Ingegneria informatica ed elettronica

Risultati d'apprendimento previsti: Il corso prevede la conoscenza delle nozioni principali dell'analisi matematica I e padronanza nella gestione del calcolo. Le principali conoscenze (Descrittore di Dublino 1) acquisite saranno: •conoscenza del concetto di funzione e del calcolo dei limiti di funzioni unitamente alle nozioni basilari di topologia; •conoscenza della differenziabilità delle funzioni di una variabile e di tutte quelle nozioni che consentano allo studente di effettuare lo studio di funzione; •conoscenza delle serie numeriche, di funzioni e degli sviluppi in serie di funzioni; •conoscenza della nozione di integrale, dei risultati principali e del calcolo degli integrali; Le principali abilità acquisite (capacità di applicare le conoscenze acquisite, Descrittore di Dublino 2, e di adottare con autonomia di giudizio l’opportuno approccio, Descrittore di Dublino 3) saranno: •capacità di risolvere equazioni, disequazioni, limiti, derivate, integrali, comportamento di serie e sviluppi in serie di funzioni; •capacità di elaborare un ragionamento che porti lo studente ad individuare i metodi di soluzione del problema in questione; •capacità di individuare una metodologia comune logico-deduttiva nei vari argomenti tale da consentirgli di individuare l'approccio da seguire.

Insiemistica. Funzioni. Estremo superiore e inferiore, il reale ampliato e monotonia. Cenni di topologia. Concetto di limite: calcolo e principali proprietà. Infiniti e infinitesimi. Continuità e risultati principali sulle funzioni continue. Serie numeriche e serie di potenze. Derivazione: significato geometrico, calcolo e risultati principali. Teoremi fondamentali sulle funzioni derivabili. Studio del grafico di una funzione di una variabile reale. Formula di Taylor e sviluppi in serie di Taylor. Convessità. Integrazione secondo Riemann: definizione, significato geometrico, regole di calcolo e principali risultati.

Nozioni generali di teoria degli insiemi, equazioni e disequazioni di I e II grado, funzioni elementari, trigonometria, divisione di polinomi.

Il corso è articolato nel seguente modo: 1) Lezioni in aula su tutti gli argomenti del corso; 2) Esercitazioni in aula.

Insiemistica: definizioni, operazioni tra insiemi, prodotti cartesiani. Funzioni:definizioni, iniettività, suriettività, biiettività, funzioni inverse, composizione. Immagine diretta e inversa, restrizione e prolungamento. Estremo superiore e inferiore, il reale ampliato. Monotonia delle funzioni. Cenni di topologia: bocce e intervalli, insiemi aperti e chiusi, punti interni, di accumulazione, isolati, frontiera, di aderenza. Insieme compatti e connessi. Topologia del reale ampliato. Concetto di limite: calcolo e principali proprietà. Infiniti e infinitesimi. Continuità e risultati principali sulle funzioni continue. Serie numeriche e serie di potenze. Derivazione: significato geometrico, calcolo e risultati principali. Teoremi fondamentali sulle funzioni derivabili. Studio del grafico di una funzione di una variabile reale. Formula di Taylor e sviluppi in serie di Taylor. Convessità: proprietà e applicazioni. Integrazione secondo Riemann: definizione, significato geometrico, regole di calcolo e principali risultati.

Prova scritta e orale. La verifica degli obiettivi formativi dell’insegnamento (esame) prevede una prova scritta ed una prova orale. La prova scritta sarà svolta nelle date fissate nel calendario degli esami del CdS. La prova scritta, della durata di 3 ore , consiste nella soluzione di tre problemi riguardanti i principali argomenti del corso. La prova ha lo scopo di verificare: i) la capacità di comprensione delle problematiche proposte durante il corso, ii) la capacità di applicare correttamente le conoscenze teoriche (descrittore di Dublino 2), iii) l'abilità di formulare l'approccio appropriato per la soluzione del problemi posti (descrittore di Dublino 3), iv) l'abilità di comunicare in modo efficace e pertinente in forma scritta (descrittore di Dublino 4). Le prove orali, consistono in una discussione della durata non superiore a circa 40 minuti ciascuna finalizzata ad accertare: i) il livello di conoscenza dei contenuti teorici del corso (descrittore di Dublino 1), ii) il livello di competenza nell’esporre le proprie capacità di argomentazione logico-matematica (descrittore di Dublino 2), iii) l’ autonomia di giudizio (descrittore di Dublino 3) nel proporre l’approccio più opportuno per agomentare quanto richiesto. Le prove orali hanno anche l’obiettivo di verificare la capacità dello studente di esporre con proprietà di linguaggio le domande proposte dalla Commissione, di sostenere un rapporto dialettico durante discussione e di dimostare capacità logico-deduttive e di di sintesi nell'esposizione (descrittore di Dublino 4). La valutazione finale verrà effettuata dalla Commissione in trentesimi tenendo conto della valutazione della prova scritta. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

1) Calogero Vinti: "Lezioni di Analisi Matematica, Vol I" Galeno Editrice 2) Esercizi svolti online

L'obiettivo principale dell'insegnamento consiste nel fornire agli studenti la conoscenza dei componenti di base di un calcolatore, della loro organizzazione e funzionamento.

• Sistemi di numerazione binari - Introduzione ai calcolatori Elettronici - Organizzazione di un calcolatore - Logica digitale di un calcolatore - Microarchitettura di un calcolatore - Il livello ISA

Il corso è organizzato con lezioni frontali ed esercitazioni sugli argomenti del corso

• Introduzione: Pietre miliari nell'architettura dei calcolatori; - Tipologie di calcolatori; Esempi di famiglie di calcolatori. - Rappresentazione dell'informazione: Numeri a precisione finita; Sistemi di numerazione in base fissa; Conversioni fra basi; Numeri binari negativi; Aritmetica binaria; Principi dell'aritmetica in virgola mobile; Standard in virgola mobile IEEE 754. - Organizzazione generale di un calcolatore: Organizzazione di un sistema di calcolo; Organizzazione della CPU; Memoria principale: codici correttori, algoritmo di Hamming; Gerarchie di memoria; Memoria secondaria: dischi magnetici e interfacce, dischi a stato solido (cenni); Sistemi RAID; Bus: concetti di base. - Livello logica digitale: Introduzione a porte logiche e algebra di Boole; Circuiti logici digitali elementari: multiplexer, decoder, comparatore, shifter, sommatore, ALU a 1 bit, clock; Latch SR, Flip-flop D; Registri; Organizzazione della memoria. - Livello microarchitettura: Introduzione al livello di microarchitettura: concetti di base; CISC-RISC; Esempio di microarchitettura: percorso dati, temporizzazione, microistruzioni, unità di controllo microprogrammata; Miglioramento delle prestazioni: prefetching, pipeline, memoria cache. - Livello ISA: Panoramica del livello ISA, tipi di dati, formati d'istruzione, indirizzamento, tipi d'istruzioni, controllo del flusso.

Esame scritto di natura teorica e applicativa. - Durata: circa 100 minuti - Struttura: domande teoriche ed esercizi

• Andrew S. Tanenbaum, Architettura dei calcolatori: Un approccio strutturale 6/Ed., Pearson Education, 2013

Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: 1. Comprendere le ragioni economiche e organizzative dell'esistenza dell'impresa, le forme di governance e le strutture organizzative, con riferimento alle imprese tecnologiche. 2. Applicare strumenti di analisi economico-finanziaria (lettura del bilancio, indici di redditività e solidità) e tecniche quantitative (break-even analysis) per supportare decisioni aziendali. 3. Analizzare le dinamiche competitive dei settori tecnologici, valutando strutture di mercato, economie di scala, effetti di rete, innovazione e fonti del vantaggio competitivo. 4. Valutare le sfide della gestione delle supply chain globali, incluse le decisioni make-or-buy, la gestione del rischio, la resilienza e l'impatto di geopolitica e sostenibilità sulle strategie aziendali.

Il corso di Economia e Organizzazione Aziendale offre una panoramica integrata dei fondamenti economici e gestionali dell'impresa, con particolare attenzione al settore tecnologico e manifatturiero avanzato. Attraverso un approccio per casi aziendali e laboratori Excel, il programma copre temi quali le strutture organizzative, le decisioni di make-or-buy, le operations, le strategie competitive, le catene del valore globali e la gestione del rischio. Vengono introdotti, inoltre, elementi di microeconomia (forme di mercato, teoria della produzione, concorrenza) e di macroeconomia (crescita, produttività, commercio internazionale, politiche industriali), arricchiti da nozioni di base di lettura del bilancio e analisi economico-finanziaria. Il corso si conclude con una riflessione su geopolitica, sostenibilità e futuro delle industrie tecnologiche.

Non sono richieste conoscenze preliminari specifiche di economia o organizzazione aziendale. È utile, tuttavia, una familiarità di base con gli strumenti informatici (fogli di calcolo) e con i concetti fondamentali di matematica (funzioni, rappresentazioni grafiche) e statistica descrittiva, tipici del primo anno di corsi di laurea in Ingegneria.

Il corso si articola in lezioni frontali, sessioni di esercitazione in aula (anchecon utilizzo di Excel). Le lezioni frontali sono dedicate all'esposizione dei quadri teorici e all'analisi di casi aziendali tratti dal settore tecnologico e manifatturiero avanzato. Le esercitazioni e i laboratori consentono agli studenti di applicare concretamente gli strumenti appresi (analisi di bilancio, break-even analysis, mappatura delle filiere, analisi strategiche) su dati reali e casi studio. Il materiale didattico (slide, esercizi, tracce di laboratorio, casi studio) è reso disponibile sulla piattaforma di e-learning del corso.

Parte I. L'impresa e le decisioni organizzative (Settimane 1-5) Settimana 1. Perché esistono le imprese? Introduzione all'economia e organizzazione aziendale. L'impresa come sistema economico e organizzativo. Le funzioni aziendali. Le ragioni dell'esistenza dell'impresa: costi di transazione, coordinamento e conoscenza (Coase, Williamson). Forme di governance e proprietà. Elementi microeconomici: scarsità delle risorse e scelte; il mercato come luogo di incontro tra domanda e offerta; cenni all'equilibrio di mercato e all'elasticità. Focus: Apple, NVIDIA e TSMC come organizzazioni che coordinano reti produttive globali. Esercitazione: identificare funzioni e processi in un'impresa tecnologica. Settimana 2. Costi e decisioni economiche (I parte) Costi fissi e variabili. Costi diretti e indiretti. Costi di produzione e costi di transazione. Economie di scala. Break-even analysis. Creazione del valore. Elementi microeconomici: la teoria della produzione e le curve di costo (breve e lungo periodo). Elementi macroeconomici: PIL, valore aggiunto e reddito nazionale (cenni). Laboratorio Excel: break-even analysis su dati di aziende tecnologiche. Settimana 3. Introduzione al bilancio e analisi economico-finanziaria (II parte) Introduzione alla lettura del bilancio: Stato Patrimoniale e Conto Economico. Riclassificazione del bilancio. Principali margini (EBIT, EBITDA, utile netto). Indici di redditività (ROE, ROI, ROS), solidità e liquidità. Applicazioni: casi di aziende tecnologiche (es. NVIDIA, ASML). Laboratorio Excel: calcolo di indicatori di bilancio su dati reali. Settimana 4. Make-or-buy e confini dell'impresa Integrazione verticale. Outsourcing. Offshoring. Make-or-buy analysis. Elementi microeconomici: forme di mercato (concorrenza perfetta, monopolio, oligopolio); incompletezza contrattuale e asimmetrie informative. Focus: produzione di semiconduttori. Perché NVIDIA non produce chip e TSMC non li progetta? Caso studio. Settimana 5. Strutture organizzative e gestione delle imprese tecnologiche Strutture funzionali, divisionali e matriciali. Organizzazioni basate su progetti e piattaforme. Coordinamento e innovazione. Elementi macroeconomici: crescita economica e progresso tecnico; investimenti in capitale fisico e umano. Caso: organizzazione di ASML o Tesla. Parte II. Produzione, operations e strategia (Settimane 6-9) Settimana 6. Operations Management e sistemi produttivi Processi produttivi. Lean manufacturing. Just-in-Time. Qualità. Automazione industriale. Digital manufacturing e AI nelle operations. Elementi macroeconomici: produttività del lavoro e totale dei fattori; cicli economici e decisioni di capacity planning. Caso: Toyota e industria manifatturiera avanzata. Settimana 7. Economie di scala, potere di mercato e industrie tecnologiche Economie di scala e di scopo. Barriere all'entrata. Concentrazione industriale. Rendimenti crescenti. Winner-take-all dynamics. Effetti di rete e platform economics. Elementi microeconomici: rendimenti di scala e concorrenza imperfetta; potere di mercato. Elementi macroeconomici: struttura industriale e performance aggregata; politiche per la concorrenza (antitrust). Caso: NVIDIA, TSMC, ASML e Microsoft. Settimana 8. Innovazione, cicli tecnologici e vantaggio competitivo Schumpeter e la distruzione creatrice. Ciclo di vita del prodotto. Innovazione tecnologica. First-mover e fast-follower. Obsolescenza programmata, lock-in tecnologico e standard industriali. Elementi microeconomici: concorrenza dinamica e investimenti in R&S; esternalità di rete e path dependence. Elementi macroeconomici: onde lunghe dello sviluppo e cicli tecnologici; impatto dell'innovazione su crescita e occupazione. Caso: Apple vs Samsung. Settimana 9. Strategia e posizionamento competitivo Analisi del settore. Five Forces. SWOT. Risorse e competenze. Vantaggio competitivo. Elementi microeconomici: concorrenza e redditività di settore; barriere all'entrata e potere contrattuale. Elementi macroeconomici: ciclo economico e performance settoriale; politiche fiscali e monetarie e loro impatto sugli investimenti aziendali. Esercitazione: analisi strategica di un'azienda con integrazione di dati di bilancio. Parte III. Supply Chains, geopolitica e sostenibilità (Settimane 10-12) Settimana 10. Catene del valore e filiere tecnologiche La value chain di Porter. Global Value Chains. Analisi della filiera dei semiconduttori: design, EDA software, wafer fabrication, equipment, packaging e assembly. Elementi macroeconomici: commercio internazionale e specializzazione produttiva (vantaggio comparato); globalizzazione e frammentazione della produzione. Focus: supply chain elettronica globale. Laboratorio: mappatura delle filiere. Settimana 11. Procurement, gestione dei fornitori e risk management Supply chain management. Supplier relationships. Strategic sourcing. Procurement di componenti critici. Gestione delle scorte. Bullwhip effect. Supply chain risk management. Single e dual sourcing. Diversificazione dei fornitori. Resilienza e sicurezza economica. Elementi microeconomici: rapporti di fornitura come relazioni di lungo periodo; investimenti specifici e hold-up; teoria dei giochi in contesti ripetuti. Elementi macroeconomici: shock esogeni e vulnerabilità delle catene globali; inflazione da costi e shock di offerta; autonomia strategica e politiche industriali. Caso: la crisi globale dei semiconduttori. Settimana 12. Globalizzazione, geopolitica e sostenibilità Global value chains, reshoring e regionalizzazione. Geopolitica dei semiconduttori. Politica industriale. Tensioni USA-Cina. Sostenibilità, economia circolare e transizione ecologica. Elementi macroeconomici: globalizzazione, disuguaglianze e impatto su occupazione e salari; esternalità ambientali e strumenti di politica economica per la transizione ecologica (carbon pricing, sussidi verdi). Discussione finale: quale futuro per le industrie tecnologiche?

La verifica dell'apprendimento si svolge attraverso una prova scritta della durata indicativa di 2 ore, composta da domande aperte ed esercizi applicativi. È inoltre prevista la possibilità di svolgere un project work facoltativo su un'azienda tecnologica a scelta dello studente, da discutere in un successivo colloquio integrativo.

Oltre agli appunti forniti dal docente, si consiglia il seguente testo di riferimento: Costantino, N., Pellegrino, R., Scozzi, B. (2019). Economia e organizzazione aziendale. Teoria, metodo ed esercitazioni. Edizioni Hoepli

Acquisizione delle conoscenze teoriche delle leggi fondamentali della meccanica classica e della termodinamica. Capacità di applicazione delle conoscenze teoriche nella risoluzione di semplici problemi relativi alla dinamica del punto materiale, dei sistemi di punti e del corpo rigido, nella teoria dei gas e dei principi della termodinamica. Comprensione di fenomeni fondamentali della dinamica di sistemi di punti materiali e corpi rigidi. Comprensione dei principi fondamentali della termodinamica, della fisica dei gas e del funzionamento delle macchine termiche.

Cinematica del punto materiale. Dinamica del punto materiale, dei sistemi di punti e del corpo rigido. Statica dei corpi rigidi. Oscillazioni ed Onde. Gravitazione. Cenni alla meccanica dei fluidi. Termodinamica, calore, primo principio, teoria cinetica dei gas, entropia e secondo principio.

Le conoscenze matematiche raccomandate includono: calcolo algebrico, elementi di calcolo differenziale e integrale, trigonometria, elementi di calcolo vettoriale. Questi argomenti vengono trattati nei corsi di Analisi Matematica 1 e Geometria 1.

