Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

281
GUIDA DELLO STUDENTE CORSO DI STUDI IN INGEGNERIA ELETTRONICA A.A. 2012/2013 AREA DIDATTICA DI INGEGNERIA DELL’INFORMAZIONE UNIVERSITÀ DI SALERNO FACOLTÀ DI INGEGNERIA FACOLTÀ DI INGEGNERIA

description

Adinf Unisa Guide 2012 2013

Transcript of Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

Page 1: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

 

 

 

 

 

 

GUIDA DELLO STUDENTE

CORSO DI STUDI IN INGEGNERIA ELETTRONICA 

A.A. 2012/2013 

AREA DIDATTICA DI INGEGNERIA DELL’INFORMAZIONE 

UNIVERSITÀ DI SALERNO FACOLTÀ DI INGEGNERIA 

FACOLTÀ DI INGEGNERIA 

Page 2: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2

 

GENERALITÀ ................................................................................................................................................................. 4 

LAUREA ........................................................................................................................................................................... 5 

OBIETTIVI FORMATIVI .................................................................................................................................................... 5 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI ...................................................................................................................................... 6 AMMISSIONE AL CORSO DI STUDIO IN INGEGNERIA ELETTRONICA ................................................................................. 7 TIROCINI ......................................................................................................................................................................... 7 PROVA FINALE ................................................................................................................................................................ 7 APPROFONDIMENTI ......................................................................................................................................................... 7 

LAUREA MAGISTRALE ............................................................................................................................................... 8 

OBIETTIVI FORMATIVI .................................................................................................................................................... 8 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI ...................................................................................................................................... 8 ACCESSO ALLA LAUREA MAGISTRALE ........................................................................................................................... 9 PROVA FINALE .............................................................................................................................................................. 10 APPROFONDIMENTI ....................................................................................................................................................... 10 

INFORMAZIONI UTILI ............................................................................................................................................... 11 

PIANI DI STUDIO ............................................................................................................................................................ 11 FREQUENZA AI CORSI .................................................................................................................................................... 11 MODALITÀ DI FREQUENZA ............................................................................................................................................ 11 LINGUA DI INSEGNAMENTO .......................................................................................................................................... 11 SEDE E ORARIO ............................................................................................................................................................. 11 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE AI TIROCINI .................................................................................................................. 11 PRESENTAZIONE DEI PIANI DI STUDIO .......................................................................................................................... 11 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE A PROGRAMMI DI MOBILITÀ INTERNAZIONALE ............................................................ 12 

CONTATTI E RIFERIMENTI ..................................................................................................................................... 13 

AREA DIDATTICA ......................................................................................................................................................... 13 ALTRI CONTATTI UTILI PER GLI STUDENTI ................................................................................................................... 13 

MANIFESTI DEGLI STUDI ......................................................................................................................................... 15 

LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA ........................................................................................................................ 15 LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA ELETTRONICA .................................................................................................. 18 

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI ................................................................................................................. 20 

ANTENNE................................................................................................................................................................... 21 APPLICAZIONI DI POTENZA DELLE MICROONDE ............................................................................................ 24 AUTOMAZIONE DEI SISTEMI ELETTRICI ........................................................................................................... 26 CAD DI DISPOSITIVI ELETTRICI E MAGNETICI ............................................................................................................... 29 CAMPI ELETTROMAGNETICI ................................................................................................................................ 31 CHIMICA .................................................................................................................................................................... 33 CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA .................................................................................................................. 35 CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA II .............................................................................................................. 37 CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA PER IL FOTOVOLTAICO ...................................................................... 39 COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI .................................................................................................. 41 COMPLEMENTI DI ELETTROMAGNETISMO ...................................................................................................... 43 COMUNICAZIONI ELETTRONICHE ...................................................................................................................... 48 ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE ............................................................................................... 50 ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI ....................................................................................................... 52 ELETTRONICA ANALOGICA .................................................................................................................................. 54 ELETTRONICA DIGITALE ....................................................................................................................................... 56 ELETTRONICA DI POTENZA .................................................................................................................................. 58 ELETTROTECNICA I ................................................................................................................................................ 60 ELETTROTECNICA II ............................................................................................................................................... 62 FIBRE OTTICHE ........................................................................................................................................................ 64 FISICA I E II ................................................................................................................................................................ 66 FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI ..................................................................................................... 69 FONDAMENTI DI ELETTRONICA .......................................................................................................................... 71 

Page 3: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3

FONDAMENTI DI INFORMATICA .......................................................................................................................... 73 FOTOVOLTAICO E OPTOELETTRONICA ............................................................................................................. 75 LABORATORIO DI DISPOSITIVI E CIRCUITI ELETTRONICI ............................................................................ 77 MACCHINE, ALGORITMI E STRUTTURE DATI ................................................................................................... 79 MACCHINE E IMPIANTI ELETTRICI ..................................................................................................................... 82 MATEMATICA I ........................................................................................................................................................ 84 MATEMATICA II ....................................................................................................................................................... 88 MATEMATICA III ...................................................................................................................................................... 92 MICROONDE ............................................................................................................................................................. 95 MISURE ELETTRONICHE ........................................................................................................................................ 97 MISURE BASATE SU VISIONE ............................................................................................................................... 99 MISURE PER L’AUTOMAZIONE .......................................................................................................................... 101 OTTICA E COMPATIBILITÁ ELETTROMAGNETICA ........................................................................................ 103 PRODUZIONE E GESTIONE DELL’ENERGIA PER LE FONTI RINNOVABILI ................................................ 105 PROGETTAZIONE DI SISTEMI ELETTRONICI INTEGRATI ............................................................................. 108 RADIOPROPAGAZIONE E IMPATTO AMBIENTALE ........................................................................................ 110 SENSORI E SISTEMI DI ACQUISIZIONE.............................................................................................................. 112 SISTEMI DI MISURE IN TEMPO REALE .............................................................................................................. 114 SISTEMI ELETTRICI PER L’ENERGIA ................................................................................................................. 116 SISTEMI ELETTRONICI DI POTENZA ................................................................................................................. 119 STRUMENTAZIONE E SISTEMI AUTOMATICI DI MISURA............................................................................. 122 TECNICA ED ECONOMIA DELL’ENERGIA ........................................................................................................ 124 TECNOLOGIE DELLA MICRO E NANOELTTRONICA ...................................................................................... 127 TEORIA DEI SEGNALI ............................................................................................................................................ 130 

BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI .................................................................................................................. 132 

 

Page 4: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4

GENERALITÀ 

I Corsi di Laurea e Laurea Magistrale  in  Ingegneria Elettronica  rispettano  il Decreto Ministeriale 

270/04 ed i relativi percorsi formativi sono stati organizzati conformemente.  

Le  figure professionali  che  i Corsi di  Laurea  in  Ingegneria Elettronica  intendono  formare  sono  il 

risultato di un processo che ha visto il coinvolgimento delle associazioni di industriali, di importanti 

realtà  industriali ed enti  locali, nonché  la consultazione di  importanti studi di settore a carattere 

nazionale  ed  europeo.  In  particolare,  i  percorso  formativi  sono  stati  progettato  avvalendosi 

principalmente di contributi quali:  

gli  studi  di  settore  di  importanti  organizzazioni  (ISTAT,  Centro  Studi  C.N.I., 

FederManagement, Confindustria, Anasin;  Federcomin, Confindustria)  in  riferimento  alle 

competenze e alle figure professionali richieste nel mondo delle aziende dell'ICT; 

gli  incontri con  le parti  interessate  (Comitato di  Indirizzo,  rappresentanze del mondo del 

lavoro e delle professioni) promossi dall'Area Didattica di Ingegneria dell'Informazione. 

I  laureati  e  i  laureati magistrali  saranno  in  possesso  di  conoscenze  idonee  a  svolgere  attività 

professionali  con  diversi  livelli  di  approfondimento  in  diversi  ambiti,  quali  la  progettazione,  la 

produzione,  la  gestione  ed  organizzazione,  l'assistenza  delle  strutture    tecnico‐commerciali, 

l'analisi del rischio, la gestione della sicurezza in fase di prevenzione ed emergenza, sia nella libera 

professione che nelle imprese manifatturiere o di servizi e nelle amministrazioni pubbliche.  

Page 5: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5

Laurea 

Obiettivi Formativi  

La figura del laureato in Ingegneria Elettronica è ben definita all’interno della classe dell’Ingegneria 

dell’Informazione,  la  quale  include  anche  le  lauree  in  Ingegneria  Informatica,  delle 

Telecomunicazioni  ed  Automatica.  Essa  è  connotata  all’interno  della  classe  da  maggiori 

competenze nel campo dei componenti, dei dispositivi e dei sistemi elettronici per ciò che riguarda 

principalmente i principi fisici e le tecnologie che sono alla base della loro realizzazione e del loro 

impiego.  

Il Corso di Laurea  in  Ingegneria Elettronica  intende  formare giovani  laureati dotati di una solida 

preparazione di base e di una trasversalità di competenze scientifiche nel campo dell'Ingegneria 

dell'informazione  per  manutenere,  gestire  ed  intervenire  su sistemi  e  apparati  dedicati 

all'acquisizione,  elaborazione  e  trasmissione  delle  informazioni.  La  formazione  impartita dovrà 

fornire  loro sia gli aspetti tecnici, necessari per riuscire a  interpretare e sfruttare  i vantaggi della 

continua innovazione del settore elettronico a favore dei vari comparti produttivi (quali il settore 

industriale,  la pubblica amministrazione,  il settore dei servizi) sia gli strumenti metodologici per 

analizzare  l'ampia  gamma  di  fenomeni fisici  che  riguardano  le  diverse  fasi  di  trattamento  e 

trasmissione dell'informazione, riuscendo anche a contribuire alla sintesi di apparati  innovativi di 

media complessità.

Per raggiungere tale peculiarità i contenuti e la successione temporale dei corsi sono concepiti in 

modo  da privilegiare  uno  sviluppo  "bottom‐up"  nell'acquisizione  delle  conoscenze  nelle  varie 

discipline, spostando progressivamente l'attenzione dal livello microscopico al sistema finale senza 

perdere di vista  la  realtà  fisica, assunta nel corso degli  studi come unico  riferimento del  "saper 

fare".

Il corso è strutturato  in modo da fornire al termine del secondo anno  le competenze di base, sia 

fisico‐matematiche che  di  tipo  ingegneristico,  che  gli  permettano  di  impadronirsi  delle 

metodologie ingegneristiche che saranno impartite nei corsi del 3 anno.

In  particolare,  le  discipline  rivolte  all’apprendimento  di  metodi  matematici  e  statistici  e  di 

fondamenti  dell’informatica  e  delle misure  permettono  al  laureato  in  Ingegneria  Elettronica  di 

affiancare  alle  competenze elettrotecniche ed elettroniche di base  la  capacità di  rappresentare 

analiticamente  i fenomeni fisici che sono alla base della elettronica e di risolvere problemi  legati 

all’analisi, alla caratterizzazione ed allo sviluppo di modelli di componenti e dispositivi. Su queste 

competenze  di  base  vengono  poi  innestati  i  contenuti metodologico  ‐  applicativi  delle  diverse 

Page 6: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6

discipline  indirizzati  alla  conoscenza  dei  principali  sistemi  elettronici  di  telecomunicazione,  di 

conversione  dell’energia,  di  acquisizione,  elaborazione,  trasmissione  e  memorizzazione  delle 

informazioni. Questo favorisce l’acquisizione di numerose competenze interdisciplinari necessarie 

per intervenire nella gestione, nel controllo e nella manutenzione di apparati e sistemi utilizzati nei 

più disparati ambiti industriali e civili. Il laureato, inoltre, attraverso i curricula professionalizzanti 

matura una particolare sensibilità verso tematiche quali l’automazione industriale, la compatibilità 

elettromagnetica e  lo  sfruttamento e  la gestione delle  risorse energetiche che caratterizzano  in 

modo trasversale quasi tutti i settori industriali e dei servizi.  

La  figura  professionale  che  ne  risulta  è  particolarmente  indicata  per  occupare  nella  libera 

professione o  in  imprese pubbliche o private manifatturiere e dei servizi  il ruolo di:  ingegnere di 

produzione,  gestore/manutentore  di  sistemi  e  processi,  ingegnere  della  qualità  di  sistemi 

elettronici,  tecnico‐commerciale  per  il marketing  e  per  l’assistenza  utenti  di  sistemi  elettronici. 

All’interno  di  gruppi  di  lavoro  opportunamente  coordinati  può  assolvere  anche  compiti  di 

ricerca/sviluppo, progettazione, produzione di componenti e sistemi complessi. 

 

Organizzazione degli Studi  

Il percorso formativo del laureato in Ingegneria Elettronica si articola su tre livelli:

formazione  generale  di  base,  nell'ambito  della matematica,  della  fisica,  della  statistica 

applicata all'ingegneria e dell'informatica

formazione nelle discipline ingegneristiche di base, con particolare riferimento agli aspetti 

inerenti  i  circuiti elettrici,  la  teoria  dei  sistemi,  l'analisi  dei  segnali  ed  i  fondamenti 

dell'elettronica e delle misure.

formazione  di  natura  propriamente  caratterizzante,  finalizzata  all'acquisizione  di 

competenze  interdisciplinari  nel settore  delle  misure,  dei  campi  elettromagnetici  e 

dell'elettronica.

A  partire  dal  terzo  anno,  il  Corso  di  Studi  è  orientato  all'approfondimento  degli  aspetti 

metodologici  e  delle  tecniche  di  progettazione hardware  e  software  di  apparati  e  sistemi  che 

possono  intervenire  nella  produzione,  elaborazione  e    trasmissione delle  informazioni.  In 

particolare,  al  termine  del  ciclo  formativo  lo  studente  dovrebbe  aver  acquisito  una  buona

padronanza sull'impiego degli strumenti formali dell'elettromagnetismo e delle telecomunicazioni 

per  l'analisi di sistemi di trasmissione dell'informazione, sia guidata che  irradiata, sull'impiego di 

metodologie e strumenti di analisi dei sistemi di controllo, sul dimensionamento delle macchine 

Page 7: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7

elettriche  e  sullo  sviluppo  dell'  hardware richiesto  per  l'elaborazione  di  informazioni,  sia 

analogiche che digitali.

Ammissione al Corso di Studio in Ingegneria Elettronica  

Ai  fini  dell’accesso  al  Corso  di  Studi,  è  prevista  una  prova  che  serve  allo  studente  sia  come 

autovalutazione,  sia  come  titolo  di  ammissione.  L’iscrizione  al  Corso  di  Studi  è  subordinata  al 

rispetto dei termini per la prescrizione ed al sostegno obbligatorio del test di accesso che consiste 

in quesiti a risposte multiple, in elaborazioni logiche ed esercizi per la cui risoluzione si richiedono 

buone conoscenze pre ‐ universitarie di base. Se la verifica non è positiva vengono indicati specifici 

obblighi formativi aggiuntivi da soddisfare nel primo anno di corso, attraverso la frequenza a corsi 

di recupero, organizzati dalla Facoltà per l'acquisizione di conoscenze di base di Matematica, Fisica 

ed Informatica. 

Tirocini 

E’ previsto  che  lo  studente  svolga obbligatoriamente un’attività di  tirocinio presso  Industrie ed 

Enti di grande rilevanza nazionale che operano nei settori dell’Elettronica, dell’Informatica e delle 

Telecomunicazioni,  convenzionate  con  l’Area  Didattica.  L’attività  di  tirocinio  consente  allo 

studente di completare l’esperienza formativa nel settore di interesse e di entrare in contatto con 

le problematiche di progettazione e produzione, e di applicare  le conoscenze acquisite nel corso 

degli studi. 

Per tutti gli studenti del Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica è prevista la partecipazione ad un 

ciclo di seminari tenuti da  importanti dirigenti di aziende e da esperti rappresentanti del mondo 

del lavoro sulle problematiche dell’innovazione tecnologica, della ricerca scientifica e della ricerca 

applicata nei vari settori dell’Ingegneria dell’ICT, e sulle prospettive occupazionali del settore. 

Prova finale 

La  prova  finale  consiste  nella  preparazione  e  discussione  di  un  elaborato  di  carattere 

prevalentemente  applicativo,  sviluppato  nell'ambito  delle  discipline  del  Corso  di  Laurea  e 

corredato da una presentazione multimediale.  

Approfondimenti 

Ulteriori dettagliate informazioni possono essere ottenute consultando  

https://ateneo.cineca.it/off270/web/corso_2012.php?id_corso=1316828&anno=2012&ambiente=

offf 

 

Page 8: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8

Laurea Magistrale 

Obiettivi Formativi 

La  Laurea  Magistrale  in  Ingegneria  Elettronica  intende  fornire  allo  studente  una  spiccata 

padronanza nella progettazione di apparati elettronici di una certa complessità, dotandolo delle 

conoscenze adatte a gestire ed innovare tecnologie, processi e sistemi impiegati nei diversi settori 

economici,  da  quello  della  produzione  industriale  a  quello  dei  servizi,  incluso  il  settore 

commerciale. La sua formazione dovrà essere trasversale in modo da poter trasferire e sfruttare le 

competenze acquisite nel campo dell’Ingegneria dell’Informazione in altri settori, quali l’elettrico, 

il meccanico,  il civile e  l’ambientale.  Il  laureato avrà conoscenze sufficienti per valutare  l’impatto 

delle  tecnologie  dell’informazione  in  questi  settori,  per  contribuire  al  loro  sviluppo  ed  operare 

sinergicamente con gruppi di ricerca. 

Gli  ambiti    professionali  sono  quelli  dell'innovazione  tecnologica,  della  produzione,  della 

progettazione  avanzata  e  della  gestione  di  sistemi    elettronici  complessi,  sia  nella  libera 

professione sia nelle imprese manifatturiere o di servizi, pubbliche  e  private. I laureati magistrali 

potranno  trovare occupazione presso  imprese di progettazione e produzione di componenti,   di  

apparati e di sistemi elettronici ed optoelettronici, industrie manifatturiere, settori delle pubbliche 

amministrazioni ed imprese di servizi che utilizzano tecnologie ed infrastrutture elettroniche per il 

trattamento, la trasmissione e l'impiego di segnali in ambito civile, industriale e dell'informazione. 

Organizzazione degli Studi  

Il Corso di studi è organizzato  in modo tale da offrire allo studente  l'opportunità di conseguire al 

termine del biennio del Corso di Laurea Magistrale un bagaglio di competenze adeguate per una 

buona immissione nella realtà lavorativa.  

I  corsi di  insegnamento  sono organizzati  in due  semestri.  I  semestri  impegnano 12  settimane e 

vanno da ottobre a dicembre e da marzo a maggio. La didattica impartita nei corsi è organizzata in 

moduli da 60/90 ore, di cui una parte rilevante è riservata ad attività esercitative ed a pratiche di 

laboratorio.  Alcune  attività  didattiche  riguardano  lo  sviluppo  di  attività  interdisciplinari  con  lo 

scopo di abituare  l’allievo a generalizzare metodi e tecniche  impartite nei vari corsi, a  impiegare 

software complessi, ad analizzare ed  interpretare dati, a progettare opere e gestire cantieri.Gli 

esami  di  profitto  possono  essere  orali  e/o  scritti  e/o  grafici.È  possibile  seguire  alcuni  corsi  o 

preparare  l'elaborato  per  la  prova  finale  nell'ambito  del  programma  comunitario  di  mobilità 

studentesca Erasmus/Socrates. 

 

 

Page 9: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9

Accesso alla Laurea Magistrale 

L'ammissione  al  Corso  di  Laurea  Magistrale  richiede  il  possesso  di  requisiti  curriculari  che 

prevedonoun'adeguata  padronanza  di  metodi  e  contenuti  scientifici  generali  nelle  discipline 

scientifiche  di  base  e  nelle  discipline  dell'ingegneria,  propedeutiche  a  quelle  caratterizzanti 

previste nell'ordinamento della presente classe di laurea magistrale.   

Le  disposizioni  in  materia  di  accesso  al  Corso  di  Laurea  Magistrale  sono  contenute  nel 

Regolamento di Accesso della Facoltà di Ingegneria, al quale si rimanda per ulteriori dettagli.  

Ai  sensi  di  tale  regolamento  è  previsto  che  per  l'accesso  al  Corso  di  Laurea  Magistrale  sia 

necessario il possesso di una Laurea e di adeguati requisiti curriculari e di preparazione.  

Di  norma  è  requisito  curriculare  generale  per  l'accesso  alla  Laurea Magistrale  in  Ingegneria  il 

possesso della Laurea in Ingegneria. Nel caso di possesso di altre lauree è possibile il verificarsi di 

situazioni di affinità con  i percorsi didattici dell'Ingegneria  tali da consentire  l'accesso; questo è 

valutato, di volta  in volta, sulla base della coerenza dell'effettivo curriculum del  laureato con gli 

obiettivi  qualificanti  della  classe  di  Laurea  Magistrale  ed  il  profilo  professionale  previsto  dal 

relativo ordinamento e/o regolamento didattico.  

Il possesso dei  requisiti  curriculari è  verificato  sulla base del numero minimo di CFU, di base e 

caratterizzanti, negli ambiti previsti nella classe di lauree di primo livello dalla quale è originata la 

Laurea Magistrale  in  questione.  Il  numero  di  CFU  è  precisato,  per  i  vari  Corsi  di  Studio,    nel 

Regolamento di Facoltà.  

I requisiti curriculari, sono differenziati, considerando le seguenti tipologie di laureati:  

laureati  interni,  con  laurea  di  continuità  (ad  esempio  laureati  in  Ingegneria Meccanica,  con 

percorso verso la Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica)  

laureati esterni (in possesso di una Laurea conseguita presso altra Facoltà in Italia), con laurea 

di continuità;  

laureati  in  ingegneria,  interni ed esterni,  con  laurea non di  continuità;  laureati  in  ingegneria 

all'estero;  

laureati non in ingegneria.  

Si ritiene che per  i  laureati della prima  tipologia sussistano  i requisiti curriculari e sia necessario 

prevedere solo la verifica dell'adeguatezza della personale preparazione.  

