Informatica Applicata Prof. Laura Pierucci laura.pierucci@unifi.it http://lenst.det.unifi.it/~pierucci/infapplicata.html

Programma sintetico del corso Parte I: Caratterizzazione di un segnale informativo 1.Introduzione allo studio dei segnali Che cos’è un segnale? Tipi di segnali Proprietà elementari dei segnali 2. Caratterizzazione dei segnali Segnali periodici a tempo continuo Sviluppo in serie di Fourier in forma reale polare e in forma complessa Spettri di ampiezza e di fase Cenni sulla sintesi di un segnale con un numero limitato di armoniche Segnali aperiodici a tempo continuo Dalla serie all’integrale di Fourier 3. La codifica dell'informazione Il concetto di informazione La codifica dei dati Conversione analogico digitale La trasmissione dell'informazione

Programma sintetico del corso Parte II: Sistema Informatico 4. Le infrastrutture hardware L’architettura di riferimento L’esecutore La memoria I dispositivi per le memorie di massa L’interfaccia di ingresso/uscita Le principali periferiche La connettività 5. Le infrastrutture software Le funzioni del sistema operativo La gestione dei processi La gestione della memoria La gestione delle periferiche Il file system L’architettura del software di rete 

Programma sintetico del corso Parte III: Linguaggio c (lezioni e laboratorio) 6. Rappresentazione Cenni su rappresentazione di basso livello, la codifica dei tipi del c. Definizione di un linguaggio: sintassi, grammatica, albero sintattico, BNF, semantica; Linguaggio c: tipi variabili e costanti, Operatori ed espressioni, Puntatori, Array, Istruzioni, Funzioni, dati strutturati; 7. STRUTTURE DATI E ALGORITMI ELEMENTARI Liste: rappresentazione in forma sequenziale, collegata con arrays e indici, collegata con puntatori; Iterazione e ricorsione; Costo di esecuzione e complessità; Algoritmi di ricercai; Algoritmi di ordinamento

Programma sintetico del corso Testi adottati * "Teoria dei segnali", M. Luise e G. Vitetta, McGraw-Hill (seconda edizione) Capitoli 1 (paragrafi 1.1, 1.2, 1.3), 2 (par. 2.2, 2.4, 2.7), 3 (par. 3.1) "Introduzione ai sistemi informatici", D. Sciuto, G. Buonanno, W. Fornaciari, L. Mari, McGraw-Hill (seconda edizione) Capitoli 3 (tranne par. 3.3), 4 (par. da 4.1 a 4.7), 5 (par. da 5.1 a 5.6) * Dispense del docente Sostituiscono il paragrafo 3.3 del testo 2.   Altro materiale di supporto Alla pagina http://lenst.det.unifi.it/~pierucci/infapplicata.html sono raccolte le informazioni aggiornate relative al corso di Informatica Applicata Per la terza parte in aggiornamento

Lab. Tecnologie dell’Informazione Il corso di Informatica Applicata costituisce il modulo base del Lab. Tecnologie dell’Informazione, che si occupa di descrivere le tecnologie che vanno sotto il nome di “Telematica per i Trasporti ’’ o , a livello internazionale , “ ITS – INTELLIGENT TRANSPORT SYSTEM”.

Lab. Tecnologie dell’Informazione ITS: insieme delle procedure, sistemi e dispositivi che consentono – attraverso la raccolta,comunicazione, elaborazione e distribuzione di informazioni – di migliorare il trasporto e la mobilità di persone,merci nonchè della verifica dei riusltati raggiunti. Telematica Impatto rilevante sia sulla qualità del servizio di trasporto che sull’efficacia, la sicurezza, l’ecoomicità, il rispetto ambientale.

Lab. Tecnologie dell’Informazione Telematica Telecomunicazione: “Qualsiasi procedimento di trasmissione rapida a distanza di informazioni mediante ... “ Informatica: “La scienza che consente di ordinare, trattare e trasmettere le informazioni attraverso l’elaborazione elettronica,...“ DEVOTO-OLI

Lab. Tecnologie dell’Informazione Telematica La scienza che regola/propone lo sviluppo delle applicazioni basate sulle tecnologie di rete, che vengono implementate nella attuale Rete (Internet) e che prospettano un’evoluzione verso la Rete Globale per permettere accesso a informazione, comunicazione, condivisione della conoscenza per supportare potenzialmente l’esercizio di tutte le attività umane.