Lezioni teoriche in aula. Esercitazioni seguite dal docente o dal tutor. Animazioni e simulazioni al computer di fenomeni fisici. Esempi di esperimenti. Seminari. Esercizi da svolgere a casa.

MECCANICA 1. Introduzione al corso Presentazione del corso, Cos’è la fisica, definizione cenni storici. Il metodo Sperimentale. La fisica classica e moderna. 2. Grandezze fisiche, le misure e i vettori Grandezze fisiche ed il sistema internazionale di unità di misura. Precisione, cifre significative ed analisi dimensionale. Potenze di 10. L’Universo per ordini di grandezza. 3. Vettori e scalari Proprietà, modulo, direzione e verso, principali operazioni tra i vettori, somma, sottrazione, prodotto scalare e vettoriale. Prodotti misti e dimostrazioni. 4. Cinematica Il moto in una dimensione. Vettore posizione, velocità ed accelerazione. Cinematica unidimensionale, moto rettilineo uniforme e moto uniformemente accelerato. 5. Moto in più dimensioni e moti relativi. Moto dei proiettili, resistenza del mezzo (cenni), moto curvilineo, moto circolare uniforme. Sistemi inerziali, moto relativo e trasformazioni di Galileo. 6. Forze e leggi di Newton Cenni storici. Definizione di forza, massa e peso. Le leggi di Newton. Le interazioni fondamentali in natura. Forze di attrito, forza gravitazionale, forze elettriche e magnetiche, tensioni. Forze dipendenti dal tempo. Forma vettoriale delle leggi di Newton in 3 dimensioni. Applicazioni delle leggi di Newton: moto unidimensionale, dinamica del moto circolare uniforme, moto oscillatorio armonico. Legge di Hooke. Sistemi di riferimento non inerziali e forze fittizie. 7. Lavoro ed energia meccanica. Lavoro di una forza. Forze conservative ed energia potenziale. Teorema dell’energia cinetica. Conservazione dell’energia meccanica totale. Lavoro di forze non conservative. 8. Sistemi di particelle. Il moto di un sistema di particelle. Sistemi di due particelle e più particelle. Centro di massa si un sistema finito di particelle e di un corpo solido. Conservazione della quantità di moto per un sistema di particelle e leggi di Newton. Energia cinetica e teorema di König. 9. Urti fra particelle. Definizione di urto tra due corpi. Impulso. Conservazione della quantità di moto e dell’energia. Urti elastici e anelastici. Coefficiente di restituzione. Urti centrali fra due corpi. Urti in 2 dimensioni. 10. Cinematica e dinamica dei moti rotatori. Moto rotatorio. Variabili rotazionali vettoriali. Relazioni fra variabili lineari ed angolari. Momento angolare di una particella. Sistemi di particelle. Momento e velocità angolari. Conservazione del momento angolare. Momento torcente di una particella. Momento d’inerzia di una sistema di particelle e di corpo esteso. Momento torcente dovuto alla gravità. Dinamica dei corpi rigidi con un asse fisso. Moti roto-traslatori. Esempi di trottola e giroscopio. Energia cinetica di un corpo in rotazione e traslazione. 11. Meccanica dei fluidi. Stati della materia. Statica dei fluidi: la pressione in un fluido. Principio di Pascal e legge di Stevino. Principio di Archimede. Esempi ed applicazioni dell’idrostatica. Dinamica dei fluidi, generalità. Fluidi ideali: le equazioni del moto. Equazioni di continuità. Flusso stazionario, teorema di Bernoulli. Applicazioni sui fluidi stazionari. Cenni sulla dinamica dei fluidi reali: viscosità, moto laminare e legge di Poiseuille, il numero di Reynolds. Moto in un fluido, resistenza del mezzo. TERMODINAMICA 12. Temperatura, calore a primo principio della termodinamica. Temperatura. Le scale Celsius e Fahrenheit. Dilatazione termica. Assorbimento del calore. Primo principio della termodinamica. Trasmissione del calore. 13. Teoria cinetica dei gas Numero di Avogadro. Gas ideali. Pressione, temperatura e velocità quadratica media. Energia cinetica traslazionale. Libero cammino medio. Distribuzione delle velocità molecolari. Calori specifici per un gas perfetto. Gradi di libertà e calore specifico molare. Espansione adiabatica di un gas ideale. 14. Entropia e secondo principio della termodinamica. Entropia. L’entropia nel mondo reale: macchine termiche e macchine frigorifere. Entropia e statistica.

Prova scritta della durata di due ore, volta alla verifica della capacità dello studente di risolvere 3 esercizi o una serie di quiz a risposta chiusa per i quali lo studente deve svolgere rapidi calcoli e/o formulazioni di risposte in forma simbolica. Durante la stessa prova scritta, lo studente dovrà rispondere a 2-3 domande in forma aperta di carattere generale come esame orale in forma scritta. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

David Halliday-Robert Resnick-Jearl Walker - Fondamenti di Fisica. Meccanica, Onde, Termodinamica. Settima edizione. Casa Editrice Ambrosiana. Zanichelli. Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica, Meccanica e termodinamica, EdiSes

Acquisizione delle conoscenze teoriche delle leggi fondamentali della meccanica classica e della termodinamica. Capacità di applicazione delle conoscenze teoriche nella risoluzione di semplici problemi relativi alla dinamica del punto materiale, dei sistemi di punti e del corpo rigido, nella teoria dei gas e dei principi della termodinamica. Comprensione di fenomeni fondamentali della dinamica di sistemi di punti materiali e corpi rigidi. Comprensione dei principi fondamentali della termodinamica, della fisica dei gas e del funzionamento delle macchine termiche.

Cinematica del punto materiale. Dinamica del punto materiale, dei sistemi di punti e del corpo rigido. Statica dei corpi rigidi. Oscillazioni ed Onde. Gravitazione. Cenni alla meccanica dei fluidi. Termodinamica, calore, primo principio, teoria cinetica dei gas, entropia e secondo principio.

Le conoscenze matematiche raccomandate includono: calcolo algebrico, elementi di calcolo differenziale e integrale, trigonometria, elementi di calcolo vettoriale. Questi argomenti vengono trattati nei corsi di Analisi Matematica 1 e Geometria 1.

Lezioni teoriche in aula. Esercitazioni seguite dal docente o dal tutor. Animazioni e simulazioni al computer di fenomeni fisici. Esempi di esperimenti. Seminari. Esercizi da svolgere a casa.

MECCANICA 1. Introduzione al corso Presentazione del corso, Cos’è la fisica, definizione cenni storici. Il metodo Sperimentale. La fisica classica e moderna. 2. Grandezze fisiche, le misure e i vettori Grandezze fisiche ed il sistema internazionale di unità di misura. Precisione, cifre significative ed analisi dimensionale. Potenze di 10. L’Universo per ordini di grandezza. 3. Vettori e scalari Proprietà, modulo, direzione e verso, principali operazioni tra i vettori, somma, sottrazione, prodotto scalare e vettoriale. Prodotti misti e dimostrazioni. 4. Cinematica Il moto in una dimensione. Vettore posizione, velocità ed accelerazione. Cinematica unidimensionale, moto rettilineo uniforme e moto uniformemente accelerato. 5. Moto in più dimensioni e moti relativi. Moto dei proiettili, resistenza del mezzo (cenni), moto curvilineo, moto circolare uniforme. Sistemi inerziali, moto relativo e trasformazioni di Galileo. 6. Forze e leggi di Newton Cenni storici. Definizione di forza, massa e peso. Le leggi di Newton. Le interazioni fondamentali in natura. Forze di attrito, forza gravitazionale, forze elettriche e magnetiche, tensioni. Forze dipendenti dal tempo. Forma vettoriale delle leggi di Newton in 3 dimensioni. Applicazioni delle leggi di Newton: moto unidimensionale, dinamica del moto circolare uniforme, moto oscillatorio armonico. Legge di Hooke. Sistemi di riferimento non inerziali e forze fittizie. 7. Lavoro ed energia meccanica. Lavoro di una forza. Forze conservative ed energia potenziale. Teorema dell’energia cinetica. Conservazione dell’energia meccanica totale. Lavoro di forze non conservative. 8. Sistemi di particelle. Il moto di un sistema di particelle. Sistemi di due particelle e più particelle. Centro di massa si un sistema finito di particelle e di un corpo solido. Conservazione della quantità di moto per un sistema di particelle e leggi di Newton. Energia cinetica e teorema di König. 9. Urti fra particelle. Definizione di urto tra due corpi. Impulso. Conservazione della quantità di moto e dell’energia. Urti elastici e anelastici. Coefficiente di restituzione. Urti centrali fra due corpi. Urti in 2 dimensioni. 10. Cinematica e dinamica dei moti rotatori. Moto rotatorio. Variabili rotazionali vettoriali. Relazioni fra variabili lineari ed angolari. Momento angolare di una particella. Sistemi di particelle. Momento e velocità angolari. Conservazione del momento angolare. Momento torcente di una particella. Momento d’inerzia di una sistema di particelle e di corpo esteso. Momento torcente dovuto alla gravità. Dinamica dei corpi rigidi con un asse fisso. Moti roto-traslatori. Esempi di trottola e giroscopio. Energia cinetica di un corpo in rotazione e traslazione. 11. Meccanica dei fluidi. Stati della materia. Statica dei fluidi: la pressione in un fluido. Principio di Pascal e legge di Stevino. Principio di Archimede. Esempi ed applicazioni dell’idrostatica. Dinamica dei fluidi, generalità. Fluidi ideali: le equazioni del moto. Equazioni di continuità. Flusso stazionario, teorema di Bernoulli. Applicazioni sui fluidi stazionari. Cenni sulla dinamica dei fluidi reali: viscosità, moto laminare e legge di Poiseuille, il numero di Reynolds. Moto in un fluido, resistenza del mezzo. TERMODINAMICA 12. Temperatura, calore a primo principio della termodinamica. Temperatura. Le scale Celsius e Fahrenheit. Dilatazione termica. Assorbimento del calore. Primo principio della termodinamica. Trasmissione del calore. 13. Teoria cinetica dei gas Numero di Avogadro. Gas ideali. Pressione, temperatura e velocità quadratica media. Energia cinetica traslazionale. Libero cammino medio. Distribuzione delle velocità molecolari. Calori specifici per un gas perfetto. Gradi di libertà e calore specifico molare. Espansione adiabatica di un gas ideale. 14. Entropia e secondo principio della termodinamica. Entropia. L’entropia nel mondo reale: macchine termiche e macchine frigorifere. Entropia e statistica.

Prova scritta della durata di due ore, volta alla verifica della capacità dello studente di risolvere 3 esercizi o una serie di quiz a risposta chiusa per i quali lo studente deve svolgere rapidi calcoli e/o formulazioni di risposte in forma simbolica. Durante la stessa prova scritta, lo studente dovrà rispondere a 2-3 domande in forma aperta di carattere generale come esame orale in forma scritta. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

David Halliday-Robert Resnick-Jearl Walker - Fondamenti di Fisica. Meccanica, Onde, Termodinamica. Settima edizione. Casa Editrice Ambrosiana. Zanichelli. Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica, Meccanica e termodinamica, EdiSes

Dopo una breve introduzione sulla rappresentazione dell'Informazione, viene introdotta la programmazione procedurale, con il linguaggio C. Oltre ad introdurre i costrutti del lingugaggio, viene spiegato agli studenti come affrontare e risolvere semplici problemi di calcolo allo scopo di sviluppare il pensiero computazionale e l'approccio algoritmico alla soluzione dei problemi. A questos copo veien anche introdotta la ricorsione, una tecnica algoritmica fondamentale in informatica. Nella parte esclusiva del corso riservata ai soli studenti del curriculum di elettronica, vengono introdotti brevemente l'analisi id complessità e il problema della ricerca e dell'ordinamento. Al termine del corso ci si aspetta che lo studente abbia le seguenti conoscenze: - conoscenza dei concetti di base della programmazione (tipo di dato, variabile, parametro, strutture di controllo, array) - conoscenza dei costrutti del linguaggio C (funzioni, puntatori, strutture) Al termine del corso ci si aspetta che lo studente abbia le seguenti abilità: - capacità di individuare soluzioni algoritmiche a semplici problemi di calcolo, eventualmente utilizzando la ricorsione; - capacità di implementare tali soluzioni utilizzando il linguaggio C

Viene prima introdotta la programmazione orientata agli oggetti, con il linguaggio Java. Oltre ad introdurre i costrutti del linguaggio, vengono spiegati ed illustarti con esempi ed esercizi i concetti propri della programmazione ad oggetti (classe e oggetto, informatio hiding, ereditarietà e polimorfismo). Viene introdotta brevemente l'analisi di complessità, la quale viene illustrata anche con esempi relativi al problema della ricerca e dell'rodinamento. Infine, viene introdotto il Java Collection Framework e illustrato l'uso delle collezioni in Java. Al termine del corso ci si aspetta che lo studente abbia le seguenti conoscenze: - conoscenza dei concetti di base della programmazione orientata agli oggetti (classe, oggetto, ereditarietà, polimorfismo) - conoscenza dei costrutti del linguaggio Java (class, interface, tipi generici, collezioni) - conoscenza dei concetti principali relativi all'analisi dicomplesità Al termine del corso ci si aspetta che lo studente abbia le seguenti abilità: - capacità di programmare utilizzando gli strumenti di base del linguaggio Java - capacità di utilizzare le collezioni Java - capacità di valutare la complessità di semplici codici

Parte in comune con il primo modulo del corso di Fondamenti di Informatica: - CONCETTI PRELIMINARI - PROGRAMMAZIONE PROCEDURALE (Linguaggio C) - RICORSIONE Parte esclusiva per il corso di Fondamenti di Informatica per l'Elettronica: - CENNI ALL'ANALISI DI COMPLESSITA' - RICERCA E ORDINAMENTO

• PROGRAMMAZIONE ORIENTATA AGLI OGGETTI (Linguaggio Java) - COLLEZIONI IN JAVA - INTRODUZIONE ALL'ANALISI DI COMPLESSITA'

Il corso non assume particolari conoscenze preliminari.

Il corso non assume particolari conoscenze preliminari. Il secondo modulo assume che lo studente abbia seguito il primo.

Il corso è organizzato nel seguente modo: 1- Lezioni frontali (54 ore, 6CFU) in cui vengono spiegati i vari argomenti del corso e in cui si svolgono alcuni esercizi per aiutare la comprensione degli argomenti e come preparazione all'esame. 2- Esercitazioni in laboratorio (27 ore, 3CFU) con uso del calcolatore. Gli studenti, supportati dal docente, mettono in pratica, programmando sul calcolatore, i concetti imparati durante le lezioni teoriche. Queste esercitazioni rappresentano anche una preparazione per affrontare la prova pratica di programmazione durante l'esame.

Il corso è organizzato nel seguente modo: 1- Lezioni frontali (36 ore, 4CFU) in cui vengono spiegati i vari argomenti del corso e in cui si svolgono alcuni esercizi per aiutare la comprensione degli argomenti e come preparazione all'esame. 2- Esercitazioni in laboratorio (18 ore, 2CFU) con uso del calcolatore. Gli studenti, supportati dal docente, mettono in pratica, programmando sul calcolatore, i concetti imparati durante le lezioni teoriche. Queste esercitazioni rappresentano anche una preparazione per affrontare la prova pratica di programmazione durante l'esame.