Per i laureati delle altre tipologie si ritengono necessarie le verifiche sia dei requisiti curriculari sia 

della personale preparazione.  

Page 10: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0

Per i laureati all'estero, ove al più esistono aree culturali non omonime a quelle dei nostri settori 

scientifico‐disciplinari,  e  per  i  laureati  non  in  ingegneria  la  verifica  dei  requisiti  curriculari  può 

essere effettuata considerando opportune equivalenze tra gli  insegnamenti seguiti con profitto e 

quelli ascrivibili ai nostri Settori Scientifico‐Disciplinari.  

Tra  i  requisiti  di  accesso  è,  inoltre,  prevista  una  buona  conoscenza  di  una  lingua  dell'Unione 

Europea, oltre l'Italiano.  

L'adeguatezza della preparazione è valutata sulla base della media dei voti conseguiti ai vari esami 

e della durata degli studi per conseguire la laurea, in accordo a quanto previsto nel Regolamento 

di Accesso della Facoltà di Ingegneria. Tale regolamento prevede l'immatricolazione degli studenti 

che soddisfano i requisiti curriculari e di preparazione.  

Coloro i quali, invece, non rispondano pienamente ai requisiti di preparazione, possono accedere 

all'immatricolazione sostenendo una specifica prova d'accesso.  

 

Prova Finale  

La  prova  finale  consiste  nella  preparazione  e  discussione  di  un  elaborato  di  carattere 

prevalentemente  progettuale  e  realizzativo,  sviluppato  nell'ambito  delle  discipline  del  corso  di 

Laurea. L'elaborato è corredato da presentazione multimediale, discussa dal candidato durante lo 

svolgimento della prova finale.  

Approfondimenti 

Ulteriori dettagliate informazioni possono essere ottenute consultando il sito 

https://ateneo.cineca.it/off270/web/corso_2012.php?id_corso=1316837&anno=2012&ambiente=

offf 

 

 

 

Page 11: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1

Informazioni Utili 

Piani di studio 

Gli  studenti possono presentare piani di  studio  la cui approvazione è deliberata dal Consiglio di 

Area  Didattica.  I  termini  e  le modalità  di  presentazione  dei  suddetti  piani  sono  stabiliti  dalla 

programmazione annuale della didattica nel calendario di Ateneo. 

Frequenza ai corsi 

La frequenza ai corsi è obbligatoria.  

Modalità di frequenza 

Gli insegnamenti sono erogati in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano 

Sede e Orario 

I  corsi  sono  erogati  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà 

(http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Richieste di partecipazione ai tirocini 

Le offerte di  tirocinio possono essere  consultate  sulla bacheca dell’Area Didattica di  Ingegneria 

dell’Informazione presso la Facoltà di Ingegneria (Inv. 9C, piano 3°).  

Per  candidarsi  è  sufficiente  consultare  il  sito  di  Area  Didattica  di  Ingegneria  dell’Informazione 

http://www.adinf.unisa.it/ o compilare on‐line la domanda di partecipazione.  

La domanda dove essere presentata nel periodo 1 settembre  ‐ 31 dicembre e ha validità per un 

anno accademico. Essa dovrà essere ripresentata qualora non possa aver seguito durante l’anno di 

validità. 

Presentazione dei Piani di Studio 

I Piani di studio vanno presentati alla Segreteria Studenti di Ingegneria, entro la data deliberata dal 

Senato  Accademico  (tipicamente  metà  Settembre).  Successivamente  lo  studente  riceverà 

comunicazione sull’eventuale approvazione del Piano di Studio o sulle richieste di emendamento 

dal Consiglio di Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione. 

Page 12: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2

Richieste di partecipazione a programmi di mobilità internazionale 

Lo studente interessato può aderire al programma di mobilità studentesca Erasmus che consente 

di svolgere un periodo di studi all’estero presso una delle Università straniere che hanno stabilito 

un accordo di mobilità con l’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione. 

Il  programma  Erasmus  consente  allo  studente  di  formulare  un  piano  di  studio  in  cui  alcuni 

insegnamenti dell’Università di provenienza sono sostituiti con  insegnamenti presenti nell’offerta 

didattica dell’Università ospitante e/o svolgere attività di tirocinio e di tesi. 

L’istruttoria  per  la  partenza  prevede  la  compilazione  del  Learning  Agreement  che  contiene  le 

indicazioni  sugli  insegnamenti  che  si  intendono  seguire  all’estero e  i  relativi esami  che  saranno 

sostenuti. 

Sul  sito  Web  dell’Area  Didattica  di  Ingegneria  dell’Informazione  sono  disponibili  tutte  le 

convenzioni stipulate, i regolamenti, e le informazioni necessarie allo studente per perfezionare la 

richiesta di mobilità e per provvedere al rientro all’accreditamento degli esami superati. 

Sono  attive  convenzioni  con prestigiose Università dei principali paesi europei: Germania, Gran 

Bretagna, Irlanda, Portogallo, Romania, Spagna e Svezia. 

Page 13: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3

Contatti e riferimenti 

Area Didattica 

Presidente dell’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione 

Prof. Vincenzo TUCCI 

Tel. 089/964224, E‐mail: [email protected] 

Segreteria dell’Area Didattica 

Orario di Ricevimento: lunedì e mercoledì dalle  10.00 alle 13.00. 

Tel: 089/964167   E‐mail: [email protected]

 

Altri Contatti Utili per gli Studenti 

Coordinatore Commissione  Supporto alla didattica (orari) 

Ing. Vincenzo MATTA  

Tel: 089/964301; e‐mail: [email protected] 

Coordinatore Commissione Piani di Studio 

Prof. Giovanni RICCIO  

Tel: 089/964285; e‐mail: [email protected] 

Coordinatori  Commissione Tirocini & Tutorato 

Prof. Pasquale FOGGIA Tel: 089/964275; e‐mail: [email protected] (informatica) 

Prof. Vincenzo GALDI Tel: 089/964284; e‐mail: [email protected] (elettronica) 

Coordinatore  Commissione Orientamento e Placement 

Prof. Nicola FEMIA Tel: 089/964279; e‐mail: [email protected] 

Coordinatore  Commissione Guida dello Studente 

Prof. Alfredo RUBINO 

Tel: 089/964278; e‐mail: [email protected] 

Page 14: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 4

 

Coordinatore  Commissione Relazioni Esterne (ERASMUS e Internazionalizzazione) 

Prof. Heinrich Christoph NEITZERT 

Tel: 089/964304; e‐mail [email protected] 

Coordinatore  Commissione Redazione WEB  

Prof. Pasquale FOGGIA 

Tel: 089/964275; e‐mail: [email protected] 

Page 15: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 5

Manifesti degli Studi 

LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA 

I ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Matematica I  I 9 MAT/05  

Fondamenti di Informatica  I 6 ING‐INF/05  

Fisica I  I 6 FIS/01  

Fisica II  II 6 FIS/01 Fisica I 

Macchine, Algoritmi e Strutture Dati  II 9 ING‐INF/05 Fondamenti di Informatica

Elettrotecnica I  II 6 ING‐IND/31 Matematica I

Matematica II  II 9 MAT/05 Matematica I

TOTALE ANNO I    51  6 ESAMI   

 

II ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Elettrotecnica II  I 6 ING‐IND/31 Elettrotecnica I

Matematica III  I  6  MAT/05  Matematica II 

Fondamenti di Elettronica  I  12  ING‐INF/01  Elettrotecnica I, Fisica 

Matematica II 

Teoria dei segnali  II 9 SECS‐S/02 Matematica III

Fondamenti di Controlli Automatici  II 9 ING‐INF/04 Matematica III

Campi Elettromagnetici  II 12 ING‐IINF/02 Matematica III , Fisica

Macchine e Impianti Elettrici  II 6 ING‐IND/33 Elettrotecnica 

TOTALE ANNO II    60  7  ESAMI   

Page 16: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 6

 

III ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Microonde I 6 ING‐INF/02 Campi Elettromagnetici

Misure Elettroniche I  12  ING‐INF/07 Elettrotecnica II, 

Fondamenti di 

Elettronica 

Elettronica Digitale  I  9  ING‐INF/01  Fondamenti di Elettronica 

Comunicazioni Elettroniche II 6 ING‐INF/03 Teoria dei segnali

Elettronica Analogica  II  9  ING‐INF/01 

Fondamenti di Elettronica , Misure 

Elettroniche, Fondamenti di Controlli 

Automatici 

Insegnamenti a scelta  I/II 15    

Tirocinio formativo    9    

Prova finale    3    

TOTALE ANNO III    69  6 ESAMI   

TOTALE CDS    180     

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Page 17: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 7

INSEGNAMENTI A SCELTA   SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Chimica  I 6 CHIM/07  

Circuiti  elettronici  di  potenza  per  il 

fotovoltaico  II  6  ING‐IND/31 

Fondamenti di 

Elettronica , 

Elettrotecnica II,  

 Matematica III,  

Fondamenti di Controlli 

Automatici 

Economia e Organizzazione Aziendale    6  SECS‐P/07   

Fibre Ottiche   II 6 ING‐INF/02 Campi Elettromagnetici

Laboratorio  di  Dispositivi  e  Circuiti Elettronici (Moduli 1 e 2) 

I  6+3  ING‐INF/01  Fondamenti di 

Elettronica 

Misure per l’automazione   II 6 ING‐INF/07 Misure Elettroniche

Radiopropagazione e Impatto Ambientale  

II 6  ING‐INF/02  Campi Elettromagnetici 

Tecnica ed Economia dell’Energia  I 6 ING‐IND/33  

Page 18: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 8

LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA ELETTRONICA 

I ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Sistemi Elettronici di Potenza I 9 ING‐IND/33  

Elettronica di Potenza  I 9 ING‐INF/01  

Antenne  I 9 ING‐INF/02  

Circuiti Elettronici di potenza II 9 ING‐IND/31  

Elaborazione numerica dei segnali  II 9 ING‐INF/03

Strumentazione  e  Sistemi  Automatici  di 

Misura II  9  ING‐INF/07   

TOTALE ANNO I    54  6 ESAMI   

 

II ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Ottica e Compatibilità Elettromagnetica  I 9 ING‐INF/02 Antenne

Fotovoltaico ed Optoelettronica I 9 ING‐INF/01  

Sensori e Sistemi di acquisizione I  9 

ING‐INF/01 

ING‐INF/07 

Strumentazione e sistemi di automatici 

misura 

Complementi di Controlli Automatici  II 9 ING‐INF/04  

 Insegnamenti a scelta  II 12    

Sviluppo di un elaborato di progettazione e Prova finale 

  18     

TOTALE ANNO II    66  6 ESAMI   

TOTALE CDS    120     

 

 

 

 

 

 

Page 19: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 9

 

 

 

 

 

INSEGNAMENTI A SCELTA  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Applicazioni di potenza delle microonde  6 ING‐INF/02  

Automazione dei sistemi elettrici   6 ING‐IND/33  

CAD di dispositivi elettrici e magnetici    6  ING‐IND/31   

Circuiti di potenza e fonti rinnovabili 6 ING‐IND/31  

Circuiti Elettronici di Potenza II   6  ING‐IND/31 

Circuiti elettronici di 

potenza 

Complementi di Elettromagnetismo 6 ING‐INF/02 Antenne 

Componenti e circuiti ottici  6 ING‐INF/02 Ottica e Comp. EM

Misure basate su visione 6 ING‐INF/07  

Produzione e gestione dell’energia per le fonti rinnovabili 

  6  ING‐IND/33   

Progettazione dei sistemi elettronici integrati 6 ING‐INF/01 Elettronica di potenza

Sistemi di misura in tempo reale  6 ING‐INF/07  

Sistemi elettrici per l’energia 6 ING‐IND/33  

Tecnologie per la micro e nanoelettronica 6 ING‐INF/01 Elettronica di potenza

Page 20: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI 

 

Page 21: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 1

ANTENNE 

Cds:  Ingegneria 

Elettronica LM 

Docente: Claudio 

GENNARELLI 

Integrato:   

Propedeuticità:  

Crediti:  9 

Anno:  I 

Semestre: I 

Codice: SSD:  

ING‐INF/02 Tipologia:obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso fornisce agli allievi  le tecniche di analisi e sintesi delle antenne, nonchè gli elementi di base  per  il  progetto  di  un  collegamento  radio  tra  due  punti.  Vengono,  in  particolare, approfondite le metodologie di analisi e progetto delle antenne alle alte frequenze. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  della  teoria  delle  antenne  e  delle tecniche  elettromagnetiche  utilizzabili  alle  basse  o  alle  alte  frequenze  per  l’analisi  ed  il progetto delle antenne.   

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare un’antenna, mettendone a punto  il modello matematico  in modo da poter ottimizzare i relativi parametri caratteristici. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  le metodologie  più  appropriate  per  progettare  una  particolare  antenna,  o realizzare un collegamento radio tra due punti. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alla teoria ed al progetto delle antenne. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando testi diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati, sono richiesti i seguenti prerequisiti: - conoscenze acquisite nei corsi di matematica e fisica; - conoscenza  delle  leggi  fondamentali  dell’elettromagnetismo  acquisite  nel  corso  di 

Campi Elettromagnetici. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla soprattutto lezioni teoriche, ma sono previste anche alcune esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula, viene mostrato l’utilizzo di alcuni programmi software per l’analisi e la progettazione di antenne. Nell’esercitazioni in laboratorio, vengono effettuate alcune misure dei parametri caratteristici delle antenne. Ad esempio, la determinazione del diagramma di radiazione di un’antenna da misure in camera anecoica, sia in campo vicino che in campo lontano.  

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  un  colloquio orale. Per superare l’esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con  eventuale  lode, 

Page 22: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 2

dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell’esposizione e dell’autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Fondamenti di teoria delle antenne 

Equazioni  di  Maxwell.  Condizioni  al  contorno  e  di continuità  per  i  campi.  Radiazione  da  sorgenti elettriche  e magnetiche.  Condizioni  di  zona  lontana. Teorema delle  immagini. Antenne  filiformi. Equazione integrale  di  Hallen.  Parametri  di  un’antenna  in trasmissione  e  rice‐zione.  Teorema  di  reciprocità. Formula del collegamento. Sezione radar ed equazione del radar. 

20    2 

Antenne ad apertura 

Teorema  di  equivalenza.  Radiazione  da  una  guida rettangolare aperta. Spettro di onde piane. Relazione tra  caratteristica  e  spettro  di  onde  piane.  Potenza associata ad un’apertura. Trasformazione campo vicino campo lontano con scansione piana rettangolare. 

12    2 

Schiere di antenne 

Arrays  lineari.  Studio  con  il  metodo  del  polinomio associato.  Array  binomiale.  Sintesi mediante  Fourier. Ottimizzazione  degli  arrays  con  i  polinomi  di Tchebyscheff. Phased arrays. Antenne Yagi‐Uda. Arrays bidimensionali. 

10  2   

Metodo dei momenti Metodo dei momenti. Risoluzione dell’equazione integrale di Hallen con il metodo del point‐matching e funzioni di base rettangolari. 

2  2   

Propagazione 

Propagazione per onda di terra. Riflessione delle onde radio dalla superficie della terra. Propagazione su terra piatta.  Propagazione  su  terra  sferica.  Volume significativo  nella  propagazione  delle  onde  radio. Propagazione  su  colline.  Influenza  della  troposfera sull’onda di terra. Scattering troposferico. 

10     

Metodi alle alte frequenze 

Ottica  Fisica.  Teoria  Geometrica  della  Diffrazione. Espressioni  generali  per  i  campi  incidente,  riflesso  e diffratto.  Campo  diffratto  da  un  diedro. Determinazione  dei  punti  di  diffrazione.  Sistemi  di riferi‐mento fissati dai raggi. Coefficienti di diffrazione per  il  semipiano  e  per  il  diedro.  Sezione  radar monostatica  di  un  disco  circolare  e  di  un  corner 

16     

Page 23: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 3

reflector a due facce.

Antenne a riflettore 

Calcolo del campo  irradiato da un'antenna a riflettore parabolico  mediante  la  Teoria  Geometrica  della Diffrazione,  il  metodo  dell’  apertura,  il  metodo dell’Ottica Fisica ed il metodo delle correnti equivalenti di bordo. 

10  2   

Totale Ore  80  6  4

 

Testi di riferimento C.Gennarelli,  F.D’Agostino,  Elementi  di  teoria  delle  antenne,  Edizioni Scientifiche Florio, Napoli, 1998 M.Dolukhanov, Propagation of Radio Waves, Mir Publishers, Moscow. G.Ferrara, C.Gennarelli, Tecniche asintotiche in elettromagnetismo. Applicazioni all'analisi delle antenne a riflettore e alla valutazione di sezioni radar, ITTOEM, Napoli, 1990. C.Gennarelli, Dispense del corso di Antenne. (Fotocopie dei Lucidi). 

Page 24: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 4

APPLICAZIONI DI POTENZA DELLE MICROONDE 

Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Francesco 

D’AGOSTINO 

Integrato:   

Propedeuticità:  

Crediti: 6 

Anno: II Semestre:  II Sem 

Codice:   SSD: ING‐INF/02 

Tipologia: A scelta 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  fornisce  le  competenze necessarie per  lo  sviluppo dei processi  industriali basati  sul riscaldamento a microonde e dei relativi apparati. Buona parte del corso è rivolta ad aspetti di natura sperimentale (misure a microonde, studio di processi di riscaldamento).  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza  dei  fenomeni  fisici  alla  base  del  riscaldamento  a microonde  e  delle  proprietà elettromagnetiche dei materiali che ne influenzano l’efficienza. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Conoscenza  dei  processi  termici  basati  sul  riscaldamento  a  microonde  e  dei  principali parametri di progetto dei relativi apparati in uso in ambito industriale. Metodologie di misura a microonde. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Lo  studente  dovrà  essere  in  grado  di  individuare  le  soluzioni  più  efficienti  ai  fini dell’implementazione di un apparato di riscaldamento a microonde.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Lo studente dovrà essere in grado di esporre con linguaggio tecnico adeguato le problematiche connesse  agli  aspetti  elettromagnetici  del  riscaldamento  a  microonde.    Le  esperienze  in laboratorio svilupperanno la capacità di lavorare in gruppo e di redarre relazioni tecniche. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Lo studente dovrà essere  in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati nel corso, ricorrendo anche a supporti diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di  teoria delle microonde. 

Metodi didattici 

Il corso prevede lezioni in aula supportate da esercitazioni sperimentali in  laboratorio. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  colloquio  ed esecuzione di una prova pratica in laboratorio. 

 

 

 

 

 

Contenuto del corso 

Page 25: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 5

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Proprietà dielettriche dei materiali 

Relazioni  costitutive.  Polarizzazione.  Costante dielettrica  complessa. Modello  di  Debye. Modello  di Cole‐Cole.  Miscele.  Tecniche  di  misura  della permittività complessa.  

5    5 

Riscaldamento dielettrico 

Aspetti  teorici  del  riscaldamento  dielettrico.  Potenza dissipata.  Profondità  di  penetrazione.  Elementi  di trasmissione  del  calore.  Conduzione,  convezione  ed irraggiamento. Fenomeni di trasporto di massa.  

10     

Apparati per il riscaldamento a microonde 

Utilizzazione dello  spettro.  Struttura e  componenti di un  sistema  di  trattamento  a  microonde.  Sorgenti  a microonde: magnetron e klystron. Applicatori ad onda viaggiante  assiali  e  a  serpentina.  Applicatori  a  cavità multimodali e monomodali. Mescolatori modali.  

10     

Applicazioni 

Applicazioni  alle  tecnologie  dei  materiali:  curing  di polimeri,  cementi,  carte,  legni.  Applicazioni  alle tecnologie  alimentari:  cottura,  liofilizzazione, sterilizzazione.  Applicazioni  ambientali  e  medicali. Dosimetria  e criteri di protezione (cenni).  

5     

Laboratorio 

Misure  di  frequenza  e  di  potenza.  Misure  di  Ros. 

Adattamento. Caratterizzazione di componenti passivi 

in  guida  d’onda.  Tecniche  riflettometriche. Misura  di 

Insertion  loss.  Misure  di  impedenza.  Misure  di 

permittività in guida d’onda 

    25 

Totale Ore  30    30

Testi di riferimento A.C.Metaxas, R.J.Meredith,  “Industrial Microwave Heating”, Peregrinus, London,1993. R. Meredith, Engineers’, “Handbook of Industrial Microwave Heating”, IEE Power Series 25London Dispense fornite dal docente 

 

 

Page 26: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 6

AUTOMAZIONE DEI SISTEMI ELETTRICI Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Vincenzo GALDI 

Integrato:  

Propedeuticità:  

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐IND/33 TipologiaA scelta  

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso mira  all’apprendimento  di modelli  e metodi  avanzati  orientati  al  controllo  di  tipo innovativo  dei  sistemi  elettrici  e,  più  in  generale,  di  sistemi  complessi,  basate  sulle metodologie adattative, fuzzy, neuronali ed evolutive.  Il  corso  si  pone,  inoltre,  l’obiettivo  di  sviluppare  competenze  per  la  gestione  intelligente dell’energia  in  ambito  civile  e  industriale  e  di  fornire  gli  strumenti  per  la  progettazione  di sistemi di monitoraggio e controllo dell’energia e  il power management basate su tecnologie telematiche e su logiche programmabili .  Il  corso  presenta,  infine,  alcuni  strumenti  utili  al  calcolo  dei  flussi  di  potenza  sulle  reti  di distribuzione  dell’energia  e  per  l’ottimizzazione  dei  flussi  di  potenza  su  reti  elettriche  in presenza di generazione da fonte rinnovabile.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione delle metodologie tradizionali per la progettazione di sistemi per l’automazione sia riferita a processi industriali sia ai sistemi elettrici. Capacità di sintesi di sistemi di controllo avanzati basati su tecniche di controllo basate su metodologie soft‐computing. Capacità  di  comprensione  dei  problemi  legati  alla  gestione  dei  flussi  di  potenza  sulle  reti elettriche  di  distribuzione  e  all’effetto  dell’applicazione  di  tecniche  di  ottimizzazione. Conoscenza  dei  problemi  di  power  management  in  ambito  civile  e  industriale  e  delle problematiche legate alla progettazione e realizzazione di sistemi domotici. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  gestire  impianti  di  automazione  in  ambito  industriale  e  civile.  Progettare  sistemi  per l’automazione sia riferita a processi industriali sia ai sistemi elettrici. Utilizzare tools software di supporto allo  sviluppo di  sistemi di  supervisione e controllo di  impianti.  Individuare  soluzioni tecnologiche  in  grado  di  supportare  servizi  avanzati  di  power management  in  applicazioni industriali e civili. Conoscere le tecnologie e i sistemi elettronici programmabili per la gestione di  impianti e sistemi distribuiti. Saper progettare sistemi domotici basati sull’implementazione su  piattaforme  telematiche  (ICT)  di  metodologie  soft‐computing  basate  sull’intelligenza artificiale. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i dispositivi,  i metodi  e  i  tools  software di  supporto più  appropriati per  la gestione e la realizzazione di impianti di automazione in ambito industriale e civile.  Saper individuare soluzioni per l’ottimizzazione dei consumi in ambito civile ed industriale.  Saper  valutare  differenti  soluzioni  algoritmiche  e  tecnologiche  per  l’automazione  di  sistemi complessi.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  oralmente  un  argomento  legato  all’automazione industriale  e  alla  realizzazione  di  sistemi  di  automazione  basati  su  logiche  programmabili  e architetture distribuite. 

