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In tutti i settori dell'ingegneria è ormai prassi comune misurare per mezzo di sensori e di sistemi di acquisizione-dati grandezze fisiche, dalle quali estrarre informazioni importanti sullo stato del sistema sotto esame. La successione di tali valori è un segnale a tempo discreto, tipicamente di tipo aleatorio. La teoria dei processi casuali ci insegna come definire i modelli di tali segnali e come descrivere tali modelli in termini matematici, utilizzando i concetti della teoria della probabilità. La teoria della stima è la disciplina che ci insegna come elaborare i dati misurati in modo da estrarne, nel migliore dei modi, il contenuto di informazione.
Obiettivi
Il corso ha l'obiettivo di fornire gli elementi di base e i fondamenti teorici delle tecniche di analisi statistica dei segnali, con particolare riferimento ai modelli dei segnali aleatori e alle tecniche per la stima dei parametri che ne caratterizzano il comportamento. Per meglio chiarire la finalità del corso, si pensi, ad esempio, ad una vibrazione acquisita in ambiente rumoroso. La frequenza della vibrazione è un parametro contenuto, in un certo senso nascosto, dentro la successione dei dati misurati. La teoria della stima ci insegnerà come manipolare i dati a disposizione per estrarne al meglio l'informazione di frequenza. L'elaborazione da eseguire sui dati dipende da alcune ipotesi statistiche e dai criteri di stima adottati. Questa parte richiede particolare attenzione da parte dell'analista dei segnali, che dovrà maturare una certa sensibilità su questo aspetto del problema. Il corso darà alcune linee guida anche su questo punto specifico.
Destinatari del corso
Tecnici (non necessariamente laureati) impegnati nel campo di acquisizione dati da prove strada e banco.
Prerequisiti
Il corso richiede conoscenze di analisi matematica e di teoria dei segnali.
Testi di riferimento
Esistono moltissimi testi in lingua inglese sull'argomento. Un testo di riferimento è: H. L. Van Trees, "Detection, Estimation, and Modulation Theory", John Wiley & Sons
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