CONCETTI PRELIMINARI + Rappresentazione dell’informazione (cenni) + Algoritmi, Linguaggi e Programmi PROGRAMMAZIONE PROCEDURALE (Linguaggio C) + Il linguaggio C + Tipi di dato, Variabili, Espressioni + Istruzioni di controllo + Funzioni + Array e Puntatori + Caratteri e stringhe + Input e output + Strutture, unioni e enumerazioni RICORSIONE + Pila e record di attivazione + La ricorsione + Tipi ricorsivi + Ricorsione e iterazione CENNI ALL'ANALISI DI COMPLESSITA' + Efficienza dei programmi + Funzione di costo + Caso migliore, peggiore e medio + Notazione asintotica + Regole per l'analisi id complessità RICERCA E ORDINAMENTO + Il problema della ricerca + Ricerca sequenziale e ricerca binaria + Il problema dell'ordinamento + Esempi di algoritmi di ordinamento

PROGRAMMAZIONE ORIENTATA AGLI OGGETTI (Linguaggio Java) + Programmazione orientata agli oggetti + Tipi di dato, variabili, espressioni + Realizzazione di classi + Istruzioni di controllo + Array + Ereditarietà e polimorfismo COLLEZIONI IN JAVA + Tipi generici + Java Collection Framework + Collection, Set, List, e Map INTRODUZIONE ALL'ANALISI DI COMPLESSITA' Efficienza dei programmi + Funzione di costo + Caso migliore, peggiore e medio + Notazione asintotica + Regole per l'analisi di complessità + Esempi su ricerca e ordinamento

L'esame consiste nelle due prove di seguito elencate. Esame scritto con test a risposta multipla. Durata:60 minuti Punteggio: 10/30 Obiettivo: accertare la conoscenza dei concetti teorici impartiti nell'insegnamento e la capacità di comprendere ed utilizzare i costrutti del linguaggio C appresi nel corso Prova pratica di programmazione Durata: 120 minuti Punteggio: 20/30 Obiettivo: accertare la capacità dello studente di scrivere semplici programmi in C. Si accede alla prova pratica soltanto se il risultato della prova scritta è sufficiente. Il punteggio complessivo è ottenuto come somma dei punteggi delle due prove. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

L'esame consiste nelle due prove di seguito elencate. Esame scritto con test a risposta multipla. Durata:60 minuti Punteggio: 10/30 Obiettivo: accertare la conoscenza dei concetti teorici impartiti nell'insegnamento e la capacità di comprendere ed utilizzare i costrutti del linguaggio Java appresi nel corso Prova pratica di programmazione Durata: 120 minuti Punteggio: 20/30 Obiettivo: accertare la capacità dello studente di scrivere semplici programmi in Java. Si accede alla prova pratica soltanto se il risultato della prova scritta è sufficiente. Il punteggio complessivo è ottenuto come somma dei punteggi delle due prove. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

Deitel and Deitel “Il linguaggio C, fondamenti e tecniche di programmazione”, Pearson

E. Di Giacomo, W. Didimo "Fondamenti di Informatica in Java" Maggioli Editore

Dopo una breve introduzione sulla rappresentazione dell'Informazione, viene introdotta la programmazione procedurale, con il linguaggio C. Oltre ad introdurre i costrutti del lingugaggio, viene spiegato agli studenti come affrontare e risolvere semplici problemi di calcolo allo scopo di sviluppare il pensiero computazionale e l'approccio algoritmico alla soluzione dei problemi. A questos copo veien anche introdotta la ricorsione, una tecnica algoritmica fondamentale in informatica. Nella parte esclusiva del corso riservata ai soli studenti del curriculum di elettronica, vengono introdotti brevemente l'analisi id complessità e il problema della ricerca e dell'ordinamento. Al termine del corso ci si aspetta che lo studente abbia le seguenti conoscenze: - conoscenza dei concetti di base della programmazione (tipo di dato, variabile, parametro, strutture di controllo, array) - conoscenza dei costrutti del linguaggio C (funzioni, puntatori, strutture) Al termine del corso ci si aspetta che lo studente abbia le seguenti abilità: - capacità di individuare soluzioni algoritmiche a semplici problemi di calcolo, eventualmente utilizzando la ricorsione; - capacità di implementare tali soluzioni utilizzando il linguaggio C

Parte in comune con il primo modulo del corso di Fondamenti di Informatica: - CONCETTI PRELIMINARI - PROGRAMMAZIONE PROCEDURALE (Linguaggio C) - RICORSIONE Parte esclusiva per il corso di Fondamenti di Informatica per l'Elettronica: - CENNI ALL'ANALISI DI COMPLESSITA' - RICERCA E ORDINAMENTO

Il corso non assume particolari conoscenze preliminari.

Il corso è organizzato nel seguente modo: 1- Lezioni frontali (54 ore, 6CFU) in cui vengono spiegati i vari argomenti del corso e in cui si svolgono alcuni esercizi per aiutare la comprensione degli argomenti e come preparazione all'esame. 2- Esercitazioni in laboratorio (27 ore, 3CFU) con uso del calcolatore. Gli studenti, supportati dal docente, mettono in pratica, programmando sul calcolatore, i concetti imparati durante le lezioni teoriche. Queste esercitazioni rappresentano anche una preparazione per affrontare la prova pratica di programmazione durante l'esame.

CONCETTI PRELIMINARI + Rappresentazione dell’informazione (cenni) + Algoritmi, Linguaggi e Programmi PROGRAMMAZIONE PROCEDURALE (Linguaggio C) + Il linguaggio C + Tipi di dato, Variabili, Espressioni + Istruzioni di controllo + Funzioni + Array e Puntatori + Caratteri e stringhe + Input e output + Strutture, unioni e enumerazioni RICORSIONE + Pila e record di attivazione + La ricorsione + Tipi ricorsivi + Ricorsione e iterazione CENNI ALL'ANALISI DI COMPLESSITA' + Efficienza dei programmi + Funzione di costo + Caso migliore, peggiore e medio + Notazione asintotica + Regole per l'analisi id complessità RICERCA E ORDINAMENTO + Il problema della ricerca + Ricerca sequenziale e ricerca binaria + Il problema dell'ordinamento + Esempi di algoritmi di ordinamento

L'esame consiste nelle due prove di seguito elencate. Esame scritto con test a risposta multipla. Durata:60 minuti Punteggio: 10/30 Obiettivo: accertare la conoscenza dei concetti teorici impartiti nell'insegnamento e la capacità di comprendere ed utilizzare i costrutti del linguaggio C appresi nel corso Prova pratica di programmazione Durata: 120 minuti Punteggio: 20/30 Obiettivo: accertare la capacità dello studente di scrivere semplici programmi in C. Si accede alla prova pratica soltanto se il risultato della prova scritta è sufficiente. Il punteggio complessivo è ottenuto come somma dei punteggi delle due prove. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

Deitel and Deitel “Il linguaggio C, fondamenti e tecniche di programmazione”, Pearson

Fornire le basi del linguaggio matematico ed una padronanza adeguata dei concetti fondamentali dell'algebra lineare e della geometria cartesiana.

Numeri complessi. Spazi vettoriali. Basi e dimensione. Applicazioni lineari e isomorfismi. Matrici. Determinanti. Sistemi lineari. Autovalori ed Autovettori. Diagonalizzazione. Vettori geometrici. Spazio affine e parallelismo. Spazio euclideo e ortogonalità. Spazio proiettivo. Curve algebriche. Coniche. Quadriche (cenni).

Nessun prerequisito tranne le conoscenze elementari dell'aritmetica e dell'algebra.

Il corso è organizzato nel seguente modo: -lezioni in aula su tutti gli argomenti del corso -esercitazioni in aula

Elementi di logica. Condizioni necessarie e sufficienti. Negazione di una proposizione. Tecniche di dimostrazione. Principio di induzione. Prodotto cartesiano. Applicazioni. Composizione. Invertibilita'. Relazioni e Partizioni. Operazioni. Strutture algebriche. Classi di resto modulo n. Il campo Z_p. Il campo dei numeri complessi C. Immersione del campo reale in C. L'unita' immaginaria. Rappresentazione trigonometrica: modulo e argomento. Radici n-esime di un numero complesso. Spazi vettoriali. Sistemi di generatori. Dipendenza lineare. Basi e coordinate di un vettore. Basi in sistemi di generatori. Teorema dello scambio e dimensione. Applicazioni lineari. Lo spazio vettoriale Hom(V,W). Applicazioni lineari definite sui vettori di una base. Nucleo e immagine di una applicazione lineare. Relazione sulle loro dimensioni. Spazi vettoriali isomorfi e loro dimensione. Spazi vettoriali di matrici. Prodotto righe-colonne. Matrice di una applicazione lineare. Matrice di una applicazione lineare composta. Matrice di un cambiamento di base. Calcolo del determinante di una matrice. Determinante della trasposta e determinante di un prodotto. Matrici invertibili, loro determinante, dipendenza lineare delle colonne. Sistemi Lineari. Sistemi di Cramer. Rango di una matrice e sua determinazione. Sistemi lineari omogenei e spazio delle soluzioni. Caso generale e teorema di Rouché-Capelli. Autovalori ed autovettori. Polinomio caratteristico. Diagonalizzazione. Rette e segmenti orientati. Sistemi di riferimento cartesiani. Lo spazio dei vettori geometrici. Coordinate di un vettore e dei punti estremi dei suoi rappresentanti. Parallelismo e complanarità fra vettori, condizioni sulle loro coordinate. Spazio Affine. Rappresentazione parametrica di rette e piani. Equazione cartesiana di un piano. Fasci di piani e di rette. Equazioni cartesiane di una retta. Condizioni di parallelismo. Cambiamenti di riferimento affine. Spazio Euclideo. Definizioni di angoli. Prodotto scalare. Distanza di due punti e sfera. Condizioni di ortogonalità. Spazi di prodotto scalare. Ortogonalizzazione di Gram-Schmidt. Spazio proiettivo. Coordinate omogenee. Rappresentazione di rette e piani in coordinate omogenee. Coordinate sul campo complesso. Punti e rette immaginari. Curve algebriche, loro ordine e componenti. Teorema di Bézout. Punti semplici e singolari. Condizioni analitiche per la singolarità. Classificazione delle coniche. Fasci di coniche. Configurazione dei punti base e delle coniche degeneri di un fascio. Quadriche (cenni). Forme bilineari e forme quadratiche.

La modalità di verifica dei risultati di apprendimento è così costituita: da una prova scritta volta ad accertare la padronanza dell'uso degli strumenti dell'algebra lineare e della loro applicazione a problemi della geometria del piano e dello spazio; da una prova orale finalizzata ad accertare la conoscenza e comprensione di aspetti teorici inerenti alle tematiche affrontate, nonché la capacità di esporne il contenuto. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

A. BASILE , L. STRAMACCIA, ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA ED. COM s.r.l. - ROMA oppure A. BASILE , ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA CARTESIANA ED. COM s.r.l. - ROMA

Insegnamento integrato composto dai moduli: LINGUA INGLESE; LINGUA INGLESE.

L'obiettivo principale dell'insegnamento è che gli studenti acquisiscano strumenti di calcolo per lo studio di funzioni vettoriali e/o in più variabili, oltre a far propri criteri metodologici che consentano allo studente di utilizzare autonomamente strumenti di calcolo non trattati nei corsi di base. Le principali conoscenze acquisite saranno: serie di funzioni; proprietà delle funzioni vettoriali in una variabile; proprietà delle funzioni scalari in più variabili; equazioni differenziali ordinarie; integrazione multipla; integrazione su curve; campi vettoriali e superfici. Le principali abilità saranno: studio di vari tipi di convergenza per serie di funzioni, calcolo di limiti e di integrali per serie; calcolo di integrali di linea sia per funzioni scalari che per campi vettoriali; studio qualitativo del grafico di funzioni scalari in due variabili; ottimizzazione libera e vincolata di funzioni in due variabili; calcolo delle soluzioni per semplici equazioni differenziali ordinarie; calcolo di integrali multipli; calcolo di aree di superfici, di flussi di campi vettoriali, di potenziali di campi vettoriali.

Equazioni differenziali. Calcolo infinitesimale per funzioni vettoriali; curve; integrali di linea. Calcolo differenziale per funzioni di più variabili. Integrali multipli. Campi vettoriali. Superfici e integrali di superficie. Successioni e serie di funzioni.

Lo studente, per poter comprendere i contenuti trattati e raggiungere gli obiettivi di apprendimento, deve aver sostenuto con successo l'esame di Analisi Matematica I in quanto deve possedere le seguenti conoscenze: limiti, derivate, integrali per funzioni scalari in una variabile; serie numeriche. Alcuni argomenti trattati nel corso richiedono inoltre di saper calcolare un determinante o saper descrivere semplici oggetti geometrici nello spazio.

Lezioni frontali su tutti gli argomenti del corso. Oltre ad una dettagliate esposizione teorica, per ciascun argomento saranno anche svolti gli esercizi relativi che faranno da modello a quelli proposti nelle prove d'esame. A supporto della didattica frontale, verranno utilizzati il software Maple e l'applicazione OneNote

Equazioni differenziali: equazioni differenziali del I ordine, equazioni differenziali lineari del II ordine a coefficienti costanti. Calcolo infinitesimale per le funzioni vettoriali; curve; integrali di linea di I specie. Calcolo infinitesimale per funzioni di più variabili: topologia di R^n, limiti e continuità, calcolo dei limiti, derivate parziali, differenziale, derivate direzionali, massimi e minimi relativi, massimi e minimi assoluti. Integrali multipli: integrali doppi e trasformazione di variabili, integrali tripli. Campi vettoriali: integrali di linea di II specie, campi conservativi, i teoremi di Green, di Stokes, della divergenza. Superfici e integrali di superficie. Successioni e serie di funzioni: successioni di funzioni, serie di funzioni, serie di potenze e di Taylor, serie trigonometriche e di Fourier.

La modalità di verifica del profitto avviene in due fasi: una prova scritta della durata di 2 - 3 ore e una prova orale della durata di circa 40 minuti. La prova scritta prevede lo svolgimento di due/tre esercizi sugli argomenti affrontati a lezione ed è finalizzata a verificare la capacità di applicare correttamente le conoscenze teoriche, la capacità di comprensione dei problemi proposti e la capacità di comunicare in modo scritto. La prova orale è finalizzata ad accertare il livello di conoscenza e la capacità di comprensione raggiunto dallo studente sui contenuti indicati nel programma, tale prova inoltre consentirà di verificare le capacità espositive dello studente. La prova orale va sostenuta nella stessa sessione di esame. Le prove nel loro insieme consentono di accertare le capacità di: - conoscenza e comprensione, - applicare le competenze acquisite, - esposizione, - elaborare soluzioni. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa Gli Studenti con disabilità devono informare il docente del proprio stato con una nota all'atto della prenotazione dell'esame (almeno una settimana prima) al fine di permettere una organizzazione opportuna della prova scritta

C. Vinti , Lezioni di Analisi Matematica , Vol Le slides delle lezioni sono pubblicate settimanalmente su Unistudium

L'insegnamento si propone di fornire le conoscenze e le capacità per la corretta applicazione delle tecniche di calcolo della probabilità. Al termine del corso lo studente avrà imparato: - il concetto di variabile aleatoria continua, discreta e mista e quello di PDF e CDF - il concetto di funzione di variabile aleatoria - il concetto di coppia e vettore di variabili aleatorie e relative PDF e CDF - il concetto di funzione di due variabili aleatorie - i concetti di processo stocatistico e delle relative proprietà generali Inoltre avrà la capacità: - di risolvere esercizi che richiedono la modellazione mediante variabili aleatorie discrete, continue e miste - di risolvere esercizi di base sui processi stocastici

Introduzione al calcolo della probabilità e alle modalità di risoluzione di problemi ingegneristici, modellabili tramite tecniche probabilistiche.

Al fine di seguire alcune parti del programma l'insegnamento di Analisi I rappresenta una propedeuticità obbligatoria. Lo studente deve anche essere in grado di effetuare semplici studi di funzione a due variabili e di risolvere semplici integrali doppi.

Lezioni frontali con il prevalente uso di gesso e lavagna. Saranno suggeriti esercizi che lo studente è invitato a risolvere in modo autonomo. E' richiesto comunque un buon livello di autonomia di studio da parte dello studente, in particolare per quanto riguarda lo sviluppo di competenze nella risoluzione di esercizi e nella capacità di selezione delle adeguate tecniche di risoluzione.

Elementi di teoria degli insiemi. Spazi campione ed eventi aleatori. Assegnazione di probabilità: approccio classico, empirico, soggettivo. Probabilità condizionata. Teorema della probabilità totale. Teorema di Bayes. Elementi di calcolo combinatorio: disposizioni, permutazioni, combinazioni. Concetto di variabile aleatoria. Funzione di ripartizione, di densità di probabilità. Variabili aleatorie discrete. Modelli: Bernoulli, geometrico, binomiale, Pascal, discreto uniforme, Poisson. Moda, mediana, valore atteso. Trasformazioni di variabile aleatoria. Valore atteso di una variabile aleatoria trasformata. Varianza e deviazione standard. Momenti centrali e non centrali. Probabilità di massa condizionata. Variabili aleatorie continue. Funzione di distribuzione cumulativa. Funzione densità di probabilità. Valore atteso. Modelli di probabilità: uniforme, esponenziale, Gaussiano. Variabili aleatorie miste. Trasformazioni di variabili aleatorie continue. Condizionamento di variabili aleatorie continue. Coppie di variabili aleatorie. Funzione di distribuzione cumulativa e funzione di densità di probabilità. Funzioni di distribuzione di massa marginali. Funzioni di densità di probabilità marginali. Trasformazioni di due variabili aleatorie. Modelli di probabilità di Rayleigh e Rice. Valore atteso. Ortogonalità, correlazione, covarianza, coefficiente di correlazione. Condizionamento di due variabili aleatorie: mediante un evento, mediante una variabile aleatoria. Variabili aleatorie indipendenti. Gaussiana bivariata. Vettori casuali. Densità e distribuzione di probabilità. Funzioni di probabilità marginali. Funzioni di vettori aleatori. Valore atteso e matrica di correlazione. Vettori casuali Gaussiani. Teorema limite centrale. Formula di De Moivre-Laplace. Disuguaglianza di Markov e di Chebyshev. Processi aleatori. Momenti di processo aleatorio. Processi aleatori stazionari in senso stretto e lato. Cenni all'ergodicità dei processi aleatori.

Le modalità di verifica dell'apprendimento includono una scritta e una prova orale. La prova scritta consiste nella risoluzione di esercizi e in domande a risposta chiusa. La prova orale verte su tutto il programma e consiste sia in domande di teoria, sia nella risoluzione di esercizi e ha una durata approssimativa di 20-25 minuti. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

Dispense a cura del docente disponibili in forma elettronica. Eserciziario a cura del docente contenente le prove di esame risolte. Neil A. Weiss Calcolo delle Probabilità, Addison Wesley, 2008, ISBN 9788871923970 Roy. D. Yates, David J. Goodman, Probability and Stochastic Processes, John Wiley & Sons Inc; 2nd International Edition, 2004

Conoscenza degli aspetti fondamentali della teoria dei circuiti lineari. Capacità di intuire e descrivere qualitativamente il funzionamento di circuiti semplici. Capacità di utilizzare le principali metodologie per l’analisi dei circuiti.

