ITALIANO

Fondamenti della teoria dei segnali analogici e numerici

F. Palmieri, Lezioni di Telecomunicazioni: Elementi di Teoria dei Segnali Tempo-Continuo, disponibile in fotocopia presso i centri fotocopie nei pressi della sede di Aversa.

F. Palmieri, Appunti manoscritti disponibili sul sito
http://tlc.dii.unina2.it/tlc/index.php/corsi-attivi/teoria-dei-segnali

Ulteriore testo di riferimento: M. Luise, G.M. Vitetta, Teoria dei Segnali, 3/ed, McGraw Hill 2009

Introdurre lo studente ai fondamenti della teoria dei segnali tempo-continuo e dei segnali tempo-discreto

Analisi Matematica II e Probabilità e Informazione

Lezioni ed Esercitazioni Frontali in classse

Prova scritta e prova orale. Per gli studenti frequentanti, 2 prove intracorso opzionali.

Ulteriori informazioni sono disponibili al sito http://tlc.dii.unina2.it/tlc/index.php/corsi-attivi/teoria-dei-segnali

INTRODUZIONE ALLO STUDIO DEI SEGNALI: Motivazioni allo studio dei segnali; Tipi di segnali; Proprietà elementari dei segnali
deterministici; Segnali notevoli; Segnali di energia; Segnali di Potenza; Esempi;
DECOMPOSIZIONE DEI SEGNALI: Scomposizione dei segnali mediante funzioni di base; La serie di Fourier; Proprietà; Segnali periodici;
RAPPRESENTAZIONE MEDIANTE L’INTEGRALE DI FOURIER: Dalla serie all’integrale di Fourier; Proprietà e teoremi sulla
Trasformata di Fourier; La funzione generalizzata di Dirac; Trasformata di segnali periodici; Esempi;
SISTEMI LINEARI TEMPO-CONTINUO: La risposta impulsiva; Valutazione grafica della convoluzione; Caratterizzazione spettrale dei
sistemi lineari; Distorsione di ampiezza e di fase; Sistemi in cascata;
ANALISI SPETTRALE DEI SEGNALI DETERMINISTICI: Spettro di energia; Spettro di Potenza; La funzione di autocorrelazione; Il
teorema di Wiener-Khinchin per i segnali deterministici; Esempi.
SEGNALI ALEATORI: Definizione di processo aleatorio; Caratterizzazione mediante cdf e pdf; Stazionarietà in senso stretto; La funzione di
autocorrelazione tempo-tempo; La funzione di autocorrelazione tempo-ritardo; Stazionarietà in senso lato;
Esempi; Spettro di energia e spettro di potenza per i segnali aleatori; Relazioni tra l’autocorrelazione e lo spettro di potenza (il T. di Wiener-Khinchin)
per i segnali aleatori; Esempi;
SEGNALI E SISTEMI: Caratterizzazione ingresso-uscita per autocorrelazioni e spettri di potenza per segnali deterministici e aleatori; Il
modello di canale lineare rumoroso; Filtri di enfasi e de-enfasi; Esempi;
CAMPIONAMENTO DEI SEGNALI TEMPO-CONTINUO: Campionamento ideale; La formula di interpolazione cardinale;
SEGNALI TEMPO-DISCRETO: Generalità sui segnali tempo-discreto; Sequenze canoniche; La trasformata di Fourier di una sequenza;
Proprietà; Esempi;
SISTEMI LINEARI TEMPO-DISCRETO: Risposta impulsiva; Convoluzione discreta; Metodo grafico per valutare la convoluzione discreta;
Caratterizzazione spettrale dei sistemi lineari tempo-discreto; Sistemi FIR e IIR; Progetto di filtri FIR con la tecnica della finestra;
Richiami sulla Z-trasformata; Cenni sulla tecnica di progetto di filtri IIR mediante il piazzamento di poli e zeri; Esempi;
LA TRASFORMATA DISCRETA DI FOURIER: Definizione e proprietà; L’algoritmo FFT con la tecnica della decimazione nel tempo;
Cenno alla FFT con la tecnica della decimazione in frequenza;

Italian

Foundations of digital and analog signal theory

F. Palmieri, Lezioni di Telecomunicazioni: Elementi di Teoria dei Segnali Tempo-Continuo, available in Xerox copy in shops around the Department in Aversa.

F. Palmieri, Handwritten Notes available at:
http://tlc.dii.unina2.it/tlc/index.php/corsi-attivi/teoria-dei-segnali

Further Reference: M. Luise, G.M. Vitetta, Teoria dei Segnali, 3/ed, McGraw Hill 2009

Introduce the student to the fundamentals of the theory of time-continuous signals and time-discrete signals

Analisi Matematica II and Probabilità e Informazione

Class lectures

Written test and oral exam. For attending students, 2 optional midterm tests.

More information is available at
http://tlc.dii.unina2.it/tlc/index.php/corsi-attivi/teoria-dei-segnali

INTRODUCTION TO SIGNALS: Motivations for the study of signals; Types of signals; Elementary properties of detrministic signals; Canonical Signals; Energy signals; Power Signals; Examples;
SIGNAL DECOMPOSITION: Expansion of signals by basic functions; The Fourier series; Property; Periodic signals;
REPRESENTATION BY THE FOURIER'S INTEGRAL: From the series to Fourier's integral; Properties and theorems on
the Fourier transform; The Dirac function; Transforms for periodic signals; Examples;
TEMPO-CONTINUOUS LINEAR SYSTEMS: The impulse response; Graphic evaluation of convolution; Spectral characterization of
linear systems; Amplitude and phase distortion; Cascaded systems;
SPECTRAL ANALYSIS OF DETERMINIST SIGNALS: Energy spectrum; Power Spectrum; The autocorrelation function; The
Wiener-Khinchin theorem for deterministic signals; Examples.
RANDOM SIGNALS: Definition of random process; Characterization by means of cdf and pdf; Stationarity in a strict sense; The
time-time autocorrelation; The time-delay autocorrelation; Wide-sense Stationary;
Examples; Energy spectrum and power spectrum for random signals; Relations between autocorrelation and power spectrum (Wiener-Khinchin T.)
for random signals; Examples;
SIGNALS AND SYSTEMS: Input-output characterization for autocorrelations and power spectra for deterministic and random signals; The
noisy linear channel model; Emphasis and de-emphasis filters; Examples;
SAMPLING OF TIME-CONTINUOUS SIGNALS: Ideal sampling; The cardinal interpolation formula;
TIME-DISCRETE SIGNALS: Generalities on the time-discrete signals; Canonical sequences; The Fourier transform of a sequence;
Property; Examples
TIME-DISCRETE LINEAR SYSTEMS: Impulsive response; Discrete convolution; Graphic method to evaluate the discrete convolution;
Spectral characterization of linear-discrete systems; FIR and IIR systems; Design of FIR filters with the window technique;
Recalls on the Z-transformed; The design technique of IIR filters by poles and zeros placing; Examples;
DISCRETE FOURIER TRANSFORM: Definition and properties; The FFT algorithm with the technique of decimation in time;
The FFT with the technique of frequency decimation.