9 resultados para Signal Processing Education

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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In questo elaborato vengono analizzate differenti tecniche per la detection di jammer attivi e costanti in una comunicazione satellitare in uplink. Osservando un numero limitato di campioni ricevuti si vuole identificare la presenza di un jammer. A tal fine sono stati implementati i seguenti classificatori binari: support vector machine (SVM), multilayer perceptron (MLP), spectrum guarding e autoencoder. Questi algoritmi di apprendimento automatico dipendono dalle features che ricevono in ingresso, per questo motivo è stata posta particolare attenzione alla loro scelta. A tal fine, sono state confrontate le accuratezze ottenute dai detector addestrati utilizzando differenti tipologie di informazione come: i segnali grezzi nel tempo, le statistical features, le trasformate wavelet e lo spettro ciclico. I pattern prodotti dall’estrazione di queste features dai segnali satellitari possono avere dimensioni elevate, quindi, prima della detection, vengono utilizzati i seguenti algoritmi per la riduzione della dimensionalità: principal component analysis (PCA) e linear discriminant analysis (LDA). Lo scopo di tale processo non è quello di eliminare le features meno rilevanti, ma combinarle in modo da preservare al massimo l’informazione, evitando problemi di overfitting e underfitting. Le simulazioni numeriche effettuate hanno evidenziato come lo spettro ciclico sia in grado di fornire le features migliori per la detection producendo però pattern di dimensioni elevate, per questo motivo è stato necessario l’utilizzo di algoritmi di riduzione della dimensionalità. In particolare, l'algoritmo PCA è stato in grado di estrarre delle informazioni migliori rispetto a LDA, le cui accuratezze risentivano troppo del tipo di jammer utilizzato nella fase di addestramento. Infine, l’algoritmo che ha fornito le prestazioni migliori è stato il Multilayer Perceptron che ha richiesto tempi di addestramento contenuti e dei valori di accuratezza elevati.

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Structural Health Monitoring (SHM) is the process of characterization for existing civil structures that proposes for damage detection and structural identification. It's based firstly on the collection of data that are inevitably affected by noise. In this work a procedure to denoise the measured acceleration signal is proposed, based on EMD-thresholding techniques. Moreover the velocity and displacement responses are estimated, starting from measured acceleration.

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Questo elaborato propone lo studio di un sistema ed il conseguente sviluppo di un’architettura elettronica versatile, capace di effettuare analisi reologiche in tempo reale su singoli oggetti di varia natura, sfruttando diversi metodi e tecnologie elettroniche a disposizione. Un caso particolare su cui ci si è soffermati per sviluppare il sistema riguarda l’implementazione di tecniche innovative di produzione e selezione dei prodotti agricoli. L'elaborato presenta dunque un sistema elettronico capace di effettuare l’analisi reologica con tecniche acustiche di singoli oggetti. Il sistema è stato progettato e costruito per essere versatile ed adattabile a diverse tipologie di applicazioni, mantenendo costi ridotti per renderlo adatto ad eventuali applicazioni industriali.

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Tesi che narra come sia stata sviluppata un'applicazione per smartphone iOs il cui compito è di selezionare i brani musicali in base al ritmo della corsa. In essa vengono, inoltre, approfonditi gli algoritmi utilizzati per il funzionamento di quest'ultima, attraverso operazioni di signal processing.

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La modulazione a durata d'impulso (PWM) è utilizzata soprattutto perchè permette di ottenere alta efficenza energetica. In ambito accademico è stato proposto un modulatore PWM che sfrutta la tecnica di noise shaping, Sigma Delta, per avere elevata fedeltà. Il lavoro di questa tesi è stato l'implementazione su FPGA del modulatore Sigma DeltaDigitale utilizzato: quarto ordine, con quantizzatore a 4 bit e SNR in banda di 60 dB. Il dimensionamento è stato fatto determinando l'effetto che la lunghezza delle parole dei segnali ha sul rumore prodotto dal sistema. Questo studio è stato svolto con analisi euristiche ed algoritmi di ricerca implementati in ambiente MATLAB. Lo studio fatto è di carattere generale ed estendibile a generiche architetture Sigma Delta.

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The Hilbert transform is an important tool in both pure and applied mathematics. It is largely used in the field of signal processing. Lately has been used in mathematical finance as the fast Hilbert transform method is an efficient and accurate algorithm for pricing discretely monitored barrier and Bermudan style options. The purpose of this report is to show the basic properties of the Hilbert transform and to check the domain of definition of this operator.

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The development of next generation microwave technology for backhauling systems is driven by an increasing capacity demand. In order to provide higher data rates and throughputs over a point-to-point link, a cost-effective performance improvement is enabled by an enhanced energy-efficiency of the transmit power amplification stage, whereas a combination of spectrally efficient modulation formats and wider bandwidths is supported by amplifiers that fulfil strict constraints in terms of linearity. An optimal trade-off between these conflicting requirements can be achieved by resorting to flexible digital signal processing techniques at baseband. In such a scenario, the adaptive digital pre-distortion is a well-known linearization method, that comes up to be a potentially widely-used solution since it can be easily integrated into base stations. Its operation can effectively compensate for the inter-modulation distortion introduced by the power amplifier, keeping up with the frequency-dependent time-varying behaviour of the relative nonlinear characteristic. In particular, the impact of the memory effects become more relevant and their equalisation become more challenging as the input discrete signal feature a wider bandwidth and a faster envelope to pre-distort. This thesis project involves the research, design and simulation a pre-distorter implementation at RTL based on a novel polyphase architecture, which makes it capable of operating over very wideband signals at a sampling rate that complies with the actual available clock speed of current digital devices. The motivation behind this structure is to carry out a feasible pre-distortion for the multi-band spectrally efficient complex signals carrying multiple channels that are going to be transmitted in near future high capacity and reliability microwave backhaul links.

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Il compressed sensing è un’innovativa tecnica per l’acquisizione dei dati, che mira all'estrazione del solo contenuto informativo intrinseco di un segnale. Ciò si traduce nella possibilità di acquisire informazione direttamente in forma compressa, riducendo la quantità di risorse richieste per tale operazione. In questa tesi è sviluppata un'architettura hardware per l'acquisizione di segnali analogici basata sul compressed sensing, specializzata al campionamento con consumo di potenza ridotto di segnali biomedicali a basse frequenze. Lo studio è svolto a livello di sistema mediante l'integrazione della modulazione richiesta dal compressed sensing in un convertitore analogico-digitale ad approssimazioni successive, modificandone la logica di controllo. Le prestazioni risultanti sono misurate tramite simulazioni numeriche e circuitali. Queste confermano la possibilità di ridurre la complessità hardware del sistema di acquisizione rispetto allo stato dell'arte, senza alterarne le prestazioni.