Introduzione all'analisi dei circuiti elettrici ed elettronici

Analisi matematica I, Fisica I

Lezioni frontali

Corrente, tensione. Leggi di Kirchhoff. Potenza. Conservazione della potenza. Resistore. Circuito aperto e corto circuito. Generatori indipendenti di tensione e di corrente. Partitori di tensione e di corrente. Combinazioni in serie e in parallelo di resistori. Combinazioni in serie e in parallelo di generatori indipendenti. Trasformazione dei generatori indipendenti. Teorema di Millman. Principio di sostituzione. Multipoli resistivi. Trasformazione stella-triangolo. Generatori controllati. Cenni al transistor bipolare. Amplificatore operazionale ideale. Analisi nodale. Linearità. Principio di sovrapposizione. Teoremi di Thevenin e Norton. Doppi bipoli resistivi: definizioni e principali rappresentazioni. Combinazioni di resistori e doppi bipoli. Combinazioni di doppi bipoli. Analisi di doppi bipoli resistivi con le porte chiuse da bipoli. Condensatore e induttore: proprietà e combinazioni in serie e in parallelo. Integratore e derivatore. Circuiti RC e RL: equazione differenziale, proprietà della soluzione. Analisi sistematica di circuiti autonomi del primo ordine. Risposta di circuiti del primo ordine a ingressi costanti a tratti. Richiami sui numeri complessi. Rappresentazione di sinusoidi con i fasori. Risposta del circuito RC ad un ingresso sinusoidale. Analisi simbolica nel dominio dei fasori. Impedenza e ammettenza. Potenza in regime sinusoidale. Potenza istantanea, media, complessa. Valori efficaci. Conservazione della potenza complessa. Teorema di Boucherot. Rifasamento e massimo trasferimento di potenza attiva. Circuiti in regime non sinusoidale. Trasformatore ideale. Induttori accoppiati. Circuiti risonanti.

Prova scritta della durata di due ore che consiste nella risoluzione di alcuni esercizi.

R. Perfetti, Circuiti Elettrici, Zanichelli, 3^ ed., 2024

Conoscenze di base: circuiti logici combinatori e sequenziali e del loro flusso di progettazione; parametri di merito dei circuiti logici e famiglie logiche; architettura dei microcontrollori e ambiente progettazione. Abilità: nell’analisi delle specifiche e nella progettazione a livello logico di semplici circuiti e sistemi digitali; nell’utilizzo di strumenti di progettazione di sistemi programmabili (microcontrollori) . L'insegnamento, inoltre, contribuisce al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento: integrare le conoscenze e gestire la complessità.

Unità #1 (3.5 CFU): Progettazione di un componente digitale. Logica Combinatoria e componenti combinatori standard. Logica Sequenziali e componenti sequenziali standard. Unità #2 (3.5 CFU): Parametri di merito dei circuiti logici. Famiglie logiche. Unità #3 (2 CFU): Introduzione ai sistemi programmabili. Laboratorio di elettronica digitale basato su microcontrollore.

Per frequentare il laboratorio è necessario aver concluso il corso sulla sicurezza nei luoghi di lavoro. Al fine di comprendere i contenuti presentati e conseguire gli obiettivi di apprendimento, si “raccomanda” una conoscenza di base di: algebra booleana, architetture dei calcolatori e sistemi operativi, teoria dei circuiti, linguaggio C/C++.

L’insegnamento è organizzato come segue: - lezioni frontali in aula; - lezioni frontali a carattere seminariale - esercitazioni guidate presso il Laboratorio Multidisciplinare sulla programmazione di microcontrollori. Strumenti di supporto alla didattica: lavagna e PC + proiettore, PC, schede di sviluppo per FPGA.

Unità #1 (3.5 CFU): Progettazione di un componente digitale: astrazione e passi del flusso di progetto. Logica Combinatoria (Segnali logici e rumore, Operazioni logiche, Algebra di Boole, Minimizzazione di funzioni logiche, Mappe di Karnaugh) e componenti combinatori standard (Decoder, Multiplexer, ..). Reti Sequenziali (Introduzione e macchine a stati) e componenti sequenziali standard (latch e flip-flop, realizzazione hardware di una rete sequenziale). Unità #2 (3.5 CFU): Famiglie logiche e caratteristiche principali. Parametri di merito dei circuiti logici (Livelli logici. Margini di rumore. Schematizzazione dell'uscita di un circuito logico. Tensioni di alimentazione). Analisi mediante caratteristiche statiche (caratteristica statica di trasferimento, caratteristica statica di ingresso e di uscita). Analisi in transitorio (tempo di transizione e di propagazione). Modello regionale del MOSFET. Logica nMOS a carico resistivo (a "rapporto" ). Logica CMOS: porta logica NOT e alcune configurazioni di base. Interfacciamento di porte logiche e bus Unità #3 (2 CFU): Introduzione ai sistemi programmabili: architettura dei microcontrollori. Laboratorio di elettronica digitale basato su microcontrollore: ambiente di progettazione e esempi di progetto.

La verifica dell’apprendimento prevede: i) una prova scritta, 3 domande/esercizi (28 punti; max 120 min) ii) la stesura e la discussione di una relazione di laboratorio (partecipazione ad almeno il 75% dei laboratori e stesura delle relative relazioni di gruppo). In caso contrario lo studente deve concordare un progetto “personalizzato” con il docente. La verbalizzazione dell’esame può avvenire solo se si supera anche la verifica di laboratorio.

U.D. #1: F. Fummi, M. Lora, C. Silvano, Progettazione digitale, Mc Graw Hill (III edizione). M. Morris Mano, C.R. Kime, Reti Logiche (4a o 5a ed.), Pearson-Prentice Hall. U.D. #2: Angelo Geraci, Principi di elettronica dei sistemi digitali, McGraw-Hill. J. Rabaey, A. Chandrakasan, B. Nicolic, Circuiti integrati digitali - L'ottica del progettista, 2a ed., Pearson-Prentice Hall. U.D. #1-3: Dispense e link a cura del docente disponibili su UNISTUDIUM - Piattaforma di e-learning dell’Università degli Studi di Perugia (https://www.unistudium.unipg.it/ ).

L'obiettivo principale dell'insegnamento consiste nel fornire agli studenti nozioni sull’impiego dei più importanti strumenti di analisi e di progetto per sistemi di controllo (lineari e stazionari tempo continuo) ad un ingresso ed una uscita. Le principali conoscenze acquisite saranno: • Conoscenze di base per la modellazione ed analisi dei sistemi dinamici tempo continuo. • Conoscenze di base sui principali schemi di controllo. • Conoscenza dei principali strumenti per l’analisi ed il progetto di sistemi di controllo ad un ingresso ed una uscita. • Conoscenza dei software di analisi, progetto e simulazione dei sistemi dinamici. • Conoscenza delle problematiche relative a rumori ed incertezze di moderazione sulle prestazioni dei sistemi di controllo. • Conoscenze di base sulle specifiche di progetto e sui vincoli progettuali per un sistema di controllo. Le principali abilità acquisite saranno: • Capacità di saper scegliere ed applicare gli strumenti più idonei per l'analisi dei sistemi dinamici lineari. • Capacità di saper scegliere lo schema di controllo tenendo conto delle specifiche. • Saper impiegare i toolbox di Matlab e simulink per l’analisi ed il progetto e verifica simulativa dei sistemi tempo continuo.

L’insegnamento fornisce le competenze di base necessarie allo studente per saper analizzare le proprietà dei sistemi dinamici lineari e stazionari e per per saper progettare sistemi di controllo automatico. I principali contenuti riguardano: • Modelli di sistemi reali • Analisi dei sistemi lineari, nel dominio del tempo e della frequenza • Sistemi Controllati • Analisi di sistemi in retroazione • Analisi con il Luogo delle Radici • Specifiche statiche e dinamiche nei sistemi controllo • Progetto del regolatore nel dominio della frequenza

Analisi Matematica I e Fisica I

Il corso è organizzato nel seguente modo: • Lezioni frontali in aula su tutti gli argomenti trattati nel corso. • Esercitazioni in aula curate dal docente aventi per oggetto l’applicazione delle tecniche di analisi e sintesi introdotte a sistemi dinamici di interesse ingegneristico anche avvalendosi di strumenti di simulazione in ambiente Matlab e simulink.

• Modelli di sistemi reali Esempi di modellazione di sistemi dinamici reali. Modelli ingresso-uscita. Modelli lineari, stazionaria a dimensione finita. • Analisi dei sistemi lineari Rappresentazione ed analisi dei sistemi lineari a tempo continuo con trasformata di Laplace. Modi di un sistema lineare a tempo continuo. Stabilità. Analisi della Risposta al gradino di sistemi del primo e del secondo ordine. Analisi della risposta ad ingressi sinusoidali, Risposta Armonica, diagrammi di Bode, diagramma di Nyquist. • Sistemi Controllati Controllo a catena aperta, in retroazione, a compensazione dei disturbi, in avanti. Proprietà dei sistemi a retroazione: funzioni di sensitività e sensitività alle variazioni parametriche, reiezione dei disturbi, miglioramento del comportamento dinamico, effetti del rumore di processo e di misura. • Analisi di sistemi in retroazione Stabilità dei sistemi in retroazione e condizioni generali nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza. Criterio di Routh, criterio di Nyquist nei sistemi tempo continuo. Margini di stabilità, Stabilità condizionata ed in condizioni perturbate. Errore a regione e tipo di sistema. • Analisi con il Luogo delle Radici Luogo delle radici per l'analisi dei sistemi tempo continuo. Regole di tracciamento del luogo delle radici. Studio degli effetti del movimento di poli e zeri. Impiego del luogo delle radici alla stabilizzazione ed alla sintesi. • Specifiche nei sistemi controllo e Sintesi del controllo nel dominio delle frequenza Specifiche e fedeltà di risposta statica e dinamica. Traslazione specifiche dal dominio del tempo al dominio della frequenza. Impostazione generale del problema della sintesi dei sistemi di controllo. Progetto del regolatore statico e dinamico con metodo grafico per mezzo dei diagrammi di Bode. Sistemi di controllo Avanzati: Limiti dello schema di controllo in retroazione classico e sistemi di controllo a due gradi di libertà. • Elementi di Programmazione in Matlab al fine di comprendere saper replicare i vari esempi simulativi presentati nel corso.

L’esame prevede una prova scritta di durata complessiva di 2.5 ore ed una prova orale, entrambe obbligatorie. • La prova scritta sarà costituita da 2 o più esercizi strutturati in più punti che coprono tutta i gli argomenti trattati nel corso e di una domanda aperta. • La prova scritta è finalizzata a verificare la comprensione dei vari strumenti di analisi e progetto trattati nel corso ed a verficare la capacità di saper correlare in modo organico le varie informazioni ottenute nello svolgimento dei vari punti dell’elaborato. • Verifica della capacità di saper presentare ed organizzare i risultati in modo sintetico e chiaro avvalendosi anche di schemi, grafici e formule. • La prova orale è finalizzata a valutare il livello di comprensione degli argomenti teorici e pratici alla base del corso ed a valutare la capacità di presentare in modo rigoroso e chiaro gli argomenti. • La prova orale si svolge,di norma, qualche giorno dopo la svolgimento dell’esame scritto. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

• P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni :Fondamenti di controlli automatici 3/ed Mc Graw-Hill, 2008 (o edizioni successive)

Comprendere la sintassi e il funzionamento logico di un programma MATLAB/Octave. Saper scrivere un programma MATLAB/Octave per analizzare e modellare dati, segnali e sistemi.

Comprendere la sintassi e il funzionamento logico di un programma Python. Saper scrivere un programma Python per analizzare e modellare dati, segnali e sistemi.

Programmazione in linguaggio MATLAB/Octave, utilizzo di MATLAB/Octave nell’elaborazione di dati e segnali interagenti con sistemi.

Programmazione in linguaggio Python, utilizzo di ambienti di sviluppo per Python per l’elaborazione di dati e segnali interagenti con sistemi. Implementazione di codice e programmi per casi di studio applicativi.

Fondamenti di Informatica.

Nessuno.

Le lezioni si svolgono con didattica frontale di tipo teorico utilizzando PC e proiettore e integrazione alla lavagna (multimediale) degli argomenti presentati. Ciascuna lezione si compone anche di una parte di esercitazione al calcolatore. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina https://www.unipg.it/disabilita-e-dsa.

Le lezioni si svolgono con didattica frontale di tipo teorico utilizzando PC e proiettore e integrazione alla lavagna (multimediale) degli argomenti presentati. Ciascuna lezione si compone anche di una parte di esercitazione al calcolatore. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina https://www.unipg.it/disabilita-e-dsa.

Parte Generale: introduzione all’ambiente di sviluppo; basi del linguaggio MATLAB/Octave; accelerazione del calcolo matriciale e tensoriale; parallelizzazione; visualizzazione; programmazione con Simulink; programmazione avanzata ad oggetti. Casi di studio: acquisizione e analisi di segnali, suoni e immagini; problemi di ottimizzazione; simulazione onda PAM; sistemi dinamici e trasformate; elaborazione statistica dei dati.

Parte Generale: introduzione all’ambiente di sviluppo per linguaggio Python; basi del linguaggio Python; calcolo matriciale e tensoriale; parallelizzazione; visualizzazione; utilizzo di pandas per data processing e data input/output; programmazione avanzata ad oggetti. Casi di studio: acquisizione e analisi di segnali, suoni e immagini; sistemi dinamici e trasformate; elaborazione statistica dei dati.

La prova d’esame consiste in una prova scritta con domande a risposta multipla (o metodologia equivalente) sugli argomenti presentati durante le lezioni, seguita condizionatamente da una prova pratica al calcolatore (o con modalità equivalente). Nel caso in cui lo studente intenda anticipare l’esame in un anno precedente a quello programmato nel piano di studio, si raccomanda di frequentare il ciclo delle lezioni e di sostenere l’esame nel primo appello utile dopo che le lezioni medesime siano terminate, nel rispetto quindi del semestre di programmazione dell’insegnamento.

La prova d’esame consiste in una prova scritta con domande a risposta multipla (o metodologia equivalente) sugli argomenti presentati durante le lezioni, seguita condizionatamente da una prova pratica al calcolatore (o con modalità equivalente). Nel caso in cui lo studente intenda anticipare l’esame in un anno precedente a quello programmato nel piano di studio, si raccomanda di frequentare il ciclo delle lezioni e di sostenere l’esame nel primo appello utile dopo che le lezioni medesime siano terminate, nel rispetto quindi del semestre di programmazione dell’insegnamento.

Testi suggeriti: * M. Scarpiniti, “Laboratorio di Programmazione: MATLAB per l'Ingegnere dell'Informazione”, Versione 1.8, pp. 1-722, ISBN: 979-8689225487, Self-published, Amazon KDP, Settembre 2020. * A. Corbellini, F. Laurini, D. Perrotta, M. Riani, F. Torti, “Data Science con MATLAB”, I ed., pp. 1.464, ISBN: 978-8892124400, Giappichelli Editore, Settembre 2022

Testi suggeriti: * Downey, A. Think python. " O'Reilly Media, Inc.". * McKinney, W. Python for Data Analysis. " O'Reilly Media, Inc.". * Lynch, S. Dynamical systems with applications using python. Switzerland: Springer International Publishing.

L'obiettivo principale dell'insegnamento è fornire agli studenti i principi di base per la progettazione e la realizzazione di applicazioni grafiche interattive, sia per desktop che per dispositivi mobili. Le tecnologie di riferimento adottate sono il framework JFC/Swing per quanto concerne le applicazioni desktop, e la tecnologia Android Studio per quanto riguarda lo sviluppo di app native. Le principali conoscenze che gli studenti acquisiranno saranno: • tecniche avanzate di programmazione in Java e sue API per la gestione della grafica 2D; • tecniche di programmazione di interfacce grafiche per applicazioni desktop; • tecniche di programmazione di app (native) per dispositivi mobili, con particolare enfasi al “mondo” Android; • elementi di base per la modellazione ad oggetti di un problema astratto o del mondo reale; • alcuni design pattern fondamentali per la progettazione del software, quali il Singleton e il Model-View-Controller (MVC); • principali ambienti di sviluppo integrati (IDE) per il linguaggio Java e per lo sviluppo di app native per Android, nello specifico Eclipse, NetBeans, IntelliJ e Android Studio. Le principali abilità che gli studenti acquisiranno saranno: • capacità di analizzare un problema astratto o del mondo reale e di saperlo modellare secondo i principi della modellazione ad oggetti; • capacità di identificare criticità in fase di modellazione o di implementazione di un sistema software, e di saper escogitare soluzioni efficaci ed efficienti o, in ultima istanza, di saper prevedere delle strategie per aggirarle; • capacità di gestire l'intero processo di realizzazione di un sistema software seguendo un modello di sviluppo iterativo ed evolutivo (agile). • capacità di redigere un semplice documento di progetto di un software; • capacità di utilizzo di ambienti di sviluppo integrati (IDE). • capacità di consultare documentazioni software di vario tipo (tutorial, documentazione di riferimento) e di saper interagire con librerie, framework, e sistemi software generici sviluppati da terze parti.

