Introduzione al corso

Lezione 1

Richiami di elementi di analisi dei segnali: campionamento corretto e scorretto, aliasing, errore di quantizzazione.

• Dominio di rappresentazione di un segnale e tipologie di segnali (analogico vs. digitale)
• La digitalizzazione e l'errore di quantizzazione
• Campionamento corretto e scorretto, con esempi
• Aliasing e il ruolo del filtro antialias, con esempi
• Il concetto di frequenza normalizzata

Lezione 2 - parte 1

Lezione 2 - parte 2

Richiami di elementi di analisi dei segnali: campionamento corretto e scorretto, aliasing, errore di quantizzazione

• La frequenza normalizzata e i filtri digitali
• La scelta della frequenza di campionamento e sue possibili variazioni (sottocampionamento, sovracampionamento)

Analisi in frequenza, tempo-frequenza e tempo-scala

• Il concetto di analisi in frequenza e spettro di un segnale
• Richiami su DTFT e DFT, risoluzione in frequenza e principio di indeterminazione tempo-frequenza 
• Spectral leakage e finestratura
• Power spectral density: periodogramma semplice, modificato e di Welch

Analisi in frequenza, tempo-frequenza e tempo-scala

• L'analisi tempo-frequenza: la Short-Time Fourier Transform (STFT)
• Limiti dell'analisi in frequenza e tempo-frequenza mediante Fourier
• L'analisi tempo-scala: la trasformata wavelet
• Il ruolo del parametro di scala, di traslazione e della wavelet madre
• Il legame tra scale e frequenze
• La trasformata wavelet continua
• La trasformata wavelet discreta 

Lezione 4- parte 1

Lezione 4 - parte 2

Analisi in frequenza, tempo-frequenza e tempo-scala

• La trasformata wavelet discreta decimata e stazionaria
• La trasformata wavelet packet

Richiami di elementi di elaborazione dei segnali: filtri digitali lineari

• Sistemi LTI a tempo continuo e discreto
• Importanza della risposta all'impulso
• Filtri in cascata e in parallelo
• Stabilità BIBO e causalità
• Funzione di trasferimento e risposta in frequenza di un sistema
• Filtri ideali e filtri reali
• Filtro a media mobile
• La trasformata Z per lo studio dei filtri digitali: H(z), zeri e poli, stabilità
• Filtri  FIR e IIR

Filtri non lineari, filtri spaziali e source localization

• Filtri tempo-varianti
  • i filtri adattivi e la cancellazione adattiva del rumore
  • i filtri adattivi LMS
• Filtri non lineari
  • il wavelet denoising come filtraggio non lineare
  • il ruolo della soglia e della sogliatura nel wavelet denoising
• Filtri spaziali
  • esempi di filtri spaziali per l'elaborazione di segnali 2D
  • i filtri spaziali per l'elaborazione del segnale EMG
  • i filtri spaziali per l'elaborazione del segnale EEG

Lezione 6 - parte 1

Lezione 6 - parte 2

Filtri non lineari, filtri spaziali e source localization

• La separazione cieca delle sorgenti
  • Il cocktail-party problem e l'EEG
  • Sorgenti indipendenti e loro ambiguità: scalamento e permutazione
  • Analisi delle componenti principali (PCA): cenni
  • Analisi delle componenti indipendenti (ICA): cenni
  • ICA e filtraggio spaziale
  • ICA e analisi delle sorgenti (source localization)

Il segnale EMG e la sua elaborazione: delineazione e inviluppo

• Cenni di fisiologia
• EMG invasivo e non invasivo
• Condizionamento e banda del segnale
• Elaborazione del segnale EMG in contrazione stimolata: la delineazione
• Elaborazione del segnale EMG in contrazione spontanea: inviluppo
• Analisi del segnale EMG mediante stima spettrale (PSD)

Il segnale ECG e la sua elaborazione: event detection, delineazione, feature extraction

• Richiami sull'acquisizione dell'ECG
• Flusso di elaborazione base in un elettrocardiografo
  • La frequenza di campionamento e l'identificazione degli impulsi dei pacemaker
  • Filtraggi base (rumore di rete, baseline wandering)
  • Filtro schermo e filtro stampa
  • Misurazioni e analisi automatiche
• QRS detection mediante algoritmo di Pan-Tompkins
• Analisi automatica Marquette 12SL
• Delineazione e misurazione di onde e intervalli per analisi automatiche

Tacogramma ed heart rate variability

• Heart rate variability e sistema nervoso autonomo
• La generazione del tacogramma
• Interpolazione e ricampionamento
• Indici di HRV nel dominio del tempo: metodi di base, statistici e geometrici
• Indici di HRV nel dominio della frequenza 
• Indici non-lineari di HRV (cenni): misure di entropia, complessità di Lempel-Ziv, diagramma di Poincaré e detrended fluctuation analysis (DFA)