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Andrea993

Andrea è ingegnere dell'automazione con una laurea magistrale in Ingegneria dell'Automazione e Robotica e master in Ingegneria Metallurgica. Svolge attività di ricerca e sviluppo in ambito industriale, occupandosi di sistemi di controllo, modellazione fisica, elaborazione dei segnali e ottimizzazione per applicazioni industriali complesse. I suoi principali interessi riguardano il controllo automatico, il Signal Processing, l'identificazione dei sistemi e la modellazione matematica di sistemi dinamici.


Session

09-05
15:30
120min
Signal Processing e Filtri IIR per informatici
Andrea993

Signal Processing e Filtri IIR per informatici

Sempre più spesso il software deve interagire con grandezze provenienti dal mondo reale: audio acquisito da un microfono, misure di temperatura e pressione, segnali biomedicali, dati da sensori, accelerometri, sistemi industriali e dispositivi di comunicazione. Queste informazioni non arrivano al calcolatore come dati ideali e perfettamente puliti, ma sotto forma di segnali che devono essere acquisiti, interpretati, elaborati e spesso filtrati. Per questo motivo i concetti fondamentali del Signal Processing sono sempre più rilevanti anche per chi si occupa principalmente di informatica.

Il laboratorio introduce i principi fondamentali del Signal Processing, con particolare attenzione ai filtri IIR (Infinite Impulse Response), ampiamente utilizzati nell’elaborazione digitale dei segnali. Attraverso un percorso che combina intuizione fisica, concetti teorici essenziali e implementazione software, i partecipanti acquisiranno gli strumenti di base per comprenderne il funzionamento e il loro impiego in applicazioni reali.

L’attività sarà dedicata principalmente all’elaborazione di segnali monodimensionali. Dopo una breve introduzione teorica, i filtri IIR verranno inizialmente implementati from scratch, così da comprenderne direttamente la struttura e il comportamento. Le implementazioni saranno quindi applicate a segnali audio, scelti come esempio concreto e facilmente interpretabile.

Il laboratorio è rivolto principalmente a studenti di informatica e non richiede conoscenze pregresse di teoria dei segnali. L’obiettivo è fornire un’introduzione accessibile ma rigorosa, mettendo in evidenza il legame tra fenomeno fisico, modello matematico, algoritmo e comportamento osservabile del segnale filtrato.

Prerequisiti

Per svolgere le attività pratiche è richiesta una conoscenza di base della programmazione e di Python. La parte teorica sarà trattata in modo semplificato e intuitivo; è sufficiente una familiarità elementare con la matematica.

Per seguire al meglio il laboratorio è consigliato disporre di un computer con Python già installato e configurato.

Materiale

Il materiale per il laboratorio sarà fornito all'interno del canale telegram dedicato.

Project / Lab
Main Hall (CrunchLab)