Page 27: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 7

Saper  presentare,  argomentandole,  le  scelte  basate  su  metodologie  sia  tradizionali  che innovative  per  progettare  e  implementare  soluzioni  a  problemi  di  ottimizzazione  in  ambito civile e industriale. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo  raggiungimento degli obiettivi prefissati  sono  richieste conoscenze di base  sui sistemi elettronici di potenza e sui controlli. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni pratiche di  laboratorio, esercitazioni in  aula  e  visite  tecniche. Nelle  esercitazioni  in  aula  gli  studenti  svolgono  esercitazioni  sugli argomenti  trattati nelle  lezioni  teoriche. Nelle esercitazioni  in  laboratorio vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di  lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite  l’utilizzo di elaboratore  di  calcolo  e  software  per  la  programmazione  e  la  simulazione.  Le  esercitazioni sono  strumentali  all’acquisizione,  oltre  che  delle  capacità  di  progettare  sistemi  per l’automazione dei  sistemi elettrici, anche a  sviluppare e  rafforzare  le  capacità di  lavorare  in team.  È prevista nella  seconda parte del  corso  la elaborazione di due progetti per  gruppo, uno da presentare in aula e uno da discutere in sede di esame.

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Durante  il colloquio  l’allievo discuterà anche un elaborato, sviluppato di norma  in gruppo di tre/quattro allievi, relativo alle attività di laboratorio previste durante il corso.  

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez. 

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Generalità sui Sistemi Elettrici per l’Energia. Richiami su sistemi ed apparati per il controllo decentralizzato dei sistemi elettrici. Richiami sul sistema elettrico nazionale. Gli attori del mercato elettrico. Il ruolo dell’automazione e delle tecnologie IC nella gestione dell’energia elettrica. 

2     

Automazione dei sistemi per la produzione trasporto e distribuzione di energia elettrica 

Produzione, trasmissione e distribuzione dell’energia. Cenni sui sistemi di produzione dell’energia elettrica. Richiami sulla rappresentazione delle reti elettriche e dei carichi statici e dinamici. Modello matematico di un sistema interconnesso. Modello in regime permanente. Esempi applicativi a casi studio. Automazione delle reti di distribuzione dell’energia. Ottimizzazione dei flussi di potenza sulle reti elettriche. 

8  4   

Tecniche innovative per l’Automazione dei sistemi 

Sistemi Fuzzy. Sintesi di un controllore Fuzzy. Applicazioni industriali della Logica Fuzzy. La Logica Fuzzy per l’automazione il controllo e la supervisione dei Sistemi Elettrici. Sintesi e implementazione di regolatori fuzzy per PLC. Tuning e Debugging avanzato di regolatori fuzzy per l’automazione. Applicazioni avanzate al controllo dei processi industriali. Attività esercitativa relativa alla sintesi di un caso studio. Sistemi di Controllo basati su 

20  4  4 

Page 28: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 8

Reti Neuronali. Applicazioni delle reti MLP al controllo e alla gestione dei sistemi elettrici. Reti RBF. Reti di Hopfield a stati discreti e a stati continui. Reti SOM. Esempi di applicazione delle Reti Neurali nella Gestione e nel controllo dei Sistemi Elettrici. Algoritmi Genetici: principi Generali. Sintesi di controllore basato sugli AG. Esempi di applicazione degli AG nei Sistemi Elettrici per l’Energia. 

Tecnologie elettroniche per il monitoraggio e controllo di impianti industriali distribuiti 

Tecnologie programmabili per il monitoraggio e controllo dei sistemi distribuiti. Architettura di un sistema di controllo. Sistemi SCADA. PLC e microcontrollori. Metodi e linguaggi di programmazioni per logiche programmabili finalizzate al monitoraggio e al controllo di sistemi e apparati civili e industriali. Reti di comunicazione in ambiente industriale. 

Sistemi domotici: aspetti tecnologici e funzionali per la gestione ottima degli impianti in ambito civile.  

8  2  4 

Affidabilità e qualità nei sistemi di automazione ed elettrici 

Generalità sulla Affidabilità. Richiami sulla qualità, fidatezza e disponibilità. Caratterizzazione in termini di affidabilità di un sistema di automazione: metodo per il calcolo dell'affidabilità e della disponibilità dei sistemi complessi. Cenni sul controllo di qualità: conformità e affidabilità.  

4  0  0 

Totale Ore    42  10  8 

 

Testi di riferimento 

Diapositive delle lezioni. Silvio Cammarata, Sistemi a logica fuzzy, ETAS. Silvio Cammarata, Reti Neurali, ETAS. D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search: Optimization and Machine Learning, Hardcover. Saccomanno, Electric Power System: Analysis and control, IEEE press. Rardin, Optimization in operation research, Prentice Hall. J. Arrillaga, C.P. Arnold, Computer Analysis in Power Systems, Wiley. S.J. Russel, P. Norvig,  Intelligenza artificiale: un approccio moderno, Prentice Hall  International  ‐ UTET. W. Mielczarski, Fuzzy Logic Techniques in Power Systems, Physica Verlag. Cataliotti, Impianti Elettrici, Petronio. 

Page 29: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

2 9

 CAD di dispositivi elettrici e magnetici 

Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docenti: Vincenzo TUCCI 

Patrizia LAMBERTI 

Integrato:   

Propedeuticità: nessuna 

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II   Codice:   SSD: ING‐IND/31 Tipologia:  a scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso intende fornire gli strumenti essenziali per la progettazione ed ottimizzazione di dispositivi elettrici,  magnetici  ed  elettromeccanici  impiegati  per  applicazioni  di  interesse  dell’ingegneria elettronica.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le  conoscenze e  le  capacità di  comprensione  acquisite  riguardano  le metodiche utilizzate nella progettazione ed ottimizzazione di dispositivi e  circuiti, anche  in ambiti non  convenzionali, ed  i loro limiti di utilizzo. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità  di  analizzare,  progettare  e  caratterizzare mediante  strumenti  integrati  tipici  del  CAD elettromagnetico componenti  tipici dei  settori delle nanotecnologie per  l’ingegneria elettrica ed elettronica . Comprendere ed utilizzare le tecniche per l’ottimizzazione del progetto in presenza di incertezze sui parametri. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  analizzare,  progettare  e  ottimizzare  dispositivi elettromagnetici. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper descrivere in forma scritta in modo chiaro e sintetico ed esporre oralmente con proprietà di linguaggio gli obiettivi,  il procedimento ed  i  risultati  conseguiti  in attività  connesse all’analisi, al progetto ed alla ottimizzazione di componenti e circuiti. 

Capacità di apprendere (learning skills) Essere  in  grado  di  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Sono richieste conoscenze  inerenti  i modelli dell’elettromagnetismo,  i metodi di analisi di circuiti elettrici, nonché gli strumenti matematici idonei alla loro soluzione. 

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un problema da risolvere utilizzando le tecniche presentate nelle lezioni teoriche. Lo svolgimento del problema è guidato dal docente e tende a sviluppare e rafforzare le capacità tese a identificare le tecniche più idonee all’applicazione proposta e a predisporre un elaborato chiaro nel procedimento ed accurato nei risultati da conseguire. 

Metodi di valutazione La valutazione del  raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale. incentrato sulla presentazione dell’elaborato progettuale e teso a verificare il grado di conoscenza 

Page 30: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 0

teorica  e  le  capacità  espositive  dell’allievo.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con  eventuale  lode, dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della  qualità dell'esposizione nell’elaborato e nel colloquio.   

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Materiali e componenti elettrici e magnetici 

Caratteristiche  di  materiali  ferromagnetici.  Magneti permanenti  Circuiti  magnetici  e  conversione elettromeccanica  dell’energia.  Forze  e  coppie elettromagnetiche.  

10    10 

Metodi per il CAD  Metodo delle differenze finite nel dominio del tempo. Metodo degli elementi finiti.  

10     

Progettazione di dispositivi 

Simulazione  di  componenti  in  presenza  di  materiali non  lineari  e/o  isteretici. Analisi  e  progettazione  con approccio multifisico  di  sistemi  complessi  e  su  scala nanometrica.  

5  15   

Analisi di sensitività ed ottimizzazione  

Analisi  di  sensitività  e  tolleranza  di  circuiti  elettrici  e magnetici, lineari e non lineari. Effetto delle tolleranze sui parametri. Tecniche di ottimizzazione. 

5  5   

Totale Ore  30  20  10

Testi di riferimento J. J. Cathey: Electric Machines: Analysis and Design Applying MATLAB, Mc Graw‐Hill, 2000. E. S. Hamdi, H. S. Hamdi: Design of Small Electrical Machines, J.Wiley & Son Ltd, 1994. Dispense  ed  esercizi  fornite  dai  docenti  e  disponibili  su  sito  WEB: http://www.elettrotecnica.unisa.it 

 

 

Page 31: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 1

CAMPI ELETTROMAGNETICI  

Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Francesco D’AGOSTINO  

Giovanni RICCIO 

Integrato:   

Propedeuticità: Matematica III 

Fisica Crediti: 12 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/02 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  si propone di  far acquisire agli allievi  conoscenze  sulle proprietà generali dei  campi elettromagnetici e sulle modalità di propagazione delle onde elettromagnetiche, con elementi applicativi  orientati  alla  caratterizzazione  delle  antenne  ed  all’analisi  della  propagazione elettromagnetica guidata. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Al  termine  del  corso,  lo  studente  possiederà  nel  suo  bagaglio  culturale  le  conoscenze metodologiche necessarie per affrontare e risolvere problemi di elettromagnetismo applicato, con comprensione dei fenomeni fisici ad essi collegati. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Sviluppo di una solida comprensione di carattere scientifico‐metodologico della propagazione elettromagnetica  guidata  e  acquisizione  dei  parametri  principali  necessari  per  caratterizzare tipiche  sorgenti  intenzionali  di  campo  elettromagnetico  con  il  fine  di  analizzare  le caratteristiche di un collegamento radio. Metodologie di misura dei campi elettromagnetici. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Lo  studente  dovrà  essere  in  grado  di  discriminare  i  meccanismi  propagativi  del  campo elettromagnetico ed analizzare un circuito a microonde.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Lo studente dovrà essere in grado di esporre con linguaggio tecnico adeguato le problematiche connesse agli aspetti propagativi e radiativi del campo elettromagnetico.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Lo studente dovrà essere  in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati nel corso, ricorrendo anche a supporti diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche e fisiche di base. 

Metodi didattici 

Il corso prevede  lezioni  in aula supportate da esercitazioni  teoriche  in aula e sperimentali  in  laboratorio. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio. 

 

Contenuto del corso 

Page 32: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 2

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Teoria dei campi elettromagnetici 

Equazioni di Maxwell. Relazioni costitutive. Condizioni al contorno. Teorema di Poynting. 

15     

Propagazione delle onde elettromagnetiche 

La propagazione per onde piane. Riflessione e trasmissione di onde piane alla superficie di separazione tra due mezzi di caratteristiche diverse. 

15  5  5 

Teoria circuitale delle linee di trasmissione 

Tensione e corrente lungo una linea di trasmissione. Linee in cascata. Tecniche di adattamento. 

20     

Propagazione guidata Modo TEM. Cavo coassiale. Moti TE e TM. Diagramma di Brillouin. Guida d’onda rettangolare. 

20  10   

Antenne 

Campo irradiato da un dipolo elettrico elementare. Spira elementare di corrente. Equazione integrale di Hallen. Caratterizzazione di antenne in trasmissione e ricezione. Teorema di reciprocità. Formula del collegamento. Cenni di compatibilità elettromagnetica. 

20  5  5 

Totale Ore  90  20  10

 

Testi di riferimento C. Gennarelli, Dispense del corso di campi elettromagnetici. G. Gerosa, P. Lampariello, Lezioni di Campi Elettromagnetici, Ed. Ingegneria 2000  F.T. Ulaby, Fondamenti di campi elettromagnetici, McGraw‐Hill, 2006 

Page 33: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 3

CHIMICA Cds: Ingegneria  Elettronica 

Docente: Liberata GUADAGNO 

Integrato:  

Propedeuticità: nessuna 

Crediti: 6 

Anno: III  Semestre: II Codice: 

 SSD: CHIM/07 

Tipologia: a scelta 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Studio,  comprensione  e  razionalizzazione  dei  fenomeni  chimici,  ovvero  strutturazione  della materia  e  sue  trasformazioni  fisiche  e  chimiche.  Tra  i  risultati  previsti  per  l’apprendimento rientra  lo sviluppo di una visione atomistica delle sostanze e  le competenze per connettere  le osservazioni macroscopiche con la visione atomistica delle reazioni. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  dei  concetti  fondamentali  della  chimica  sulla  base  degli  obiettivi  concettuali pianificati dal docente.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Agli studenti è richiesto di sapere individuare le possibili applicazioni dei concetti fondamentali acquisiti.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Rilevanti  applicazioni  ingegneristiche,  risoluzione  dei  problemi  e  comprensione  concettuale sono tre temi integrati, anche se distinti, che si intrecceranno durante lo svolgimento del corso e  saranno  evidenziati  in  diversi  modi  che,  nel  complesso,  funzioneranno  come  guida  per sollecitare gli studenti a sviluppare i propri obiettivi di valutazione analitica e critica. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Agli studenti è richiesto di sapere esporre oralmente un argomento con la capacità di correlare gli  aspetti  fenomenologici  della  chimica  con  i  processi  che  avvengono  a  livello  atomico  e molecolare. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Agli  studenti  è  richiesto  di  sapere  applicare  le  conoscenze  acquisite  durante  il  corso,  ed approfondire gli argomenti trattati in contesti di interesse attuale. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alle strutture algebriche. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche ed esercitazioni  in aula. Nelle esercitazioni  in aula viene assegnato agli studenti la risoluzione di problemi chimici che rappresentano l’espressione in forma concreta e quantitativa dei concetti che vengono di volta in volta erogati nelle lezioni teoriche.  Il  metodo  di  risoluzione  dei  problemi  è  scelto  in  modo  da  porre  in  risalto  il ragionamento ed è basato su un procedimento a tappe; allo step  iniziale di comprensione del problema segue la fase di pianificazione e risoluzione. La fase di pianificazione serve a riflettere su  come  risolvere  il problema prima di manipolare  i  valori numerici.  L’ultima  fase, quella di verifica,  promuove  l’abitudine  a  valutare  la  ragionevolezza  della  risposta  e  a  verificare  la coerenza con i principi fondamentali della chimica. 

Page 34: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 4

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta ed un colloquio orale. 

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici OreLez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Struttura atomica  Rappresentazione quantomeccanica dell’atomo. Numeri quantici ed orbitali atomici.  

3     

Tavola periodica 

Configurazione  elettronica degli  atomi.  Andamenti periodici  delle  proprietà  atomiche.  Informazioni deducibili  dalla  tavola  periodica.  Connessione  tra struttura atomica e reattività chimica. 

7  2   

Legame chimico 

Formule  chimiche.  Legame  ionico.  Legame  covalente. Caratteristiche di valenza degli elementi in relazione alla loro  posizione  nel  sistema  periodico.  Delocalizzazione degli  elettroni  e  risonanza.  Ibridazione  e  geometria molecolare.  Legame metallico.  Interazioni deboli e  stati condensati.  Natura  molecolare  della  materia  e  sue trasformazioni.  

10  2   

Stechiometria Numero di ossidazione. Reazioni  chimiche ed equazioni di reazione. Reazioni di ossido‐riduzione. 

2  4   

Gas e liquidi  

Pressione. Legge di Boyle. Legge di Charles e Gay‐Lussac. Scala assoluta della temperatura. Equazione di stato dei gas perfetti. Pressioni parziali e legge di Dalton. Gas reali. Proprietà dei liquidi.  

3  2   

Solidi 

Stato  solido.  Proprietà  dei  solidi.  Reticoli  e  celle elementari.  Descrizione  di  alcuni  reticoli  cristallini. Polimorfismo  ed  isomorfismo.  Tipi  di  solidi  e  loro proprietà. Chimica del carbonio e del silicio. 

7  2 

Equilibri di fase Equilibrio  solido‐liquido,  solido‐gas  e  liquido‐gas. Diagrammi di stato. Diagramma di stato dell’acqua e del biossido di carbonio.  

3   

Equilibri chimici 

Generalità.  Legge  di  azione  di  massa.  Effetto  della temperatura  sull’equilibrio  chimico.  Equilibri  omogenei ed  eterogenei.  Dissociazione  elettrolitica  dell’acqua. Acidi e basi. Prodotto di solubilità. 

3  5 

Elettrochimica  Potenziale all’elettrodo e celle galvaniche. 2 3 

Totale Ore  40 20 

 

Testi di riferimento 

D.W. Oxtoby “Chimica Moderna” EDISES  M. S. Silberberg “Chimica” McGraw‐Hill Materiale didattico fornito dal docente. 

Page 35: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 5

  CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA 

Cds: Ingegneria ELETTRONICA LM 

Docente: Nicola FEMIA 

Integrato:  

Propedeuticità:  

Crediti: 9 

Anno: I  Semestre: II Codice: 

 SSD: ING‐IND/31 

Tipologia: obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  tratta  le  topologie,  le  tecniche  di  controllo  ed  i metodi  di  progetto  dei  regolatori switching  di  tensione  e  di  corrente  dc‐dc,  isolati  e  non  isolati,  impiegati  come  sistemi  di alimentazione nei settori dell’informatica, delle telecomunicazioni, dell’elettronica industriale e delle fonti rinnovabili. Al termine del corso gli allievi acquisiscono le competenze necessarie per la progettazione di regolatori switching dc‐dc low‐power. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione  delle  caratteristiche  statiche  e  dinamiche  e  delle  prestazioni  dei  regolatori switching  dc‐dc  in  relazione  alla  topologia  ed  alla  tecnica  di  controllo  utilizzate;  definizione, interpretazione ed utilizzo di figure di merito per l’analisi delle prestazioni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità  di  individuare  ed  interpretare  la  correlazione  fra  le  specifiche  di  un  regolatore switching, dettate dalla specifica applicazione di power management cui esso è destinato, e la tipologia  di  soluzione  progettuale  più  idonea  per  il  conseguimento  delle  prestazioni  attese; capacità di utilizzo di strumenti software di rappresentazione e calcolo simbolico, sviluppo ed ottimizzazione di programmi di calcolo per il progetto automatico. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper  individuare  i metodi più appropriati per progettare e realizzare un regolatore switching, ed ottimizzare sia  il processo di progettazione che  il processo  realizzativo  in base al contesto applicativo.

Abilità comunicative (communication skills) Saper  lavorare  in  gruppo  ed  interagire  con  specialisti  del  settore  power management  con argomentazioni  tecniche di  complessità medio‐alta  su problematiche di  analisi e progetto di circuiti di power management. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  estendere  ed  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  discussi durante  il corso; approfondire gli argomenti  trattati usando  fonti e materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di matematica,  fisica, teoria dei circuiti, controlli automatici, elettronica analogica, elettronica di potenza, con particolare riferimento ai dispositivi a semiconduttore. 

Metodi didattici L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di laboratorio. Nelle esercitazioni  in aula viene assegnato agli studenti un progetto da sviluppare 

Page 36: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 6

durante tutto  lo svolgimento del corso.  Il progetto comprende unitariamente tutti  i contenuti dell’insegnamento  ed  è  strumentale  all’acquisizione  delle  capacità  di  progettazione  e realizzazione di regolatore switching partendo dalle specifiche. Nel corso delle esercitazioni  in laboratorio gli studenti realizzano un prototipo circuitale e ne eseguono una caratterizzazione statica e dinamica. 

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Topologie Esigenze e problemi di alimentazione nell’elettronica. Convertitori dc‐dc isolati e non isolati; modelli, caratterizzazione e tecniche di progetto dello stadio di potenza di un regolatore dc‐dc 

10  5  5 

Dispositivi di potenza 

MOSFETs di potenza. Calcolo delle perdite in applicazioni switching. Condensatori e induttori. 

10  5   

Tecniche di controllo 

Controllori in tensione e in corrente per regolatori dc‐dc; tecniche di progetto ed ottimizzazione del controllore; controllori digitali 

10  5  5 

Strumenti per la progettazione 

Strumenti e tecniche di analisi simbolica e numerica; metodi e programmi di calcolo per il progetto ottimo di regolatori switching 

10  5   

Applicazioni POL regulators, LED drivers, telecom regulators, PV regulators. Caratteristiche del layout e sviluppo di PCB per applicazioni switching 

10  5  5 

Totale Ore  50  25 15

Testi di riferimento ‐ R.W.Erickson, D.Maksimovic, Fundamentals of Power Electronics, Kluwer Publ. ‐ S.Maniktala, Switching Power Supplies from A to Z, Elsevier ‐ S.Maniktala, Troubleshooting Switching Power Converters, Elsevier ‐ Dispense fornite dal docente. 

