Studio e realizzazione di un filtro passa-banda a componenti parassiti per ricetrasmissioni wireless UWB di biosegnali

Questa tesi si occupa della progettazione, simulazione via software, caratterizzazione e realizzazione con microfresatrice di una tipologia di filtri passivi. Questo trattato si inserisce su una linea di ricerca già avanzata, che si occupa di studio e realizzazione di sistemi di ricetrasmissione wireless UWB di segnali provenienti da sensori per applicazioni biologiche. Lo scopo dello studio di questa tesi è l'ottimizzazione dell'efficienza del filtro, ovvero il miglioramento del rapporto segnale rumore R/S.

Stima ottimale del guadagno del filtro di Kalman per l'analisi del cammino tramite sensori inerziali

L’analisi del movimento ha acquisito, soprattutto negli ultimi anni, un ruolo fondamentale in ambito terapeutico e riabilitativo. Infatti una dettagliata analisi del movimento di un paziente permette la formulazione di diagnosi dettagliate e l’adozione di un adeguato trattamento terapeutico. Inoltre sistemi di misura del movimento sono utilizzati anche in ambito sportivo, ad esempio come strumento di supporto per il miglioramento delle prestazioni e la prevenzione dell’infortunio. La cinematica è la branca della biomeccanica che si occupa di studiare il movimento, senza indagare le cause che lo generano e richiede la conoscenza delle variabili cinematiche caratteristiche. Questa tesi si sviluppa nell’ambito dell’analisi della cinematica articolare per gli arti inferiori durante il cammino, mediante l’utilizzo di Unità di Misura Magnetico-Inerziali, o IMMU, che consistono nella combinazione di sensori inerziali e magnetici. I dati in uscita da accelerometri, giroscopi e magnetometri vengono elaborati mediante un algoritmo ricorsivo, il filtro di Kalman, che fornisce una stima dell’orientamento del rilevatore nel sistema di riferimento globale. Lo scopo di questa tesi è quello di ottimizzare il valore del guadagno del filtro di Kalman, utilizzando un algoritmo open-source implementato da Madgwick. Per ottenere il valore ottimale è stato acquisito il cammino di tre soggetti attraverso IMMU e contemporaneamente tramite stereofotogrammetria, considerata come gold standard. Il valore del guadagno che permette una vicinanza maggiore con il gold standard viene considerato il valore ottimale da utilizzare per la stima della cinematica articolare.

Costruzione di un filtro ottimale per la ricerca di ammassi di galassie in survey fotometriche

Gli ammassi di galassie sono le strutture più grandi che possiamo osservare nell’Universo. La loro formazione deriva direttamente dalla crescita delle perturbazioni primordiali di densità e dal loro conseguente collasso gravitazionale indotto appunto dalla gravità. Gli ammassi di galassie sono molto importanti in Astrofisica in quanto possono essere considerati come dei laboratori per lo studio di molti aspetti fisici legati al gas, all’ICM e all’evoluzione delle galassie. Lo studio degli ammassi di galassie è molto importante anche per la Cosmologia in quanto è possibile effettuare delle stime sui parametri cosmologici ed ottenere dei vincoli sulla geometria dell’Universo andando a valutare la loro massa e la loro distribuzione nell’Universo. Diventa quindi fondamentale l’utilizzo di algoritmi che ci permettano di utilizzare i dati ottenuti dalle osservazioni per cercare ed individuare gli ammassi di galassie in modo tale da definire meglio la loro distribuzione nell’Universo. Le più recenti survey di galassie ci forniscono molteplici informazioni a riguardo delle galassie, come ad esempio la loro magnitudine in varie bande osservative, il loro colore, la loro velocità ecc. In questo lavoro abbiamo voluto testare la performance di un algoritmo Optimal Filtering nella ricerca degli ammassi di galassie utilizzando prima solo l’informazione della magnitudine delle galassie e successivamente anche l’informazione sul loro colore. Quello che abbiamo voluto fare, quindi, è stato valutare se l’utilizzo combinato della magnitudine delle galassie e del loro colore permette all’algoritmo di individuare più facilmente, e in numero maggiore, gli ammassi di galassie.

Tracciamento di particelle con filtro di Kalman

Un problema fondamentale nello studio delle particelle elementari è disporre di misure più accurate possibile delle traiettorie che queste seguono all'interno dei rivelatori. La precisione di misura dei parametri di traccia è importante per poter descrivere accuratamente gli eventi e le interazioni che avvengono all'interno dei rivelatori. LHCb è un esempio di esperimento progettato con lo scopo di ottenere misure di precisione dei parametri della cinematica delle particelle per poter studiare la violazione delle simmetrie. Rivelatori come quello dell'esperimento LHCb utilizzano avanzate tecniche di tracciamento per individuare le traiettorie. Queste sono influenzate da fattori di rumore dovuti all'interazione tra le particelle e il materiale del rivelatore stesso. Nell'analisi delle misure effettuate quindi occorre tenere conto che sia la sensibilità del rivelatore che i fattori di rumore contribuiscono nella determinazione dell'incertezza sulla misura. Uno strumento matematico usato per ottenere precise stime dei parametri di traccia è il filtro di Kalman, che implementato su un campione di misure di una determinata grandezza, consente di minimizzare gli effetti dovuti a rumori statistici. In questo lavoro di tesi sono stati studiati la struttura e il funzionamento del rivelatore dell'esperimento LHCb e dei sistemi di tracciamento che lo caratterizzano e che ne costituiranno il futuro aggiornamento. Inoltre è stata analizzata l'azione del filtro di Kalman, implementandolo in una simulazione di tracciamento al calcolatore.