Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico: 
2016/2017
Tipologia di insegnamento: 
Caratterizzante
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Corso di afferenza: 
Corso di Laurea triennale (DM 270) in INGEGNERIA INFORMATICA, BIOMEDICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI
Settore disciplinare: 
TELECOMUNICAZIONI (ING-INF/03)
Crediti: 
9
Anno di corso: 
2
Docenti: 
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
72

Obiettivi

Il corso di Probabilità e Fenomeni Aleatori è un corso di carattere metodologico, che ha l'obiettivo di fornire allo studente gli strumenti per comprendere e modellare un fenomeno aleatorio. Le metodologie illustrate consentono allo studente di giungere a soluzioni di problemi di notevole interesse applicativo nel campo della biomedica, dell'informatica e delle telecomunicazioni. I contenuti del corso sono strettamente propedeutici ai corsi del settore dell'informazione.

Risultati di apprendimento:

1) conoscenza e capacità di comprensione: lo studente deve dimostrare di saper comprendere le problematiche relative ad un fenomeno aleatorio, di conoscere i fondamenti della teoria della probabilità, i modelli di variabili aleatorie e loro trasformazioni, i segnali aleatori, sia a tempo-continuo che a tempo-discreto, e la loro caratterizzazione energetica, i legami tra alcune grandezze globali dei segnali non deterministici in ingresso e in uscita da un sistema lineare e tempo-invariante;

2) conoscenza e capacità di comprensione applicate: lo studente deve dimostrare di essere in grado di analizzare fenomeni non deterministici, di applicare i concetti essenziali della teoria della probabilità per risolvere semplici problemi dominati dall'incertezza sull'esito di un esperimento, di saper effettuare elaborazioni su segnali e vettori aleatori, di saper caratterizzare, da un punto di vista energetico, i segnali non deterministici;

3) autonomia di giudizio: lo studente deve essere in grado di indicare in maniera autonoma le principali metodologie per analizzare un fenomeno non deterministico;

4) abilità comunicative: lo studente deve avere la capacita di spiegare, in maniera corretta e precisa, gli argomenti del corso, utilizzando con rigore il linguaggio scientifico;

5) capacità di apprendere: lo studente deve saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli illustrati durante il corso; inoltre, deve essere in grado di aggiornarsi continuamente tramite la consultazione di pubblicazioni e testi diversi da quelli impiegati nel corso.

Prerequisiti

Sono richieste adeguate conoscenze di Analisi Matematica, Geometria ed Algebra e Teoria dei Segnali.

Contenuti

Probabilità. La variabile aleatoria. I vettori aleatori. Processi aleatori. Cenni di teoria dell'informazione.

Metodi didattici

Lezioni frontali. Esercitazioni. Lezioni di laboratorio Matlab.

Verifica dell'apprendimento

L’obiettivo della prova d’esame consiste nel verificare il livello di raggiungimento degli obiettivi formativi precedentemente indicati.
L’esame prevede 2 prove:
- prova scritta, che consiste in 3 esercizi numerici su tutti gli argomenti trattati nel corso. A ciascun esercizio è assegnato il punteggio massimo di 10 punti. La prova scritta è superata se lo studente totalizza almeno 15 punti su 30. Il tempo previsto per la prova è di 2 ore. Non è consentito consultare testi o utilizzare PC, smartphone. E', invece, consentito l'uso della calcolatrice e del formulario del corso.
- prova orale, su tutti gli argomenti trattati nel corso, nella quale sarà valutata la capacità di collegare e confrontare gli aspetti diversi trattati.
Il voto finale tiene conto della valutazione sia della prova scritta sia della prova orale ed è espresso in trentesimi. Qualora una delle 2 prove risulti insufficiente o qualora il voto finale sia inferiore a 18 è necessario ripetere tutte e 2 le prove.

Testi

[1] Giacinto Gelli, "Probabilita' e informazione", quinta versione, settembre 2003 (in italiano).
[2] Athanasios Papoulis, "Probability, Random Variables, and Stochastic Processes", ed. McGraw-Hill, third edition (in inglese).
[3] Alberto Leon-Garcia, "Probability and Random Processes for Electrical Engineering", ed. Addison-Wesley, second edition (in inglese).

Inoltre, sulla piattaforma e-learning edi.uniparthenope.it è disponibile il materiale didattico del corso (è richiesta la registrazione al sito).

Altre informazioni