Generalità e obiettivi del corso

L’obiettivo del corso è quello di fornire gli elementi base delle moderne tecniche utilizzate per l’elaborazione multimediale. In particolare viene insegnato, attraverso l’uso di software di simulazione ad alto livello, la generazione, l’elaborazione e l’archiviazione del segnale con contenuto informativo. Lo studente acquisisce l'uso di software come MATLAB, NU-Tech, Pure Data, EyesWeb, Max/Msp e di librerie di programmazione multimediale quali PortAudio e OpenCV. Verranno anche esaminate alcune architetture hardware real-time quali Arduino e Raspberry Pi. L’attività di laboratorio, inoltre, migliora la comprensione dello studente su concetti già noti da altri corsi.

Settore Scientifico-Disciplinare (SSD)

ING-IND/31 (Elettrotecnica)

Inquadramento e Crediti

MCOR; Secondo anno; Secondo semestre. 6 CFU.

Frequenza

Fortemente consigliata.

Prerequisiti

Conoscenze di base di Elaborazione Numerica dei Segnali.

Modalità di esame

Tesina.

Argomenti

In sintesi il programma di massima del corso è articolato come segue: le motivazioni dell’elaborazione multimediale; i formati dei file multimediali; tecniche di pre-processing; tecniche di filtraggio; il banco filtri; tecniche di elaborazione multimediale; simulazione della risposta impulsiva di una stanza; il MATLAB come piattaforma per l’elaborazioni di segnali audio/video; il C/C++ come linguaggio per l’elaborazione multimediale; PortAudio e OpenCV; effetti digitali (riverbero, chorus, flanger); audio restoration; la separazione di sorgenti; NU-Tech; Pure Data; EyesWeb; Max/Msp.; Real-time single-board systems: Arduino e Rasberry Pi.

Libri di testo

Complementi

  • T. A. Davis, "MATLAB Primer", 8-th edition, CRC Press, 2010.

  • D. M. Smith, "Engineering Computation with MATLAB", 2-nd edition, Addison-Wesley,2010.

  • A. Gilat, "MATLAB: An Introduction with Applications", Wiley, 2008.

  • A. Knight, "Basics of MATLAB and Beyond", CRC Press, 1999.

  • A. D. Poularikas, "Signals and Systems Primer with MATLAB", CRC Press, 2006.

  • A. D. Poularikas, Z. M. Ramadan, "Adaptive Filtering Primer with MATLAB". CRC Press, 2006.

  • G. Bradsky, A. Kaehler, "Learning OpenCV - Computer Vision with the OpenCV Library", O'Reilly, 2008.

Inizio corsi

Il corso avrà inizio il 24 Febbraio 2017, con il seguente orario:

  • Venerdì, 14:00 - 19:00, Aula 22

Materiale didattico

Appelli di esame

La verbalizzazione avviene nelle date indicate qui sotto, presso lo studio del docente:

  • V appello: 16 Febbraio 2017, ore 11:00, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 15 Febbraio 2017)

  • Appello straordinario: 10 Aprile 2017, ore 11:00, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 09 Aprile 2017) Si ricorda che questo appello è riservato agli studenti part-time, fuori corso, ripetenti e laureandi.

  • I appello: 22 Giugno 2017, ore 11:00, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 21 Giugno 2017)

  • II appello: 20 Luglio 2017, ore 11:00, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 19 Luglio 2017)

  • III appello: 19 Settembre 2017, ore 11:00, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 18 Settembre 2017)

  • Appello straordinario: 24 Ottobre 2017, ore 11:30, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 23 Ottobre 2017) Si ricorda che questo appello è riservato agli studenti part-time, fuori corso, ripetenti e laureandi.

  • IV appello: 25 Gennaio 2018, ore 11:00, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 24 Gennaio 2018)

  • V appello: 15 Febbraio 2018, ore 11:00, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 14 Febbraio 2018)

  • Appello straordinario: 11 Aprile 2018, ore 11:00, presso lo studio del docente (prenotazioni fino al 10 Aprile 2018) Si ricorda che questo appello è riservato agli studenti part-time, fuori corso, ripetenti e laureandi.

Si ricorda che la prenotazione per gli esami si effettua elettronicamente tramite il portale INFOSTUD.