Programma di
Teoria dei Segnali
modulo di 6 crediti per il corso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni – N.O.
I Facoltà di Ingegneria – Politecnico di Bari
Ing. Pietro Guccione
1. Segnali deterministici
Richiami al concetto di segnale: segnali deterministici, continui e discreti, periodici e aperiodici, energia e potenza dei
segnali. Operazioni sui segnali e convoluzione. Richiami ai segnali elementari e periodici.
Correlazione per segnali ad energia ed a potenza finita. Proprietà della correlazione. Correlazione per segnali periodici.
2. Teoria delle variabili casuali
Esperimenti aleatori e basi di teoria delle probabilità. Definizione assiomatica e definizioni alternative. Teorema delle
probabilità totali. Esperimenti composti.
Variabili aleatorie continue e discrete, distribuzione di probabilità e densità di probabilità. Operazioni su una variabile
aleatoria e derivazione della densità di probabilità.
Momenti di una variabile aleatoria: media, varianza, autocorrelazione e autocovarianza. Regressione lineare e metodo
dei minimi quadrati.
Esempi di v.a. elementari: esponenziale, Poisson, uniforme, gaussiana.
Variabili aleatorie condizionate. Densità di probabilità per una coppia di variabili aleatorie ed n variabili aleatorie.
Notazione vettoriale. Correlazione e covarianza per n v.a. Indipendenza e incorrelazione.
Variabili aleatorie congiuntamente gaussiane. Teorema del limite centrale.
3. Processi stocastici
Processi stocastici e realizzazioni. Esempi di processi parametrici. Caratterizzazione statistica di un processo stocastico.
Parametri statistici del primo e secondo ordine: funzioni di media, varianza, autocorrelazione e autocovarianza.
Crosscorrelazione e crosscovarianza di due processi.
Esempi: processo di Bernoulli e processi derivati. Segnale telegrafico. Portante modulata con fase casuale.
Processi stazionari: stazionarietà in senso stretto e in senso largo. Proprietà della funzione di autocorrelazione di un
processo stazionario. Esempio: segnale dati.
Filtraggio di un processo stocastico. Analisi spettrale e densità spettrale di potenza di un processo. Filtraggio di un
processo stazionario. Processi aleatori gaussiani e loro proprietà. Processo bianco.
Processi ergodici in senso stretto e in senso largo.
4. Trasmissione del segnale
Teorema del campionamento: ricostruzione e aliasing. Campionatori reali e filtraggio passa basso.
Quantizzazione, calcolo del rapporto segnale rumore di quantizzazione. Quantizzatori non lineari.
Schema a blocchi di un sistema di trasmissione elementare. Elementi di trasmissione analogica e trasmissione numerica.
Esempio di un sistema di trasmissione ideale: il canale binario ideale simmetrico ed asimmetrico. Codici a ripetizione, a
controllo di parità. Errore del sistema.
Teoria dell’informazione: teorema di Shannon. Codifica di Huffmann ed entropia del sistema. Sorgenti con memoria e
capacità del canale.
5. Il rumore
I vari tipi di rumore (termico, shot, flicker, etc.) e loro genesi. Tensione efficace e massima potenza trasferibile.
Fattore di rumore e temperatura equivalente. Calcolo per una catena di sistemi. Attenuatori passivi ed amplificatori.
Divisione di un sistema di trasmissione in tratte.
Libro di riferimento
M. Luise, G.M. Vitetta: “Teoria dei Segnali”, McGraw-Hill, Milano 2009, III ed.
Libri consigliati:
S.S. Soliman, M.D. Srinath: "Continuous and Discrete Signals and Systems", Prentice Hall Int. Ed., USA, 1998.
J.G. Proakis, M. Salehi: "Communication System Engineering", Prentice Hall Int. Ed., USA, 1996.