Lab. Tecnologie dell’Informazione Telematica per i trasporti permette: al passeggero: scegliere ed utilizzare le varie opportunità secondo I suoi desideri; all’operatore:sfruttare al meglio le capacità e migliorare la sicurezza dell’infrastruttura, a costi relativamente contenuti; al gestore di flotte: conoscere la situazione dei mezzi, determinare le rotte piu’ efficienti, aggiornare il cliente sulla consegna; ai fornitori dei servizi: di rendere disponibili ai passeggeri, agli operatori, ai gestori, le informazioni necessarie per poter ottimizzare le proprie scelte ed operare in un contesto più sicuro.

Segnali ? Un segnale è una qualunque grandezza fisica variabile cui è associata un’ informazione - il segnale acustico prodotto da uno strumento musicale (variazione di pressione acustica trasformata in tensione elettrica da un microfono (trasduttore)) - un tracciato ECG (tensione elettrica che permette al cuore di contrarsi in funzione del tempo; informazione di tipo medico - segnali sismici registrati da vari sensori in funzione del tempo •

Segnali ? Un segnale puo’ essere rappresentato tramite una funzione x(t) , in cui la variabile t rappresenta un istante di tempo; puo’ essere descritta in forma matematica o mediante un grafico Si definisce segnale una forma d’onda che evolve nel tempo: • s ( t ) = cos 2 p T æ è ç ö ø ÷ e - rect 1 j w cos( + sin(

Segnali Deterministici e Casuali • Un segnale deterministico è completamente noto, e può essere predetto . E’ rappresentabile con funzioni matematiche che ne caratterizzino l’andamento in ogni istante – Es : il segnale trasmesso da una sorgente a frequenza fissa • Di un segnale casuale è nota solo la probabilità che assuma un c erto valore, ma non esiste alcuna certezza. Il suo valore non è univocamente determinabile, una volta fissato t, se non dopo la sua osservazione. Il segnale è cioè noto a posteriori (ad es. lancio dei dadi) E’ rappresentabile con modelli probabilistici – Es : il rumore

Segnali Determinati Esistono due tipi di segnali determinati a seconda del campo di esistenza. Segnali a tempo continuo il cui insieme di definizione della variabile indipendente t è un intervallo o tutto l'asse reale - Segnali a tempo discreto il cui insieme di definizione è formato da istanti di tempo 1.5 discreti, equamente intervallati. 1 0.5 -0.5 1 2 4 5 -1 -1.5

Segnali Determinati Inoltre, un segnale determinato può essere a valori discreti ( ampiezza discreta o quantizzata ) o a valori continui ( ampiezza continua ): nel primo caso, il segnale può assumere, in tutti gli istanti dell'i nsieme di definizione, solo valori discreti (anche infiniti); nel secondo caso, il segnale - può assumere un qualsiasi valore in un intervallo o in tutto l'i nsieme dei numeri reali.

Segnali analogici • Hanno una forma continua nel tempo e in ampiezza (analogici perché mantengono una forma analo ga al messaggio che li ha originati)

Segnali analogici (esempio) Il telefono : la voce è una vibrazione che genera nell’aria onde sonore, che arrivano alla membrana del microfono, dove sono convertite in variazioni di potenziale elettrico; queste generano una corrente elettrica lungo il filo, che giunge fino all’altro apparecchio, dove avviene il processo inverso.

