834 resultados para telecomunicazioni reti OpenFlow SDN NFV


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Nel lavoro di tesi vengono esposti gli studi svolti su due aree situate nella giurisdizione riminese del Consorzio di Bonifica, riportanti forti problematiche idrauliche nelle reti di scolo: il territorio dei canali Tamagnino e Zonara Masere ed il Rio Gessi. La modellazione dei tratti è avvenuta attraverso i software Hec-Ras ed Hec-Hms, realizzati rispettivamente per l’analisi dei corsi d’acqua nelle pianure alluvionali attraverso la modellazione dell’evoluzione dei livelli e della corrente e per l’analisi dell’idrologia delle superfici di bacino. Il primo studio è dovuto a problematiche verificatesi fin dal 2014 causate da una variazione d’uso del suolo, il secondo studio è dovuto a dissesti idraulici iniziati nel 2013 causati alla presenza di un tombinamento che provoca l’ostruzione del tratto verso valle. Si esegue la modellazione dello stato di fatto per identificare le sezioni ed i manufatti problematici, in secondo luogo si realizzano le modellazioni delle ipotesi di progetto. Si definiscono infine le soluzioni praticabili e la spesa ipotizzata a seguito della realizzazione di un computo metrico estimativo.

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Grazie all'enorme sviluppo dei LED, le comunicazioni tramite luce visibile stanno acquisendo sempre maggiore importanza. Obiettivo di questa tesi è implementare su schede a basso costo (come Rasperry Pi) un sistema di trasmissione e ricezione basato appunto sulla visible light communication. Dopo un primo tentativo di trasferire il codice OpenVLC, sviluppato dal centro di ricerca spagnolo IMDEA Network, su Rasperry Pi, si è deciso di intraprendere una nuova strada e si è implementato un trasmettitore VLC in Simulink di Matlab e una prima bozza di ricevitore che sfrutta la SPI (serial-parallel interface). I primi risultati mostrano il corretto funzionamento del sistema anche se con data rate molto basse. Sviluppi futuri prevederanno l'ottimizzazione del sistema.

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Contiene: Observations chymiques / par M. Rouelle ... sur l'acide phosphorique reti're des os des animaux [et] sur le sel marin gris, ou sel de gabelle.

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Despite extensive progress on the theoretical aspects of spectral efficient communication systems, hardware impairments, such as phase noise, are the key bottlenecks in next generation wireless communication systems. The presence of non-ideal oscillators at the transceiver introduces time varying phase noise and degrades the performance of the communication system. Significant research literature focuses on joint synchronization and decoding based on joint posterior distribution, which incorporate both the channel and code graph. These joint synchronization and decoding approaches operate on well designed sum-product algorithms, which involves calculating probabilistic messages iteratively passed between the channel statistical information and decoding information. Channel statistical information, generally entails a high computational complexity because its probabilistic model may involve continuous random variables. The detailed knowledge about the channel statistics for these algorithms make them an inadequate choice for real world applications due to power and computational limitations. In this thesis, novel phase estimation strategies are proposed, in which soft decision-directed iterative receivers for a separate A Posteriori Probability (APP)-based synchronization and decoding are proposed. These algorithms do not require any a priori statistical characterization of the phase noise process. The proposed approach relies on a Maximum A Posteriori (MAP)-based algorithm to perform phase noise estimation and does not depend on the considered modulation/coding scheme as it only exploits the APPs of the transmitted symbols. Different variants of APP-based phase estimation are considered. The proposed algorithm has significantly lower computational complexity with respect to joint synchronization/decoding approaches at the cost of slight performance degradation. With the aim to improve the robustness of the iterative receiver, we derive a new system model for an oversampled (more than one sample per symbol interval) phase noise channel. We extend the separate APP-based synchronization and decoding algorithm to a multi-sample receiver, which exploits the received information from the channel by exchanging the information in an iterative fashion to achieve robust convergence. Two algorithms based on sliding block-wise processing with soft ISI cancellation and detection are proposed, based on the use of reliable information from the channel decoder. Dually polarized systems provide a cost-and spatial-effective solution to increase spectral efficiency and are competitive candidates for next generation wireless communication systems. A novel soft decision-directed iterative receiver, for separate APP-based synchronization and decoding, is proposed. This algorithm relies on an Minimum Mean Square Error (MMSE)-based cancellation of the cross polarization interference (XPI) followed by phase estimation on the polarization of interest. This iterative receiver structure is motivated from Master/Slave Phase Estimation (M/S-PE), where M-PE corresponds to the polarization of interest. The operational principle of a M/S-PE block is to improve the phase tracking performance of both polarization branches: more precisely, the M-PE block tracks the co-polar phase and the S-PE block reduces the residual phase error on the cross-polar branch. Two variants of MMSE-based phase estimation are considered; BW and PLP.

