Modellazione matematica delle non linearità di sistemi acustici mediante serie di Volterra modificate

In questa tesi si è studiato un metodo per modellare e virtualizzare tramite algoritmi in Matlab le distorsioni armoniche di un dispositivo audio non lineare, ovvero uno “strumento” che, sollecitato da un segnale audio, lo modifichi, introducendovi delle componenti non presenti in precedenza. Il dispositivo che si è scelto per questo studio il pedale BOSS SD-1 Super OverDrive per chitarra elettrica e lo “strumento matematico” che ne fornisce il modello è lo sviluppo in serie di Volterra. Lo sviluppo in serie di Volterra viene diffusamente usato nello studio di sistemi fisici non lineari, nel caso in cui si abbia interesse a modellare un sistema che si presenti come una “black box”. Il metodo della Nonlinear Convolution progettato dall'Ing. Angelo Farina ha applicato con successo tale sviluppo anche all'ambito dell'acustica musicale: servendosi di una tecnica di misurazione facilmente realizzabile e del modello fornito dalla serie di Volterra Diagonale, il metodo permette di caratterizzare un dispositivo audio non lineare mediante le risposte all'impulso non lineari che il dispositivo fornisce a fronte di un opportuno segnale di test (denominato Exponential Sine Sweep). Le risposte all'impulso del dispositivo vengono utilizzate per ricavare i kernel di Volterra della serie. L'utilizzo di tale metodo ha permesso all'Università di Bologna di ottenere un brevetto per un software che virtualizzasse in post-processing le non linearità di un sistema audio. In questa tesi si è ripreso il lavoro che ha portato al conseguimento del brevetto, apportandovi due innovazioni: si è modificata la scelta del segnale utilizzato per testare il dispositivo (si è fatto uso del Synchronized Sine Sweep, in luogo dell'Exponential Sine Sweep); si è messo in atto un primo tentativo di orientare la virtualizzazione verso l'elaborazione in real-time, implementando un procedimento (in post-processing) di creazione dei kernel in dipendenza dal volume dato in input al dispositivo non lineare.

Extracting evolutionary information from the spectral decomposition of early-type galaxies.

Holding the major share of stellar mass in galaxies and being also old and passively evolving, early-type galaxies (ETGs) are the primary probes in investigating these various evolution scenarios, as well as being useful means to provide insights on cosmological parameters. In this thesis work I focused specifically on ETGs and on their capability in constraining galaxy formation and evolution; in particular, the principal aims were to derive some of the ETGs evolutionary parameters, such as age, metallicity and star formation history (SFH) and to study their age-redshift and mass-age relations. In order to infer galaxy physical parameters, I used the public code STARLIGHT: this program provides a best fit to the observed spectrum from a combination of many theoretical models defined in user-made libraries. the comparison between the output and input light-weighted ages shows a good agreement starting from SNRs of ∼ 10, with a bias of ∼ 2.2% and a dispersion 3%. Furthermore, also metallicities and SFHs are well reproduced. In the second part of the thesis I performed an analysis on real data, starting from Sloan Digital Sky Survey (SDSS) spectra. I found that galaxies get older with cosmic time and with increasing mass (for a fixed redshift bin); absolute light-weighted ages, instead, result independent from the fitting parameters or the synthetic models used. Metallicities, instead, are very similar from each other and clearly consistent with the ones derived from the Lick indices. The predicted SFH indicates the presence of a double burst of star formation. Velocity dispersions and extinctiona are also well constrained, following the expected behaviours. As a further step, I also fitted single SDSS spectra (with SNR∼ 20), to verify that stacked spectra gave the same results without introducing any bias: this is an important check, if one wants to apply the method at higher z, where stacked spectra are necessary to increase the SNR. Our upcoming aim is to adopt this approach also on galaxy spectra obtained from higher redshift Surveys, such as BOSS (z ∼ 0.5), zCOSMOS (z 1), K20 (z ∼ 1), GMASS (z ∼ 1.5) and, eventually, Euclid (z 2). Indeed, I am currently carrying on a preliminary study to estabilish the applicability of the method to lower resolution, as well as higher redshift (z 2) spectra, just like the Euclid ones.