Concetti di base sulla programmazione di applicazione grafiche interattive. Programmazione di applicazioni desktop in tecnologia JFC/Swing (Java). Programmazione di app native per Android. Analisi di semplici casi di studio relativi allo sviluppo di video-game per desktop e per mobile.

Il superamento dell'esame di “Fondamenti di Informatica” è propedeutico a questo insegnamento. Per la comprensione delle tematiche trattate è infatti indispensabile la conoscenza dei concetti fondamentali della programmazione orientata agli oggetti e dei costrutti principali del linguaggio Java. È inoltre importante avere familiarità con alcuni argomenti avanzati quali: le classi innestate, i tipi generici, le collezioni, i tipi enumerativi, la gestione delle eccezioni e la gestione dei flussi di input/output.

Ogni lezione consta tipicamente di una o più esercitazioni guidate al calcolatore, generalmente incentrate sull'esame di semplici casi di studio. Le varie esercitazioni sono precedute da un'importante fase preparatoria, finalizzata a fornire le necessarie conoscenze teoriche, metodologiche e tecnologiche. Lezioni frontali (tradizionali) saranno svolte sporadicamente, e soltanto per fornire conoscenze e strumenti teorico-metodologici fondamentali per la comprensione degli argomenti trattati.

Unità didattica: Modulo 1 - Introduzione alla programmazione di applicazioni grafiche interattive • Componenti grafiche. • Programmazione basata su eventi. • Principali pattern architetturali. • Cenni alla gestione della concorrenza e al multithreading. Unità didattica: Modulo 2 - Programmazione di applicazioni desktop • Introduzione al framework JFC/Swing. • Gestione del layout di una GUI. • Sviluppo di GUI interattive. • Uso del contesto grafico. • Primitive grafiche. • Rendering di immagini raster e animazioni. • Interazione tramite mouse. • Interazione tramite mouse in layout fluidi. Unità didattica: Modulo 3 - Programmazione di app per Android • Cenni al sistema operativo Android. • Tecnologie per lo sviluppo di app native e non. • Sviluppo di una prima app per Android. • Costruzione di interfacce utente dinamiche. • Salvataggio dei dati. • Gestione della grafica e animazioni. Unità didattica: Modulo 4 - Casi di studio • Sviluppo di video-game per desktop e per mobile.

La prova consiste nella realizzazione di un'applicazione grafica per desktop o di un'app per dispositivo mobile, e nella produzione del relativo documento di progetto (o tesina), entrambe da svolgersi individualmente o in gruppi di due persone. Tempistica 1. Proposta di progetto [da svolgersi in un qualunque momento antecedente la data di esame, tipicamente almeno 30 gg prima] Docente e studente(i) si accordano su un possibile tema per il progetto, tipicamente un videogioco (es. Pac-Man), un'emulazione di un gioco da tavolo (es. Risiko), un rifacimento semplificato di un'app esistente, o un altro (semplice) software di utilità. Il docente è disposto ad accogliere eventuali proposte da parte degli studenti purché pertinenti agli argomenti e alle finalità dell'insegnamento. 2. Assegnazione del progetto [da svolgersi dopo la fase 1., possibilmente entro 10-15 gg] Lo(gli) studente(i) redigono i primi due capitoli del documento di progetto comprensivi della descrizione del problema affrontato e dell'elenco dei requisiti/funzionalità del software. Dopo uno o più confronti con il docente (tipicamente via email) tesi a concordare una lista di requisiti definitiva, il docente assegna il progetto attribuendo a quest'ultimo un livello di difficoltà nella scala: molto facile, facile, normale, difficile, molto difficile. 3. Consegna del progetto [da svolgersi dopo la fase 2. e 2 gg prima della data di esame] Lo(gli) studente(i) trasmettono al docente (tramite la piattaforma e-learning UniStudium) il documento di progetto (o tesina), il codice sorgente del software e tutte le risorse necessarie alla sua esecuzione. La tesina dovrà includere, tra le altre, una sezione in cui è descritta l'architettura generale del software, una sezione dove sono esaminati in dettaglio in singoli moduli architetturali e una sezione in cui vengono illustrati i principali problemi (di varia natura) riscontrati. I 2 gg di anticipo sulla data di esame consentiranno al docente di esaminare attentamente i vari progetti pervenuti in tutte le loro parti. 4. Discussione del progetto [da svolgersi nella data di esame, subito prima dell'eventuale verbalizzazione; richiede dai 15 ai 30 minuti] Il docente pone delle domande puntuali riguardanti la strategia di modellazione adottata, le motivazioni delle principali scelte progettuali, le criticità riscontrate e il modo in cui sono state affrontate. Valutazione Il punteggio complessivo è dato dalla somma del punteggio assegnato alla tesina e di quello assegnato al sistema software, per i dettagli si consulti quanto riportato di seguito. Punteggio tesina (12/30) Il punteggio viene calcolato valutando la completezza e la chiarezza espositiva del documento di progetto, applicando orientativamente il seguente schema: • accuratezza (4/30); • completezza (3/30); • sinteticità (3/30); • leggibilità (1/30); • estetica (1/30). Punteggio sistema software (20/30) Il punteggio viene calcolato tenendo conto del livello di difficoltà del progetto, dell'efficacia e dell'efficienza del software sviluppato, e di altri fattori che gli conferiscono una maggior qualità. In linea del tutto orientativa viene applicato il seguente schema: • difficoltà del progetto: fino ad un massimo di 8/30 in base alla seguente scala: molto facile, facile, normale, difficile, molto difficile; • efficacia del software sviluppato: fino ad un massimo di 8/30 in base alla percentuale di requisiti concordati funzionanti correttamente; • efficienza e qualità del software sviluppato: fino ad un massimo di 4/30 in base ad una rapida analisi dell'efficienza del software e della sua qualità espressa in termini di modularità, espandibilità e di corretto utilizzo di tecniche polimorfiche e di pattern progettuali spiegati a lezione.

La disciplina affronta molte tematiche di recentissima introduzione riguardanti tecnologie in continua evoluzione, che non sono raccolte in un singolo libro di testo. Per questo, gran parte dei contenuti dell'insegnamento sono illustrati nelle dispense a cura del docente. Si segnalano tuttavia alcuni testi di riferimento, tutorial e documentazione on-line per approfondimenti sui vari argomenti trattati. Testi consigliati Kathy Walrath, Mary Campione, Alison Huml, Sharon Zakhour. The JFC Swing Tutorial: A Guide to Constructing GUIs (2nd Edition), Addison-Wesley, 2004. Dawn Griffiths, David Griffiths. Head First Android Development, 3rd Edition, O'Reilly, 2021. Robert C. Martin. Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship, Prentice Hall, 2008. Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides (the Gang Of Four). Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software, Addison Wesley, 1994. Tutorial e documentazione on-line The Swing Tutorial - The Java™Tutorials, Oracle Java. JavaFX Documentation Project. Android Developers - Training Courses. Android Developers – Tutorials.

Comprendere il significato di contenuto spettrale associato a segnali continui e discreti, determinati e aleatori, descritti (quando possibile) da funzioni monodimensionali (tipicamente nel dominio del tempo). Comprendere il concetto di elaborazione di un segnale attraverso un dispositivo (lineare e non lineare) che ne modifichi l'andamento temporale e il contenuto spettrale: comprendere il concetto di filtro, analogico e discreto, e di funzione di trasferimento. Acquisire i primi rudimenti di elaborazione numerica dei segnali e di progetto filtri al calcolatore attraverso l’uso di Matlab.

Segnali tempo continui e analisi spettrale: Sviluppo e Trasformata di Fourier. Transito dei segnali nei sistemi lineari e non lineari.Campionamento dei segnali, sistemi tempo discreti e analisi spettrale discreta.Analisi spettrale di processi e serie aleatorie e transito nei sistemi. Utilizzo di Matlab per l’elaborazione di segnali digitali.

Indispensabile: analisi matematica I e II (funzioni, limiti, derivate, integrali, serie numeriche, sviluppo in serie di funzioni)Indispensabile: Geometria I (elementi di algebra lineare: spazi vettoriali, prodotti cartesiani, ortogonalità)Raccomandato: Teoria della Probabilità (probabilità di eventi, variabili aleatorie, densità di probabilità marginali, congiunte e condizionate, trasform. di variabili aleatorie, definizione di processo aleatorio)Utile: concetti di autovalori e autovettori, decomposizione di matrici simmetriche (Hermitiane)

L'insegnamento è impartito attraverso lezioni frontali per 81 ore complessive. Circa 20 ore sono dedicate allo svolgimento di esercizi di diversa difficoltà e sono distribuite durante tutto l'insegnamento. Circa 12 ore sono impiegate per verificare al calcolatore alcune delle tecniche di analisi spettrale e di progetto di filtri numerici, con l'utilizzo del linguaggio di programmazione Matlab e schede di acquisizione audio.

Concetto di segnale (continuo, discreto, periodico). Energia, potenza, valor medio. Operazioni tra segnali. Segnali elementari. Sviluppo in serie di Fourier di segnali periodici: proprietà di convergenza, ortogonalità, concetto di spettro a righe (modulo e fase), relazione tra potenza e coefficienti dello sviluppo di Fourier. Concetto di spettro continuo per segnali aperiodici. Trasformata continua di Fourier (TCF): condizioni di esistenza e dimostrazione delle proprietà fondamentali della TCF. Teorema di Parseval. Calcolo di TCF di segnali notevoli. Metodo della derivata. Sistemi lineari e non lineari: causalità, permanenza. Sistemi lineari e permanenti (LP): risposta impulsiva, integrale di convoluzione, funzione di trasferimento, stabilità BIBO, causalità. Sistemi LP in cascata e parallelo. Esempi: filtri RC-CR, integratore, derivatore, modello di canale a due raggi, quadratore, modulo. Integrale di correlazione incrociata di energia (potenza) e proprietà. Autocorrelazione di energia e potenza, spettro di densità di energia (SDE) e spettro di densità di potenza (SDP). Teoremi di Wiener-Kintchin per SDE e SDP. Autocorrelazione, SDE, SDP in ingresso e in uscita a sistemi LP. SDP e autocorrelazione di potenza di segnali periodici. Campionamento di un segnale: teorema del campionamento di Nyquist-Shannon, ricostruzione, aliasing e filtraggio anti-aliasing. Campionamento e ricostruzione non ideale (reale, naturale, tenuta, interpolazione lineare, troncamento).Analisi spettrale di sequenze numeriche: relazione con i campioni di un segnale, Discrete-Time Fourier Transform (DTFT), relazioni con TCF, Inverse-DTFT. Trasformata Zeta (TZ) bilatera e relazioni con DTFT. Anti-trasformata Zeta e teorema dei residui. Relazioni con Trasformata di Laplace (TL) per sequenze campionate. Proprietà fondamentali di DTFT e TZ e trasformate di sequenze notevoli (delta di Kronecker, costante, gradino, rettangolo, esponenziale unilatera, esponenziale complessa). Sistemi LP tempo discreti: convoluzione discreta e funzione di trasferimento H(z). Regione di convergenza della H(z) e stabilità. Implementazione di sistemi discreti: singolo polo e zero, generalizzazione per H(z) frazionarie ed equazione alle differenze, sistemi FIR e sistemi IIR, espansione H(z) in poli e zeri e in frazioni parziali (EFP). Spettro di sequenze periodiche. Sequenze a durata finita ottenute per campionamento di un segnale: la Discrete Fourier Transform (DFT) e il campionamento dello spettro del segnale campionato. Proprietà fondamentale DFT: la convoluzione circolare. Risoluzione spettrale della DFT di un segnale campionato: "zero-padding" nel tempo. "Zero-padding" in frequenza e interpolazione nel tempo.Progetto di filtri numerici da filtri analogici: teorema dell'invarianza della risposta impulsiva (IRI) e metodo della trasformata bilineare (TRB) con relative conseguenze sulla trasformazione da EFP della TL a EFP della TZ. Progetto di filtri FIR con metodo del finestramento. Esercitazione al calcolatore: trasformazione di un filtro analogico RC in un filtro numerico con metodo IRI e TRB.Convoluzione lineare tra due sequenze causali a durata finita e notazione tramite matrici Toeplitz. Convoluzione circolare di sequenze ed associata matrice circolante. Notazione matriciale e diagonalizzazione delle matrici circolanti tramite matrice di DFT. Concetto di diagonalizzazione e autovalori e autovettori di un filtro circolante. Convoluzione lineare (sistema LP) implementato tramite DFT (delle sequenze con zero-padding) e IDFT.Processi Aleatori (P.A) e transito nei sistemi.Richiami su variabili aleatorie continue e discrete (definixione, CDF, pdf, valor medio, valore quadratico medio, varianza). Trasformazioni Y=g(X) (pdf, teorema fondamentale del valor medio), variabili aleatorie congiunte (CDF, pdf marginali, congiunte e condizionali, momenti misti, coefficiente di cross-correlazione, indipendenza) Richiami su: autocorrelazione statistica, stazionarietà e ciclo-stazionarietà di P.A. Processi Gaussiani e armonici. Definizione di spettro di densità di potenza (SDP) di un P.A. come media statistica degli SDP di ciascuna realizzazione, per processi aleatori stazionari e non stazionari (teorema di Wiener-Kintchin per P.A.). Somma e prodotto di processi aleatori, ed associato SDP.Transito di PP.AA. in sistemi LP. Valore medio, autocorrelazione e SDP in ingresso e in uscita. Estensione a serie aleatorieProcessi Gaussiani in sistemi lineari e non lineari (densità di probabilità marginali e congiunte, ingresso, uscita e miste). Concetto intuitivo di ergodicità. Esempio di processo aleatorio: Pulse Amplitude Modulation (PAM) e cenni al suo impiego nei sistemi di trasmissione digitale, autocorrelazione e SDP con simboli scorrelati e correlati, Matrice di correlazione e covarianza statistica di un vettore di campioni estratti per campionamento da un processo aleatorio tempo continuo.Processo bianco e scorrelatezza. “Colorazione di un processo bianco.Equivalente tempo discreto per segnali (serie aleatorie) e risposte impulsive a durata finita. Notazione matriciale y = H x per il filtraggio di x bianco. Matrice di Covarianza di y e colore introdotto da H.Generalizzazione alle trasformazioni lineari di vettori e relazioni tra valori medi e covarianze in ingresso e in uscita. Decorrelazione di y=Hx e più in generale di un vettore aleatorio con matrice di Covarianza nota: decomposizione in autovettori della matrice di covarianza e relazione con la decomposizione spettrale (SVD) di H.

• una prova scritta di due ore che prevede la soluzione di 2 esercizi.- una prova orale di circa 30-45 minuti. Gli esercizi della prova scritta, che sono a risposta aperta e non includono la parte di elaborazione numerica dei segnali, intendono verificare le capacità di analisi dello studente di sistemi di elaborazione dei segnali (deterministici e aleatori), nel domino del tempo e della frequenza, comprendenti operazioni fondamentali quali ìl filtraggio lineare e permanente, le non-linearità istantanee, le modulazioni e demodulazioni, il campionamento e la ricostruzione dei segnali.Alla prova orale sono ammessi solo i candidati che abbiano riportato una votazione alla prova scritta di almeno 18/30.La prova orale comprende una prima domanda sulla elaborazione numerica dei segnali compresa la eventuale discussione dei risultati di una simulazione Matlab (non obbligatoria), e una o due domande sulla parte di segnali analogici e processi aleatori.L'obiettivo è verificare il livello di conoscenza e di comprensione dei contenuti metodologici e teorici dell'insegnamento, la capacità di applicarli a problemi specifici, e in particolare di verificare la capacità di elaborazione autonoma dei concetti.Durante la prova orale, saranno oggetto di valutazione anche le capacità di esposizione dei concetti, e la proprietà del linguaggio.Il voto finale è calcolato in linea di massima come la media dei voti in trentesimi ottenuti alle due prove (scritta e orale), corretto in positivo o in negativo di 1 o 2 trentesimi in base alla qualità della tesina e della sua discussione. Il docente potrà decidere di rendere facoltativa la prova orale, o parte di essa, a suo insindacabile giudizio in base alla tipologia di errori e del risultato della prova scritta. Lo studente potrà portare VOLONTARIAMENTE alla prova orale un breve elaborato con i risultati di simulazioni Matlab, su argomenti affrontati durante il corso (progettazione filtri, analisi spetrale, filtraggio di segnali, etc.) utilizzando segnali generati sinteticamente, oppure provenienti da banche dati, oppure accquisiti con schede audio, piuttosto che con telecamere, o con hardware dedicato (Arduino, Raspberry PI, BITalino, etc.). Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

TESTO CONSIGLIATO: - M. Luise, G. Vitetta, Teoria dei Segnali, Casa Editrice: McGraw-Hill, III ed., 2009 TESTI DI CONSULTAZIONE: - Verrazani, Corsini, Teoria dei Segnali: Segnali Determinati, Casa Ed.: ETS, Pisa, 1995. - A. Papoulis, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, McGraw Hill, New York City, 1965 (I ed) -2002(IV ed).

