Matrix Designs and Methods for Secure and Efficient Compressed Sensing

The idea of balancing the resources spent in the acquisition and encoding of natural signals strictly to their intrinsic information content has interested nearly a decade of research under the name of compressed sensing. In this doctoral dissertation we develop some extensions and improvements upon this technique's foundations, by modifying the random sensing matrices on which the signals of interest are projected to achieve different objectives. Firstly, we propose two methods for the adaptation of sensing matrix ensembles to the second-order moments of natural signals. These techniques leverage the maximisation of different proxies for the quantity of information acquired by compressed sensing, and are efficiently applied in the encoding of electrocardiographic tracks with minimum-complexity digital hardware. Secondly, we focus on the possibility of using compressed sensing as a method to provide a partial, yet cryptanalysis-resistant form of encryption; in this context, we show how a random matrix generation strategy with a controlled amount of perturbations can be used to distinguish between multiple user classes with different quality of access to the encrypted information content. Finally, we explore the application of compressed sensing in the design of a multispectral imager, by implementing an optical scheme that entails a coded aperture array and Fabry-Pérot spectral filters. The signal recoveries obtained by processing real-world measurements show promising results, that leave room for an improvement of the sensing matrix calibration problem in the devised imager.

Dal Bes ad Urbes: I piani di performance e di trasparenza nelle citta'

Obiettivo del lavoro è quello di legare tra di loro due aspetti che storicamente sono sempre stati scollegati. Il primo è il lungo dibattito sul tema “oltre il PIL”, che prosegue ininterrottamente da circa mezzo secolo. Il secondo riguarda l’utilizzo dei sistemi di misurazione e valutazione della performance nel settore pubblico italiano. Si illustra l’evoluzione del dibattito sul PIL facendo un excursus storico del pensiero critico che si è sviluppato nel corso di circa cinquanta anni analizzando le ragioni assunte dagli studiosi per confutare l’utilizzo del PIL quale misura universale del benessere. Cogliendo questa suggestione l’Istat, in collaborazione con il CNEL, ha avviato un progetto per individuare nuovi indicatori da affiancare al PIL, in grado di misurare il livello non solo della crescita economica, ma anche del benessere sociale e sostenibile, con l’analisi degli indicatori riferiti a 12 domini di benessere individuati. Al progetto Istat-CNEL si è affiancato il progetto UrBES, promosso dall’Istat e dal Coordinamento dei sindaci metropolitani dell’ANCI, che hanno costituito una rete di città metropolitane per sperimentare la misurazione e il confronto sulla base di indicatori di benessere urbano equo e sostenibile, facendo proprio un progetto del Comune di Bologna e di Laboratorio Urbano (Centro di documentazione, ricerca e proposta sulle città), che ha sottoposto a differenti target un questionario on line, i cui risultati, con riferimento alle risposte fornite alle domande aperte, sono stati elaborati attraverso l’utilizzo di Taltac, un software per l’analisi dei testi, al fine di individuare i “profili” dei rispondenti, associando i risultati dell’elaborazione alle variabili strutturali del questionario. Nell’ultima parte i servizi e progetti erogati dal comune di Bologna sono stati associati alle dimensioni UrBES, per valutare l’impatto delle politiche pubbliche sulla qualità della vita e sul benessere dei cittadini, indicando le criticità legate alla mancanza di dati adeguati.