 

Page 37: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 7

CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA II 

Cds: Ingegneria ELETTRONICA LM 

Docente: Nicola FEMIA 

Integrato:   

Propedeuticità: Circuiti Elettronici di 

Potenza Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II Codice: 

 SSD: ING‐IND/31 

Tipologia: a scelta 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso ha  lo scopo di approfondire metodologie di progetto e soluzioni progettuali  impiegate per la realizzazione dei sistemi di alimentazione switching, con particolare enfasi sull'utilizzo del controllo  digitale.  Gli  allievi  acquisiscono  le  competenze  necessarie  per  la  progettazione  di architetture di potenza e tecniche di controllo per applicazioni industriali, telecom, LED drivers, PFC, fotovoltaiche, battery management. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle caratteristiche funzionali delle architetture di power management e delle prestazioni conseguibili in relazione alla loro destinazione d’uso, alla topologia ed alla tecnica di controllo  utilizzate  ed  alle  scelte  progettuali  adottate;  comprensione  della  dinamica  di regolatori interconnessi; definizione ed utilizzo di figure di merito per l’analisi delle prestazioni. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità  di  individuare  soluzioni  progettuali  ottimali  per  sistemi  di  alimentazione  complessi; capacità di utilizzo di strumenti software di  rappresentazione e calcolo simbolico, sviluppo di programmi di calcolo per  il progetto automatico e per  l’ottimizzazione di pre e post regolatori con controllo analogico e digitale. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  progettare  e  realizzare  regolatori  switching singolo stadio, multi stadio e interconnessi, ed ottimizzare sia il processo di progettazione che il processo realizzativo in base al contesto applicativo. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper  lavorare  in  gruppo  ed  interagire  con  specialisti  del  settore  power management  con argomentazioni  tecniche di  complessità medio‐alta  su problematiche di  analisi e progetto di circuiti di power management. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  estendere  ed  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  discussi durante  il corso; approfondire gli argomenti  trattati usando  fonti e materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di matematica,  fisica, teoria dei circuiti, controlli automatici, elettronica analogica, elettronica di potenza, dispositivi di potenza a semiconduttore e passivi. 

Metodi didattici L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di laboratorio.  Le  esercitazioni  in  aula  sono  di  natura  interattiva  e  sono  finalizzate  a  stimolare l’acquisizione di capacità di progetto e realizzazione di sistemi di alimentazione da parte degli 

Page 38: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 8

allievi impiegando appropriati modelli e metodi di calcolo. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti  realizzano  un  prototipo  circuitale  e  ne  eseguono  una  caratterizzazione  statica  e dinamica. 

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante  lo sviluppo di un elaborato progettuale e la discussione dello stesso attraverso un colloquio orale. 

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Controllo digitale di convertitori di potenza. Metodi di progetto del controllore. 

6  2  2 

Topologie Convertitori dc‐dc isolati. Convertitori risonanti. Architetture distribuite 

6  2  2 

LED drivers LED di potenza. Architetture e topologie di conversione. Tecniche di controllo dinamiche e adinamiche. Post‐regolazione lineare. 

6  2  2 

Storage Batterie. Metodi e tecniche di carica e scarica e di stima dello stato di carica. Supercapacitors. Sistemi di equalizzazione. 

6  2  2 

Power Factor Correctors 

Architetture, topologie e tecniche di controllo analogiche e digitali. Modi di funzionamento continuo, discontinuo e di transizione. 

6  2  2 

Convertitori fotovoltaici 

Sorgenti fotovoltaiche. Architetture e topologie di conversione. Tecniche di controllo MPPT centralizzato e distribuito.  

6  2  2 

Totale Ore  36  12 12

Testi di riferimento ‐ R.W.Erickson, D.Maksimovic, Fundamentals of Power Electronics, Kluwer Publ. ‐ S.Maniktala, Switching Power Supplies from A to Z, Elsevier ‐ N.Femia,   G.Petrone,   G.Spagnuolo,   M.Vitelli,   Power   Electronics   and   Control   Techniques  for Maximum Energy Harvesting in Photovoltaic Systems, CRC Press ‐ Dispense fornite dal docente. 

 

Page 39: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

3 9

 

CIRCUITI ELETTRONICI DI POTENZA PER IL FOTOVOLTAICO  

Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Giovanni PETRONE 

Integrato:    No 

Propedeuticità: Fondamenti di 

Elettronica , 

Elettrotecnica II,  

 Matematica III,  

Fondamenti di Controlli Automatici 

Crediti: 6 

Anno: III  Semestre: II  Codice:   SSD:  ING‐IND/31 Tipologia: a scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Nel  corso  vengono  trattate  le  problematiche  di  base  relative  alla  caratterizzazione  ed  alla progettazione  dei  circuiti  elettronici  di  potenza  impiegati  nei  sistemi  distribuiti  di microproduzione dell’energia basati su celle fotovoltaiche. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze specifiche riguardano  le metodologie per  la scelta e  il dimensionamento dello stadio  di  potenza  e  del  sistema  di  controllo  di  circuiti  per  la  regolazione  lato  modulo fotovoltaico. Comprendenti anche analisi numeriche ottenute mediante simulatori circuitali. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper  selezionare  la  topologia  circuitale  i  parametri  di  controllo  e  la  componentistica  più appropriata  per  la  realizzazione  di  un  convertitore  switching  per  l’interfacciamento  della stringa fotovoltaica alle diverse tipologie di carico. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e dimensionare un convertitore, ed il relativo circuito di controllo, per apparecchiature alimentate da stringhe fotovoltaiche. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  oralmente  un  argomento  legato  alla  progettazione  di circuiti elettronici 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base della matematica, fisica, elettrotecnica, elettronica e fondamenti di automatica.  

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche ed al simulatore PSIM, nonché  attività  sperimentali  presso  il  laboratorio  di  circuiti  elettronici  di  potenza.  Nelle esercitazioni viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un’attività progettuale o simulativa  in  cui  vengono  richiamati  gli  argomenti  trattati  durante  le  lezioni  teoriche  ed  è strumentale  all’acquisizione,  oltre  che  delle  capacità  di  progettazione  e  realizzazione  di 

Page 40: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 0

convertitori partendo dalle specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. 

 Metodi di valutazione 

L’esame prevede  lo svolgimento di una prova pratica di progetto e  la discussione della stessa nel corso di un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso  Principio di funzionamento dei convertitori switching. Convertitori non isolati: buck, boost, buck‐boost. 

4     

Metodi e modelli circuitali per l’analisi statica 

Equazioni caratteristiche a regime. Modelli con parametri parassiti. Funzioni ingresso‐uscita. Rendimento. Stress.  Modo di funzionamento Continuo e Discontinuo.  

6     

Analisi dinamica 

Modello medio Ac. Funzioni di trasferimento ingresso‐uscita, controllo‐uscita Uso di MATLAB per il calcolo delle funzioni di trasferimento. Controllo in retroazione: Controllo Voltage mode 

8  4  2 

Circuiti Pre‐regolatori per le Sorgenti di Energia da Fonti Rinnovabili 

Sorgenti ad energia solare. Conversione fotovoltaica. Convertitori per applicazioni stand‐alone e grid‐connected.  Problematiche di mismatching. Sistemi Ibridi 

8  2  2 

Tecniche di controllo Problematiche di interfacciamento tra sistema fotovoltaico e Carico. Circuiti per il Maximum Power Point Tracking. Uso di PSIM per la simulazione circuitale. 

8  4   

Esempi di progetto Progetto delle reti correttrici per il controllo di un convertitore switching. Esempio di progetto di un convertitore per caricabatteria fotovoltaico 

4  6  2 

Totale Ore  38  16  6 

Testi di riferimento R.W.Erickson,  D.Maksimovic,  Fundamentals  of  Power  Electronics,  Kluwer  Publ.  Dispense fornite dal docente 

Page 41: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 1

COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI Cds:  

Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Francesco BASILE  

Integrato:  no 

Propedeuticità: Crediti:  

Anno:  II 

Semestre: II 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/04 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira all’apprendimento delle metodologie più moderne di progettazione di controllori per sistemi dinamici. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Capacità di progettare controllori avanzati per sistemi dinamici in retroazione e valutarne le prestazioni. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper analizzare e progettare controllori per sistemi dinamici lineari o nonlineari in retroazione. Saper implementare un controllore su sistemi a microprocessore. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per il controllo in retroazione dei sistemi dinamici ad un ingresso ed una uscita. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai controlli automatici avanzati. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento all’algebra lineare e all’analisi nel campo complesso, oltre alle conoscenze sui metodi classici di progetto di controllori per sistemi lineari. 

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un esercizio da risolvere mediante l’utilizzo di calcolatrice scientifica e diagrammi mentre nelle esercitazioni di laboratorio gli studenti utilizzano per lo svolgimento degli esercizi MATLAB, un ambiente professionale per la progettazione di controllori.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare  i principali  concetti esposti nel  corso.  Il  voto, espresso  in  trentesimi  con eventuale lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Page 42: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 2

 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  della  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso Panoramica  sulle  moderne  tecniche  di  controllo  e relative problematiche 

2     

Stabilità Metodo  di  Lyapunov  diretto  e  indiretto.  Criterio  di Popov e  il criterio del cerchio. Stabilità  ingresso‐uscita e stabilità strutturale. 

6  2  2 

Proprietà strutturali  Raggiungibilità, osservabilità, scomposizione canonica 8    2

Controllo per retroazione dello stato 

Assegnamento  dei  poli.  Schema  di  controllo  con  e senza osservatore dello stato e retroazione dell’uscita. 

6  2  2 

Progetto con metodi analitici 

Assegnamento del modello a ciclo chiuso.  6  2  2 

Controllo ottimo Controllo  lineare‐quadratico  (LQ).    Controllo  lineare‐quadratico‐gaussiano (LQG) Filtro di Kalman. 

12  2  2 

Controllo non lineare Esistenza  di  cicli  limite  e  altri  insiemi  invarianti.  Il metodo della funzione descrittiva. 

6  2  2 

Controllo digitale  Progetto per sintesi diretta nel tempo discreto 12    4

Problematiche implementative 

Anti‐windup.  Bumpless transfer.  4    2 

Totale Ore  62  10  18

 

Testi di riferimento 

P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, “Fondamenti di Controlli Automatici 2/ed”, McGraw‐Hill, 

2004, ISBN 8838660999.  

Dispense integrative e problemi sulla pagina web del docente accessibile dal sito 

www.automatica.unisa.it 

Page 43: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 3

COMPLEMENTI DI ELETTROMAGNETISMO Cds: Ingegneria Elettronica  LM 

Docente: Claudio GENNARELLI  

Integrato:  

Propedeuticità:Antenne 

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/02 Tipologia: 

caratterizzante 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il  corso di Complementi di  Elettromagnetismo  rappresenta  il naturale  completamento degli argomenti trattati negli altri corsi di Elettromagnetismo ed, in particolare, in quello di Antenne. Inoltre, vengono presentate alcune  tecniche numeriche ed analitiche di  frequente utilizzo  in ambito elettromagnetico. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenze delle  caratteristiche  fondamentali delle  tecniche  studiate durante  il  corso e dei loro limiti di applicabilità.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper  risolvere  un  assegnato  problema  elettromagnetico  (ad  esempio,  la  progettazione  di un’antenna, di un dispositivo a microonde, etc.) sfruttando  le conoscenze acquisite durante  il corso  ed  ottimizzare  i  parametri  di  progetto  utilizzando,  ove  possibile,  i  pacchetti  software commerciali appropriati. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper  individuare  le metodologie più appropriate per  la risoluzione di un problema  in ambito elettromagnetico. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper  lavorare  in  gruppo  ed  illustrare  in modo  chiaro  ed  efficace  un  argomento  legato  a problematiche “avanzate” di elettromagnetismo. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite a problemi diversi da quelli affrontati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando testi differenti da quelli proposti. 

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati, è indispensabile una buona conoscenza degli  argomenti  affrontati  nei  precedenti  corsi  di  elettromagnetismo  e,  in  particolare,  della teoria delle antenne.  

Metodi didattici L’insegnamento  contempla  soprattutto  lezioni  teoriche,  ma  sono  previste  anche  alcune esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula, viene mostrato l’utilizzo  di  pacchetti  software,  diffusamente  utilizzati  sia  nella  ricerca  scientifica  che  nella progettazione industriale per la risoluzione numerica di problemi in ambito elettromagnetico. Vengono,  inoltre,  illustrati alcuni programmi  software che utilizzano  le  rappresentazioni non ridondanti  del  campo  EM.  Nelle  esercitazioni  in  laboratorio,  viene  effettuata  la caratterizzazione di un’antenna da misure non ridondanti acquisite in camera anecoica con un sistema di scansione cilindrica. 

Metodi di valutazione 

Page 44: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 4

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  un  colloquio orale. Per superare l’esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con  eventuale  lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell’esposizione e dell’autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento Italiano. 

Sede e Orario Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Tecniche numeriche in elettromagnetismo 

Richiami  sulle  equazioni  fondamentali  dell’Elettromagnetismo  e loro  classificazione.  Metodo  delle  differenze  finite  (FD)  e  sua applicazione alle suddette equazioni. Accuratezza e stabilità della soluzione FD. Metodo alle differenze finite nel dominio del tempo (FDTD):  algoritmo  di  Yee.  Condizioni  al  contorno:  “Perfectly matched  layer”  (PML),  “anisotropic PML”  (U‐PML). Metodo  agli elementi  finiti  (FEM):  discretizzazione  del  dominio  in  elementi, equazioni  caratteristiche  di  un  elemento,  assemblaggio  e soluzione  del  relativo  sistema.  Utilizzo  di  pacchetti  software commerciali. 

14  6   

Valutazione asintotica di integrali 

Metodo  della  fase  stazionaria per  integrali  semplici  e  doppi. Valutazione  asintotica  uniforme  con  il metodo  del  cammino  a massima discesa  (SDP) di un  integrale  con una o più  singolarità polari  vicine  al  punto  di  sella. Applicazione  alla  valutazione  dei coefficienti di diffrazione per un semipiano PEC e per un diedro con facce caricate. 

14     

Rappresentazioni non ridondanti dei campi elettromagnetici (EM) 

Campo  ridotto  e  banda  (spaziale)  locale.  Scelta  ottimale  del fattore di  fase e della parametrizzazione. Modellazioni sferoidali della sorgente radiante. Rappresentazioni di campionamento del campo  EM  e  loro  applicazione  all’interpolazione  del  campo irradiato in  zona lontana da un’antenna. 

6  2   

Tecniche di trasformazione campo vicino – campo lontano (NF‐FF) 

Espansione  in  onde  cilindriche  del  campo  EM  irradiato  da  una antenna. Trasformazione NF‐FF  con  scansione  cilindrica  senza e con  “Probe  compensation”. Applicazione  delle  rappresentazioni non ridondanti alle trasformazioni NF‐FF con scansione cilindrica, piano‐polare  e  bipolare.  Tecniche  di  trasformazione  NF‐FF  con scansioni lungo spirali. 

10  6  2 

Totale Ore  44  14 2

 

Testi di riferimento 

Page 45: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 5

F. Ferrara, C. Gennarelli, Dispense del corso di Complementi di Elettromagnetismo. 

M.N.O. Sadiku, Numerical Techniques in Electromagnetics, CRC Press, Boca Raton, USA, 1992. 

A. Taflove, S. C. Hagness, Computational Electrodynamics: The Finite‐Difference Time‐Domain Method, Artech House, Boston, USA, 2000. 

C.  Gennarelli,  G.  Riccio,  F.  D’Agostino,  F.  Ferrara,  Near‐field  –  far‐field  transformation techniques, Edizioni CUES, vol. 1, Salerno, 2004. 

C.  Gennarelli,  G.  Riccio,  F.  D’Agostino,  F.  Ferrara,  R.  Guerriero,  Near‐field  –  far‐field transformation techniques, Edizioni CUES, vol. 2, Salerno, 2006. 

T.  B.  A.  Senior,  J.  L.  Volakis,  Approximate  boundary  conditions  in  electromagnetics,  IEE Electromagnetic Waves Series, the Institution of Electrical Engineers, London, 1995. 

Page 46: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 6

COMPONENTI E CIRCUITI OTTICI Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Antonio SCAGLIONE 

Integrato:  

Propedeuticità: Ottica e Comp. EM 

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/02 Tipologia: a scelta 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire. 

Il  corso  fornisce  gli  elementi  teorici  necessari  per  l’analisi  della  propagazione  in  strutture guidanti dielettriche  a  geometria planare  (guide planari) e  cilindrica  (fibre ottiche). Vengono inoltre analizzati  i principali componenti ottici attivi e passivi con particolare riguardo a quelli impiegati  nei  sistemi  di  trasmissione  in  fibra  ottica.  E’  prevista  attività  di  laboratorio sperimentale. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenza  delle  principali  guide  dielettriche  impiegate  in  ottica  integrata.  Conoscenza  del principio  di  funzionamento  e  dei  modelli  analitici  delle  principali  tipologie  di  filtri  ottici Conoscenza del principio di funzionamento e delle principali proprietà dei cristalli fotonici. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di  analizzare e di progettare mediante  tecniche  analitiche un  componente  fotonico passivo.  

Autonomia di giudizio (making judgements) Capacità di valutare e comparare autonomamente  le soluzioni  ingegneristiche di un problema di limitata complessità. 

Abilità comunicative (communication skills) Capacità  di  organizzarsi  in  gruppi  di  lavoro.  Capacità  di  comunicare  efficacemente  in  forma scritta e/o orale. 

Capacità di apprendere (learning skills) Capacità di catalogare, schematizzare e rielaborare le nozioni acquisite. 

Prerequisiti Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  dei fondamenti teorici dell’ottica di volume e dei fenomeni ottici di rilevanza applicativa. 

Metodi didattici Lezioni in aula ed esercitazioni al calcolatore. 

Metodi di valutazione Prova orale finale e/o discussione di un progetto. 

 

 

 

 

 

 

Page 47: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 7

Contenuto del corso Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Componenti del campo in strutture cilindriche 

Guide  dielettriche  invarianti  longitudinalmente, espansione modale  del  campo, modi  guidati  e modi radiativi,  componenti  trasverse  dei  campi,  equazioni risolventi  per  le  componenti  longitudinali  dei  campi, convenzioni tra le componenti dei campi. 

5     

Guide d’onda dielettriche 

Guida planare omogenea simmetrica: modi guidati TE pari e TE dispari, equazioni caratteristiche e soluzione grafica, parametri normalizzati, frequenze di taglio dei modi guidati, curve di dispersione, modi radiativi, modi evanescenti,  caso  β>k0n1.  Guida  planare  omogenea asimmetrica:  modi  guidati  TE  e  TM,  equazioni caratteristiche  e  soluzione  grafica.  Guida  a  canale omogenea:  modi  quasi‐TE  e  modi  quasi‐TM, determinazione  delle  costanti  di  propagazione  con  il metodo dell’indice di rifrazione efficace. 

10  3  5 

Fibre ottiche 

Fibre  ottiche  step‐index,  calcolo  delle  componenti longitudinali, equazione caratteristica dei modi guidati, modi TE, TM e modi ibridi, fibra debolmente guidante, equazione  caratteristica  approssimata,  modi  LP, calcolo delle frequenze di taglio, modo fondamentale, curve  di  dispersione,  aspetto  dei  modi  LP. Approssimazione  gaussiana  del  campo.  Parametri trasmissivi delle fibre ottiche. 

10  3  5 

Cavità risonanti Fabry‐Pèrot 

matrici di scattering di una superficie semiriflettente in assenza di perdite, cavità risonante Fabry‐Perot (F‐P), caratteristiche spettrali della cavità F‐P, perdite in una cavità F‐P, cavità F‐P come filtro. 

7  2   

Filtri ottici multistrato 

matrice caratteristica di uno strato dielettrico, specchi dielettrici,  strutture  periodiche  infinite,  propagazione in  strutture  periodiche:  onde  di  Bloch,  teorema  di Floquet,  teoria  delle  piccole  riflessioni,  filtri polarizzatori, filtri periodici monodimensionali a banda proibita, filtri periodici integrati. 

8  2   

Totale Ore  40  10  10

 

Testi di riferimento 

P. Bassi, G. Bellanca, G. Tartarini, Propagazione ottica libera e guidata, Clueb, 1999.  

W. Snyder & J. D. Love, Optical Waveguide Theory Chapman & Hall ; 

M.Born and E.Wolf, Principles of Optics, Cambridge University Press, Cambridge, 1980; 

Dispense fornite dal docente 

 

 

 

Page 48: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 8

COMUNICAZIONI ELETTRONICHE Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Maurizio LONGO 

Integrato:    

Propedeuticità: Teoria dei segnali 

Crediti: 6 

Anno: III  Semestre: II  Codice:   SSD:  ING‐INF/03 Tipologia: obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Obiettivo del corso è fornire gli elementi teorici e metodologici per la comprensione, il progetto, e l’analisi dei sistemi di telecomunicazione punto‐punto a livello fisico, con forte enfasi sui sistemi digitali. Saranno presentate le principali tecniche di trasmissione dell’informazione su canale AWGN. L’ultima parte del corso è volta a fornire una breve introduzione alle comunicazioni wireless. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  degli  elementi  fondamentali  e  dei  trade‐off  di  progetto  per  i  sistemi  di modulazione analogici e digitali, con specifica attenzione alla valutazione delle prestazioni delle differenti  soluzioni  progettuali.  Determinazione  dei  limiti  ultimi  della  trasmissione dell’informazione.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare e analizzare semplici sistemi di trasmissione dell’informazione. Comprendere e manipolare adeguatamente il concetto di informazione nei sistemi di comunicazione, in primo luogo, ma anche con respiro applicativo più ampio. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  la  classe  di  sistemi maggiormente  idonei  a  specifici  scenari  applicativi  di interesse pratico. Determinare i limiti teorici delle prestazioni di detti sistemi e, di conseguenza, il grado di efficienza delle singole soluzioni progettuali.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper analizzare, comprendere, ed elaborare  il  linguaggio matematico della rappresentazione dei  sistemi  digitali  in  termini  geometrici,  e  della  valutazione  delle  prestazioni  dei  sistemi  di trasmissione. Saper analizzare, comprendere, ed elaborare il linguaggio matematico della teoria dell’informazione. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Essendo  il  corso  a  carattere metodologico,  esso  fornisce  strumenti  per  la modellistica  e  la comprensione  di  sistemi  fisici  di  varia  natura  e  tipologia,  con  ovvia  enfasi  sui  sistemi  di trasmissione dell’informazione. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  adeguate  conoscenze matematiche di base ed elementi di probabilità, variabili aleatorie e processi stocastici.  

