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.

Algoritmo di stima degli stati di carica e salute per batterie al litio mediante filtro di Kalman duale

L’obiettivo di questa tesi è lo studio dell’applicazione del filtro di Kalman Duale per la stima dei principali parametri di batteria. Si è realizzato un algoritmo che consente la stima del SoC e dei parametri basandosi su riferimenti di tensione provenienti da modelli matematici e da prove di laboratorio. La scelta del Kalman duale consente uno studio più completo dei parametri di batteria visto che permette di operare su circuiti equivalenti più complessi con maggiori informazioni sull’evoluzione della batteria nel tempo. I risultati dimostrano l’efficacia del DEKF nello stimare la tensione e lo stato di carica con errori minori rispetto a precedenti test effettuati con altri filtri di Kalman. Si ha però una difficoltà alla convergenza su alcuni parametri a causa dell’elevato carico computazionale che porta ad un aumento del rumore. Perciò, per studi futuri si dovrà aumentare la precisione con cui la stima duale opera sulla matrice dei parametri del circuito equivalente. Questo porterà a migliori prestazioni anche su circuiti più complessi.

Analisi sperimentale dei processi di filtrazione, lavaggio ed essiccamento applicati ad un filtro Nutsche

Nell'industria farmaceutica la necessità di ottenere degli intermedi attivi con un elevato grado di purezza ha portato all'evoluzione di un processo di filtrazione altamente specializzato. Nasce così, negli anni 80, il filtro-essiccatore Nutsche. Si tratta di un'apparecchiatura che permette di integrare in un unico processo le operazioni di filtrazione, lavaggio ed essiccamento del pannello solido. Scopo di questo lavoro di tesi è stato quello di valutare le prestazione del filtro Nutsche definendo delle procedure per la valutazione dell'efficienza della fase di filtrazione e successiva fase di lavaggio ed essiccamento.

Il filtro di Kalman: analisi di serie storiche e applicazione ai dati finanziari

Historia magistra vitae, scriveva Cicerone nel De Oratore; il passato deve insegnare a comprendere meglio il futuro. Un concetto che a primo acchito può sembrare confinato nell'ambito della filosofia e della letteratura, ma che ha invece applicazioni matematiche e fisiche di estrema importanza. Esistono delle tecniche che permettono, conoscendo il passato, di effettuare delle migliori stime del futuro? Esistono dei metodi che permettono, conoscendo il presente, di aggiornare le stime effettuate nel passato? Nel presente elaborato viene illustrato come argomento centrale il filtro di Kalman, un algoritmo ricorsivo che, dato un set di misure di una certa grandezza fino al tempo t, permette di calcolare il valore atteso di tale grandezza al tempo t+1, oltre alla varianza della relativa distribuzione prevista; permette poi, una volta effettuata la t+1-esima misura, di aggiornare di conseguenza valore atteso e varianza della distribuzione dei valori della grandezza in esame. Si è quindi applicato questo algoritmo, testandone l'efficacia, prima a dei casi fisici, quali il moto rettilineo uniforme, il moto uniformemente accelerato, l'approssimazione delle leggi orarie del moto e l'oscillatore armonico; poi, introducendo la teoria di Kendall conosciuta come ipotesi di random walk e costruendo un modello di asset pricing basato sui processi di Wiener, si è applicato il filtro di Kalman a delle serie storiche di rendimenti di strumenti di borsa per osservare se questi si muovessero effettivamente secondo un modello di random walk e per prevedere il valore al tempo finale dei titoli.