Informatica Applicata
Prof. Laura Pierucci
[email protected]
http://lenst.det.unifi.it/~pierucci/infapplicata.html
Programma sintetico del corso
Parte I: Caratterizzazione di un segnale informativo
1.Introduzione allo studio dei segnali
Che cos’è un segnale?
Tipi di segnali
Proprietà elementari dei segnali
2. Caratterizzazione dei segnali
Segnali periodici a tempo continuo
Sviluppo in serie di Fourier in forma reale polare e in forma complessa
Spettri di ampiezza e di fase
Cenni sulla sintesi di un segnale con un numero limitato di armoniche
Segnali aperiodici a tempo continuo
Dalla serie all’integrale di Fourier
3. La codifica dell'informazione
Il concetto di informazione
La codifica dei dati
Conversione analogico digitale
La trasmissione dell'informazione
Programma sintetico del corso
Parte II: Sistema Informatico
4. Le infrastrutture hardware
L’architettura di riferimento
L’esecutore
La memoria
I dispositivi per le memorie di massa
L’interfaccia di ingresso/uscita
Le principali periferiche
La connettività
5. Le infrastrutture software
Le funzioni del sistema operativo
La gestione dei processi
La gestione della memoria
La gestione delle periferiche
Il file system
L’architettura del software di rete
Programma sintetico del corso
Parte III: Linguaggio c (lezioni e laboratorio)
6. Rappresentazione
Cenni su rappresentazione di basso livello, la codifica dei tipi del c.
Definizione di un linguaggio: sintassi, grammatica, albero sintattico, BNF,
semantica;
Linguaggio c: tipi variabili e costanti, Operatori ed espressioni, Puntatori, Array,
Istruzioni, Funzioni, dati strutturati;
7. STRUTTURE DATI E ALGORITMI ELEMENTARI
Liste: rappresentazione in forma sequenziale, collegata con arrays e indici,
collegata con puntatori;
Iterazione e ricorsione;
Costo di esecuzione e complessità;
Algoritmi di ricercai;
Algoritmi di ordinamento
Programma sintetico del corso
Testi adottati
* "Teoria dei segnali", M. Luise e G. Vitetta, McGraw-Hill (seconda edizione)
Capitoli 1 (paragrafi 1.1, 1.2, 1.3), 2 (par. 2.2, 2.4, 2.7), 3 (par. 3.1)
•"Introduzione ai sistemi informatici", D. Sciuto, G. Buonanno, W. Fornaciari, L.
Mari, McGraw-Hill (seconda edizione)
Capitoli 3 (tranne par. 3.3), 4 (par. da 4.1 a 4.7), 5 (par. da 5.1 a 5.6)
•* Dispense del docente
Sostituiscono il paragrafo 3.3 del testo 2.
• Altro materiale di supporto
Alla pagina http://lenst.det.unifi.it/~pierucci/infapplicata.html
sono raccolte le informazioni aggiornate relative al corso di Informatica Applicata
Per la terza parte in aggiornamento
Lab. Tecnologie dell’Informazione
Il corso di Informatica Applicata costituisce il
modulo base del Lab. Tecnologie
dell’Informazione, che si occupa di
descrivere le tecnologie che vanno sotto il
nome di “Telematica per i Trasporti ’’ o , a
livello internazionale , “ ITS – INTELLIGENT
TRANSPORT SYSTEM”.
Lab. Tecnologie dell’Informazione
ITS: insieme delle procedure, sistemi e
dispositivi che consentono – attraverso la
raccolta,comunicazione, elaborazione e