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Negli ultimi anni la teoria dei network è stata applicata agli ambiti più diversi, mostrando proprietà caratterizzanti tutti i network reali. In questo lavoro abbiamo applicato gli strumenti della teoria dei network a dati cerebrali ottenuti tramite MRI funzionale “resting”, provenienti da due esperimenti. I dati di fMRI sono particolarmente adatti ad essere studiati tramite reti complesse, poiché in un esperimento si ottengono tipicamente più di centomila serie temporali per ogni individuo, da più di 100 valori ciascuna. I dati cerebrali negli umani sono molto variabili e ogni operazione di acquisizione dati, così come ogni passo della costruzione del network, richiede particolare attenzione. Per ottenere un network dai dati grezzi, ogni passo nel preprocessamento è stato effettuato tramite software appositi, e anche con nuovi metodi da noi implementati. Il primo set di dati analizzati è stato usato come riferimento per la caratterizzazione delle proprietà del network, in particolare delle misure di centralità, dal momento che pochi studi a riguardo sono stati condotti finora. Alcune delle misure usate indicano valori di centralità significativi, quando confrontati con un modello nullo. Questo comportamento `e stato investigato anche a istanti di tempo diversi, usando un approccio sliding window, applicando un test statistico basato su un modello nullo pi`u complesso. Il secondo set di dati analizzato riguarda individui in quattro diversi stati di riposo, da un livello di completa coscienza a uno di profonda incoscienza. E' stato quindi investigato il potere che queste misure di centralità hanno nel discriminare tra diversi stati, risultando essere dei potenziali bio-marcatori di stati di coscienza. E’ stato riscontrato inoltre che non tutte le misure hanno lo stesso potere discriminante. Secondo i lavori a noi noti, questo `e il primo studio che caratterizza differenze tra stati di coscienza nel cervello di individui sani per mezzo della teoria dei network.

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Questo documento di tesi si incentra principalmente sullo studio delle reti wireless mobili e dei relativi scenari di utilizzo. In particolare, come esse vengono applicate per il riconoscimento e la prevenzione di incidenti stradali. Vista l’importanza di questo problema a livello di sicurezza stradale, ho deciso di sviluppare un' applicazione per smartphone Android, in grado di riconoscere le attività di uso quotidiano dell’utente e associarle a dei comportamenti, come ad esempio quello di un ciclista, di un pedone o di un automobilista. Nel caso in cui, in uno scenario stradale i dispositivi si trovassero ad una distanza ravvicinata, possono comunicare tramite una connessione Wi-Fi Direct il loro ruolo e lanciare messaggi di pericolo per avvisare la loro presenza, in modo da prevenire collisioni stradali. La realtà in cui si vuole collocare questa applicazione è quella che viene chiamata Pedestrian Detection, già idea di General Motors, che la sta sviluppando sui futuri veicoli che metterà in produzione nei prossimi anni e che sicuramente integreranno funzionalità aggiuntive per la segnalazione di pericoli tramite smartphone e Wi-Fi Direct.

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Vengono analizzate le strategie di rilascio delle principali Distribuzioni Linux e i metodi per la compilazione automatizzata del software. Si propone quindi una nuova metodologia sia per il rilascio di media installabili e sia per la pacchettizzazione. Sfruttando le tecnologie del campo DevOps, si introduce quindi un alto grado di scalabilità anche in ambienti Cloud, grazie anche alla riproducibilità di ogni componente dell'infrastruttura proposta. Vedremo quindi come questo approccio aumenta l'automatizzazione nei cicli produttivi per la realizzazione della Distribuzione Sabayon Linux e per la definizione di un'infrastruttura automatizzata attualmente in production.