Metodi didattici 

Il corso prevede lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche. 

Metodi di valutazione 

Page 49: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

4 9

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione Introduzione  al  corso.  Sistemi  di  comunicazione  analogica  e  digitale. Principi  architetturali.  Sistemi  di  comunicazione  a  livello  fisico.  Cenni storici. 

Comunicazioni analogiche 

Rappresentazione  di  segnali  e  sistemi  passabanda.  Modulazioni  di ampiezza:  DSB‐SC,  AM  convenzionale,  SSB  e  VSB.  Ricezione supereterodina. Multiplazione  FDM. Modulazione d’angolo: PM e  FM. Regola di Carson. FM  stereo. Rumore e  suoi effetti  sulla modulazione analogica.  Effetto soglia in FM. Preenfasi e deenfasi. 

7  3   

Comunicazioni digitali 

Rappresentazione  vettoriale  dei  segnali,  costellazioni.  Principi  di ricezione ottima. Demodulatore e decisore. Caratterizzazione statistica dei  segnali  per  canale  AWGN.  Criteri  MAP  e  ML.  Modulazioni  PAM binarie  ed  M‐arie.  Codifica  di  Gray  Sistemi  ortogonali  e  PPM. Modulazione  PSK  e  problematiche  relative  all’ambiguità  di  fase. Modulazioni QAM con enfasi sulle costellazioni rettangolari e quadrate. Principi  di  ricezione  incoerente.  Modulazione  FSK.  Valutazione comparativa  delle  prestazioni  dei  sistemi  in  termini  di  probabilità  di errore,  efficienza  spettrale,  rapporto  segnale‐rumore,  e  complessità realizzativa. Limiti di Shannon per sistemi digitali, anche  in presenza di probabilità di errore finita. Trasmissione di tipo PAM su canali a banda limitata.  Interferenza  intersimbolica  (ISI).  Criterio  di  Nyquist  per l’annullamento dell’ISI. 

24  14   

Comunicazioni wireless 

Principali aspetti del canale wireless. Problematiche relative alla mobilità dei  terminali. Effetto Doppler. Fading. Caratterizzazione LTV del canale. Classificazione dei  canali:  selettività  in  tempo e  in  frequenza. Tempo e frequenza di coerenza. Canale non selettivo  in tempo e non selettivo  in frequenza,  con perfetta  informazione  sullo  stato. Tecniche di diversità. Tecniche di combinazione delle diversità. Cenni sul ricevitore “rake” per canali selettivi in frequenza. 

7  3   

Totale Ore  40  20

 

Testi di riferimento 

J. G. Proakis, M. Salehi, Communication Systems Engineering, 2nd ed., Prentice Hall, 2002. 

S. Benedetto, E. Biglieri, Principles of Digital Transmission, Kluwer Academic, 1999. 

R. G. Gallager, Principles of Digital Communication, Cambridge University Press, 2008. 

  

Page 50: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 0

ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Mauro CAPUTO 

Integrato:  

Propedeuticità:nessuna 

Crediti: 6 

Anno: III   Semestre: II  Codice:  SSD: SECS‐P/07 Tipologia: a scelta

   Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso fornisce conoscenze di economia d’impresa e di organizzazione aziendale. In particolare si analizzeranno i principali parametri di progettazione delle organizzazioni, i fattori ambientali che  li  influenzano  ed  i  principali modelli  organizzativi.  Seguirà  la  descrizione  e  l’analisi  del bilancio d’esercizio come strumento per la valutazione della situazione economica e finanziaria delle imprese.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’economia d’impresa, dei principali modelli organizzativi, degli strumenti di analisi dell’aspetto economico‐finanziario  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Riconoscere  le  principali  variabili  di  progettazione  organizzativa  e  individuare  la  miglior configurazione  dati  i  fattori  contingenti;  analizzare  un  bilancio  e  valutare  la  situazione economica e finanziaria delle imprese 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare le variabili organizzative rilevanti e le problematiche economiche e finanziarie d’impresa.  

Abilità comunicative (communication skills) Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  gli  argomenti  legati  all’organizzazione  e  alla  gestione aziendale.  

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  non  sono  richieste  particolari conoscenze di base. 

Metodi didattici L’insegnamento contempla  lezioni teoriche ed esercitazioni  in aula. Nelle esercitazioni  in aula viene  assegnato  agli  studenti  un  caso  aziendale  da  analizzare  in  relazione  alle  competenze teoriche  apprese  durante  il  corso.  I  casi  riguarderanno  sia  i  contenuti  di  organizzazione  sia quelli di analisi di bilancio e sono strumentali all’apprendimento dei concetti teorici.  

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. 

 

 

 

 

 

 

Page 51: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 1

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso Che  cosa  è  l’economia:  macroeconomia  e  microeconomia  ‐ L’impresa  nel  sistema  ambiente‐mercato  ‐  I  confini  dell’analisi  di settore. 

5     

Progettazione dell’organizzazione aziendale 

Elementi  di  base  della  progettazione  organizzativa  ‐ Le  posizioni individuali  ‐  La  macrostruttura  ‐  I  collegamenti  laterali  ‐  Il decentramento ‐ I fattori contingenti ‐ Le cinque configurazioni ‐ La soluzione  semplice  ‐  La  burocrazia  meccanica  ‐  La  burocrazia professionale ‐ La soluzione divisionale ‐ L’adhocrazia. 

20  5   

Bilancio d’esercizio ed analisi per indici    

Il bilancio d’esercizio disciplinato dal codice civile ‐ Contenuti dello stato  patrimoniale  ‐  Contenuti  del  conto  economico  ‐  L’analisi dell’aspetto  patrimoniale:  solidità  dell’impresa  ‐  L’analisi  della struttura  e  della  situazione  finanziaria:  liquidità  ‐  L’analisi  della struttura  e  della  situazione  economica:  redditività  ‐  L’analisi  del punto di pareggio e della redditività operativa. 

18  12   

Totale Ore  43  17 0

Testi di riferimento 

Mintzberg, La progettazione dell’organizzazione aziendale, Il Mulino Giunta, Pisani, Il bilancio, Apogeo Ferrero, Dezzani, Pisoni, Puddu, Le analisi di bilancio, Giuffrè Dispense a cura del docente Lucidi delle lezioni ed esercizi disponibili su sito web: http://elearning.dimec.unisa.it 

Page 52: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 2

ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Rocco RESTAINO 

Integrato:  

Propedeuticità:  

Crediti:9 

Anno: I  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/03 Tipologia: Obbligatorio 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso, di carattere metodologico, mira a fornire i principali strumenti matematici per l’analisi e l’elaborazione dei segnali digitali e prevede lo svolgimento di esercitazioni numeriche e di laboratorio sugli argomenti sviluppati a lezione.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenza  dei  fondamenti  matematici  dell’elaborazione  dei  segnali.  Conoscenza  delle principali  tecniche  per  la  rappresentazione  dei  segnali.  Conoscenza  delle  metodologie  di progetto dei  filtri FIR ed  IIR. Comprensione dell’approccio statistico all’elaborazione dei dati. Conoscenza delle principali tecniche di filtraggio adattativo. Conoscenza di alcune applicazioni degli elaboratori numerici 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Comprimere  un  segnale mediante  trasformate.  Progettare  un  filtro  numerico  soddisfacente specifiche  assegnate.  Eseguire  il  filtraggio  numerico  (anche  adattativo)  di  segnali  attraverso l’uso di pacchetti software. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper valutare i vincoli di progetto di un sistema di elaborazione numerica in termini di errore, complessità computazionale e stabilità dell’algoritmo Saper scegliere il metodo più adatto per la soluzione del particolare problema  

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre gli argomenti trattati in maniera corretta e precisa dal punto di vista del linguaggio tecnico‐scientifico Saper presentare una soluzione applicativa in maniera semplice ed esauriente 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper utilizzare i concetti esposti per applicazioni diverse da quelle mostrate a lezione Saper orientarsi nella letteratura tecnica per l’approfondimento delle metodologie introdotte nel corso 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di  base,  con  particolare  riferimento  all’analisi  matriciale  ed  alla  teoria  della  probabilità, conoscenze  relative  allo  sviluppo  di  algoritmi  di  base  e  conoscenze  di  fondamenti  di telecomunicazione. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  numeriche  in  aula  ed  esercitazioni 

pratiche  di  laboratorio.  Queste  ultime  prevedono  l’acquisizione  dei  concetti  fondamentali  per 

l’elaborazione numerica in ambiente MATLAB. 

 

 

Metodi di valutazione 

Page 53: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 3

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  lo  svolgimento  di 

quesiti numerici e un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Presentazione delle motivazioni e delle potenzialità dell’elaborazione numerica 

2     

Segnali digitali  Rappresentazione numerica di segnali analogici e digitali. 10 

Rappresentazione dei segnali monodimensionali 

Trasformate continue e discrete monodimensionali   12  2  13 

Rappresentazione dei segnali bidimensionali (immagini) 

Trasformate separabili. Applicazioni.  2    6 

Richiami di sistemi digitali 

Analisi dei  sistemi nel dominio della  frequenza  e della  trasformata Zeta. 

4  1   

Sistemi descritti dalle equazioni alle differenze 

Risposta  in  frequenza,  relazione  fra  l’ampiezza  e  la  fase,  sistemi passa‐tutto, sistemi a fase minima. Strutture.  

3  1  3 

Progettazione di filtri FIR ed IIR 

Progetto  di  filtri  IIR  mediante  trasformazioni  di  filtri  analogici. Formule  di  trasformazione  di  frequenza  in  analogico  e  discreto. Progetto  di  filtri  FIR  con  il  metodo  delle  finestre  e  con l’approssimazione polinomiale. Confronto fra IIR e FIR. 

5    8 

Filtraggio statistico Filtri  di  Wiener.  Predizione  lineare:  equazione  di  Yule‐Walker. Applicazioni 

5  1  3 

Filtraggio adattativo 

Metodo  del  gradiente,  e  del  gradiente  stocastico. Minimi  quadrati (LS) ed implementazione ricorsiva (RLS). Applicazioni. 

5  1  3 

Totale Ore  48  6 36

 

Testi di riferimento 

A. Mertins, Signal analysis, ed. J. Wiley & Sons, 1999 

A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Discrete‐time Signal Processing, 2nd ed. Prentice Hall, 1999. 

V.K. Ingle, J.G. Proakis, Digital Signal Processing using MATLAB, Brooks‐Cole, 2000.  

S. Haykin, Adaptive filter theory, 4th edition, Prentice Hall.  

 

Page 54: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 4

ELETTRONICA ANALOGICA 

Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Salvatore BELLONE 

Integrato:    No 

Propedeuticità: Fondamenti di 

Elettronica , Misure Elettroniche, Fondamenti di 

Controlli Automatici 

Crediti: 9 

Anno: III  Semestre: II  Codice:   SSD:  ING‐INF/01 Tipologia: obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il  corso mira  a  fornire gli  strumenti necessari per  l’analisi ed  il dimensionamento dei  circuiti di media  complessità  impiegati  in  applicazioni  lineari.  L’  attività  esercitativa  consiste  nello svolgimento di esercizi numerici  e attività pratiche di laboratorio, aventi quest’ultime l’obiettivo di abituare lo studente  all’uso di tools software/hardware per l’analisi e la progettazione di semplici schede elettroniche. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Lo  studente  acquisirà  le  necessarie  conoscenze  per  riuscire  ad  analizzare  il  funzionamento  di circuiti analogici di bassa potenza ed a valutarne le prestazioni  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Lo  studente  sarà  in  grado:  di  analizzare,  dimensionare  e  realizzare  circuiti  lineari  di  media complessità, di interpretare la risposta a segnali canonici e trattare la loro conversione A/D  

Autonomia di giudizio (making judgements) Sarà  in  grado  di  individuare  i metodi  più  appropriati  per  l’analisi  e  sintesi  di  circuiti  di media complessità, e giudicare l’azione delle diverse scelte sulle loro prestazioni.  

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente dovrà saper lavorare in gruppo e fare uso di un appropriato gergo tecnico sia nella comunicazione scritta 

che orale  

Capacità di apprendere (learning skills) Lo  studente  sarà  in  grado  di  impiegare  le  conoscenze  acquisite  in  contesti  differenti  da  quelli presentati durante il corso 

Prerequisiti Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  allo  studente  sono  richiesti  i  seguenti prerequisiti: 

- conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alla soluzione delle equazioni differenziali, alle trasformazioni lineari  

- conoscenza degli elementi fondamentali dell’Elettrotecnica. - conoscenza dei fondamenti di Teoria dei Sistemi - conoscenza dei principi di  funzionamento dei dispositivi e dei  rispettivi modelli a piccolo 

segnale   

Metodi didattici L’insegnamento  si  compone di  lezioni  teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle ore di esercitazione in aula gli studenti saranno chiamati a svolgere degli esercizi numerici su argomenti del  corso, mentre  le attività di  laboratorio  saranno  finalizzate allo  svolgimento di un 

Page 55: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 5

progetto  comune,  ripartito  tra  vari  gruppi  di  studenti  in  modo  da  sviluppare  e  rafforzare  le capacità di lavorare in team. 

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un  colloquio orale. Per  superare  l'esame  lo  studente deve dimostrare di aver  compreso e saper  applicare  i  principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con eventuale  lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.  

Modalità di frequenza L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento Italiano. 

Sede e Orario Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Argomenti   Contenuti specifici  Ore 

Lezione  

Ore Esercitaz. 

Analisi della retroazione 

Metodologie di analisi di dei circuiti reazionati; analisi della stabilità;  

10  4 

Risposta in frequenza 

Analisi  delle prestazioni dei circuiti nel domino del tempo; Analisi armonica di circuiti;  

20  4 

Elettronica Integrata 

Specchi di corrente; configurazioni di carico attivo; generatore di corrente di riferimento; generatore di tensione  di riferimento; coppia differenziale 

20  4 

Amplificatore operazionale 

Struttura interna; compensazione in frequenza; prestazioni e limiti;  

10  4 

Circuiti non lineari Diodi ideali;  convertitori A/D e D/A; circuiti astabili e monostabili; generatori di forme d’onda; 

10  4 

Totale Ore  70  20 

Testi di riferimento Richard C. Jaeger ‐ Travis N. Blalock “Microelettronica:”, MCGraw Hill , Edizione 2009 Sedra & Smith “Microelectronics Circuits” Oxford University Press, 2008  

Page 56: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 6

ELETTRONICA DIGITALE 

Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Nicola LAMBERTI 

Gian Domenico LICCIARDO 

Integrato:    No 

Propedeuticità: Fondamenti di Elettronica  

Crediti: 9 

Anno: III  Semestre: I  Codice:   SSD:  ING‐INF/01 Tipologia: obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  intende  dotare  l’allievo  delle  conoscenze  di  base  dell’Elettronica  digitale.  Sono analizzati la struttura ed il funzionamento delle porte logiche elementari, sia in tecnologia MOS che  in  tecnologia  bipolare.  A  tal  fine  il  corso  prevede  una  parte  metodologica  ed  una applicativa.  La  parte  metodologica  è  dedicata  alla  studio  degli  aspetti  più  importanti  del funzionamento  dei  circuiti,  tramite  modelli  analitici  al  fine  di  ricavare  i  parametri  più significativi delle logiche digitali. La parte applicativa è dedicata allo svolgimento di esercitazioni assistite dal calcolatore al fine di acquisire  le conoscenze di base del  linguaggio di descrizione dell’hardware VHDL, dei simulatori circuitali e dei layout CAD. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione  del  funzionamento  dei  circuiti  logici  e  dei  modelli  per  la  stima  delle  loro prestazioni.  Conoscenza  delle  metodologie  di  progetto  delle  logiche  CMOS  statiche. Conoscenza dei CAD  tool per  la progettazione,  la  sintesi ed  il  test, assistiti dal calcolatore, di circuiti integrati.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Essere in grado di analizzare il funzionamento di circuiti logici. Essere in grado di progettare un circuito  in  logica CMOS di bassa e media complessità con tecniche semi‐custom e full‐custom. Saper  realizzare  il  layout  di  circuiti  CMOS  di  bassa  e media  complessità.  Essere  in  grado  di utilizzare tools per implementare e testare circuiti logici.  

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper scegliere la famiglia logica che meglio soddisfa le specifiche assegnate. Saper approcciare il progetto di  semplici  funzioni  logiche. Saper  scegliere  i  tool più opportuni per  realizzare un progetto assegnato.  

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo. Saper esporre oralmente ed in forma scritta un argomento legato ai sistemi  digitali  a  larga  scala  d’integrazione.  Saper  relazionare  in  forma  scritta  e  orale  su  un progetto realizzato. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso.  Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richieste conoscenze dei fondamenti dell’elettronica.  

Metodi didattici L’insegnamento  prevede  l’erogazione  di  lezioni  teoriche  ed  esercitazioni  in  laboratorio.  Le esercitazioni  coinvolgono  le  diverse  problematiche  affrontate  nelle  lezioni  teoriche  e  sono 

Page 57: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 7

strutturate  in modo da  favorire  l’apprendimento di  tecniche  e metodi per  la  risoluzione dei problemi di base dell’analisi e sintesi digitale.  

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova pratica ed un colloquio orale  

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Caratteristiche generali delle famiglie logiche 

Caratteristiche statiche;  caratteristiche dinamiche; fan‐in, fan‐out, livello d’integrazione. 

4  

 

Porte logiche in tecnologia bipolare 

La famiglia logica TTL, circuiti wired and e open‐collector. Famiglia logica CML ed ECL, circuiti di interfaccia. 

10  4   

Porte logiche in tecnologia MOS 

Prestazioni statiche e dinamiche delle famiglie logiche nMOS, porta MOS con carico resistivo, EEMOS, EDMOS, Espansioni logiche, Prestazioni della famiglia logica CMOS, logica BiCMOS. 

10  4   

Progettazione logica 

Cenni sull’algebra di Boole ; flusso di progetto full‐custom e semi‐custom. Tabelle di verità e minimizzazione di funzioni binarie; porte logiche CMOS complesse; porte di trasmissione. 

10 

 

 

Progettazione fisica Modello switch‐level del mosfet; parametri parassiti; Stima dei ritardi e della potenza dissipata di un circuito CMOS 

10  4  5 

Circuiti combinatori 

Introduzione al linguaggio VHDL;Layout di circuiti CMOS; strumenti CAD per il disegno e l’estrazione dei parametri parassiti; tool di simulazione circuitale; elementi circuitali di uso generale. 

10 

 4 

Circuiti sequenziali Latch e Flip‐flop statici; memorie volatili e non‐volatili; elementi circuitali di uso generale. 

7  

Totale Ore  61  16  13

 

Testi di riferimento 

B. Riccò, F. Fantini, P. Brambilla: “Introduzione ai circuiti integrati digitali”, Zanichelli Telettra. J. P. Uyemura,  “Introduction to VLSI Circuits and Systems”, Wiley 

 

Page 58: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 8

ELETTRONICA DI POTENZA Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Salvatore BELLONE 

Integrato:   No 

Propedeuticità:  

Crediti: 9 

Anno: I  Semestre: I  Codice:   SSD:  ING‐INF/01 Tipologia: 

Caratterizzante 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira a fornire gli strumenti necessari per  l’analisi ed  il dimensionamento dei dispositivi e dei  circuiti  di  controllo  nei  sistemi  elettronici  di  potenza.  L’  attività  esercitativa  consiste  nello svolgimento di esercizi numerici  e attività pratiche di laboratorio, tese quest’ultime ad abituare lo studente   all’uso di tools software/hardware per  l’analisi e  la progettazione di semplici circuiti di controllo. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Lo  studente  acquisirà  le  conoscenze  necessarie  per  analizzare  le  prestazioni  dei dispositivi  e  le diverse  topologie  circuitali,  sia  analogiche  e  digitali,  impiegate  in  un  sistema  elettronico  di potenza. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Lo  studente  sarà  in grado di analizzare, dimensionare e  realizzare dispositivi e  circuiti  impiegati nelle applicazioni di potenza. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Sarà in grado di individuare i dispositivi, le tipologie circuitali e le metodologie più appropriate per la  sintesi  di  circuiti  di  potenza  e  sarà  in  grado  di  valutare  l’azione  dei  diversi  parametri  sulle prestazioni. 

Abilità comunicative (communication skills) Lo studente dovrà saper  lavorare  in gruppo e  fare uso di un appropriato gergo  tecnico sia nella comunicazione scritta che orale. 

Capacità di apprendere (learning skills) Lo  studente  sarà  in  grado  di  impiegare  le  conoscenze  acquisite  in  contesti  differenti  da  quelli presentati durante il corso 

Prerequisiti Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati si richiede che  lo studente sia  in possesso dei fondamenti dell’elettronica  impartiti in un corso di I livello.  

Metodi didattici L’insegnamento  si  compone di  lezioni  teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle ore di esercitazione in aula gli studenti saranno chiamati a svolgere degli esercizi numerici su argomenti oggetto del corso, mentre le attività di laboratorio saranno finalizzate allo svolgimento di un progetto comune, ripartito tra vari gruppi di studenti  in modo da sviluppare e rafforzare  le capacità di lavorare in team. 