distribuzione di informazioni – di migliorare il
trasporto e la mobilità di persone,merci nonchè
della verifica dei riusltati raggiunti.
Telematica
Impatto rilevante sia sulla qualità del servizio
di trasporto che sull’efficacia, la sicurezza,
l’ecoomicità, il rispetto ambientale.
Lab. Tecnologie dell’Informazione
Telematica
Telecomunicazione:
“Qualsiasi procedimento di trasmissione rapida a
distanza di informazioni mediante ... “
Informatica:
“La scienza che consente di ordinare, trattare e
trasmettere le informazioni attraverso l’elaborazione
elettronica,...“
DEVOTO-OLI
Lab. Tecnologie dell’Informazione
Telematica
La scienza che regola/propone lo sviluppo delle
applicazioni basate sulle tecnologie di rete,
• che vengono implementate nella attuale Rete
(Internet)
• e che prospettano un’evoluzione verso la Rete
Globale
• per permettere accesso a informazione,
comunicazione, condivisione della conoscenza per
supportare potenzialmente l’esercizio di tutte le
attività umane.
Lab. Tecnologie dell’Informazione
Telematica per i trasporti permette:
• al passeggero: scegliere ed utilizzare le varie
opportunità secondo I suoi desideri;
• all’operatore:sfruttare al meglio le capacità e migliorare
la sicurezza dell’infrastruttura, a costi relativamente
contenuti;
• al gestore di flotte: conoscere la situazione dei mezzi,
determinare le rotte piu’ efficienti, aggiornare il cliente sulla
consegna;
• ai fornitori dei servizi: di rendere disponibili ai
passeggeri, agli operatori, ai gestori, le informazioni
necessarie per poter ottimizzare le proprie scelte ed
operare in un contesto più sicuro.
Segnali ?
• Un segnale è una qualunque grandezza fisica variabile cui
è associata un’ informazione
- il segnale acustico prodotto da uno strumento
musicale (variazione di pressione acustica trasformata in
tensione elettrica da un microfono (trasduttore))
- un tracciato ECG (tensione elettrica che permette
al cuore di contrarsi in funzione del tempo; informazione di
tipo medico
- segnali sismici registrati da vari sensori in funzione
del tempo
Segnali ?
Un segnale puo’ essere rappresentato tramite una funzione
x(t) , in cui la variabile t rappresenta un istante di tempo;
puo’ essere descritta in forma matematica o mediante un
grafico
• Si definisce segnale una forma d’onda che evolve nel tempo:
2pt 
s(t) = cos 
 T0 
s(t) = e
-t
t - t 
s(t) = rect  1 
 T2 
s(t) = e
jw t
= cos(wt) + j sin(wt)
Segnali Deterministici e Casuali
• Un segnale deterministico è completamente noto, e può essere predetto.
E’ rappresentabile con funzioni matematiche che ne caratterizzino l’andamento in ogni istante
– Es: il segnale trasmesso da una sorgente a frequenza fissa
• Di un segnale casuale è nota solo la probabilità che assuma un certo valore,
ma non esiste alcuna certezza. Il suo valore non è univocamente determinabile,
una volta fissato t, se non dopo la sua osservazione.
Il segnale è cioè noto a posteriori (ad es. lancio dei dadi)