Segnale digitale o numerico Segnale a tempo ed ampiezza discreti ( per es. CD audio)

Segnale digitale o numerico • SEGNALI CAMPIONATI: segnali a tempo discreto ed ad ampiezza continua ottenuti per campionamento da segnali analogici. SEGNALI QUANTIZZATI: segnali a tempo continuo ed ampiezza discreta • 8 4 1 Es CD fc=44,1kHz con codifica binaria a 16 bit inserire disegni quantizzaz e numerico 1 2 3 4 5 • SEGNALI NUMERICI: segnali a tempo discreto ed ampiezza discreta ottenuti associando al livello d’ampiezza del segnale quantizzato una parola in codice ; Il messaggio è rappresentato in forma numerica (digitale da digit in inglese cifra), generalmente la sequenza binaria 0 e 1 (bit).

Segnale digitale o numerico Il segnale digitale in pratica puo’ assumere soltanto un numero finito di valori su un tempo finito. Poichè tali valori sono numerabili, il segnale prende anche il nome di segnale numerico. Es. La sequenza binaria 1110110001000

La Trasmissione Trasmissione analogica: trasmissione di un segnale in formato analogico(es. Radio AM, FM) Trasmissione numerica:trasmissione di un segnale in formato numerico (es. Internet)

Segnali periodici e non periodici • Un segnale si definisce periodico quando $ T > | s ( t + nT ) = s ( t ) " t Î R Per un segnale discreto • Il segnale periodico è definito dal suo periodo T (in secondi) o dal suo inverso, detta frequenza fondamentale (in Hertz). c velocità luce

Segnali non periodici Se non esiste nessun periodo T0 tale che x(t+T0)=x(t) il segnale si dice aperiodico c velocità luce

Segnali di potenza e di energia • Un segnale è detto “di energia” se esiste il seguente integrale Segnali fisici sono ad energia finita • Un segnale è detto invece “di potenza” se esiste il seguente int egrale ò - ¥ ® = 2 / | ) ( 1 lim T dt t s P • N.B.: un segnale di energia non può essere di potenza e vicevers a.

Proprietà Elementari I segnali fisici sono ad energia finita . Segnali ideali (es.tensione della batteria ideale) hanno energia illimitata. V A t Cioè il modello matematico è relativo ad un segnale a potenza finita mentre la forma d’onda fisica è un segnale ad energia finita

Proprietà Elementari Si definisce valor medio Nel caso della batteria ideale

Energia e Potenza:esempi

Segnali periodici Sono segnali a potenza finita Valor medio T0 periodo del segnale

Segnali sinusoidali c velocità luce

frequenza La frequenza f0 (1/T0 ) è il numero di cicli che si verificano nell’unità di tempo Indica la rapidità di variazione del segnale Si misura in Hertz (Hz) (cicli/secondo) Ad es. Un segnale a frequenza 10 Hz compie 10 cicli in un secondo

Lunghezza d’onda La lunghezza d’onda di un’onda elettromagnetica è la distanza in metri tra due picchi Dove c=300.000 km /s=3 108 m/s è la velocità della luce nel vuoto Se

Sinusoide: ampiezza,frequenza,fase c velocità luce

Segnali fisicamente realizzabili • Hanno valori non nulli su un intervallo temporale finito; • Possiedono uno spettro a valori non nulli su un intervallo di frequenze finito; • Sono funzioni continue del tempo; • Hanno valore di picco finito; • Sono a valori reali. Nella realtà i segnali sono a valori reali mentre spesso alcune loro proprietà rappresentano con grandezze complesse, es. spettri, segnali passa banda. I segnali fisicamente realizzabili hanno energia finita ma spesso hanno come rappresentazione matematica una funzione periodica FINE 3 ORE 3 ORE SUCCESSIVE ESERCIZI I segnali periodici non sono segnali di energia ma di potenza COME TRATTARE SEGNALI PERIODICI ARBITRARI, IN PARTICOLARE NON SINUSOIDALI? Analisi di Fourier

Analisi di Fourier Anche se un segnale determinato e’ completamente definito dal su o andamento temporale è spesso opportuna una diversa rappresentazione che renda più agevole valutare il segnale. Analisi del segnale nei due domini - Tempo - Frequenza (analisi di Fourier ) Obiettivo: rappresentare un segnale continuo ad energia finita come combinazione lineare di segnali ortonormali (magari esponenziali complessi?!) 16

Esponenziali complessi (richiami) In natura esistono solo segnali reali, tuttavia e’ possibile pensare a segnali che abbiano sia una parte reale sia una immaginaria che evolvono nel tempo: i segnali complessi. Anche se i segnali complessi non esistono in natura, essi vengono utilizzati per descrivere in modo compatto coppie di segnali reali di tipo passa-basso (come sono solitamente i segnali da trasmettere) inviati contemporaneamente nella stessa banda di frequenze per mezzo di un segnale di tipo passa-banda, e separabili (come vedremo)in ricezione.

