ITALIANO

Teoria dei segnali tempo-continuo e tempo-discreto

- F. Palmieri, Lezioni di Telecomunicazioni: Elementi di Teoria dei Segnali Tempo-Continuo, disponibile nella sezione "Materiale"

-F. Palmieri, Appunti manoscritti disponibili nella sezione "Materiale".

-M. Luise, G.M. Vitetta, Teoria dei Segnali, 3/ed, McGraw Hill 2009.

Obbiettivo del corso è quello d'introdurre lo studente ai fondamenti della teoria dei segnali tempo-continuo, del loro utilizzo e dei segnali tempo-discreto.

Analisi Matematica II

Probabilità e Informazione

Lezioni frontali

Prove intra-corso scritte ed esame finale scritto e orale

Informazioni aggiornate sul coso sono disponibili al sito https://www.mlsptlab-unicampania.it/teaching/teoria-dei-segnali.html

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 WienerKhinchin) 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;

Modulazione Analogica: Modulazione Analogica lineare : DSB, AM, SSB, VSB, QAM; Cenni sulla modulazione angolare: PM e FM.

Campionamento dei segnali tempo-continuo: Campionamento ideale; La formula di interpolazione cardinale; Campionamento Sample-and-Hold; Cenni al problema della quantizzazione;

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

Theory of continuous-time and discrete-time signals.

- F. Palmieri, Lezioni di Telecomunicazioni: Elementi di Teoria dei Segnali Tempo-Continuo, disponibile nella sezione "Materiale"

-F. Palmieri, Appunti manoscritti disponibili nella sezione "Materiale".

-M. Luise, G.M. Vitetta, Teoria dei Segnali, 3/ed, McGraw Hill 2009.

The aim of the course is to introduce the student to the fundamentals of the theory of continuous-time signals, their use and discrete-time signals.

Analisi Matematica II

Probabilità e Informazione

Lectures

Written midterm tests and final exams with written and oral verification.

Updated information about the course are available at https://www.mlsptlab-unicampania.it/teaching/teoria-dei-segnali.html

Introduction to the study of signals: Motivations for the study of signals; Types of signals; Elementary properties of deterministic signals; Notable signals; Energy signals; Power Signals; Examples;

Decomposition of signals: Decomposition of signals by basic functions; The Fourier series; Property; Periodic signals;
Representation by means of the Fourier integral From the series to the Fourier integral; Properties and theorems on the Fourier Transform; The generalized Dirac function; Transform of periodic signals; Examples;

Continuous-time linear systems: The impulse response; Graphical evaluation of the convolution; Spectral characterization of linear systems; Amplitude and phase distortion; Cascade systems;
Spectral analysis of deterministic 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 the strict sense; The time-time autocorrelation function; The time-delay autocorrelation function; Stationarity in the broad sense; Examples; Energy spectrum and power spectrum for random signals; Relations between the autocorrelation and the power spectrum (the WienerKhinchin 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;

Analog Modulation: Linear Analog Modulation: DSB, AM, SSB, VSB, QAM; Notes on angular modulation: PM and FM.

Time-continuous signal sampling: Ideal sampling; The cardinal interpolation formula; Sample-and-Hold Sampling; Outline of the quantization problem;

Discrete-time signals: Generalities on discrete-time signals; Canonical sequences; The Fourier transform of a sequence; Property; Examples;

Linear discrete-time systems:
Impulsive response; Discrete convolution; Graphic method to evaluate the discrete convolution; Spectral characterization of linear discrete-time systems; FIR and IIR systems; FIR filter design with the window technique; Recalls on the Z-transform; Notes on the design technique of IIR filters by placing poles and zeros; Examples;

Discrete Fourier Transform: Definition and Properties; The FFT algorithm with the technique of decimation over time; Introduction to FFT with the frequency decimation technique;