Conoscenza dei materiali/principi di fabbricazioni dei dispositivi elettronici fondamentali. Capacità di utilizzo di strumenti di simulazione Technology CAD (TCAD) per l’analisi e la sintesi di dispositivi elettronici innovativi.

I. Dispositivi (4 CFU) Dispositivi a semiconduttore di base: giunzione a diodo pn, BJT, MOSFET. II. Laboratorio (1 CFU) Utilizzo di strumenti CAD tecnologico (TCAD) III. Tecnologie (1 CFU) Tecnologia di fabbricazione planare del silicio. Flusso di processo / passi di fabbricazione

Per la comprensione delle lezioni e del materiale didattico dell'insegnamento Tecnologie e Dispositivi Elettronici è importante la conoscenza di alcuni elementi di Fisica B, in particolare quelli relativi all’interazione tra cariche elettriche, il concetto di potenziale elettrico e di campo elettrico, il movimento di cariche visto come corrente elettrica all’interno dei materiali. Saranno inoltre utili alcuni contenuti di Teoria dei Circuiti per l’Elettronica relativi ai dispositivi passivi (R, L, C).

Lezioni frontali, esercitazioni in aula, esercitazioni al calcolatore, esperimenti in aula e in laboratorio.

I. Dispositivi (4 CFU) Elementi di chimica di base: tavola periodica degli elementi, legame ionico, covalente. Materiale organico e inorganico. Proprietà fondamentali dei materiali semiconduttori: struttura cristallina, generazione / ricombinazione dei portatori, equazioni di continuità, modello a bande di energia. Dispositivi a semiconduttore di base: giunzione a diodo pn, caratteristica I-V, capacità. Transistore bipolare a giunzione (BJT). Condensatore MOS, transistore MOSFET, tensione di soglia, caratteristiche I-V, caratteristiche di uscita. Dispositivi CMOS avanzati: Active Pixel Sensors. Dispositivi innovativi (beyond CMOS) for the IoT: Tunnel FET, BioFET. II. Tecnologie (1 CFU) Tecnologia di fabbricazione planare del silicio. Flusso di processo / passi di fabbricazione: ossidazione, deposizionte, etching, photolitografia, impiantazione ionica. Esempio di fabbricazione di processo CMOS: tecnologia di fabbricazione su scala verticale. III. Laboratorio TCAD (1 CFU) Strumenti CAD tecnologico (TCAD): simulazione di processo e di dispositivo.

Relazione progetto (elaborato fine insegnamento) e prova scritta, entrambe obbligatorie. L’elaborato di fine insegnamento consisterà in una breve relazione su una simulazione di processo/dispositivo realizzata durante il semestre. La struttura della prova scritta è in corso di definizione. La prova scritta è finalizzata alla verifica della conoscenza della struttura e del funzionamento dei dispositivi elettronici integrati fondamentali. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

G. Giustolisi, G. Palumbo, "Introduzione ai dispositivi elettronici", FrancoAngeli. Chemming Calvin Hu, "Modern Semiconductor Devices for Integrated Circuits", 2010, Amazon Student ed. S.M. Sze, "VLSI Technology", 2/E, McGraw-Hill

L'obiettivo del corso è quello di fornire allo studente competenze di base sulla progettazione e l'uso delle principali strutture di dati, sulla progettazione e l'uso di algoritmi per la soluzione di problemi, e sulle tecniche per la valutazione delle loro prestazioni. Al termine del corso ci si aspetta che lo studente abbia le seguenti conoscenze: - conoscenza delle tecniche per l'analisi di complessità degli algoritmi e dei problemi - conoscenza di alcuni strutture dati fondamentali (code di priorità, albri di ricerca, ecc.) - conoscenza di alcuni problemi computazionali fondamentali (ordinamento, minimum spanning tree, shortest path, ecc.) - conoscenza di alcune tecniche per la progettazione di algoritmi per problemi di ottimizzazione (programmazione dinamica, tecniche greedy) Al termine del corso ci si aspetta che lo studente abbia le seguenti abilità: - capacità di valutare la complessità di un algoritmo (anche ricorsivo) - capacità di implementare e utilizzare le strutture dati viste nel corso - capacità di individuare soluzioni algoritmiche efficienti - capacità di progettare algoritmi per problemi di ottimizzazione utilizzando le tecniche generali viste nel corso (programmazione dinamica e tecniche greedy)

+ Introduzione agli algoritmi e alle strutture dati + Ordinamento + Strutture dati + Tecniche avanzate di progettazione di algoritmi + Grafi e algoritmi su grafi

Al fine di comprendere gli argomenti trattati nel corso lo studente deve aver chiari i concetti di base della programmazione. Deve essere in grado di scrivere programmi per la soluzione di semplici problemi. In particolare deve saper utilizzare efficacemente la ricorsione. E' inoltre richiesta una certa conoscenza della matematica. Lo studente deve essere in grado di capire (e fare) una dimostrazione matematica. In particolare, deve conoscere il principio di induzione e deve essere in grado di capire (e fare) una dimostrazione per induzione. Infine sono richieste alcune conoscenze derivanti dall'analisi matematica, tra cui il concetto di funzione, di limite di una funzione, di serie e di integrale.

Il corso è organizzato nel seguente modo: 1- Lezioni frontali (69 ore) in cui vengono spiegati i vari argomenti del corso e in cui si svolgono alcuni esercizi per aiutare la comprensione degli argomenti e come preparazione all'esame. 2- Esercitazioni in laboratorio (12 ore) con uso del calcolatore. Gli studenti, supportati dal docente, mettono in pratica, programmando sul calcolatore, i concetti imparati durante le lezioni teoriche.

+ Introduzione agli algoritmi e alle strutture dati - Introduzione agli algoritmi. - Analisi di complessità. - Notazione asintotica. - Ricorrenze. + Ordinamento - Algoritmi di ordinamento per confronti. - Algoritmi di ordinamento in tempo lineare. + Strutture dati - Strutture dati elementari: Pile, Code, Liste, Alberi. - Hashing. - Alberi binari di ricerca. - Alberi rosso-neri. - Code di Priorità: Heap. + Tecniche avanzate di progettazione di algoritmi - Programmazione dinamica. - Tecniche greedy. + Grafi e algoritmi su grafi - Grafi. - Algoritmi di visita per grafi. - Ordinamento topologico. - Minimum Spanning tree. - Cammini minimi da sorgente unica.

L'esame consiste di un esame orale e di un progetto implementativo (tesina). L'obiettivo del colloquio orale è accertare la conoscenza dei concetti teorici impartiti nell'insegnamento e la capacità di individuare soluzioni algoritmiche per risolvere semplici problemi. Il progetto, da concordare con il docente, consiste nell'implementazione e sperimentazione di algoritmi e/o strutture dati. Il progetto viene svolto da soli o in gruppi di 2-3 persone. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein "Introduzione agli Algoritmi e Strutture Dati", McGraw-Hill

Comprendere i fenomeni fisici connessi alla propagazione delle onde elettromagnetiche, al fine di fornire una visione unitaria di metodologie per affrontare lo studio di varie classi di problemi elettromagnetici, per fini di ricerca e di progetto, nei settori dell’elettronica e delle telecomunicazioni.

Linee di trasmissione Risoluzione delle equazioni delle linee di trasmissione. Onde progressive e onde stazionarie. Parametri caratteristici di linea. Carta di Smith: applicazioni. Cenni al caso di linee con perdite. Equazioni e teoremi fondamentali dell’Elettromagnetismo Richiami: campi scalari e vettoriali; operatori vettoriali; metodo dei fasori Equazioni fondamentali: campo elettromagnetico; equazioni di Maxwell; relazioni costitutive; principio di dualità; condizioni al contorno; classificazione dei problemi e.m.; cenni di elettrostatica e magnetostatica. Elettrodinamica: teorema di Poynting, interpretazione fisica; vettori complessi, polarizzazione; campo e.m. e potenza in notazione complessa; equazioni di Maxwell e teorema di Poynting nel domino della frequenza; equazione delle onde, potenziali elettrodinamici, funzioni d'onda, di ampiezza e di fase. Onde piane Vettore di propagazione e velocità di fase. Le onde piane come soluzione dell’equazioni di Maxwell. Onde piane uniformi e non uniformi in mezzi non dissipativi: onde TEM, TE e TM. Onde TEM in mezzi con perdite. Riflessione e trasmissione con incidenza normale; incidenza obliqua: leggi della riflessione e di Snell;.coefficienti di riflessione; angolo di Brewster; riflessione totale; riflessione da una superficie di un mezzo buon conduttore. Polarizzabilità dielettrica. Radiazione e.m. Funzione di Green per lo spazio libero; potenziale vettore per sorgenti qualunque. Dipolo di Hertz. Condizioni di radiazione. Antenne: diagramma di radiazione

Al fine di comprendere e saper applicare le teorie e tecniche descritte nell'insegnamento sono necessarie le conoscenze dei seguenti esami: Analisi matematica II, Geometria I, Fisica B, Teoria dei circuiti

Il corso è organizzato nel seguente modo: lezioni in aula su tutti gli argomenti del corso; esercitazioni in aula con l'uso di software idonei alla soluzione di problemi elettromagnetici; esercitazioni di misura in laboratorio.

Natura della luce: excursus storico sulla disputa luce come onda o luce come particella. Descrizione dell’esperimento delle due fenditure: comportamento luce come onda. Descrizione esperimento quantistico delle due fenditure con fotoni singoli: natura quantistica della luce. Spettro elettromagnetico Teorema della divergenza e Teorema di stokes. Derivazione delle formule generali per il calcolo di gradiente divergenza e rotore (indipendenti dal tipo di coordinate usate) Equazioni di Maxwell. Legge di Gauss elettrica, legge di Gauss magnetica, Legge di Faraday-Neumann e Legge di Ampere-Maxwell, derivate dalle equazioni di Maxwell. Relazioni costitutive: vettore di polarizzazione elettrica e relazione fra campo elettrico e spostamento elettrico. Contributo delle perdite alla costante dielettrica. Costante dielettrica relativa. Tangente di perdita elettrica (Loss tangent). Materiali isotropi, anisotropi elettricamente e anisotropi magneticamente. Birifrangenza. Mezzi dispersivi nel tempo, modello di Debye e modello di Cole-Cole. Mezzi dispersivi nello spazio. Condizioni all’interfaccia fra due mezzi: Condizione per il Vettore spostamento elettrico D, Condizione per il Vettore induzione magnetica B, condizione per il Vettore elettrico E e condizione per il Vettore magnetico H. Concetto di parete elettrica e parete magnetica. Linee di trasmissione, soluzioni delle equazioni dei telegrafisti nel dominio del tempo. Calcolo di parametri delle linee di trasmissione: coefficiente di propagazione, impedenza caratteristica, attenuazione e velocità di fase. Soluzioni nel caso di linee senza perdite. Coefficiente di riflessione nelle linee di trasmissione. Potenza che transita su una linea senza perdite. Variazione del coefficiente di riflessione al variare della distanza dal carico, calcolo dell’impedenza di ingresso di una linea terminata su si un carico. Rapporto d’onda stazionario (ROS). Variazione lungo le linee di trasmissione di tensioni, correnti, impedenze. Linee terminata su un circuito chiuso. Linea terminata su un circuito aperto, line a lambda mezzi e linea a lambda quarti. Salto di impedenza fra due linee di trasmissione. Potenza erogata da un generatore su una linea di trasmissione. Potenza erogata dal generatore in funzione della potenza disponibile. Formula per il calcolo dell’impedenza di ingresso nel caso di linee con perdite. Potenza dissipata sulla linea con perdite e sul carico. Carta di Smith. Coefficiente di Riflessione e Impedenza d’Onda sulla Carta di Smith. Derivazione analitica dei Cerchi a Resistenza e a Reattanza Costante. Trasformazione da coefficiente di riflessione a impedenza. Calcoli tramite carta di Smith dell’impedenza di ingresso di una linea, Carta di Smith per l’Ammettenza Informazioni Aggiuntive della Carta: Tensione Massima, Tensione Minima e ROS. Concetto di adattamento. Uso della carta di Smith per l’adattamento con elementi concentrati: adattatore serie-parallelo e adattatore parallelo serie. Adattatore a lambda quarti, adattatore a singolo stub. Introduzione alle onde piane uniformi, equazione delle onde (eq. di Helmholtz) nel dominio della frequenza, onde piane nel dominio della frequenza nei mezzi senza perdite. Relazione fra campo elettrico e campo magnetico nelle onde piane. Impedenza dello spazio libero. Confronto fra onde piane e linee di trasmissione. Eq. di Helmholtz nel dominio del tempo. Soluzione delle equazioni di Helmholtz per il campo elettrico nel dominio del tempo e calcolo del relativo campo magnetico. Onde piane nei mezzi dissipativi e soluzione delle eq. di Helmholtz nei mezzi dissipativi. Calcolo dei parametri principali nei mezzi dissipativi (impedenza, attenuazione, lunghezza d’onda ecc..). Approssimazioni per i mezzi a basse perdite. Onde piane nel plasma: frequenze di plasma, attenuazione, numero d’onda e impedenza dell’onda nel plasma. Onde piane nei buoni conduttori, effetto pelle e skin depth nei buoni conduttori. Calcolo skin depth del rame a diverse frequenze. Calcolo dell’ammettenza nei buoni conduttori. Soluzione onde piane nel caso generale: soluzione equazione di Helmholtz del campo elettrico con metodo separazione variabili e calcolo del corrispondente campo magnetico. Equazione di dispersione e vettore del numero d’onda. Ortogonalità fra campo elettrico, magnetico e vettore del numero d’onda. Onde piane nel caso generale nei mezzi con perdite, superfici equifase ed equiampiezza. Velocità di fase.. Polarizzazione: scomposizione del vettore del campo in parte reale ed immaginaria. Polarizzazione lineare, polarizzazione circolare destra (RHCP), polarizzazione circolare sinistra (LHCP), polarizzazione ellittica. Teorema di Poynting nel dominio della frequenza e bilancio energetico. Energia immagazzinata dal campo elettrico e da quello magnetico. Bilancio della potenza attiva e reattiva. Teorema di Poynting nel dominio del tempo e bilancio energetico. Relazione fra il vettore di Poynting nel dominio del tempo e quello nel dominio della frequenza. Media temporale della potenza come parte reale del vettore di Poynting nel dominio della frequenza. Calcolo del vettore di Poynting delle onde piane dal solo campo elettrico o dal solo campo magnetico. Costante di attenuazione fra due piani equifase di un’onda piana. Onda piana incidente normalmente su un dielettrico. Vettore di Poynting nel caso di incidenza normale. Continuità del vettore di pointing all’interfaccia fra i due dielettrici. Bilanci energetici tra onde incidenti, riflesse e trasmesse. Mezzi con perdite: Incidenza normale sull’ interfaccia fra dielettrici a basse perdite, Incidenza normale sull’ interfraccia fra dielettrico e plasma. Onda piana in un dielettrico che incide ortogonalmente su un conduttore. Corrente superficiale indotta dall’onda incidente sul metallo in funzione del campo elettrico. Condizione di Leontovic. Potenza media dissipata dall’onda sul metallo. Incidenza normale su metallo ideale. Onda stazionaria. Incidenza obliqua. Leggi di Snell per l’onda riflessa e per l’onda trasmessa. Formule di Fresnel: coefficiente di trasmissione e riflessione per onde con polarizzazione ortogonale e parallela. Derivazione delle formule di Fresnel considerando le onde ortogonali come onde TE e quelle parallele come onde TM. Angolo di Brewster. Densità di potenza riflessa e trasmessa nell’incidenza obliqua. Concetto di angolo limite. Attenuazione dell’onda trasmessa in caso di incidenza sopra l’angolo limite. Esempi di applicazione dell’angolo limite: fibra ottica e guide dielettriche. Potenziale scalare e potenziale vettore: derivazione delle equazioni di Helmholtz per il potenziale scalare e per il potenziale vettore. Esempi di Applicazione del potenziale vettore: guida (modi TE e TM) Uso del potenziale vettore per il calcolo della radiazione da dipolo elementare: Calcolo del potenziale vettore soluzione dell’equazione di Helholtz omogenea. Calcolo del potenziale vettore generato da una corrente infinitesima nell’origine del sistema di coordinate. Calcolo del campo Magnetico e del campo Elettrico relativo al potenziale vettore di una corrente infinitesima. Andamenti dei campi magnetici al variare della distanza: andamento del campo EM vicino la sorgente di corrente infinitesima. Andamento del campo EM in campo lontano. Concetto di Onda piana locale nel caso di campo lontano di una corrente infinitesima. Calcolo del potenziale vettore generato da una densità di corrente generica distribuita su un volume finito: approssimazione del potenziale vettore in campo lontano e separazione della dipendenza radiale da quella angolare. Calcolo del campo EM lontano relativo al potenziale vettore di una sorgente di corrente distribuita su un volume. Dimostrazione che il campo lontano di un’antenna può essere visto localmente come un’onda piana. Durante le lezioni verranno anche svolti esercizi sugli argomenti trattati. Si farà uso di simulatori elettromagnetici per visualizzare il comportamento dei campi in alcuni semplici componenti e Infine verranno fatti degli esperimenti: esperimento (non quantistico) in alula della doppia fenditura con l’utilizzo di una penna laser. Esperimenti con variazione di flusso dell’induzione magnetica per generare correnti in avvogimenti di rame. Utilizzo di correnti in avvolgimenti per generare campi magnetici. Motore elettrico. Calcolo del campo magnetico terrestre utilizzando la una bussola e un filo percorso da corrente.