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Il mondo dell’Internet of Things e del single board computing sono settori in forte espansione al giorno d’oggi e le architetture ARM sono, al momento, i dominatori in questo ambito. I sistemi operativi e i software si stanno evolvendo per far fronte a questo cambiamento e ai nuovi casi d’uso che queste tecnologie introducono. In questa tesi ci occuperemo del porting della distribuzione Linux Sabayon per queste architetture, la creazione di un infrastruttura per il rilascio delle immagini e la compilazione dei pacchetti software.

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L'evoluzione tecnologica e l'utilizzo crescente della computer grafica in diversi settori stanno suscitando l'interesse di sempre più persone verso il mondo della modellazione 3D. I software di modellazione, tuttavia, si presentano spesso inadeguati all'utilizzo da parte di utenti senza esperienza, soprattutto a causa dei comandi di navigazione e modellazione poco intuitivi. Dal punto di vista dell'interazione uomo-computer, questi software devono infatti affrontare un grande ostacolo: il rapporto tra dispositivi di input 2D (come il mouse) e la manipolazione di una scena 3D. Il progetto presentato in questa tesi è un addon per Blender che consente di utilizzare il dispositivo Leap Motion come ausilio alla modellazione di superfici in computer grafica. L'obiettivo di questa tesi è stato quello di progettare e realizzare un'interfaccia user-friendly tra Leap e Blender, in modo da potere utilizzare i sensori del primo per facilitare ed estendere i comandi di navigazione e modellazione del secondo. L'addon realizzato per Blender implementa il concetto di LAM (Leap Aided Modelling: modellazione assistita da Leap), consentendo quindi di estendere le feature di Blender riguardanti la selezione, lo spostamento e la modifica degli oggetti in scena, la manipolazione della vista utente e la modellazione di curve e superfici Non Uniform Rational B-Splines (NURBS). Queste estensioni sono state create per rendere più veloci e semplici le operazioni altrimenti guidate esclusivamente da mouse e tastiera.

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Il riconoscimento delle gesture è un tema di ricerca che sta acquisendo sempre più popolarità, specialmente negli ultimi anni, grazie ai progressi tecnologici dei dispositivi embedded e dei sensori. Lo scopo di questa tesi è quello di utilizzare alcune tecniche di machine learning per realizzare un sistema in grado di riconoscere e classificare in tempo reale i gesti delle mani, a partire dai segnali mioelettrici (EMG) prodotti dai muscoli. Inoltre, per consentire il riconoscimento di movimenti spaziali complessi, verranno elaborati anche segnali di tipo inerziale, provenienti da una Inertial Measurement Unit (IMU) provvista di accelerometro, giroscopio e magnetometro. La prima parte della tesi, oltre ad offrire una panoramica sui dispositivi wearable e sui sensori, si occuperà di analizzare alcune tecniche per la classificazione di sequenze temporali, evidenziandone vantaggi e svantaggi. In particolare, verranno considerati approcci basati su Dynamic Time Warping (DTW), Hidden Markov Models (HMM), e reti neurali ricorrenti (RNN) di tipo Long Short-Term Memory (LSTM), che rappresentano una delle ultime evoluzioni nel campo del deep learning. La seconda parte, invece, riguarderà il progetto vero e proprio. Verrà impiegato il dispositivo wearable Myo di Thalmic Labs come caso di studio, e saranno applicate nel dettaglio le tecniche basate su DTW e HMM per progettare e realizzare un framework in grado di eseguire il riconoscimento real-time di gesture. Il capitolo finale mostrerà i risultati ottenuti (fornendo anche un confronto tra le tecniche analizzate), sia per la classificazione di gesture isolate che per il riconoscimento in tempo reale.

