Casablanca in Marocco, il 02 agosto 1964. Ha conseguito la Laurea in Matematica e Fisica ed un Master in Matematica nel 1987, presso l l’Università di Marrakesh. Nel 1988 ha conseguito il Diplome des études approfondies de mathématiques et applications (D.E.A)


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all’Università di Besancon, in Francia. Infine ha conseguito due dottorati di Ricerca, il primo presso l’Università di Besancon nel 1990 ed il secondo presso l’Università di Tubingen nel 1994 nel medesimo settore.

È professore, nel medesimo settore, dal 1994 presso l’Università di Marrakesh e dal 2007 presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e Matematica Applicata (DIIMA) dell’Università di Salerno.

I suoi interessi di ricerca ricadono nei seguenti ambiti: Teoria dei Semigruppi, Teoria degli Opertori Ellittici, Equazioni paraboliche in spazi finito e infinito‐dimensionali, Storia della matematica araba e dell’astronomia. É autore di oltre 50 articoli pubblicati su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. È coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali.

Giovanni Riccio

Giovanni Riccio ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno, dove attualmente è inquadrato come Professore Associato nel settore scientifico‐disciplinare “Campi Elettromagnetici”. È afferente all’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione ed al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione ed Ingegneria Elettrica. La sua attività di ricerca riguarda le tecniche di campionamento in elettromagnetismo, le trasformazioni campo vicino – campo lontano, la propagazione indoor ed outdoor, lo scattering da strutture semplici e complesse. È co‐autore di “Near Field – Far Field Transformation Techniques”, vol. I‐II, Ed. CUES, e di oltre 200 articoli presenti su prestigiose riviste internazionali ed atti di congressi internazionali. È Fellow della Electromagnetics Academy. Dal 2006 al 2007 è stato Editor della rivista internazionale “Journal of Electromagnetic Waves and Applications”, e dal 2006 ad oggi è Editor della serie “Progress in Electromagnetics Research”.

Anton Luca Robustelli

Anton Luca Robustelli ha conseguito la laurea quinquennale in Ingegneria elettronica con lode presso l’Università di Salerno nel marzo del 1999 con una tesi su Segmentazione automatica di filmati nel dominio compresso MPEG. Dopo un breve periodo di stage su tecnologie software per sistemi di TLC, ad ottobre 1999 è stato assunto in Ericsson. Ha quindi partecipato a diversi progetti nelle aree ISDN, Rete intelligente, Network Management, Lawful Interception e piattaforma di I/O per centrali TLC, allo stesso tempo collaborando strettamente col dipartimento di Ricerca e innovazione. Ha inoltre partecipato con Co.Ri.TeL. a vari progetti di ricerca riguardanti architetture e applicazioni per reti Beyond‐3G e tematiche di sicurezza nelle reti di nuova generazione e al momento coordina il programma di innovazione SINSIMS finanziato dal Ministero dello sviluppo economico (ex M.A.P.). Ha tenuto in Ericsson molti corsi su UMTS e 3G IP Multimedia Subsystem ed ha pubblicato numerosi articoli presso riviste e conferenze internazionali.

Pierluigi Siano Pierluigi Siano è nato nel 1973. Nel 2001 ha conseguito con il massimo dei voti la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno, e nel 2006 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica. Attualmente è ricercatore, nel settore “Sistemi


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elettrici per l’energia”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.

La sua attività di ricerca, svolta in collaborazione con diverse Università e Centri di Ricerca internazionali, riguarda i sistemi di generazione elettrica basati su fonti rinnovabili (eolico, solare), la pianificazione e l’ottimizzazione dei sistemi elettrici per l’energia, la gestione e il controllo delle smart grids tramite sistemi basati sull’ICT. Ulteriori attività di ricerca, relative alla domotica per il risparmio e l’efficienza energetica, riguardano lo sviluppo di un sistema per l’uso razionale dell’energia soprattutto per l’ambito residenziale in grado di rispondere ai segnali di sistema provenienti dalla rete elettrica.

É stato docente presso l'Università di Salerno dei seguenti corsi: Sistemi elettrici industriali I (2005), Tecnica ed economia dell'energia (2005‐2010), Sistemi elettrici industriali II (2006), Automazione dei sistemi elettrici industriali (2007‐2009), Sistemi elettronici di potenza (2009), Energy Management (2010).

È Associate Editor della rivista IEEE Transactions on Industrial Informatics. È stato Special Sessions Co‐Chair della conferenza IEEE‐ISIE2010, Guest Editor delle Special Sections dell'IEEE Transactions on Industrial Electronics: “Methods and Systems for Smart Grids Optimization” e “Smart Devices for Renewable Energy Systems”. È Segretario della Technical Committee on Smart Grids e membro della Technical Committee on Renewable Energy Systems della IEEE Industrial Electronics Society. È membro del comitato editoriale delle riviste internazionali: Energy and Power Engineering, Smart Grid and Renewable Energy, International Journal on Power System Optimization. È stato coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali. È autore di oltre 80 pubblicazioni internazionali di cui oltre 30 articoli su riviste internazionali e oltre 50 comunicazioni a conferenze internazionali.

Mario Vento

Mario Vento, ordinario nel settore ING‐INF05 “Sistemi di Elaborazione delle Informazioni“, è nato nel 1960 a Napoli, dove nel 1984 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria Elettronica., e nel 1989 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione. Dal 2004 è presidente dei Corsi di Laurea di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica.

Eletto nel 2004 “Fellow Scientist” della International Association Pattern Recognition (IAPR), è membro di comitati scientifici di convegni internazionali, associate editor della rivista internazionale “Electronic Letters on Computer Vision and Applications”, e revisore di progetti di ricerca per il Ministero della Ricerca Scientifica e Tecnologica.

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito della Pattern Recognition, Artificial Intelligence, e della Artificial Vision, con particolare riferimento alla interpretazione automatica di immagini e video, e ai modelli e tecniche per l’apprendimento e la classificazione automatica, in riferimento ai paradigmi neurali, statistici e strutturali. Su tali temi ha diretto vari progetti di ricerca ed è autore di oltre centosettanta pubblicazioni scientifiche internazionali: tra volumi editi, relazioni a convegni scientifici articoli su riviste internazionali. È coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali.


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Walter Zamboni

Walter Zamboni è nato a Napoli il 2 gennaio 1977. Nel 2001 si è laureato con lode in Ingegneria Elettrica presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II". Nella stessa università ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria Elettrica nel 2004. Nel 2003 è stato "Visiting Scientist" al CRPP‐Superconductivity, Villigen, Svizzera, e "Stager" al CERN (Svizzera). Dal 2005 al 2008 è stato assegnista di ricerca presso il DAEIMI, Università degli Studi di Cassino e dal 2006 al 2008 è stato professore a contratto di Teoria dei Circuiti presso l'Università degli Studi del Sannio. Dal marzo 2008 è ricercatore presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università degli Studi di Salerno. I suoi interessi di ricerca sono principalmente nell'ambito della modellistica numerica dei campi elettromagnetici, della superconduttività applicata, delle nanotecnologie e dell'elettronica di potenza.

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