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare  l'esame  lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali concetti esposti nel corso. Il voto, espresso in trentesimi con eventuale lode, 

Page 59: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

5 9

dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della  qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

 

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Dispositivi di potenza a semiconduttore 

Caratteristiche fisiche di semiconduttori tradizionali ed innovativi; limiti di funzionamento di: diodi, BJT, MOSFET e IGBT 

20 5 

 

Amplificatori di potenza integrati 

Efficienza, distorsione e classi di funzionamento; amplificatori di potenza integrati; circuiti di protezione; filtri attivi e passivi;  dimensionamento di dissipatori 

30  10   

Circuiti di controllo integrati 

Comparatori; timers, oscillatori sinusoidali e VCO; generatori di forma d’onda; Charge pump; sensori Hall; circuiti programmabili; 

20  5   

Totale Ore 70  20 

 

Testi di riferimento M. Rashid “Power Electronics” Prentice Hall, 2003 Sedra/Smith “Microelectronics Circuits” International Student Edition, 2004 

Page 60: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 0

ELETTROTECNICA I Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Vincenzo TUCCI 

Integrato:  

Propedeuticità: Matematica I 

Crediti: 6 

Anno: I  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐IND/31 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire. Il modulo  fornisce gli  strumenti metodologici  fondamentali per  lo  studio dei  circuiti elettrici ed elettronici.  Le  competenze  da  acquisire  riguardano  le  tecniche  principali  per  l’analisi  delle grandezze  elettriche  (tensione,  corrente  e  potenza  elettrica)  in  circuiti  composti  da  bipoli, multipoli e n‐bipoli lineari tempo‐invarianti.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze acquisite consento di comprendere i metodi più opportuni in relazione alla complessità del circuito da analizzare ed i loro limiti di utilizzo. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità di analizzare circuiti  lineari tempo  invarianti e comprendere  le relazioni energetiche tra componenti nonché i contenuti dei teoremi fondamentali della teoria dei circuiti. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per analizzare i circuiti lineari tempo invarianti. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper descrivere in forma scritta in modo chiaro e sintetico ed esporre oralmente con proprietà di linguaggio gli obiettivi, il procedimento ed i risultati delle elaborazioni effettuate. 

Capacità di apprendere (learning skills) Essere  in  grado  di  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Sono richieste conoscenze inerenti la soluzione di sistemi di equazioni lineari sia di tipo algebrico che differenziali del primo ordine. 

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un problema da risolvere utilizzando le tecniche presentate nelle lezioni teoriche. Lo svolgimento del problema è guidato dal docente e tende a sviluppare e rafforzare le capacità dell’allievo di identificare le tecniche più idonee all’applicazione. Vengono anche proposte le metodiche per produrre un elaborato chiaro nel procedimento ed accurato nei risultati da conseguire. 

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante lo svolgimento di una prova scritta teso a valutare le capacità operative ed un colloquio orale teso a verificare il grado di conoscenza  teorica  e  le  capacità  espositive  dell’allievo.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con eventuale  lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale.    

Page 61: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 1

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione  all’analisi dei circuiti: grandezze e leggi fondamentali  

Struttura  della  materia  e  carica  elettrica.  Legge  di conservazione. Classificazione dei materiali di interesse per l’elettrotecnica. Definizione operativa di tensione e corrente.  Voltmetro  ed  amperometro  ideale. Componenti:  bipolo,  multipolo.  Leggi  di  Kirchhoff. Convenzioni. Elementi di teoria dei grafi.  

5     

Caratteristiche  e proprietà  energetiche dei bipoli 

Caratteristiche  e  classificazione  dei  bipoli fondamentali: bipoli statici e dinamici; linearità, tempo invarianza. Bipoli equivalenti: serie e parallelo. Partitori di  corrente  e  tensione.  Potenza  assorbita  e  generata da  un  bipolo.  Energia.  Passività.  Potenza  virtuale  ed effettiva. Teorema di Tellegen. 

6  4   

Metodi  di  analisi  di circuiti statici 

Sistema  fondamentale  di  un  circuito.  Sistemi  lineari. Metodi  di  soluzione:  sovrapposizione  degli  effetti, sostituzione.  Metodi  dei  potenziali  nodali  e  delle correnti di maglia. 

6  4   

Teoremi  dei  circuiti lineari tempo invarianti 

Generatori equivalenti secondo Thèvenin e Norton. Principio di compensazione e  di reciprocità. 

6  4   

N‐poli  e  doppi‐bipoli statici 

Caratterizzazione dell’ N‐polo  lineare passivo. Matrice delle  conduttanze.  Analisi  e  sintesi  di  N‐poli. Trasformazione  stella‐poligono.  Caratterizzazione  del doppio  bipolo.  Matrici  delle  conduttanze,  delle resistenze,  dei  parametri  ibridi  e  di  trasmissione. Collegamenti  di  doppi  bipoli.  Potenza  assorbita. Generatori pilotati. 

6  4   

Circuiti dinamici: regime sinusoidale 

Circuiti contenenti bipoli dinamici:  risposta  transitoria e  di  regime.  Impiego  del  metodo  fasoriale.  Leggi  di Kirchhoff in termini fasoriali. Operatori di impedenza e ammettenza. Metodi  di  analisi  dei  circuiti  in  regime sinusoidale. Generatori equivalenti. Potenza  in regime sinusoidale. Rifasamento dei  carichi  reattivi. Massimo trasferimento di potenza. 

6  9   

Totale Ore  35  25 

Testi di riferimento C.K. Alexander, M.N.O. Sadiku: Circuiti Elettrici, McGraw Hill, Milano 

R.C. Dorf, J. A. Svoboda: Circuiti Elettrici, Apogeo, Milano 

Diapositive delle lezioni ed esercizi disponibili su sito WEB: http://www.elettrotecnica.unisa.it  

 

Page 62: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 2

ELETTROTECNICA II Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Vincenzo TUCCI 

Integrato:  

Propedeuticità: Elettrotecnica I 

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: I  Codice:   SSD: ING‐IND/31 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire. Il corso completa la formazione sugli strumenti fondamentali per lo studio dei circuiti elettrici ed elettronici. Le competenze da acquisire riguardano le metodologie per l'analisi di circuiti lineari tempo invarianti (LTI) in regime dinamico, le proprietà dei circuiti trifase . 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Le conoscenze acquisite consentono di comprendere i metodi più opportuni in relazione alla complessità del circuito da analizzare ed i limiti del loro utilizzo. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Capacità  di  analizzare  circuiti  lineari  tempo  invarianti  in  regime  dinamico  sia  nel  dominio  del tempo che nel dominio della variabile complessa. Capacità di valutare tensioni, correnti potenza ed energia in impianti di distribuzione dell’energia di tipo trifase. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per analizzare i circuiti lineari tempo invarianti. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper descrivere in forma scritta in modo chiaro e sintetico ed esporre oralmente con proprietà di linguaggio gli obiettivi, il procedimento ed i risultati delle elaborazioni effettuate. 

Capacità di apprendere (learning skills) Essere in grado di applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Sono richieste conoscenze inerenti i metodi di soluzione di circuiti lineari tempo invarianti in condizioni stazionarie (d.c. e a.c.). Inoltre è necessario saper risolvere equazioni differenziali lineari del primo e secondo ordine.  

Metodi didattici L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un problema da risolvere utilizzando le tecniche presentate nelle lezioni teoriche. Lo svolgimento del problema è guidato dal docente e tende a sviluppare e rafforzare le capacità dell’allievo di identificare le tecniche più idonee all’applicazione. Vengono anche proposte le metodiche per produrre un elaborato chiaro nel procedimento ed accurato nei risultati da conseguire. 

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante lo svolgimento di una prova scritta teso a valutare le capacità operative ed un colloquio orale teso a verificare il grado di conoscenza  teorica  e  le  capacità  espositive  dell’allievo.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con eventuale  lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale.  

 

Page 63: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 3

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Doppi bipoli dinamici 

Coefficienti  di  auto  e  mutua  induzione.  Circuiti  ad accoppiamento  magnetico.  Potenza  ed  energia assorbita.  Reciprocità.  Accoppiamento  perfetto. Circuiti  magneticamente  accoppiati  in  regime sinusoidale.  Proprietà  di  adattamento  di  impedenza. Trasformatore  reale.  Circuiti  equivalenti. Doppi bipoli di impedenze. 

5  5   

Circuiti LTI in condizioni dinamiche nel dominio del tempo 

Il problema delle condizioni  iniziali. Variabili di stato e loro  continuità.  Funzioni  gradino  e  impulso  di  Dirac. Circuiti del  I  e  II ordine. Risposta  a  stato  ed  ingresso zero.  Integrale di  convoluzione. Calcolo della  risposta impulsiva. Simulazione numerica di circuiti dinamici. 

8  6  3 

Risposta in frequenza e trasformata di Laplace 

Funzione  di  rete.  Spettro  di  ampiezza  e  di  fase. Risonanza serie e parallelo:  fattore di qualità e banda passante. Circuiti con generatori periodici: sviluppo  in serie di Fourier. La trasformata di Laplace nello studio delle  reti  in  condizioni  dinamiche.  Trasformate notevoli;  antitrasformate.  Impedenza  e  ammettenza operatoriale.  Funzione  di  trasferimento.  Generatori equivalenti dinamici. 

4  4  2 

Sistemi polifase 

Sistemi polifase a tre e quattro fili. Carico equilibrato e squilibrato, a stella e triangolo. Diagrammi fasoriali. Spostamento del centro stella: formula di Millmann. Potenza nei sistemi trifase. Misura della potenza nei sistemi a tre e quattro fili. Inserzione Aron. Rifasamento. 

6  9   

Caratteristiche reali di bipoli e doppi bipoli 

Modelli  stazionari  e  quasi  stazionari  elettrico  e magnetico.  Determinazione  dei  parametri  di resistenza,  capacità,  auto  e  mutua  induttanza  per configurazioni semplici.  

4  4   

Totale Ore  27  28  5

Testi di riferimento C.K. Alexander, M.N.O. Sadiku: Circuiti Elettrici, McGraw Hill, Milano 

R.C. Dorf, J. A. Svoboda: Circuiti Elettrici, Apogeo, Milano 

Diapositive delle lezioni ed esercizi disponibili su sito WEB: http://www.elettrotecnica.unisa.it  

 

 

Page 64: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 4

 

FIBRE OTTICHE  Cds: Ingegneria Elettronica  

Docente: Antonio SCAGLIONE Francesco CHIADINI 

Integrato:   

Propedeuticità: Campi 

elettromagnetici Crediti: 6 

Anno: III  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/02 Tipologia: a scelta 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

A valle del corso  lo  studente conoscerà gli aspetti  teorici ed applicativi delle  fibre ottiche  in ambito TLC (sistemi di trasmissione) e industriale (sensori, applicazioni energetiche e mediche) 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione dei fenomeni fisici alla base della propagazione in fibra ottica e conoscenza dei parametri principali che influenzano le caratteristiche della propagazione in fibra. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Conoscenza  delle  problematiche  connesse  all’impiego  delle  fibre  ottiche  nelle  TLC  e  nei processi  in uso  in  ambito  industriale medico e  civile. Metodologie di misura   dei parametri caratteristici di una fibra ottica. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Lo  studente  sarà  in  grado  di  individuare  i  parametri  caratteristici  di  una  fibra  ottica  e  di valutarne l’adeguatezza ai requisiti richiesti dallo specifico ambito applicativo.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Lo studente sarà  in grado di descrivere con linguaggio tecnico adeguato le caratteristiche delle fibre ottiche e dei sistemi e sensori  in fibra ottica. Le esperienze in laboratorio svilupperanno la capacità di lavorare in gruppo e di redarre  relazioni tecniche. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Lo studente dovrà essere  in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati nel corso, ricorrendo anche a supporti diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di propagazione libera e guidata di un campo elettromagnetico. 

Metodi didattici 

Il corso prevede lezioni in aula e da esercitazioni sperimentali in  laboratorio.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio. 

 

 

 

 

 

Page 65: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 5

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Fibre e guide ottiche multimodali 

Analisi  per  raggi  di  fibre  step‐index  e  fibre  graded‐index; sensori in fibra ottica  10    10 

Fibre e guide ottiche monomodali 

Fibra  ottica  step‐index;  modi  LP;  approssimazione gaussiana; sistemi di trasmissione in fibra ottica 

10    10 

Parametri trasmissivi di una fibra ottica 

Apertura  numerica;  attenuazione; dispersione; misure dei parametri trasmissivi di una fibra ottica 

10    10 

Totale Ore  30    30

Testi di riferimento Dispense fornite dal docente 

Page 66: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 6

 

FISICA I e II 

Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Joseph QUARTIERIi Michele GUIDA 

Salvatore DE PASQUALE 

Integrato:  

Propedeuticità: Nessuna 

Crediti: 6+6 

 Anno: I 

Semestre: I e II  Codice  SSD: FIS/01 Tipologia:Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Capacità di risolvere semplici problemi e di descrivere matematicamente i fenomeni fisici relativi alla Fisica Classica di base.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscere i concetti che sono alla base dei fenomeni fisici e comprenderne la terminologia.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Sapere individuare i modelli fisici concreti cui poter applicare le conoscenze teoriche acquisite. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper individuare le metodologie più appropriate per analizzare le problematiche prospettate.  Valutare le procedure di risoluzione dei problemi proposti usando le tecniche matematiche più appropriate. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper trasmettere in forma scritta ed orale i concetti e le metodiche di risoluzione dei problemi fisici sottoposti.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare le diverse conoscenze acquisite durante il corso a contesti anche apparentemente differenti da quelli canonici ed approfondire gli argomenti trattati usando approcci diversi e complementari. 

Prerequisiti 

Elementi di algebra vettoriale, concetti di infinito e infinitesimo. 

Metodi didattici 

L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni. Nelle esercitazioni, in particolare, vengono svolti esercizi di applicazione dei concetti fondamentali e delle tecniche di calcolo vettoriale e di calcolo infinitesimale a casi esemplari di fenomeni fisici elementari.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante prove scritte e orali. 

 

 

 

 

 

Page 67: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 7

 Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Cinematica 

Moto rettilineo uniformemente acceleratoMoto in campo gravitazionale Moto circolare uniformemente accelerato (in forma scalare). Derivata di un versore rotante – formula di Poisson 

6  4   

Dinamica Equazione fondamentale della dinamica (Newton)Schema sinottico delle relazioni fondamentali Attrito dinamico e statico – Legge di Hooke 

6  2  2 

Dinamica 

Teorema  impulso‐q.d.m. (solo definizioni e qualche semplice esercizio) Richiami  sul  teorema  della media.  Teorema  Lavoro‐Energia cinetica Lavoro per traslazione e rotazione infinitesime 

6  4   

Dinamica 

Energia potenziale gravitazionale ed elasticaCampi conservativi   Campi  centrali  newtoniani  (per  esempio  elettrostatico  ed acustico) 

3  2   

Dinamica 

Moto circolare vario (in forma vettoriale).Momento  di  un  vettore,  di  una  forza,  della  q.  di moto  (in forma assoluta e cartesiana)   Teorema del momento angolare 

3  2   

Dinamica 

Centro di Massa. Proprietà del CM. I e II teorema di Koenig.Momento di Inerzia per un punto materiale, per un sistema di p.m., per un corpo rigido Proprietà dei momenti di inerzia Digressione elementare su matrici e tensori Teorema degli assi paralleli 

6  2  2 

Cinematica Dinamica 

Traslazione,  rotazione,  rotolamento.  Asse  istantaneo  di rotazione Lavoro per traslazione e rotazione infinitesime Gradi di libertà(Solo presentazione) Sistemi meccanici a due gradi di libertà Ruolo e risultante delle forze interne ed esterne Lavoro delle forze interne ed esterne Metodo di d’Alembert. Introduzione delle equazioni di Eulero‐Lagrange 

6  2  2 

Termologia Termologia e calore. Temperatura. Gas perfetti e gas reali.Lavoro  e  Calore.  Dilatazione  e  conducibilità  termica. Convezione e irraggiamento. Calori specifici 

3    2

Fluidi Legge  di  Leonardo.  Principio  di  Pascal.  Effetto  Magnus  e strato limite Eq. di Bernoulli e conservazione dell’energia  

3    2

Linearità e sovrapposizione 

Richiamo  sui  campi  centrali  (conservativi)  applicato  alla formula  di  Coulomb.  Parallelo  fra  l’energia  potenziale meccanica  ed  elettrostatica.  Sorgenti  discrete.  Principio  di sovrapposizione e linearità. Circuitazione e Irrotazionalità. 

3  2 

Elettrostatica Induzione  elettrostatica.  Sorgente  continua  lineare.  Calcolo del campo con la formulazione di Coulomb. Confronto Campo generato da segmento o da arco di circonferenza carichi. 

3  2 

Elettrostatica Bipoli 

Campi  newtoniani:  caso  elettrostatico  e  acustico.  Gauss. Flusso e solenoidalità. Sistemi di conduttori – Condensatori. Correnti elettriche. 

6  4 

Page 68: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 8

Bipoli serie e parallelo 

Magnetismo Campo di induzione magnetica ‐ I formula di LaplaceCampo  generato  da  segmento  di  corrente  o  da  arco  di circonferenza. 

3  2 

Magnetismo II formula di Laplace e Forza di Lorentz. Momento meccanico su circuiti piani Circuitazione di B. Legge di Ampère 

6  4 

Magnetismo Induzione elettromagnetica. Faraday‐Neumann‐Lenz. Auto e mutua induttanza 

6  4 

Onde 

Onde meccaniche, acustiche ed elettromagnetiche.Equazioni  differenziali  di  alcuni  tipi  di  onde monodimensionali. Sovrapposizione.  Parametri  descrittivi  principali  (intensità, frequenza, lunghezza d’onda, etc.). Principali fenomeni ondulatori (interferenza, diffrazione, etc.) 

3  2 

Totale Ore  72  38  10

 

Testi di riferimento 

J. Quartieri et al. , FISICA  ‐ Meccanica ed Elettromagnetismo (in preparazione)  Appunti dalle lezioni e testi consigliati dagli altri docenti. 

Page 69: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

6 9

FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Pasquale CHIACCHIO 

Integrato:  

Propedeuticità: Matematica III 

Crediti: 9 

Anno: II  Semestre: II Codice: 

0612400014 SSD: ING‐INF/04 

Tipologia: Obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’apprendimento di metodi per l’analisi di sistemi dinamici a tempo continuo e a tempo  discreto  nei  vari  domini  (tempo,  variabile  complessa,  frequenza).  Fornisce  anche  le competenze sui metodi di progetto per controllori di sistemi dinamici. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Modelli  di  sistemi  dinamici  lineari  a  tempo  continuo.   Modelli  trasformati  secondo  Laplace.  Diagrammi  frequenziali.    Funzioni  di  trasferimento.    Sistemi  di  controllo  in  controreazione.   Modelli  di  sistemi  dinamici  lineari  a  tempo  discreto.    Modelli  trasformati  secondo  zeta‐trasformata.    Sistemi  a  dati  campionati.  Interpretazione  di  specifiche  sul  comportamento  a regime e in transitorio.  Metodi di passaggio ciclo aperto‐ciclo chiuso.  Carte di Nichols.  Luogo delle radici.   Regolatori standard.  Sistemi di controllo digitali. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  calcolare  la  risposta  forzata  e  in  evoluzione  libera  di  sistemi  dinamici  lineari.  Saper calcolare  la  risposta  a  regime  e  nel  transitorio  di  sistemi  dinamici  lineari.  Saper  tracciare diagrammi  frequenziali.  Saper  analizzare  sistemi  di  controllo  in  controreazione.    Saper progettare controllori per sistemi dinamici e saperne valutare le prestazioni. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Individuare  il metodo migliore per derivare  la risposta di sistemi dinamici  lineari.   Proporre  il controllore migliore per risolvere un problema di controllo.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre oralmente un argomento del corso. Saper scrivere una relazione su una analisi o un progetto effettuati.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante  il corso. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze matematiche  di  base,  con  particolare  riferimento  alle  strutture  algebriche,  al  calcolo matriciale, alle equazioni differenziali, alle trasformate di Laplace e di Fourier. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche ed esercitazioni  in aula. Nelle esercitazioni  in aula vengono assegnati, svolti e commentati esempi di applicazione dei concetti illustrati. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare  i principali  concetti esposti nel  corso.  Il  voto, espresso  in  trentesimi  con eventuale lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza 

Page 70: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 0

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  della  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Sistemi dinamici a tempo continuo 

Sistemi  non  lineari  e  lineari.  Linearizzazione  ed  equilibrio.  Rappresentazioni dello stato.  Stabilità. 

4  4   

Analisi con la  Laplace‐trasformata   

Definizione e proprietà. Richiami sulla  trasformata di  Laplace. Risposta dei  sistemi  lineari. Evoluzione  libera e modi naturali. Criteri di  stabilità dei sistemi lineari. 

4  6   

Funzione di trasferimento 

Rappresentazioni  della  funzione  di  trasferimento.  Risposta  forzata.  Risposta al gradino di  sistemi del 1° e del 2° ordine. Schemi a blocchi.  Realizzazione. Ritardo temporale 

6  6   

Risposta armonica 

Teorema della risposta armonica. Rappresentazione grafica della G(jω). 

Diagrammi di Bode. Diagramma polare. Diagramma di Nichols 6  8   

Sistemi dinamici a tempo discreto 

Sistemi dinamici a  tempo discreto.  Stabilità. Analisi  con  la  trasformata zeta. Modi di evoluzione. Criterio di stabilità. Funzione di trasferimento. Sistemi a dati campionati. 

6  4   

Controllo 

Vantaggi del  controllo  in  controreazione.  Specifiche per  un  sistema  di controllo.  Soddisfacimento  delle  specifiche  di  regime.  Specifiche  sulla stabilità a ciclo chiuso. Criteri di stabilità robusta. Progetto di controllori nel dominio della frequenza. Progetto di controllori nel dominio della s. Regolatori standard. Progetti di controllori digitali. 

18  18    

Totale Ore  44  46

 

Testi di riferimento 

F. Basile, P. Chiacchio, Lezioni di Automatica volume I, CUES, Fisciano, 2007. 

F. Basile, P. Chiacchio, Lezioni di Automatica volume II, CUES, Fisciano, 2007. 

Per approfondimenti: S. Chiaverini, F. Caccavale, L. Villani, L. Sciavicco, Fondamenti di Sistemi Dinamici, McGraw‐Hill, Milano,  2003.  P.  Bolzern,  R.  Scattolini,  N.  Schiavoni,  Fondamenti  di Controlli Automatici, McGraw‐Hill, Milano, 2004. 