L'esame prevede una prova orale, una prova scritta ed eventualmente l'esposizione di un elaborato tecnico. La prova orale consiste in una discussione della durata di circa 30 minuti. finalizzata ad accertare il livello di conoscenza e capacità di comprensione raggiunto dallo studente sui contenuti teorici e metodologici sviluppati nel programma. La prova orale consentirà inoltre la capacità di comunicazione dell'allievo con proprietà di linguaggio ed organizzazione autonoma dell'esposizione. la prova scritta consiste nella soluzione di problemi a carattere teorico e computazionale.

David M. Pozar, Microwave Engineering (Fourth Edition), Wiley, 2011

L'obiettivo generale dell'insegnamento è di fornire conoscenze di base nel settore del networking e sufficienti competenze per un curriculum accademico di primo livello per affrontare un colloquio di lavoro sugli aspetti generali delle reti telematiche, con una buona sensibilità sugli aspetti innovativi. Altresì, le competenze e conoscenze acquisite consentono di proseguire gli studi con efficacia affrontando tematiche sia a livello trasmissivo sia per la progettazione di reti IP e cellulari di ultima generazione.

Corso di base sulle tecnologie IP

Per affrontare con efficacia le tematiche trattate nell'insegnamento occorre avere competenze di base nell'informatica.

Lezioni frontali e prove al PC

Introduzione ai sistemi di TLC Architetture dei sistemi di TLC - Modi di trasferimento - Tecniche di multiplazione, commutazione e architettura protocollare - Architetture protocollari. Modelli ISO-OSI, TCP/IP. - Protocolli per il controllo dell'errore. Stop-and-wait, Go-back-N, Selective Repeat. - High-Level Data Link Control (HDLC). - Servizi di rete. Algoritmi di routing Link State (Dijkstra) e Distance Vector (Bellman-Ford). - Controllo di flusso e di congestione a strato di rete. - Lo strato di rete nell'architettura TCP/IP - ARP/RARP - Lo strato di rete nell'architettura TCP/IP - Il protocollo IP - Lo strato di rete nell'architettura TCP/IP - ICMP - Servizi di trasporto - I protocolli UDP e TCP - IP V6 - MPLS and Segment Routing

La prova d'esame consiste in una prova scritta in una prova orale. La durata della prova scritta è di due ore. La durata della prova orale è di circa trenta minuti. Gli obiettivi della valutazione consistono nella valutazione dell'apprendimento delle competenze metodologiche e della capacità di applicare le tecniche e i protocolli studiati a situazioni applicative. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa Durante la pandemia Covid gli esami si svolgono on-line.

Dispense a cura del docente. Achille Pattavina, Reti di telecomunicazioni, McGraw-Hill. J.F. Kurose, K.W. Ross "Reti di calcolatori e internet. Un approccio top-down", Pearson

L'obiettivo generale dell'insegnamento è di fornire conoscenze di base nel settore del networking e sufficienti competenze per un curriculum accademico di primo livello per affrontare un colloquio di lavoro sugli aspetti generali delle reti telematiche, con una buona sensibilità sugli aspetti innovativi. Altresì, le competenze e conoscenze acquisite consentono di proseguire gli studi con efficacia affrontando tematiche sia a livello trasmissivo sia per la progettazione di reti IP e cellulari di ultima generazione.

Corso di base sulle tecnologie IP

Per affrontare con efficacia le tematiche trattate nell'insegnamento occorre avere competenze di base nell'informatica.

Lezioni frontali e prove al PC

Introduzione ai sistemi di TLC Architetture dei sistemi di TLC - Modi di trasferimento - Tecniche di multiplazione, commutazione e architettura protocollare - Architetture protocollari. Modelli ISO-OSI, TCP/IP. - Protocolli per il controllo dell'errore. Stop-and-wait, Go-back-N, Selective Repeat. - High-Level Data Link Control (HDLC). - Servizi di rete. Algoritmi di routing Link State (Dijkstra) e Distance Vector (Bellman-Ford). - Controllo di flusso e di congestione a strato di rete. - Lo strato di rete nell'architettura TCP/IP - ARP/RARP - Lo strato di rete nell'architettura TCP/IP - Il protocollo IP - Lo strato di rete nell'architettura TCP/IP - ICMP - Servizi di trasporto - I protocolli UDP e TCP - IP V6 - MPLS and Segment Routing

La prova d'esame consiste in una prova scritta in una prova orale. La durata della prova scritta è di due ore. La durata della prova orale è di circa trenta minuti. Gli obiettivi della valutazione consistono nella valutazione dell'apprendimento delle competenze metodologiche e della capacità di applicare le tecniche e i protocolli studiati a situazioni applicative. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa Durante la pandemia Covid gli esami si svolgono on-line.

Dispense a cura del docente. Achille Pattavina, Reti di telecomunicazioni, McGraw-Hill. J.F. Kurose, K.W. Ross "Reti di calcolatori e internet. Un approccio top-down", Pearson

L'obiettivo principale consiste nel fornire agli studenti le conoscenze relative all'analisi e al progetto dello strato fisico dei sistemi di telecomunicazione. Le principali conoscenze acquisite saranno: - caratterizzazione statistica del rumore termico; - codifica digitale di segnali analogici; - ricetrasmissione di segnali digitali (numerici) in banda base e in banda traslata; - codifica di canale a blocchi e convoluzionale. Le principali abilità (ossia la capacità di applicare le conoscenze acquisite) saranno: - il progetto di ricevitori ottimi e subottimi per la ricezione di segnali digitali; - la stima delle prestazioni delle modulazioni digitali per canali con rumore additivo Gaussiano bianco; - il progetto dei parametri di un sistema di trasmissione digitale (probabilità di errore, rapporto segnale-rumore, bit rate, occupazione di banda, parametri di modulazione e codifica).

Rumore nei sistemi di telecomunicazione, Codifica di sorgente, Telecomunicazioni numeriche in banda base e in banda traslata, Codifica di canale.

Prerequisiti obbligatori: Teoria dei segnali, Calcolo della probabilità.

Lezioni frontali.

• Rumore nei sistemi di telecomunicazione: cenni ai mezzi trasmissivi (cavi, senza fili), rumore termico e sua caratterizzazione statistica, potenza di rumore disponibile, spettro di densità di potenza del rumore termico, rumore additivo Gaussiano bianco (AWGN), banda equivalente di rumore, temperatura equivalente di rumore, fattore di rumore, rapporto segnale-rumore (SNR). - Codifica digitale di segnali analogici: quantizzazione uniforme, errore di quantizzazione, rapporto segnale rumore di quantizzazione (signal-to-quantization-noise ratio, SQNR), quantizzazione non uniforme, companding. Codifica di sorgente e teoria dell'informazione: entropia di sorgente, codifica di sorgente, algoritmo di Huffman, capacità di canale AWGN. Tecniche di multiplazione a divisione di frequenza (frequency-division multiplexing, FDM) e a divisione di tempo (time-division multiplexing, TDM). – Telecomunicazioni numeriche in banda base: generazione delle forma d'onda, mapping, onda ad impulsi modulati in ampiezza (pulse-amplitude modulation, PAM), spettro di densità di potenza dell'onda PAM, codifica di linea, interferenza intersimbolo (intersymbol interference, ISI), criterio di Nyquist per l'assenza di ISI, sagomatura a coseno rialzato. Filtro adattato, massimizzazione del rapporto segnale-rumore (SNR), probabilità di errore. – Telecomunicazioni numeriche in banda traslata: modello equivalente di banda base, componenti analogiche di bassa frequenza, modulazioni digitali binarie (ASK, PSK, FSK), modulatore, forme d'onda, larghezza di banda, demodulatore coerente, probabilità di errore. Modulazioni digitali M-arie: spazio dei segnali, QPSK, modulatore, forme d'onda, demodulatore coerente a massima verosimiglianza; efficienza spettrale, probabilità di errore. Modulazioni QAM, confronto tra modulazioni. Cenni su sincronizzazione, su modulazioni differenziali, su ricevitori non coerenti. - Codifica di canale: canale binario simmetrico, codici binari, codici lineari, codici sistematici, tasso di codifica, bit rate. Codici a blocchi: matrice generatrice, proprietà di distanza dei codici a blocchi, numero di errori correggibili, decodifica, controllo della parità, sindrome, stima e correzione dell'errore, standard array. Esempi di codici a blocchi. Codici ciclici. Codici convoluzionali: lunghezza di vincolo, tasso di codifica, diagramma degli stati, diagramma a traliccio, decodifica tramite algoritmo di Viterbi.

La valutazione consiste in due prove di esame. La prima prova consiste in un esame scritto, con quesiti a stimolo chiuso e a risposta aperta, riguardante gli argomenti del programma dell'insegnamento. L'esame scritto è volto ad accertare la conoscenza e la comprensione degli argomenti del programma dell'insegnamento, e l'abilità dello studente nell'applicare le tecniche studiate. La prova scritta ha una durata di due ore ed è valutata in trentesimi. Per poter accedere alla seconda prova, è necessario ottenere un punteggio maggiore o uguale a diciotto trentesimi. La seconda prova consiste in un esame orale. L'esame orale è volto a verificare la conoscenza e la comprensione degli argomenti del programma dell'insegnamento. La prova orale ha una durata di trenta minuti circa. È oggetto di valutazione anche la capacità di esposizione del contenuto. La seconda prova è valutata in trentesimi. Il voto finale è ottenuto tramite media aritmetica, eventualmente arrotondata, dei punteggi relativi alle due prove descritte sopra. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa

• J. G. Proakis, M. Salehi, Digital Communications, 5th edition, McGraw-Hill, 2008. - B. Sklar, F. Harris, Digital Communications: Fundamentals and Applications, 3rd edition, Pearson, 2021. - U. Madhow, Introduction to Communication Systems, Cambridge University Press, 2014. - W. Stark, Introduction to Digital Communications, Cambridge University Press, 2023. - T. M. Duman, Fundamentals of Digital Communication Systems, Cambridge University Press, 2025.

Comprensione degli strumenti fondamentali per la modellazione nello spazio di stato di sistemi dinamici e per la loro analisi. Comprensione delle proprietà di stabilità, anche in contesti non lineari, e di strumenti per le analisi associate. Comprensione dei metodi per la progettazione di schemi di controllo e di regolatori PID. Capacità di programmazione in matlab/octave e/o python per problemi di media complessità. Capacità di progettare, realizzare e sperimentare sistemi per il controllo del moto.

Modellazione di processi nello spazio di stato, simulazione. Proprietà strutturali. Stabilità a la Lyapunov: sistemi lineari, punti di equilibrio per sistemi non lineari (citerio ridotto e criterio diretto). Allocazione degli autovalori, osservatori asintotici dello stato e teorema di separazione separazione. Cenni al filtro di Kalman. Regolatori PID e loro taratura. Cenni a ROS (Robot Operating System) e suo uso per il controllo di un robot mobile. Distribuiti lungo il corso, simulazione al calcolatore, codice matlab/octave e python, realizzazione sperimentale di semplici schemi di controllo per robot, e problemi di motion control in generale.

La piena comprensione delle lezioni e del materiale didattico dell'insegnamento di Ingegneria dei Sistemi di Controllo richiede, come prerequisito necessario, il possesso dei contenuti di Fondamenti di Automatica. Inoltre, è importante la conoscenza del calcolo matriciale, di concetti di base sugli spazi vettoriali e sulle equazioni differenziali, sulla manipolazione dei numeri complessi, nonché una adeguata conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione.

Lezioni frontali. Attività sperimentali in aula

Modellazione di processi nello spazio di stato, simulazione. Proprietà strutturali. Stabilità a la Lyapunov: sistemi lineari, punti di equilibrio per sistemi non lineari (citerio ridotto e criterio diretto). Allocazione degli autovalori, osservatori asintotici dello stato e teorema di separazione separazione. Cenni al filtro di Kalman. Regolatori PID e loro taratura. Esperimenti di controllo di un robot mobile. Distribuiti lungo il corso, simulazione al calcolatore, codice matlab/octave e python, realizzazione sperimentale di semplici schemi di controllo per robot, e problemi di motion control in generale.

Prova scritta e prova orale, entrambe obbligatorie. La prova scritta è finalizzata alla verifica della capacità di analisi e di soluzione dei problemi di sintesi con gli strumenti discussi nel corso. Rispetto a tali strumenti, si verifica la capacità di ottenere il rispetto di assegnate specifiche di comportamento. La prova scritta è finalizzata anche alla verifica della capacità di analisi di modelli nello spazio di stato e delle loro proprietà strutturali. La prova orale è basata su tre domande, sull’intero programma, e l’accesso è consentito agli studenti che abbiano conseguito una votazione sufficente nella prova scritta. E’ volta ad accertare la comprensione, da parte dello studente, degli strumenti teorici fondamentali forniti dall'insegnamento, la loro rielaborazione ed assimilazione, nonché le relazioni tra tali strumenti e le tematiche generali dell'ingegneria informatica ed elettronica. La prova orale, di norma, prevede anche l'accertamento del possesso di buone capacità sia di organizzazione in pseudocodice, o in un linguaggio noto allo studente, di modelli simulazione e di progettazione di schemi di controllo.

Fondamenti di controlli automatici, di Paolo Bolzern, Riccardo Scattolini, Nicola Schiavoni, Mc Graw Hill Education, 2015/2024 e dispense a cura del docente.

Comprensione degli strumenti fondamentali per la modellazione nello spazio di stato di sistemi dinamici e per la loro analisi. Comprensione delle proprietà di stabilità, anche in contesti non lineari, e di strumenti per le analisi associate. Comprensione dei metodi per la progettazione di schemi di controllo e di regolatori PID. Capacità di programmazione in matlab/octave e/o python per problemi di media complessità. Capacità di progettare, realizzare e sperimentare sistemi per il controllo del moto.

Modellazione di processi nello spazio di stato, simulazione. Proprietà strutturali. Stabilità a la Lyapunov: sistemi lineari, punti di equilibrio per sistemi non lineari (citerio ridotto e criterio diretto). Allocazione degli autovalori, osservatori asintotici dello stato e teorema di separazione separazione. Cenni al filtro di Kalman. Regolatori PID e loro taratura. Cenni a ROS (Robot Operating System) e suo uso per il controllo di un robot mobile. Distribuiti lungo il corso, simulazione al calcolatore, codice matlab/octave e python, realizzazione sperimentale di semplici schemi di controllo per robot, e problemi di motion control in generale.

La piena comprensione delle lezioni e del materiale didattico dell'insegnamento di Ingegneria dei Sistemi di Controllo richiede, come prerequisito necessario, il possesso dei contenuti di Fondamenti di Automatica. Inoltre, è importante la conoscenza del calcolo matriciale, di concetti di base sugli spazi vettoriali e sulle equazioni differenziali, sulla manipolazione dei numeri complessi, nonché una adeguata conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione.

Lezioni frontali. Attività sperimentali in aula

Modellazione di processi nello spazio di stato, simulazione. Proprietà strutturali. Stabilità a la Lyapunov: sistemi lineari, punti di equilibrio per sistemi non lineari (citerio ridotto e criterio diretto). Allocazione degli autovalori, osservatori asintotici dello stato e teorema di separazione separazione. Cenni al filtro di Kalman. Regolatori PID e loro taratura. Esperimenti di controllo di un robot mobile. Distribuiti lungo il corso, simulazione al calcolatore, codice matlab/octave e python, realizzazione sperimentale di semplici schemi di controllo per robot, e problemi di motion control in generale.

Prova scritta e prova orale, entrambe obbligatorie. La prova scritta è finalizzata alla verifica della capacità di analisi e di soluzione dei problemi di sintesi con gli strumenti discussi nel corso. Rispetto a tali strumenti, si verifica la capacità di ottenere il rispetto di assegnate specifiche di comportamento. La prova scritta è finalizzata anche alla verifica della capacità di analisi di modelli nello spazio di stato e delle loro proprietà strutturali. La prova orale è basata su tre domande, sull’intero programma, e l’accesso è consentito agli studenti che abbiano conseguito una votazione sufficente nella prova scritta. E’ volta ad accertare la comprensione, da parte dello studente, degli strumenti teorici fondamentali forniti dall'insegnamento, la loro rielaborazione ed assimilazione, nonché le relazioni tra tali strumenti e le tematiche generali dell'ingegneria informatica ed elettronica. La prova orale, di norma, prevede anche l'accertamento del possesso di buone capacità sia di organizzazione in pseudocodice, o in un linguaggio noto allo studente, di modelli simulazione e di progettazione di schemi di controllo.

Fondamenti di controlli automatici, di Paolo Bolzern, Riccardo Scattolini, Nicola Schiavoni, Mc Graw Hill Education, 2015/2024 e dispense a cura del docente.

