ELABORAZIONE DEL SEGNALE

ELABORAZIONE DEL SEGNALE

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Ultimo aggiornamento 13/06/2021 08:39
Codice
105144
ANNO ACCADEMICO
2021/2022
CFU
5 cfu al 1° anno di 9011 MATEMATICA (LM-40) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
MAT/08
SEDE
GENOVA (MATEMATICA)
periodo
2° Semestre
materiale didattico

PRESENTAZIONE

Il corso intende introdurre alcune tecniche computazionali di base per l'elaborazione di segnali.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso intende introdurre alcune tecniche computazionali di base per l'elaborazione di segnali. In particolare, verranno illustrati il ruolo della Trasformata di Fourier e della Trasformata Wavelet nell'analisi dei dati e delle serie temporali, con particolare attenzione agli algoritmi computazionalmente efficaci che ne permettono l'implementazione. Il corso, quindi, considererà, sempre dal punto di vista computazionale, tre ulteriori argomenti teorici: la compressione del segnale, la riduzione della ridondanza del segnale e il clustering automatico dei dati. Infine, verranno studiate due applicazioni: l'esaltazione della sparsità in uno spazio wavelet nel caso di un problema di imaging in astronomia solare, e la stratificazione automatica di pazienti oncologici sulla base di segnale radiomico ridondante.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Il corso intende introdurre alcune tecniche computazionali di base per l'elaborazione di segnali. In particolare, verranno illustrati il ruolo della Trasformata di Fourier e della Trasformata Wavelet nell'analisi dei dati e delle serie temporali, con particolare attenzione agli algoritmi computazionalmente efficaci che ne permettono l'implementazione. Il corso, quindi, considererà, sempre dal punto di vista computazionale, tre ulteriori argomenti teorici: la compressione del segnale, la riduzione della ridondanza del segnale e il clustering automatico dei dati. Infine, verranno studiate due applicazioni: l'esaltazione della sparsità in uno spazio wavelet nel caso di un problema di imaging in astronomia solare, e la stratificazione automatica di pazienti oncologici sulla base di segnale radiomico ridondante.

PREREQUISITI

Fondamenti di Calcolo Numerico

Analisi Matematica (argomenti base)

Modalità didattiche

Lezioni frontali + laboratorio di calcolo

PROGRAMMA/CONTENUTO

Argomenti del corso

  • Trasformata di Fourier e applicazioni al signal processing
    • Trasformata di Fourier Discreta e sue proprietà
    • Algoritmo Fast Fourier Transform
  • Trasformata Wavelet e applicazioni al signal processing
    • Trasformata Wavelet Discreta e algoritmi implementativi
  • Compressione del segnale
  • Riduzione della ridondanza del segnale
    • Principal Component Analysis (PCA)
    • Independent Component Analysis (ICA)
  • Tecniche di clustering
  • Applicazioni
    • Clustering in radiomica
    • Compressed sensing in astronomia solare

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Da decidere

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Su appuntamento, da concordare via email scrivendo all'indirizzo massone@dima.unige.it

Ricevimento: su appuntamento via email

Commissione d'esame

MICHELE PIANA (Presidente)

FEDERICO BENVENUTO

Anna Maria MASSONE (Presidente Supplente)

LEZIONI

Modalità didattiche

Lezioni frontali + laboratorio di calcolo

INIZIO LEZIONI

Da decidere

ORARI

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

ESAMI

Modalità d'esame

Orale

Modalità di accertamento

Domande sul syllabus