Esponenziali complessi (richiami) Un segnale complesso (Eulero) puo’ essere interpretato come combinazione lineare di vettori ruotanti sul piano complesso detti Fasori

Esponenziali complessi

Esponenziali complessi Il segnale risultante dalla somma vettoriale di due vettori controrotanti di ugual modulo A e fasi iniziali opposte è un segnale reale

Esponenziali complessi

Esponenziali complessi (richiami) I segnali complessi possono essere espressi in Da cartesiana a polare Da polare a cartesiana

Serie di Fourier: definizione Dato un segnale periodico, Fourier dimostrò che è possibile scrivere lo stesso segnale in forma di serie dove N.B.: i coefficienti Xn sono numeri complessi Sintesi Analisi

Serie di Fourier: forme alternative Serie di seni e coseni Serie di soli coseni

Sviluppo in serie di Fourier Eq. di sintesi: x(t) puo’ essere sintetizzato con una sommatoria di infinite oscillazioni sinusoidali di ampiezza Vn, fase iniziale e frequenza fn=n/T0 Eq. di analisi: rende possibile analizzare il peso delle varie armoniche che contribuiscono a formare x(t)

Spettro di un segnale Conoscere i valori di modulo (ampiezza) e fase dei coefficienti di Fourier in funzione delle fn significa determinare lo spettro delle ampiezze e delle fasi di x(t) Fornisce la conoscenza del segnale nel dominio delle frequenze mentre l’andamento di x(t) fornisce la descrizione nel dominio del tempo

Spettro di un segnale Lo spettro di ampiezza (e di fase) di un segnale periodico si ha solo all freq. fn : spettro a righe o discreto (solo in corrispondenza delle frequenze armoniche) La distribuzione e l’altezza delle righe spettrali è caratteristica del segnale periodico considerato: ad es. lo spettro di un suono puro (sinusoidale) è costituito da una sola riga.

Sintesi di un segnale Per un segnale reale le ampiezze |Xn| decrescono all’aumentare di n. Ai fini della ricostruzione di x(t) contano le prime armoniche le rimanenti danno contributo trascurabile Si commette un errore di ricostruzione che diminuisce all’aumentare del numero dei termini K utilizzati Il numero K è tanto maggiore quanto piu’ il segnale x(t) varia bruscamente.

Serie di Fourier:coseno Il coseno è di per sè un termine dell’espansione in SdF di segnali reali: La componente continua vale 0 |Xk | -7-6-5-4-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 k

Serie di Fourier:seno Il seno è di per sè un termine dell’espansione in SdF di segnali reali: La componente continua vale 0 Im|Xk | -7-6-5-4-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 k

Trasformata di Fourier: definizione Dato un segnale aperiodico, esso può essere scritto mediante la formula dove Le due equazioni si chiamano “antitrasformata” e “trasformata” di Fourier. x(t) e X(f) si dicono “coppia di Fourier”. N.B.: si badi ancora una volta che la funzione X(f) è una funzione a valori complessi

( ) Trasformata di Fourier: (il rect) X ( f ) = AT sinc fT æ t ö ì 1 t • Si prenda un rettangolo alto A e lungo T, rappresentato dalla formula: æ t ö ì 1 t £ T / 2 A A rect ç ÷ = í è T ø > î t T / 2 0.5 T t • La sua trasformata di Fourier è: ( ) X ( f ) = AT sinc fT • N.B.: questa trasformata è esattamente l’inviluppo dei coefficienti della serie di Fourier che si ottiene “ periodiciz - zando ” il rettangolo per T0 oo f0 0 e nf0 f Pierucci Laura 3