Obiettivi formativi - Comprensione dei principali aspetti della Teoria della Misurazione - Comprensione dei principali metodi per la misurazione di grandezze elettriche - Comprensione dei metodi per la stima e riduzione delle incertezze di misura, del loro utilizzo nelle verifiche di conformità - Comprensione delle tecniche per la misura e l’acquisizione dati. - Comprensione dell'architettura e modalità di impiego della strumentazione per le misure elettroniche (multimetri, oscilloscopi, contatori, analizzatori di spettro) e dei sistemi di acquisizione dati nella pratica. Competenze in uscita - Capacità di progettare e realizzare un sistema per la misurazione di grandezze elettriche - Abilità nella scelta e realizzazione di sistemi per il condizionamento delle grandezze elettriche misurande. - Capacità di selezione e impiego della strumentazione elettronica di misura - Capacità di stimare l’incertezza di misura associata a una data misurazione - Capacità di effettuare una verifica di conformità - Capacità di progettare ed utilizzare sistemi di acquisizione dati.

Il corso ha come obiettivo formativo l’acquisizione di conoscenze e competenze relative alla Teoria della Misurazione, alla misurazione di grandezze elettriche, e alla moderna strumentazione elettronica di misura. Il corso prevede attività di laboratorio per meglio consolidare le conoscenze e le competenze.

Per una migliore comprensione degli argomenti trattati, sono consigliate competenze relative agli insegnamenti di Analisi matematica I e II, Fisica B, Teoria dei Circuiti, Elettronica, Calcolo delle Probabilità e Teoria dei Segnali.

Lezione frontale e attività di laboratorio.

Parte I – Teoria della Misurazione - Introduzione e definizioni; - Processi conoscitivi empirici e scale di misura; - Incertezza di misura: definizioni e metodi valutazione, approccio probabilistico. Incertezza intrinseca, di interazione e strumentale, Incertezza di tipo A, B e composta. Incertezza estesa, fattori di copertura, verifiche di conformità; - Riferibilità metrologica e Sistema Internazionale, taratura e calibrazione; - Valutazione dell’incertezza in misurazioni indirette, legge di propagazione delle incertezze; Parte II – Circuiti per il condizionamento del segnale - Ponti di misura: ponte di Wheatstone, metodo della doppia pesata e della sostituzione, ponti a deflessione e in alternata; - Amplificatore operazionale: ipotesi di idealità, configurazione invertente, non invertente, differenziale, CMRR, sensibilità, prodotto banda-guadagno, sorgenti di rumore; - Circuiti basati su op-amp: inseguitore di tensione, sommatori, filtri, integratore, derivatore, instrumentation amplifier (INA), raddrizzatori, amplificatore logaritmico. Retroazione positiva: trigger di Schmitt, oscillatore a rilassamento. Metriche prestazionali; - Esercitazioni in laboratorio sui ponti di misura e circuiti basati su op-amp; - Esercizi in aula sui circuiti per il condizionamento e sul calcolo dell’incertezza; Parte III – Convertitori A/D - Cenni introduttivi. campionamento, quantizzazione, e codifica. Sample and Hold; - Convertitori Flash: architettura, distinzione midrise/midtread. Sorgenti di incertezza; - Convertitori Flash interleaved, multistep, approssimazioni successive, tensione-tempo, doppia integrazione; - Convertitore Digitale/Analogico, DAC potenziometrico, con uscita in corrente, sigma-delta; Parte IV – Strumenti di misura - Multimetro digitale: architettura, effetto di carico, misurazione di resistenza a 2 e 4 fili, caratteristiche metrologiche, incertezza di misura; - Oscilloscopio digitale: architettura, trigger, gestione della memoria, campionamento in tempo equivalente, risposta in frequenza, tempo di salita; - Misurazioni di grandezze elettriche in ambito industriale: estensione della portata, metodo voltamperometrico, trasformatori di misura, wattmetro, pinza amperometrica; - Contatore universale: architettura, blocchi fondamentali; - Analizzatore di spettro: funzionalità, classificazione, architettura dell’analizzatore di spettro a supereterodina, parametri prestazionali, analizzatore di spettro a FFT; - Sistemi di acquisizione dati: architettura, utilizzo e parametri prestazionali - Esercizi in aula sulla valutazione dell’incertezza nelle misurazioni con strumenti di misura; - Esercitazioni in laboratorio: realizzazione di circuiti di misura. Utilizzo di strumentazione (che include multimetri, oscilloscopi, alimentatori, generatori) per risolvere problemi pratici e caratterizzare l'incertezza di misura. Utilizzo di software per l'acquisizione dei dati di misura e la loro elaborazione.

La prova di valutazione si compone di una prova scritta e di una prova orale. La prova scritta della durata di 2 ore ha l'obiettivo di accertare le conoscenze acquisite e la capacità di collegare gli argomenti al fine di risolvere problemi di natura pratica. Lo scritto è composto da dieci domande a stimolo chiuso e da due esercizi da risolvere con calcoli di tipo numerico. La prova orale dà la possibilità allo studente di mostrare altri aspetti della propria preparazione durante un dialogo con la commissione della durata di circa 20-25 minuti.

Materiale didattico a cura del docente

Obiettivi formativi - Comprensione dei principali aspetti della Teoria della Misurazione - Comprensione dei principali metodi per la misurazione di grandezze elettriche - Comprensione dei metodi per la stima e riduzione delle incertezze di misura, del loro utilizzo nelle verifiche di conformità - Comprensione delle tecniche per la misura e l’acquisizione dati. - Comprensione dell'architettura e modalità di impiego della strumentazione per le misure elettroniche (multimetri, oscilloscopi, contatori, analizzatori di spettro) e dei sistemi di acquisizione dati nella pratica. Competenze in uscita - Capacità di progettare e realizzare un sistema per la misurazione di grandezze elettriche - Abilità nella scelta e realizzazione di sistemi per il condizionamento delle grandezze elettriche misurande. - Capacità di selezione e impiego della strumentazione elettronica di misura - Capacità di stimare l’incertezza di misura associata a una data misurazione - Capacità di effettuare una verifica di conformità - Capacità di progettare ed utilizzare sistemi di acquisizione dati.

Il corso ha come obiettivo formativo l’acquisizione di conoscenze e competenze relative alla Teoria della Misurazione, alla misurazione di grandezze elettriche, e alla moderna strumentazione elettronica di misura. Il corso prevede attività di laboratorio per meglio consolidare le conoscenze e le competenze.

Per una migliore comprensione degli argomenti trattati, sono consigliate competenze relative agli insegnamenti di Analisi matematica I e II, Fisica B, Teoria dei Circuiti, Elettronica, Calcolo delle Probabilità e Teoria dei Segnali.

Lezione frontale e attività di laboratorio.

Parte I – Teoria della Misurazione - Introduzione e definizioni; - Processi conoscitivi empirici e scale di misura; - Incertezza di misura: definizioni e metodi valutazione, approccio probabilistico. Incertezza intrinseca, di interazione e strumentale, Incertezza di tipo A, B e composta. Incertezza estesa, fattori di copertura, verifiche di conformità; - Riferibilità metrologica e Sistema Internazionale, taratura e calibrazione; - Valutazione dell’incertezza in misurazioni indirette, legge di propagazione delle incertezze; Parte II – Circuiti per il condizionamento del segnale - Ponti di misura: ponte di Wheatstone, metodo della doppia pesata e della sostituzione, ponti a deflessione e in alternata; - Amplificatore operazionale: ipotesi di idealità, configurazione invertente, non invertente, differenziale, CMRR, sensibilità, prodotto banda-guadagno, sorgenti di rumore; - Circuiti basati su op-amp: inseguitore di tensione, sommatori, filtri, integratore, derivatore, instrumentation amplifier (INA), raddrizzatori, amplificatore logaritmico. Retroazione positiva: trigger di Schmitt, oscillatore a rilassamento. Metriche prestazionali; - Esercitazioni in laboratorio sui ponti di misura e circuiti basati su op-amp; - Esercizi in aula sui circuiti per il condizionamento e sul calcolo dell’incertezza; Parte III – Convertitori A/D - Cenni introduttivi. campionamento, quantizzazione, e codifica. Sample and Hold; - Convertitori Flash: architettura, distinzione midrise/midtread. Sorgenti di incertezza; - Convertitori Flash interleaved, multistep, approssimazioni successive, tensione-tempo, doppia integrazione; - Convertitore Digitale/Analogico, DAC potenziometrico, con uscita in corrente, sigma-delta; Parte IV – Strumenti di misura - Multimetro digitale: architettura, effetto di carico, misurazione di resistenza a 2 e 4 fili, caratteristiche metrologiche, incertezza di misura; - Oscilloscopio digitale: architettura, trigger, gestione della memoria, campionamento in tempo equivalente, risposta in frequenza, tempo di salita; - Misurazioni di grandezze elettriche in ambito industriale: estensione della portata, metodo voltamperometrico, trasformatori di misura, wattmetro, pinza amperometrica; - Contatore universale: architettura, blocchi fondamentali; - Analizzatore di spettro: funzionalità, classificazione, architettura dell’analizzatore di spettro a supereterodina, parametri prestazionali, analizzatore di spettro a FFT; - Sistemi di acquisizione dati: architettura, utilizzo e parametri prestazionali - Esercizi in aula sulla valutazione dell’incertezza nelle misurazioni con strumenti di misura; - Esercitazioni in laboratorio: realizzazione di circuiti di misura. Utilizzo di strumentazione (che include multimetri, oscilloscopi, alimentatori, generatori) per risolvere problemi pratici e caratterizzare l'incertezza di misura. Utilizzo di software per l'acquisizione dei dati di misura e la loro elaborazione.

La prova di valutazione si compone di una prova scritta e di una prova orale. La prova scritta della durata di 2 ore ha l'obiettivo di accertare le conoscenze acquisite e la capacità di collegare gli argomenti al fine di risolvere problemi di natura pratica. Lo scritto è composto da dieci domande a stimolo chiuso e da due esercizi da risolvere con calcoli di tipo numerico. La prova orale dà la possibilità allo studente di mostrare altri aspetti della propria preparazione durante un dialogo con la commissione della durata di circa 20-25 minuti.

Materiale didattico a cura del docente

Conoscenze metodologiche: conoscenza di circuiti logici combinatori e sequenziali elementari, del flusso di progettazione dei circuiti digitali, di alcuni circuiti logici programmabili e degli elementi di base dei linguaggi di descrizione hardware (HDL). Microcontrollore Arduino. Capacità professionali: capacità di progettazione a livello logico di semplici circuiti e sistemi digitali; capacità di utilizzo di semplici strumenti di progettazione di sistemi digitali, analisi delle specifiche.

Reti Logiche: parametri di merito dei circuiti logici, sistemi numerici, codici, algebra di Boole, analisi e sintesi di reti combinatorie, funzioni aritmetiche, analisi e sintesi di reti sequenziali. Elementi base dei linguaggi di descrizione hardware (HDL). Microcontrollore Arduino: concetti di base ed elementi di programmazione.

Per apprendere in pieno i contenuti di questo insegnamento risultano utili le competenze fornite in “Fondamenti di informatica”, “Architetture dei calcolatori” ed “Elettromagnetismo e Circuiti Elettrici”.

L’insegnamento è organizzato come segue: - lezioni frontali in aula su tutti gli argomenti dell’insegnamento; - esercizi in aula per la preparazione della prova scritta; - laboratorio Arduino; - homeworks e tesine.

1) Reti logiche - Richiami su rappresentazione posizionale dei numeri (sistema numerico decimale e binario). Sistemi numerici ottale ed esadecimale. Conversione tra sistemi numerici. Operazioni aritmetiche su numeri interi. Codici binari e alfanumerici (BCD, Excess 3, Gray, ASCII, 7-segments). - Esercizi di verifica del profitto sui sistemi numerici. - Postulati e teoremi dell’algebra di commutazione. Classificazione delle reti logiche. Insiemi funzionalmente completi di reti logiche elementari. Criteri di costo. Semplificazioni a due livelli con l’uso di mappe di Karnaugh, minimizzazione del costo tramite manipolazione algebrica di espressioni (circuiti multi-livello). OR esclusivo e parità. Metodologia classica di progetto di reti logiche combinatori. Progettazione gerarchica. Convertitori di codice. Decoder, encoder, multiplexer. Limiti della metodologia classica di progetto di reti combinatorie: metodologia di progetto con componenti standard MSI e LSI: sintesi con decoder e OR e tramite multiplexer. Funzioni Aritmetiche. Richiami su rappresentazioni in complemento a 1 e in complemento a 2. Sommatori e sottrattori binari. Overflow. - Esercizi di verifica del profitto su reti logiche combinatorie. - Circuiti Sequenziali. Latch SR e D, flip-flop master-slave SR e JK, flip flop edge triggered D, JK e T. Classificazione secondo Mealy e Moore. Cenni sulle reti sequenziali asincrone e problema delle alee statiche (glitch). Metodologia di progetto di reti sequenziali sincrone. diagramma degli stati e tabella di flusso, codifica degli stati e tabella delle transizioni, mappa delle variabili di stato e di uscita, espressioni, schema logico. Reti sincrone con ingressi sincroni e asincroni. Moduli elementari di elaborazione sequenziale: registri e contatori. Cenni sull'interfaccia SPI. - Esercizi di verifica del profitto sulle reti sequenziali sincrone. - Memorie a semiconduttore. Architettura, Classificazione (RAM, ROM, EPROM, E2PROM, Flash), ROM e loro architettura. Metodologie di indirizzamento (decodifica degli indirizzi). - Esercizi di verifica del profitto sulla decodifica degli indirizzi delle memorie. 2) Elementi base dei linguaggi di descrizione hardware (HDL). - struttura dei linguaggi di descrizione hardware, caratteristiche generali, dichiarazione di entità, costrutti, sintesi automatica. - esempi di progettazione ed esercizi; homeworks. 3) Laboratorio Arduino. Introduzione all’uso di dispositivi elettronici di base e dei microcontrollori. Hardware della scheda Arduino Uno. Integrated Development Environment (IDE) e struttura del firmware. Funzioni setup() e loop(). Uscite e Ingressi digitali. Reti di pull-up; funzioni Arduino Uno per il controllo dei pin digitali: digitalRead(); digitalWrite(). Pulse Width Modulation (PWM); impiego di transistori esterni (MOSFET, BJT) per il controllo di carichi di potenza. Funzionamanto dell' ADC, circuito ad approssimazioni successive, pin AREF. Funzioni Arduino Uno per il controllo delle uscite PWM e per la lettura dell'ADC. Protocolli di comunicazione seriali (SPI e I2C). Prime esercitazioni di laboratorio: generazione di PWM e misura della forma d'onda con oscilloscopio digitale. Acquisizione di un segnale analogico (tensione DC) e confronto con il valore letto dal multimetro digitale. Fattore di conversione tra intero resitituito dall'ADC e tensione; medie nel tempo. Transitorio di carica di un condensatore e rappresentazione grafica mediante plotter seriale. Caratteristica del diodo pn ottenuta sfruttando il generatore di PWM (tensione variabile) e 2 input analogici, uno per la tensione e uno per la corrente. Determinazione della risposta impulsiva: caso del circuito RC; confronto con la teoria. Utilizzo dei transistori per la gestione di correnti elevate; MOSFET e BJT con PWM su un carico resistivo. Pilotaggio di carichi induttivi e diodo di ricircolo: caso del relé. Il problema del rimbalzo negli switch meccanici: metodi di debouncing. Interruzioni interne ed esterne. Interruzione associate ai pin esterni; interrupt mode: LOW, HIGH, CHANGE, RISING, FALLING. Routine di servizio delle interruzioni (ISR). Il timer/counter a 8-bit TC0: impiego del timer, prescaler e registri di controllo. Interrupt Mask e Interrupt Flag registers. Misure accurate di tempo; esempio: generazione di un'interruzione ogni ms.

L’esame prevede una prova scritta, punteggio massimo 30/30, tempo a disposizione 150 minuti. La prova scritta è di norma costituita da n. 2 esercizi sul programma di Reti logiche e da n. 1 esercizio relativo agli elementi di base di microcontrollori (Arduino) 1) Il primo esercizio (punteggio massimo = 9) richiede di progettare il circuito logico combinatorio come, per esempio, la rete di selezione (o decodifica) di un sistema di memoria. 2) Il secondo esercizio (punteggio massimo = 11) propone il progetto di una semplice macchina a stati finiti di tipo sincrono. È diviso in due parti, la prima di progetto del diagramma degli stati, la seconda dedicata a ricavare le equazioni delle reti logiche da impiegare nella macchina. 3) Segue una singola domanda a risposta aperta o un breve esercizio (punteggio massimo = 10) sui microcontrollori (Arduino). La domanda può essere sostituita da un progetto svolto in laboratorio.

TESTI CONSIGLIATI: Slides e dispense disponibili sul sito web UniPG Unistudium. M. Morris Mano, Charles R. Kime, Tom Martin, “Reti logiche,” 5° Edizione, Pearson, ISBN 889190581X. F. Fummi, M.G. Sami, C. Silvano, “Progettazione digitale,” McGraw-Hill Education, ISBN 8838663521.