E’ rappresentabile con modelli probabilistici
– Es : il rumore
Segnali Determinati
Esistono due tipi di segnali determinati a seconda del campo di esistenza.
-
Segnali a tempo continuo il cui insieme di definizione della variabile indipendente t
è un intervallo o tutto l'asse reale 1.5
1
0.5
0
-0.5 0
1
2
3
4
5
-1
-1.5
Segnali a tempo discreto il cui insieme di definizione è formato da istanti di tempo
1.5
discreti, equamente intervallati.
1
0.5
0
-0.5 0
1
2
4
5
Segnali Determinati
Inoltre, un segnale determinato può essere a valori discreti ( ampiezza
discreta o quantizzata ) o a valori continui ( ampiezza continua ): nel
primo caso, il segnale può assumere, in tutti gli istanti dell'i nsieme di
definizione, solo valori discreti (anche infiniti); nel secondo caso, il segnale
- può assumere un qualsiasi valore in un intervallo o in tutto l'insieme dei
numeri reali.
Segnali analogici
• Hanno una forma continua nel
tempo e in ampiezza (analogici perché mantengono una forma analoga al
messaggio che li ha originati)
1.5
1
0.5
0
-0.5 0
-1
-1.5
1
2
3
4
5
Segnali analogici (esempio)
Il telefono : la voce è una vibrazione che genera
nell’aria onde sonore, che arrivano alla membrana
del microfono, dove sono convertite in variazioni di
potenziale elettrico; queste generano una corrente
elettrica lungo il filo, che giunge fino all’altro
apparecchio, dove avviene il processo inverso.
Segnale digitale o numerico
Segnale a tempo ed ampiezza discreti ( per es. CD
audio)
Segnale digitale o numerico
•
SEGNALI CAMPIONATI: segnali a tempo discreto ed ad ampiezza
continua ottenuti per campionamento da segnali analogici.
100
80
60
40
20
0
0
1
2
3
4
5
SEGNALI QUANTIZZATI: segnali a tempo continuo ed ampiezza discreta
•
8
4
1
0
0
1
2
3
4
5
• SEGNALI NUMERICI: segnali a tempo discreto ed ampiezza discreta ottenuti
associando al livello d’ampiezza del segnale quantizzato una parola in codice ;
Il messaggio è rappresentato in forma numerica (digitale da digit in inglese
cifra), generalmente la sequenza binaria 0 e 1(bit).
Segnale digitale o numerico
Il segnale digitale in pratica puo’ assumere
soltanto un numero finito di valori su un tempo
finito. Poichè tali valori sono numerabili, il segnale
prende anche il nome di segnale numerico.
Es. La sequenza binaria
1110110001000
La Trasmissione
• Trasmissione analogica: trasmissione di
un segnale in formato analogico(es. Radio
AM, FM)
• Trasmissione numerica:trasmissione di un
segnale in formato numerico (es. Internet)
Segnali periodici e non periodici
• Un segnale si definisce periodico quando
$ T0 > 0 | s(t + nT0 ) = s(t) "t  R
$ N 0 | x[n + N 0 ] = x[n]
"n
Per un segnale discreto
periodo T 0 (in secondi) o dal suo
• Il segnale periodico è definito dal suo
inverso, detta frequenza fondamentale (in Hertz).
Segnali non periodici
Se non esiste nessun periodo T0 tale che x(t+T0)=x(t)
il segnale si dice aperiodico
Segnali di potenza e di energia
• Un segnale è detto “di energia” se esiste il seguente integrale