Esercizi sulla pagina web del docente accessibile da www.automatica.unisa.it. 

Page 71: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 1

FONDAMENTI DI ELETTRONICA 

Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Alfredo RUBINO 

Integrato:   

Propedeuticità: Elettrotecnica I , 

Matematica II, Fisica II Crediti: 12 

Anno: II  Semestre: I  Codice:   SSD: ING‐INF/01 Tipologia: 

Caratterizzante 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  Corso  intende  fornire  i  modelli  elettrici  dei  dispositivi  a  stato  solido  impiegati  nella microelettronica  e  studiare  il  loro  impiego  all’interno  di  circuiti  analogici.  Vengono  inoltre forniti gli  strumenti matematici e metodologici necessari per  l’analisi di circuiti elettronici  in regime lineare.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  del  funzionamento  dei  dispositivi  elettronici,  analisi  di  circuiti  analogici multistadio. 

 Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Progettazione, simulazione e realizzazione di circuiti analogici in corrente continua e di circuiti contenenti diodi nel dominio del tempo. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  criteri  più  appropriati  per  progettare  un  circuito  analogico  in  corrente continua.  

Abilità comunicative (communication skills) 

La  capacità di  applicare  le  conoscenze  acquisite  alla  realizzazione di progetti  che  soddisfino requisiti definiti e specificati  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso.  

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di elettromagnetismo, equazioni differenziali, reti elettriche. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti l’analisi o il progetto di un dispositivo o di circuito elettronico. Nelle esercitazioni pratiche è previsto l’uso di simulatori e la realizzazione di un circuito che soddisfi a specifiche assegnate.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un  colloquio orale. Per  superare  l'esame  lo  studente deve dimostrare di aver  compreso e saper  applicare  i  principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con eventuale  lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.  

Page 72: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 2

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso   Fisica dei semiconduttori 15  7

Il diodo ed applicazioni 

Modello fisico del diodo per ampi segnali e rappresentazione circuitali; modello SPICE; effetti del secondo ordine; la commutazione del diodo. Analisi di circuiti a diodi lineari e nel dominio del tempo 

10  10  10 

Transistore bipolare Il modello per ampi segnali del transistore e rappresentazioni circuitali; modello SPICE; effetti del secondo ordine; caratteristiche di commutazione; circuiti lineari del BJT 

8  7   

Dispositivi unipolari Il modello per ampi segnali del JFET e del MOSFET; modello SPICE; limiti di funzionamento; caratteristiche di commutazione; modelli lineari di dispositivi unipolari 

8  7   

Circuiti di polarizzazione discreti ed integrati 

Reti di polarizzazione; analisi delle condizioni di funzionamento d.c. di circuiti multistadio a componenti discreti. Generatori di corrente in tecnologia MOS e Bipolare. Carichi attivi; 

10  6  10 

Sistemi analogici Amplificazione; polarizzazione dell’amplificatore nella regione lineare; distorsione; modelli a doppio bipolo. 

4     

Modelli per piccoli segnali e amplificatori lineari 

Modelli per piccoli segnali del diodo, BJT, MOSFET e JFET; Utilizzo di simulatori circuitali. 

4  4   

Totale Ore  59  41 20

 

Testi di riferimento 

Microelettronica 3/ed , Richard C. Jaeger  Travis N. Blalock , MCGraw Hill 2009 

Dispense fornite durante il corso 

Page 73: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 3

 

FONDAMENTI DI INFORMATICA Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Donatello CONTE 

Insegnamentonon integrato 

Propedeuticità:  

Crediti: 6 

Anno: I  Semestre: I  Codice:   SSD: ING‐INF/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  fornisce  gli  elementi  di  base  per  la  risoluzione  di  semplici  problemi  tramite  l’uso  di elaboratori elettronici, sia nell’ambito di applicazioni di carattere generale, sia per applicazioni tipiche dello specifico settore ingegneristico utilizzando il linguaggio di programmazione C. A tal fine,  il  corso  è  strutturato  in modo  da  consentire  agli  studenti  di  acquisire  le  conoscenze relative  alle  caratteristiche  fondamentali  di  un  elaboratore  elettronico  e  dei  suoi  principi  di funzionamento, del modo in cui le informazioni vengono codificate e rappresentate all’interno del  calcolatore.  Successivamente  anche  attraverso  esercitazioni  in  laboratorio  vengono acquisite le conoscenze relative agli elementi fondamentali del linguaggio di programmazione C unitamente alle tecniche fondamentali di “problem solving” mediante l’uso di un elaboratore. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenze  sull’architettura  degli  elaboratori  e  comprensione  delle  modalità  (logica)  di funzionamento di un elaboratore elettronico, della  codifica e  relativa  rappresentazione delle informazioni, dei costrutti  fondamentali dei  linguaggi di programmazione, delle strutture dati principali  (vettori  e matrici),  della  rappresentazione  degli  algoritmi  attraverso  diagrammi  a blocchi,  della  sintassi  del  linguaggio  C  e  del  suo  utilizzo  per  la  realizzazione  di  algoritmi; conoscenze di massima sulla struttura di un sistema operativo, comprensione della catena di programmazione. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper rappresentare semplici algoritmi attraverso diagrammi a blocchi e codificarli utilizzando il linguaggio C; saper interpretare e comprendere codice scritto in linguaggio C. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper utilizzare i costrutti base del linguaggio C per la codifica di algoritmi. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Data la natura del corso non vengono sviluppate particolari abilità comunicative.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando libri di testo diversi da quelli proposti o la documentazione in linea. 

Prerequisiti 

Nessuno. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di laboratorio. Nelle esercitazioni  in aula vengono proposti e commentati algoritmi e  la  relativa codifica  in  linguaggio C. Nelle esercitazioni  in  laboratorio  gli  studenti  implementano  specifici algoritmi o completano programmi parzialmente scritti in linguaggio C. 

Metodi di valutazione 

Page 74: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 4

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. La prova scritta viene realizzata dallo studente sul sistema di elaborazione; essa consiste  in  scrittura,  compilazione,  esecuzione  e  verifica  di  un  semplice  programma  in linguaggio C. 

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Concetti di Base 

Il  concetto  di  informazione,  algoritmo,  programma  ed esecutore. Elementi di architettura dei sistemi  informatici:  la macchina  di  von  Neumann.  Memoria  centrale,  bus,  unità centrale, interfacce di ingresso/uscita.  Codifica  dell’informazione:  codifica  dell’informazione  non numerica,  codifica  dei  numeri  naturali,  interi,  frazionari  e reali.  I  linguaggi di programmazione e  loro descrizione: carte sintattiche e notazione Backus‐Naur. 

10     

Fondamenti di Programmazione 

Introduzione generale: concetti di aggregazione e astrazione. Tipi  e  variabili.  Tipi  semplici:  intero,  float,  char.  Tipi enumerativi.  Variabili  automatiche,  esterne  e  statiche. Operatori.  Espressioni.  L’istruzione  di  assegnazione  e  sua semantica.  Istruzioni  semplici. Blocchi di  istruzioni.  Strutture di  controllo  selettive.  Strutture  di  controllo  iterative predeterminate e non. Carte sintattiche dei principali costrutti di  programmazione.  Tipi  strutturati:  Array.  Gestione  delle stringhe. 

10  4   

Decomposizione funzionale e elementi di progetto di programmi 

Concetti  di  programmazione  modulare.  Il  concetto  di funzione.  Definizione,  chiamata,  prototipo.  Passaggio  dei parametri  per  valore  e  per  riferimento.  Effetti  collaterali  e procedure.  Grafo  di  flusso.  Sequenza  statica  e  sequenza dinamica.  Visibilità  e  durata  delle  variabili.  Le  funzioni predefinite della standard library. 

10  5   

I file Il concetto di file. File ad accesso sequenziale e diretto. File di testo.  Apertura  ed  operazioni  di  lettura  e  scrittura  su  file. Lettura a carattere e formattata. 

3  2   

sviluppo di semplici programmi 

Strumenti  per  la  produzione  di  programmi.  Scrittura  ed editing  di  un  programma.  Compilazione,  collegamento  ed esecuzione. Sviluppo di programmi di base. 

    8 

sviluppo di algoritmi 

Sviluppo di algoritmi notevoli su vettori e matrici: calcolo del minimo e del massimo, prodotto scalare, prodotto matriciale, calcolo della trasposta e della traccia di una matrice. Sviluppo di programmi con  I/O su  file. Algoritmi notevoli di ricerca ed ordinamento: ricerca  lineare, ricerca dicotomica, bubble sort, selection sort. 

    8 

Totale Ore  33  11  16

 

Testi di riferimento 

S. Ceri, D. Mandrioli, L. Sbattella, P. Cremonesi, G. Cugola ‐ Informatica: Arte e Mestiere, Terza Edizione McGraw‐Hill Italia. 

Per le parti di programmazione è consigliato il seguente manuale di linguaggio C:  

B.W. Kernighan, D. Ritchie ‐ Linguaggio C, Pearson‐Prentice Hall, II edizione. 

Page 75: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 5

FOTOVOLTAICO E OPTOELETTRONICA 

Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: 

Heinrich Christoph NEITZERT 

Integrato:  no 

Propedeuticità:  

Crediti: 9 

Anno: II  Semestre: I  Codice:   SSD: ING‐INF/01 Tipologia: Obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  amplia  le  conoscenze  sul  trasporto  elettronico  nei  semiconduttori  con  riguardo  alle eterostrutture e  introduce  le proprietà ottiche di  vari materiali  semiconduttivi.  Sulla base di questi fondamenti vengono  introdotti  i dispositivi optoelettronici fondamentali ed  illustrate  le applicazioni di tali dispositivi. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della  terminologia utilizzata nell’ambito dell’optoelettronica e del  fotovoltaico. Conoscenza dei principali dispositivi e dei metodi di  caratterizzazione di  tali dispositivi e dei materiali attivi.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Interpretare  i datasheet di dispositivi optoelettronici e di celle  fotovoltaiche ed applicare tale conoscenza alla realizzazione di circuiti elettronici per  l’optoelettronica. Conoscere  i principali metodi di fabbricazione dei dispositivi optoelettronici e delle celle solari 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  dispositivi  più  appropriati  per  progettare  circuiti  per  l’optoelettronica  e proporre  le  soluzione  adatte  per  la  realizzazione  di  un  impianto  fotovoltaico  a  piccole dimensioni. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo,  approfondendo  un  argomento  insieme  in  piccoli  gruppi  e communicandolo successivamente in una breve relazione agli altri partecipanti al corso. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  in  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di  fisica dei dispositivi a semiconduttore e della struttura della materia. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  comprende  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche  in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula vengono svolte simulazioni di dispositivi optoelettronici e di celle fotovoltaiche con i programmi PSPICE e PC1D.  Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti, divisi in piccoli gruppi, caratterizzano sia materiali sia dispositivi per l’Optoelettronica e per il Fotovoltaico.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale.  

Contenuto del corso 

Page 76: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 6

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Proprietà ottiche ed elettroniche di semiconduttori per l'Optoelettronica 

Processi radiativi nei semiconduttori. Assorbimento di luce in semiconduttori.  Materiali (Silicio (mono‐, poly‐, micro‐, nanocristallino, amorfo, poroso), GaN, GaInN, InP/InGaAs, GaAs/AlGaAs, InGaAsP, semiconduttori organici, nanotubi di carbonio, grafene) e tecniche di crescita di componenti optoelettronici.  Teoria della eterogiunzione ed introduzione alla teoria di strutture quantistiche. L’equazione di Schrodinger. 

10    2 

Fotoemettitori LED, Laser (Fabry‐Perot, DBR e DFB, VCSEL, Quantum Cascade Laser),. Amplificatori Ottici. 

6  2  6 

Fotorilevatori Fotoconduttori, Fotodiodi (Fotodiodi P‐N, Fotodiodi P‐I‐N, Rivelatori a valanga), Fototransistori, Rilevatori 2D di tipo CCD e CMOS.) 

6  2  6 

Modulatori Modulatori elettro‐ottici: Quantum Confined Stark Effect modulator, Wannier‐Stark  Effect  modulator,  Modulatori  interferenziali, Modulatori tutto‐ottici 

4     

Integrazione di componenti optoelettronici ed elettronici 

Accoppiatori  ottici,  Fotodiodi  integrati  con  transistori  ultraveloci (MESFET, HEMT, HBT), Laser integrato con modulatore. Circuiti ottici integrati (OEIC) 

4     

Introduzione nel concetto dell’energia fotovoltaica 

Proprietà  dell'emissione  solare.  L'energia  fotovoltaica  in  confronto con altre fonti di energia. L'efficienza teorica di una cella fotovoltaica. Il concetto della cella a multigiunzione. 

8     

Materiali e celle fotovoltaiche 

Materiali per applicazioni fotovoltaiche. Celle fotovoltaiche di tipo pn ed  pin.  Celle  basate  sulle  eterogiunzioni.  Tecniche  ottiche  ed optoelettroniche  per  la  caratterizzazione  di  materiale  per  il fotovoltaico. Circuito equivalente di una cella  fotovoltaica. Simulazione di celle e sistemi  fotovoltaici.  Processi  di  ricombinazione  e  tecniche  di passivazione. 

8  2  6 

Circuiti elettronici per il fotovoltaico 

MPPT‐Tracking,  Stabilizzatori  di  tensione,  Circuiti  di  carica  per batterie, Inverter, diodi “Blocking” e diodi “Bypass”. 

6    2 

Caratterizzazione di pannelli solari 

Caratteristica  corrente‐tensione  della  cella  solare.  La  risposta spettrale. 

4    6 

Totale Ore  56  6  28

 

Testi di riferimento P. Bhattacharya "Semiconductor Optoelectronic Devices", Prentice Hall T. Markvart and L. Castaner, “Practical Handbook of Photovoltaics”, Elsevier 

 

Page 77: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 7

 

LABORATORIO DI DISPOSITIVI E CIRCUITI ELETTRONICI  

Cds: Ingegneria Elettronica  

Docenti: H. C. NEITZERT (Mod 1 ‐ 

6cfu) 

Prof. S. BELLONE   (Mod 2 – 3cfu) 

Integrato:   no 

Propedeuticità: Fondamenti di Elettronica  

Crediti:   6+3 

Anno:  III  Semestre: II  Codice:    SSD: ING‐INF/01 Tipologia: a 

scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il  MOD‐1  del  Corso  intende  applicare  le  conoscenze  dello  studente  sui  dispositivi  e  circuiti elettronici di base per realizzare e testare semplici circuiti elettronici per specifiche applicazioni. Al termine  di  questo  modulo  lo  studente  dovrà  aver  sviluppato  una  scheda  elettronica  e  la documentazione tecnica  corredata. 

Il  MOD‐2  del  Corso  intende  affinare  la  capacità  dello  studente  di  trasferire  nella  realtà  le conoscenze  teoriche acquisite nel  corso di Elettronica Analogica,   anche attraverso  l’impiego di software dedicato alla progettazione e simulazione di circuiti integrati, sia analogici che digitali. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) MOD1.  Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nei  datasheet  dei  componenti  elettronici. Conoscenza dei principali dispositivi elettronici e dei metodi di  caratterizzazione delle proprietà statiche e dinamiche di tali dispositivi.  

MOD2. Conoscenza delle tecniche di simulazione dei circuiti integrati. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) MOD1.  Interpretare  datasheet  di  dispositivi  elettronici;  capacità  di  estrarre  i  parametri  di dispositivi  elettronici  attraverso  una  opportuna  caratterizzazione  elettrica;  Generazione  di datasheet 

MOD2. 2. Correlare schemi elettrici e layout fisici di strutture integrate. 

Autonomia di giudizio (making judgements) MOD1. Saper scegliere i dispositivi più appropriati per progettare semplici circuiti elettronici.  

MOD2. Saper integrare un dispositivo elettronico di media complessità  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper costruire  in gruppo “setup” di misura per  la caratterizzazione di componenti elettronici e discutere in modo critico i risultati ottenuti. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper applicare le conoscenze acquisite in contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze dei fondamenti dei dispositivi elettronici e delle reti elettriche. 

Metodi didattici 

Page 78: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 8

MOD1. L’insegnamento comprende esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche  in  laboratorio. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti, divisi in gruppi, caratterizzano dispositivi elettronici e realizzano semplici circuiti elettronici. 

MOD2.  L’insegnamento  si  svolge  interamente  nel  Laboratorio  Polifunzionale  di  Elettronica, facendo uso della strumentazione e del software didattico disponibile nel laboratorio.   

Metodi di valutazione 

La  valutazione  dei  risultati  di  apprendimento,  condotta  in  sede  di  esame  finale,  sarà  svolta  in riferimento  ai  seguenti  criteri  equipollenti:a.  proprietà  di  linguaggio  del  candidato  rispetto  alla specifica terminologia della disciplina in oggetto; b. conoscenza dei postulati e della logica di base della  disciplina;c.  conoscenza  e  capacità  risolutiva  delle  principali  questioni  applicative  note;  d. capacità  di  sintesi  delle  nozioni  di  base  in  approcci  risolutivi  di  questioni  applicative  nuove;  e. livello di approfondimento degli elaborati progettuali sviluppati nel corso di insegnamento. 

Modalità di frequenza L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento Italiano. 

Sede e Orario Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Caratterizzazione delle proprietà statiche e dinamiche di dispositivi (MOD1)  

Misura  ed  estrazione  dei  parametri  dalle  caratteristiche statiche  di  dispositivi:  diodo  pn  e  Schottky,  BJT,  JFET  e MOSFET; Caratterizzazione di effetti termici; Misurazione dei tempi  di  commutazione  di  diodi;  Scrittura  di  test  software con sistemi di programmazione ad oggetto; Comprensione di datasheet; 

4  2  6 

Applicazioni di dodi per la sensoristica e la optoelettronica (MOD1) 

Sensori  di  temperatura;  fotosensori;  celle  solari,  diodi luminescenti; laser a semiconduttore; 

4  2  6 

Circuiti lineari e digitali (MOD1) 

Progettazione  ed  assiemaggio  di    circuiti  misti  analogico‐digitali;   

4  2  18 

Generazione dei datasheet di componenti e circuiti elettronici (MOD1) 

Creazione di datasheet a partire da misure di laboratorio;  4  ‐  8 

CAD di circuiti integrati e processi (MOD2)  

Impiego di tools software per la simulazione di processi tecnologici e circuiti, sia integrati che discreti.   

‐    30 

Totale Ore  16  6  38+30

Testi di riferimento Simon M. Sze “Comportamento Fisico e Tecnologia” Hoepli R.C. Jaeger, “Microelettronica”, Mc Graw‐Hill 

Page 79: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

7 9

 

 

MACCHINE, ALGORITMI E STRUTTURE DATI  

Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Mario VENTO 

Antonio DELLA CIOPPA 

Integrato:    

Propedeuticità: Fondamenti di Informatica 

Crediti: 9 

Anno: I  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/05 Tipologia: 

Orientamento 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Nella  sua  prima  parte  (3  CFU),  il  corso  introduce  allo  studio  dell’organizzazione  e  della 

progettazione  dei  componenti  hardware  dei  sistema  digitali.  In  particolare,  l’insegnamento 

inserisce  nell’ambito  della  teoria  della  commutazione  gli  argomenti  relativi  alle  reti  logiche, 

fornendo  le metodologie e gli strumenti per  l’analisi e  la sintesi delle  reti  logiche a vari  livelli di 

complessità. Nella seconda parte si analizzano gli aspetti relativi alla progettazione e realizzazione 

di  algoritmi,  utilizzando  tecniche  iterative  e  ricorsive  e  valutando  l’efficienza  dei  programmi 

ottenuti. Dopo  un  approfondimento  di  tali  aspetti  il  corso  presenta  le  principali  strutture  dati 

fondamentali, come stack, liste ed alberi, tabelle hash presentandone la realizzazione in linguaggio 

C. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza  degli  algoritmi  e  strutture  dati  fondamentali.  Conoscenza  dei  paradigmi  di  pro‐

grammazione  iterativa e  ricorsiva. Capacità di  confrontare  algoritmi  sulla base dell'efficienza di 

esecuzione. Metodologie  di  progettazione  di  reti  logiche.  Tecniche  di  sintesi  di  sistemi  logici. 

Comprensione degli aspetti fondamentali della teoria della commutazione. 

Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Analizzare e realizzare applicazioni che utilizzino algoritmi e strutture dati standard  in  linguag‐gio 

C,  valutandone  l’efficienza.  Realizzazione  di  progetti  software  in  C  di  piccole  dimensioni. 

Progettazione di circuiti logici. Valutazione delle caratteristiche dei principali circuiti logici. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Selezionare  le  strutture  dati  adeguate  a  supportare  un'applicazione,  sulla  base  delle  specifiche esigenze  applicative.  Saper  valutare  gli  aspetti  di  organizzazione  e  di  progettazione  dei  sistemi d'elaborazione hardware. Saper  individuare  i metodi più appropriati per progettare e  realizzare circuiti logici. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo. Esporre oralmente argomenti relativi agli algoritmi, alle strutture dati e 

alle metodologie di progettazione delle reti logiche. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, 

ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Page 80: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 0

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  sulla  pro‐

grammazione in linguaggio C. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni pratiche  di  la‐

boratorio. Nelle esercitazioni  in aula vengono proposti e commentati algoritmi e  la relativa codi‐

fica  in  linguaggio C, oltre  che  la progettazione e  la  realizzazione di  circuiti  logici partendo dalle 

specifiche. Nelle esercitazioni  in  laboratorio gli studenti progettano ed implementano programmi 

sulla base delle specifiche fornite dal docente. L’attività di laboratorio prevede anche lo svi‐luppo 

di progetti realizzati in gruppi di 3‐4 persone. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Concetti di Base 

Informazione e sua rappresentazione. Le algebre booleane. Le espressioni binarie. Le funzioni binarie. La minimizzazione in forma grafica e in forma tabellare. Elementi di architettura dei 

sistemi informatici. 