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L'elaborato tratta della progettazione di un sistema di alimentazione wireless risonante per i nodi sensori, strumenti fondamentali per il controllo delle strutture(Structural Health Monitoring). Esso si concentra sulla realizzazione di un convertitore flyback risonante (con circuito di snubber incluso per il main switch) in grado di fornire una tensione di 5 Volt in uscita a fronte di una corrente media massima sul carico di 800mA data una tensione di 12 volt in ingresso. Dopo aver introdotto il concetto di Wireless Power Transfer (WPT) e i principi fisici su cui esso poggia (induzione elettromagnetica e risonanza elettromagnetica), si presentano i modelli circuitali più utilizzati in questo ambito. Una volta illustrate le conoscenze allo stato dell'arte dell'accoppiamento induttivo risonante, si analizza il comportamento del modello scelto, al fine di evidenziare i vantaggi dell'utilizzo del circuito alla frequenza di risonanza. Sono state effettuate simulazioni con il simulatore LTspice come controprova. Si passa quindi a dimensionare i vari elementi del circuito a fronte delle specifiche stabilite. Grazie ai risultati ottenuti, si procede alla stesura del Bill Of Materials. La tesi si conclude presentando i possibili campi di ricerca e sviluppo del sistema di alimentazione.

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Cloud computing enables independent end users and applications to share data and pooled resources, possibly located in geographically distributed Data Centers, in a fully transparent way. This need is particularly felt by scientific applications to exploit distributed resources in efficient and scalable way for the processing of big amount of data. This paper proposes an open so- lution to deploy a Platform as a service (PaaS) over a set of multi- site data centers by applying open source virtualization tools to facilitate operation among virtual machines while optimizing the usage of distributed resources. An experimental testbed is set up in Openstack environment to obtain evaluations with different types of TCP sample connections to demonstrate the functionality of the proposed solution and to obtain throughput measurements in relation to relevant design parameters.

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Questo elaborato presenta il progetto di una interfaccia per l'aggiunta di sensori inerziali ad un nodo di una WSN (Wireless Sensor Network) �finalizzato al monitoraggio delle frane. Analizzando i vantaggi che avrebbe portato l'utilizzo di ulteriori sensori, si �e cercato di fornire un valido approccio di progettazione; in particolare l'idea �e quella di integrarli con un giroscopio ed un accelerometro aventi applicazioni in altri settori. Con questo particolare utilizzo, essi possono portare ad un miglior monitoraggio riuscendo a rilevare i movimenti in modo dettagliato ed a riconoscere i falsi allarmi. Nell'approccio che si intende suggerire verranno sfruttate schede per la prototipazione rapida, user-friendly e con costi decisamente accessibili, adatte alla sperimentazione elettronica e per lo sviluppo di nuovi dispositivi. Attraverso l'utilizzo di ambienti di sviluppo appositamente creati, si sono simulate le comunicazioni tra nodo e scheda di sensori, mettendo in evidenza i vantaggi ottenuti. Buona parte del progetto ha riguardato la programmazione in linguaggio C/C++, con una particolare attenzione al risparmio energetico.

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Con la presente tesi viene esaminato un metodo per modificare la frequenza di risonanza di trasduttori piezoelettrici mediante applicazione di carichi elettrici esterni. L'elaborato inizia con la presentazione dei cristalli utilizzati nel lavoro di tesi, concentrandosi sul processo di fabbricazione di un bimorph cantilever impiegato come convertitore elettromeccanico di energia, la cui frequenza di risonanza è modellizzata analiticamente mediante la legge di Newton e il modello di Euler-Bernoulli. Su tale struttura vengono condotte misure mediante shaker elettrodinamico e analizzatore d'impedenza, ai fini di giusticare il modello analitico presentato. Con lo scopo di sincronizzare la frequenza di risonanza del cantilever con la vibrazione dell'ambiente per massimizzare la potenza disponibile, viene proposto un algoritmo MPPT secondo l'approccio Perturba e Osserva (P&O), al quale è fornita in ingresso la tensione efficace di un layer di materiale piezoelettrico. Valutare la sua risposta in tensione, presenta dei limiti applicativi che hanno portato a prendere in considerazione un approccio totalmente diff�erente, basato sullo sfasamento tra la tensione di un trasduttore piezoelettrico e il segnale di accelerazione impiegato come eccitazione. Misure sperimentali sono state condotte con l'obiettivo di validare l'efficacia di quest'ultimo approccio qualora si voglia sincronizzare la frequenza di risonanza dei piezo con segnali di vibrazione reali.