Offerta Didattica
PHYSICS
ANALISI E MODELLI DI SEGNALI BIOMEDICI
Classe di corso: LM-17 - Fisica
AA: 2021/2022
Sedi: MESSINA
| SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
|---|---|---|---|---|
| FIS/03 | Caratterizzante | Libera | Libera | No |
| CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6 | 2 | 0 | 4 | 60 | 12 | 0 | 48 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
Fornire conoscenza sui concetti di modellizzazione ed elaborazione dei segnali ed immagini e sugli approcci statistici all'analisi dei dati. Tali approcci verranno applicati e ottimizzati per l'analisi dei segnali biomedici. In particolare, sono fondamentali i seguenti argomenti: processi aleatori e la loro caratterizzazione nel tempo e in frequenza. Stimatori. acquisizione, campionamento e quantizzazione dei segnali. algoritmi di ricostruzione metodi per la riduzione del rumoreLearning Goals
Provide knowledge on the concepts of modeling and processing of signals and images and on statistical approaches to data analysis. These approaches will be applied and optimized for the analysis of biomedical signals. In particular, the following topics are of fundamental importance: random processes and their characterization over time and frequency. Estimators. acquisition, sampling and quantization of the signals. reconstruction algorithms methods for noise reduction.Metodi didattici
Le attività didattiche si svolgeranno tramite lezioni frontali ed esercitazioni al computer, in cui gli studenti avranno modo di familiarizzare con l'utilizzo del linguaggio MATLAB e con le applicazioni agli argomenti trattati nel corso. E' fortemente consigliata la frequenza sia delle lezioni frontali che delle esercitazioni al computer, al fine di acquisire la preparazione ottimale per poter poi affrontare l'esame finale.Teaching Methods
The teaching activities will take place through lectures and computer exercises, in which students will be able to familiarize themselves with the use of the MATLAB language and with the applications to the topics covered in the course. It is strongly recommended to attend both lectures and computer exercises, in order to acquire the optimal preparation to be able to face the final exam.Prerequisiti
Familiarità con strumenti di programmazione e con software di analisi dati e visualizzazione grafica. Analisi di Fourier.Prerequisites
Familiarity with programming tools and with data analysis and graphic visualization software. Fourier analysis.Verifiche dell'apprendimento
La valutazione finale delle conoscenze acquisite durante il corso si svolgerà tramite una prova pratica, che sarà volta a determinare il grado di apprendimento della tecnica computazionale proposta, e un esame orale, che verterà sulle tematiche affrontate durante il corso. Il grado di preparazione raggiunto dagli studenti sarà valutato tenendo conto della loro capacità di analizzare e visualizzare i segnali biomedici tramite scrittura di appositi programmi MATLAB e mediante la loro conoscenza teorica delle leggi riguardanti la statistica e l'interpretazione dei segnali.Assessment
The final evaluation of the skills acquired during the course will take place through a computer examination which will be aimed at determining the degree of learning of the proposed computational technique, and an oral exam, which will focus on the topics addressed during the course. The degree of preparation achieved by the students will be assessed taking into account their ability to analyze and visualize biomedical signals through the writing of appropriate MATLAB programs and through their theoretical knowledge of the laws concerning the statistics and the interpretation of signals.Programma del Corso
Elementi di programmazione in MATLAB; sviluppo codici numerici e script in MATLAB; applicazione allo studio e all'interpretazione di segnali biomedici; applicazione all'analisi dati e al loro trattamento tramite metodi statistici; applicazione alla visualizzazione e al processing di immagini biomediche.Course Syllabus
Elements of programming in MATLAB; development of numerical codes and scripts in MATLAB; application to the study and interpretation of biomedical signals; application to data analysis and their treatment through statistical methods; application to the visualization and processing of biomedical images.Testi di riferimento:
Andrew King, Robert Eckersley - Statistics for Biomedical Engineers and Scientists How to Visualize and Analyze Data - Academic Press (2019);
Andrew P. King, Paul Aljabar - MATLAB Programming for Biomedical Engineers and Scientists- Academic Press (2017);
Stormy Attaway - MATLAB A Practical Introduction to Programming and Problem Solving - Butterworth-Heinemann (2018).
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: GIANMARCO MUNAO'
Orario di Ricevimento - GIANMARCO MUNAO'
Dato non disponibile
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