T /2
E = lim
 | s(t )| dt =  | s(t ) | dt
T 
2
-T / 2
2
-
Segnali fisici sono ad energia finita
• Un segnale è detto invece “di potenza” se esiste il seguente integrale
1 T /2
2
=
P lim
 | s(t ) | dt
T 
T -T / 2
• N.B.: un segnale di energia non può essere di potenza e viceversa.
Proprietà Elementari
• I segnali fisici sono ad energia finita .
• Segnali ideali (es.tensione della batteria
ideale) hanno energia illimitata.
V
A

E =  | A | 2 dt = 
T /2
t
-
T /2
1
1
2
2
2
P = lim
| x(t ) | dt = A lim
dt = A


T  T
T  T
-T / 2
-T / 2
Cioè il modello matematico è relativo ad un segnale a potenza finita mentre
la forma d’onda fisica è un segnale ad energia finita
Proprietà Elementari
• Si definisce valor medio
T /2
1
xm = lim
| x(t ) |dt

T  T
-T / 2
• Nel caso della batteria ideale
T /2
T /2
1
1
xm = lim
| A | dt = A lim
dt = A


T  T
T  T
-T / 2
-T / 2
Energia e Potenza:esempi
Segnali periodici
• Sono segnali a potenza finita
1
P=
T0
T0 / 2
 | x(t ) | dt
2
-T0 / 2
• Valor medio
1
xm =
T0
T0 / 2
 x(t )dt
-T0 / 2
T0 periodo del segnale
E=
Segnali sinusoidali
frequenza
• La frequenza f0 (1/T0 ) è il numero di cicli
che si verificano nell’unità di tempo
• Indica la rapidità di variazione del segnale
• Si misura in Hertz (Hz) (cicli/secondo)
– Ad es. Un segnale a frequenza 10 Hz compie
10 cicli in un secondo
Lunghezza d’onda
• La lunghezza d’onda di un’onda
elettromagnetica è la distanza in metri tra
due picchi
c
=
f0
• Dove c=300.000 km /s=3 108 m/s è la
velocità della luce nel vuoto
– Se
f 0 = 1GHz
 = 3 *108 / 109 = 30 cm
Sinusoide: ampiezza,frequenza,fase
Segnali fisicamente realizzabili
• Hanno valori non nulli su un intervallo temporale finito;
• Possiedono uno spettro a valori non nulli su un intervallo di frequenze finito;
• Sono funzioni continue del tempo;
• Hanno valore di picco finito;
• Sono a valori reali.
Nella realtà i segnali sono a valori reali mentre spesso alcune loro proprietà
rappresentano con grandezze complesse, es. spettri, segnali passa banda.
I segnali fisicamente realizzabili hanno energia finita ma spesso hanno
come rappresentazione matematica una funzione periodica
I segnali periodici non sono segnali di energia ma di potenza
COME TRATTARE SEGNALI PERIODICI ARBITRARI, IN PARTICOLARE
NON SINUSOIDALI?
Analisi di Fourier
Analisi di Fourier
Anche se un segnale determinato e’ completamente definito dal suo
andamento temporale è spesso opportuna una diversa
rappresentazione che renda più agevole valutare il segnale.
Analisi del segnale nei due domini
-Tempo
- Frequenza (analisi di Fourier)
Obiettivo: rappresentare un segnale continuo ad energia finita
come combinazione lineare di segnali ortonormali (magari
esponenziali complessi?!)
16
Esponenziali complessi (richiami)
In natura esistono solo segnali reali, tuttavia e’ possibile pensare a segnali
che abbiano sia una parte reale sia una immaginaria che evolvono nel
tempo:
i segnali complessi.
Anche se i segnali complessi non esistono in natura, essi vengono utilizzati
per descrivere in modo compatto coppie di segnali reali di tipo passabasso (come sono solitamente i segnali da trasmettere) inviati
contemporaneamente nella stessa banda di frequenze per mezzo di un
segnale di tipo passa-banda, e separabili (come vedremo)in ricezione.
Esponenziali complessi (richiami)
Un segnale complesso (Eulero) puo’
essere interpretato come combinazione
lineare di vettori ruotanti sul piano
complesso detti Fasori
x(t ) = Ae j ( 2pf0t + ) = A(cos( 2pf 0t +  ) + jsen(2pf 0t +  )) =Ce jw0t
con C = Ae j
fasore
Esponenziali complessi
Esponenziali complessi
Il segnale risultante dalla somma
vettoriale di due vettori controrotanti
di ugual modulo A e fasi iniziali opposte è
un segnale reale
x (t ) =
A j ( 2pf 0t + )
(e
+ e - j ( 2pf0t + ) ) = A(cos( 2pf 0t +  ) = Re( Ce j ( 2pf 0t ) )
2
Esponenziali complessi
Esponenziali complessi (richiami)
I segnali complessi possono essere espressi in
x(t ) = Rex(t )+ j Imx(t )
x(t ) =| x(t ) | exp j x(t )
forma cartesiana o ret tan golare
forma polare
Da cartesiana a polare
| x(t ) |= Re 2 x(t )+ Im 2 x(t )
x(t ) = a tan
Imx(t )
Rex(t )
Da polare a cartesiana
Rex (t ) =| x (t ) | cos x (t )
Imx (t ) =| x (t ) | sin  x (t )
Serie di Fourier: definizione
x(t )
• Dato un segnale periodico,
Fourier dimostrò che è
possibile scrivere lo stesso
segnale in forma di serie
x(t ) =

X
n = -
j
n
e
2pnt
T0
Sintesi
-3 -2 -1
T0 T0 T0
dove
1
Xn =
T0
Xn
T0 / 2

-j
x(t )e
2pnt
T0
1 2 3
T0 T0 T0
Analisi
X n
dt
-T0 / 2
N.B.: i coefficienti Xn sono numeri
complessi
-3 -2 -1
T0 T0 T0
1 2 3
T0 T0 T0
Serie di Fourier: forme
alternative
• Serie di seni e coseni
 2pnt  
 2pnt 
 +  Bn sin 

x(t ) = A0 +  An cos
n =1
 T0  n =1
 T0 

2
An =
T0
 2pnt 
dt
x(t )cos

 T0 
-T0 / 2
T0 / 2
2
Bn =
T0
 2pnt 
dt
x(t )sin 

 T0 
-T0 / 2
T0 / 2
• Serie di soli coseni
 2pnt

x(t ) = V0 +  Vn cos
-  n 
n =1
 T0


V0 = A0 Vn = A + B
2
n
2
n
 Bn 
 n = tan  
 An 
-1
Sviluppo in serie di Fourier
• Eq. di sintesi: x(t) puo’ essere sintetizzato
con una sommatoria di infinite oscillazioni
sinusoidali di ampiezza Vn, fase iniziale  n
e frequenza fn=n/T0
• Eq. di analisi: rende possibile analizzare il
peso delle varie armoniche che
contribuiscono a formare x(t)
Spettro di un segnale
• Conoscere i valori di modulo (ampiezza) e
fase dei coefficienti di Fourier in funzione
delle fn significa determinare lo spettro
delle ampiezze e delle fasi di x(t)
• Fornisce la conoscenza del segnale nel
dominio delle frequenze mentre
l’andamento di x(t) fornisce la descrizione
nel dominio del tempo
Spettro di un segnale
• Lo spettro di ampiezza (e di fase) di un segnale
periodico si ha solo all freq. fn : spettro a righe
o discreto (solo in corrispondenza delle
frequenze armoniche)
• La distribuzione e l’altezza delle righe spettrali è
caratteristica del segnale periodico considerato:
ad es. lo spettro di un suono puro (sinusoidale)
è costituito da una sola riga.
Sintesi di un segnale
• Per un segnale reale le ampiezze |Xn| decrescono
all’aumentare di n.
• Ai fini della ricostruzione di x(t) contano le prime
armoniche le rimanenti danno contributo trascurabile
x(t ) =

X
n = -
j
n
e
2pnt
T0
K
  X ne
j
2pnt
T0
-K
• Si commette un errore di ricostruzione che diminuisce
all’aumentare del numero dei termini K utilizzati
• Il numero K è tanto maggiore quanto piu’ il segnale x(t)
varia bruscamente.
Serie di Fourier:coseno
• Il coseno è di per sè un termine
dell’espansione in SdF di segnali reali:

x(t ) = X 0 + 2 | X k | cos( 2pf 0t +  k )
k =1
• La componente continua vale 0
Xk = 
1/ 2
0
per k = 1
per k  1
|Xk |
-7-6-5-4-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7
k
Serie di Fourier:seno
• Il seno è di per sè un termine
dell’espansione in SdF di segnali reali:

x(t ) = A0 + 2 ReAk cos( 2pkf0t ) - ImAk sin( 2pkf0t )
k =1
• La componente continua vale 0
Xk = 
- j / 2 per k = +1
+ j / 2 per k = -1
0
per k  1
Im|Xk |
-7-6-5-4-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7
k
Trasformata di Fourier: definizione
x(t )
• Dato un segnale aperiodico, esso può
essere scritto mediante la formula
t

x(t ) =  X ( f )e j 2pft df
dove
-
X( f )

X ( f ) =  x(t )e
- j 2pft
f
dt
-
• Le
due
equazioni
si
chiamano
“antitrasformata” e “trasformata” di Fourier.
x(t) e X(f) si dicono “coppia di Fourier”.
N.B.: si badi ancora una volta che la funzione
X(f) è una funzione a valori complessi
X ( f )
f
Trasformata di Fourier: (il rect)
•
Si prenda un rettangolo alto A e lungo T,
rappresentato dalla formula:
 t  1 t  T / 2
A rect  = 
 T  0 t > T / 2
A
0.5 T
t
•La sua trasformata di Fourier è:
X ( f ) = ATsinc(fT )
•
N.B.: questa trasformata è esattamente
l’inviluppo dei coefficienti della serie
di Fourier che si ottiene “ periodicizzando” il rettangolo per T0 oo
f0 0 e nf0 f
Pierucci Laura 3