8  0  0 

Reti combinatorie e reti sequenziali 

Le algebre booleane. Le espressioni binarie. Le funzioni binarie. La minimizzazione in forma grafica e in forma tabellare. L'analisi e la 

sintesi delle reti combinatorie. Latch, Flip‐Flop. Modelli e modalità di funzionamento delle reti sequenziali sincrone, La 

progettazione delle reti sequenziali sincrone 

10  0  0 

Automi a stati finiti 

Reti sequenziali e automi a stati finiti, La rappresentazione degli automi a stati finiti. La minimizzazione degli stati interni di un automa. Le trasformazioni Mealy‐Moore e Moore‐Mealy. 

8  4  0 

Complementi di programmazione 

in C Puntatori, array e puntatori, aritmetica dei puntatori. Le struct.   4  2  2 

Ricorsione Aspetti e definizioni generali. Induzione Matematica. Divide‐et‐impera.  Algoritmi ricorsivi notevoli: Hanoi, Quicksort, Mergesort. 

4  4  2 

Complessità computazionale 

Definizioni, il modello RAM, notazioni funzioni (Q ,�W , O), calcolo di complessità (i vari costrutti),  calcolo di complessità degli algoritmi, formule di ricorrenza, ricorrenze notevoli e loro 

risoluzione, cenni alla analisi ammortizzata. 

4  2  0 

Liste dinamiche 

Aspetti generali, classificazione e struttura dati, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca, 

cancellazione, visita, altri algoritmi sulle liste. 

6  4  2 

Page 81: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 1

Alberi binari 

Aspetti generali, classificazione e struttura dati, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca, 

cancellazione, visita, altri algoritmi sugli alberi. 

6  4  2 

Tabelle hash 

Aspetti generali, hashing esterno ed interno, algoritmi di base (in versione iterativa e ricorsiva): creazione, inserimento, ricerca, 

cancellazione, visita, altri algoritmi sulle tabelle hash. 

6  4  2 

Totale Ore    56  24  10

 

Testi di riferimento 

F. Fummi, M. G. Sami, C. Silvano: Progettazione digitale, II edizione, McGraw‐Hill Italia, 2007. 

T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, “Introduzione agli algoritmi e strutture dati 2/ed”, Mc‐Graw ‐ Hill. 

Il corso è completamente supportato da materiale didattico on‐line e dispense del docente disponibili sul sito del corso. Il sito è accessibile attraverso il portale dell'Area Didattica di Ingegneria dell'In‐formazione http://www.adinf.unisa.it. Sono, inoltre, disponibili agli studenti esempi di esercizi svolti e ulteriore materiale didattico integrativo. 

 

Page 82: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 2

MACCHINE E IMPIANTI ELETTRICI  Cds: Ingegneria Elettronica  

Docente: Antonio PICCOLO 

Integrato:NO 

Propedeuticità: Elettrotecnica II 

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐IND/33 Tipologia:Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  vuole  fornire  allo  studente  le  basi  conoscitive  degli  impianti  elettrici  di  bt  e  delle macchine elettriche  rotanti, al  fine di poter progettare  in modo  compiuto  sistemi  complessi, con particolare  riferimento al  controllo degli azionamenti  industriali maggiormente  impiegati nel campo dell’automazione e della robotica. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito degli impianti elettrici e delle macchine rotanti,  dei modelli  concettuali,  logici  e  fisici,  delle metodologie  di  progetto  degli  impianti elettrici per uso civile. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare un impianto elettrico di bt per ambiente civile attraverso software dedicati e saper dimensionare una macchina elettrica considerando l’integrazione con il sistema elettrico. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  metodi  più  appropriati  di  progettazione  per  impianti  elettrici  di  bt ottimizzando  il processo realizzativo e maturare capacità critica per  l’integrazione di macchine rotanti nei sistemi di distribuzione dell’energia. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato agli impianti elettrici e alle macchine elettriche. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso ed  approfondire  gli  argomenti  trattati  usando materiali  diversi  da  quelli  proposti,  anche  in lingua inglese. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di elettrotecnica, con particolare riferimento alla risoluzione delle reti elettriche trifase. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di laboratorio. Nelle esercitazioni  in aula è assegnato agli studenti, divisi per gruppi di  lavoro, un progetto  da  sviluppare durante  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende  i  contenuti dell’insegnamento relativi alla progettazione di un impianto elettrico per uso civile. A tale scopo alcune  ore  di  esercitazione  sono  dedicate  all’addestramento  degli  studenti  all’utilizzo  di pacchetti software per la progettazione assistita da calcolatore di impianti in bassa tensione per applicazioni civili ed industriali. 

Metodi di valutazione 

Page 83: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 3

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale durante il quale sarà valutato anche l’elaborato progettuale sviluppato durante il corso. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Es. 

OreLab. 

Introduzione al corso Generalità  sui  sistemi  elettrici  di  potenza:  il  sistema  di alimentazione  elettrica,  il  sistema  di  utilizzazione dell’energia elettrica. 

3     

Componentistica Il sistema di alimentazione e i componenti per il trasporto e la distribuzione dell’energia elettrica. 

12  3   

Progettazione Criteri per la progettazione di un impianto elettrico per uso civile e industriale in bt. 

6  3  9 

Normativa, sicurezza e progettazione 

Principali  riferimenti  normativi  e  fondamenti  di  sicurezza elettrica per una progettazione a regola d’arte. 

4      

Introduzione alle macchine elettriche 

La conversione elettromeccanica dell’energia.  2     

Le macchine elettriche e i sistemi di controllo 

Studio  della macchina  a  corrente  continua  e  regolazione della velocità. Macchina asincrona e regolazione di velocità. 

10  3  3 

Cenni su altri tipi di macchine 

Principi  di  funzionamento  del motore  a  passo,  a magneti permanenti, brushless. 

2     

Totale  39  9  12

 

Testi di riferimento 

V. Carrescia, Sicurezza Elettrica, Ediz. Hoepli, Milano G. Conte, Impianti elettrici, vol. 1‐2, Ediz. Hoepli V. Cataliotti, Impianti elettrici, Ediz. Flaccovio Mohan, Undeland, Robbins, Power Electronics E. Fitzgerald, C. Kingsley, A. Kusko, Macchine Elettriche, Ed. Franco‐Angeli, Milano  Appunti del corso 

Page 84: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 4

MATEMATICA I 

CdL: Ingegneria Elettronica 

Docente: Ciro D’APICE 

Giovannina ALBANO 

Abdelaziz RHANDITiziana DURANTE 

Integrato: NO Propedeuticità: 

nessuna Crediti: 9 

Anno: I  Semestre: I  Codice: 0610700001  SSD: MAT/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’acquisizione degli elementi di base di Analisi Matematica ed Algebra  lineare: 

Insiemi  numerici,  Cenni  di  Algebra  Vettoriale,  Funzioni  reali,  Richiami  su  equazioni  e 

disequazioni, Successioni numeriche, Limiti di una funzione, Funzioni continue, Derivata di una 

funzione, Teoremi  fondamentali del  calcolo differenziale, Studio del grafico di una  funzione, 

Matrici e sistemi lineari, Spazi vettoriali, Trasformazioni lineari e diagonalizzazione, Geometria 

analitica.  Gli  obiettivi  formativi  del  corso  consistono  nell’acquisizione  dei  risultati  e  delle 

tecniche dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo.  

Il corso ha come scopo principale quello di consolidare conoscenze matematiche di base e di 

fornire e sviluppare strumenti utili per un approccio scientifico ai problemi e fenomeni che lo 

studente  incontrerà  nel  proseguimento  dei  suoi  studi.  La  parte  teorica  del  corso  sarà 

presentata  in  modo  rigoroso  ma  conciso  e  accompagnata  da  una  parallela  attività  di 

esercitazione volta a favorire la comprensione dei concetti. 

Competenze e capacità in uscita dal corso 

Competenze relative a: Applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi. Uso 

corretto del  linguaggio matematico. Affrontare ed analizzare vari problemi. Caratteristiche e 

proprietà  delle  funzioni  reali  di  una  variabile  reale.  Numeri  reali  e  complessi.  Proprietà  di 

matrici, spazi vettoriali, trasformazioni lineari, autovalori e autovettori 

Capacità di: Sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni. Costruire metodi e procedure 

per  la  risoluzione  di  problemi.  Effettuare  calcoli  con  limiti,  derivate.  Analizzare  il 

comportamento di una funzione di una singola variabile. Svolgere semplici calcoli con i numeri 

complessi. 

Risolvere esercizi non complessi nell’ambito della geometria e dell’algebra lineare. 

Determinare autovalori e autovettori di una trasformazione lineare. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica, algebra lineare 

e  geometria,  conoscenza  delle  metodologie  di  dimostrazione,  conoscenza  dei  concetti 

fondamentali  dell’analisi  matematica,  conoscenza  dei  concetti  fondamentali  dell’algebra 

lineare e della geometria. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi . Saper sviluppare in 

modo coerente le varie dimostrazioni. Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di 

problemi. Saper effettuare calcoli con limiti, derivate. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Page 85: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 5

Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  risolvere  in maniera  efficiente  un  problema 

matematico.  Essere  capaci  di  trovare  delle  ottimizzazioni  al  processo  di  risoluzione  di  un 

problema matematico. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo. Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il 

corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti 

prerequisiti: 

- conoscenze  relative  all’algebra,  con  particolare  riferimento  a:  equazioni  e  disequazioni algebriche, logaritmiche, esponenziali, trigonometriche, trascendenti, 

conoscenze  relative  alla  trigonometria,  con  particolare  riferimento  alle  funzioni 

trigonometriche fondamentali. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, durante  le quali saranno presentati gli argomenti 

del  corso mediante  lezioni  frontali,  ed  esercitazioni  in  aula  durante  le  quali  si  forniranno  i 

principali  strumenti  necessari  per  la  risoluzione  di  esercizi  relativi  ai  contenuti 

dell’insegnamento. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta 

ed un colloquio orale. 

 Contenuto del corso  

Argomenti  Contenuti specifici OreEserc. 

OreLez. 

OreLab. 

Cenni di Algebra Vettoriale 

Introduzione all’algebra vettoriale e alle operazioni con i vettori.  2  1   

Insiemi numerici. 

Introduzione  alla  teoria  degli  insiemi.  Operazioni  sui  sottoinsiemi  di  un insieme.  Introduzione  ai  numeri  reali.  Estremi  di  un  insieme  numerico. Intervalli  di  R.  Intorni,  punti  di  accumulazione.  Insiemi  chiusi  e  insiemi aperti.  Introduzione  ai  numeri  complessi.  Unità  immaginaria. Operazioni sui numeri complessi. Forma geometrica e forma trigonometrica. Potenze e formula di De Moivre. Radici n‐esime. 

3  5   

Funzioni reali 

Definizione. Campo di esistenza, codominio e grafico di  funzione. Estremi di  una  funzione  reale.  Funzioni monotone.  Funzioni  composte.  Funzioni invertibili. Funzioni elementari: funzione potenza nesima e radice n‐esima, funzione  esponenziale,  funzione  logaritmica,  funzione  potenza,  funzioni trigonometriche e loro inverse. 

2  4   

Richiami su equazioni e disequazioni 

Equazioni di primo grado. Equazioni di secondo grado. Equazioni binomie. Equazioni  irrazionali. Equazioni  trigonometriche. Equazioni esponenziali e 

3  2   

Page 86: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 6

logaritmiche.  Sistemi  di  equazioni.  Disequazioni  di  primo  grado. Disequazioni  di  secondo  grado.  Disequazioni  fratte.  Disequazioni irrazionali.  Disequazioni  trigonometriche.  Disequazioni  esponenziali  e logaritmiche. Sistemi di disequazioni. 

Successioni numeriche 

Definizioni.  Successioni  limitate,  convergenti,  oscillanti  e  divergenti. Successioni  monotone.  Numero  di  Nepero.  Criterio  di  convergenza  di Cauchy. 

2  2   

Limiti di una funzione  Definizione. Limite destro e  limite sinistro. Teorema di unicità. Teoremi di confronto. Operazioni e forme indeterminate. Limiti notevoli 

3  5  

Funzioni continue Definizione. Continuità e discontinuità. Teorema di Weierstrass. Teorema degli zeri. Teorema di Bolzano. Continuità uniforme. 

  5   

Derivata di una funzione 

Definizione.  Derivate  destra  e  sinistra.  Significato  geometrico,  retta tangente  al  grafico  di  una  funzione.  Derivabilità  e  continuità.  Regole  di derivazione.  Derivate  delle  funzioni  elementari.  Derivate  di  funzione composta e funzione inversa. Derivate di ordine superiore. Differenziale di una funzione e significato geometrico. 

3  5   

Teoremi fondamentali del calcolo differenziale  

Teorema  di  Rolle.  Teorema  di  Cauchy.  Teorema  di  Lagrange  e  corollari. Teorema di De l’Hospital. Condizioni per massimi e minimi relativi. Formule di Taylor e di Mac‐Laurin. 

3  4   

Studio del grafico di una funzione 

Asintoti  di  un  grafico.  Ricerca  dei  massimi  e  minimi  relativi.  Funzioni concave e  convesse  in un punto,  flessi. Grafico di una  funzione  tramite  i suoi elementi caratteristici 

8  6   

Matrici e sistemi lineari  

Matrici e Determinanti. Risoluzione di sistemi  lineari: Teorema di Rouché‐Capelli; Teorema di Cramer. 

2  2   

Spazi vettoriali  

La struttura di spazio vettoriale. Dipendenza e  indipendenza  lineare. Spazi Vettoriali  e  dimensione  finita.  Teorema  della  base.  Sottospazi  vettoriali. Intersezione e somma di sottospazi  (cenni), somma diretta. Definizione di prodotto  scalare.  Definizione  di  spazio  vettoriale  euclideo  reale. Definizione di norma. Disuguaglianza di Cauchy – Schwarz. Definizione di angolo. Definizione di vettori ortogonali. Basi ortonormali. Componenti  in una  base  ortonormale.  Proiezioni  ortogonali.  Procedimento  di  Gram‐Schmidt 

2  3   

Trasformazioni lineari e diagonalizzazione  

Definizioni  di  trasformazione  lineare.  Nucleo  e  immagine.  Proprietà  e caratterizzazioni. Teorema della dimensione. Rappresentazione matriciale. Polinomio  caratteristico.  Autospazi  e  relative  proprietà.  Molteplicità algebrica  e  geometrica.  Diagonalizzazione:  definizione  e  caratterizzazioni (per  matrici  ed  endomorfismi).  Condizione  sufficiente  per  la diagonalizzazione.  Diagonalizzazione  ortogonale.  Definizione  e caratterizzazioni di endomorfismi simmetrici. Proprietà degli autovalori di matrici simmetriche. Teorema spettrale. 

3  5   

Geometria analitica  

Sistema di riferimento cartesiano nel piano. Equazione della retta in forma implicita  ed  esplicita.  Equazione  segmentaria  della  retta.  Parallelismo  di rette. Fascio improprio di rette. Fascio proprio di rette. Retta per un punto. Retta passante per un punto e parallela ad una  retta data. Condizioni di perpendicolarità  di  due  rette.  Coniche.  Algoritmo  di  riduzione  a  forma canonica.  Coordinate  cartesiano  nello  spazio.  Equazione  del  piano (parametrica e cartesiana). Equazione della retta (parametrica, cartesiana, simmetrica).  Fasci  di  piani.  Stelle  di  piani.  Condizioni  di  parallelismo  e perpendicolarità tra rette e rette, rette e piani, piani e piani. 

2  3   

Totale Ore    38 52

Page 87: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 7

 

 

 

Testi di riferimento 

G. Albano, C. D’Apice, S. Salerno, Limiti e Derivate, CUES (2002). 

G. Albano, C. D’Apice, S. Salerno, Algebra Lineare, CUES (2002). C. D’Apice, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica I, CUES (2007). G. Albano, La prova scritta di geometria: tra teoria e pratica, CUES (2011). Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT. Appunti delle lezioni.   

Page 88: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 8

 

MATEMATICA II 

CdL: Ingegneria Elettronica 

Docente: Gerardo IOVANE Elvira ZAPPALE 

Integrato: NO Propedeuticità: Matematica I 

Crediti: 9 

Anno: I  Semestre: II  Codice:   SSD: MAT/05 Tipologia: Obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  mira  all’acquisizione  degli  elementi  di  base  di  Analisi  Matematica:  integrali  delle 

funzioni  di  una  variabile,  serie  numeriche,  successioni  e  serie  di  funzioni,  funzioni  di  più 

variabili, equazioni differenziali, integrali di funzioni di più variabili, curve e integrali curvilinei, 

superfici.  

Gli  obiettivi  formativi  del  corso  consistono  nell’acquisizione  dei  risultati  e  delle  tecniche 

dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo.  

Il corso ha come scopo principale quello di consolidare conoscenze matematiche di base e di 

fornire e sviluppare strumenti utili per un approccio scientifico ai problemi e fenomeni che lo 

studente  incontrerà  nel  proseguimento  dei  suoi  studi.  La  parte  teorica  del  corso  sarà 

presentata  in  modo  rigoroso  ma  conciso  e  accompagnata  da  una  parallela  attività  di 

esercitazione volta a favorire la comprensione dei concetti. 

Competenze e capacità in uscita dal corso 

Competenze relative a:  

Applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi  

Caratteristiche e proprietà fondamentali delle funzioni reali di più variabili reali. 

Metodi di soluzione delle equazioni differenziali ordinarie. 

Concetti di curve e integrali curvilinei. 

Proprietà ed applicazione di integrali di funzioni di più variabili. 

Capacità di:  

Effettuare calcoli con serie ed integrali. 

Calcolare massimi e minimi di funzioni di due variabili. 

Risolvere semplici equazioni differenziali. 

Calcolare semplici integrali curvilinei. 

Calcolare semplici integrali doppi. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica 

conoscenza delle metodologie di dimostrazione 

conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi matematica 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi  

Saper sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni 

Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi 

Saper risolvere semplici equazioni differenziali ordinarie 

Saper risolvere semplici integrali curvilinei e integrali doppi 

Page 89: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

8 9

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  risolvere  in maniera  efficiente  un  problema 

matematico 

Essere  capaci  di  trovare  delle  ottimizzazioni  al  processo  di  risoluzione  di  un  problema 

matematico 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo 

Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il 

corso 

Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti 

prerequisiti: 

conoscenze relative all’Algebra Lineare con particolare riferimento a: Matrici e sistemi lineari, 

Spazi vettoriali, Trasformazioni lineari e diagonalizzazione, Geometria analitica 

conoscenze relative all’Analisi Matematica di base, con particolare riferimento a: Equazioni e 

disequazioni algebriche, Studio del grafico di una funzione di una variabile reale, Successioni e 

serie numeriche,  Limiti di una  funzione,   Continuità e Derivabilità di una  funzione,  Teoremi 

fondamentali del calcolo differenziale 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, durante  le quali saranno presentati gli argomenti 

del  corso mediante  lezioni  frontali,  ed  esercitazioni  in  aula  durante  le  quali  si  forniranno  i 

principali  strumenti  necessari  per  la  risoluzione  di  esercizi  relativi  ai  contenuti 

dell’insegnamento. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta 

ed un colloquio orale. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Page 90: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 0

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Integrazione di funzioni di una variabile 

Definizione di  funzione primitiva  e  integrale  indefinito.  Integrali immediati.  Regole  e  metodi  di  integrazione.  Integrale  delle funzioni  razionali  fratte.  Integrale  definito  e  significato geometrico.  Teorema  del  valor  medio.  Funzione  integrale  e teorema fondamentale del calcolo integrale. 

6  6   

Serie numeriche 

Introduzione alle serie numeriche. Serie convergenti, divergenti e indeterminate.  Serie  geometrica,  armonica.  Serie  a  termini positivi  e  criteri  di  convergenza:  criteri  del  confronto,  del rapporto, della radice. 

2  2   

Successioni e serie di funzioni 

Successioni.  Definizioni.  Convergenza  puntuale  e  uniforme. Esempi  e  controesempi.  Teorema  sulla  continuità  del  limite. Criterio di Cauchy uniforme. Teoremi di passaggio al limite sotto il segno di integrale. Teorema di passaggio al limite sotto il segno di derivata.  Serie  di  funzioni.  Definizioni.  Convergenza  puntuale, uniforme, totale. Criteri di Cauchy. Derivazione e integrazione per serie.  Serie  di  potenze.  Definizioni.  Insieme  di  convergenza  e raggio di convergenza. Teorema di Cauchy‐Hadamard. Teorema di D’Alembert.  Raggio  di  convergenza  della  serie  derivata. Convergenza  uniforme  e  totale.  Teorema  di  integrazione  e  di derivazione per serie. Esempi e controesempi.  

6  4   

Funzioni di più variabili 

Definizioni. Limite e continuità. Teorema di Weierstrass. Teorema di  Cantor.  Derivate  parziali.  Il  Teorema  di  Schwarz.  Gradiente. Differenziabilità.  Il  Teorema  del  Differenziale  Totale.  Funzioni composte.  Teorema  di  derivazione  delle  funzioni  composte. Differenziabilità  delle  funzioni  composte.  Derivate  direzionali. Funzioni  con  gradiente  nullo  in  un  connesso.  Funzioni  definite tramite  integrali.  Formula  di  Taylor  e  differenziali  di  ordine superiore.  Forme  quadratiche.  Matrici  quadrate  definite, semidefinite  e  indefinite. Massimi  e minimi  relativi.  Funzioni  a valori vettoriali. 

7  5   

Equazioni differenziali 

Definizioni.  Integrale particolare e  integrale  generale. Esempi.  Il problema  di  Cauchy.  Teorema  di  esistenza  ed  unicità  locale. Teorema di  esistenza  ed unicità  globale.  Prolungamento di una soluzione. Soluzioni massimali  (cenni). Equazioni differenziali del primo  ordine.  Equazioni  differenziali  lineari.  Struttura dell’insieme  delle  soluzioni.  Equazioni  differenziali  lineari  a coefficienti  costanti.  Wronskiano  e  sue  proprietà.  Metodi  di risoluzione. 

6  7   

Integrali di funzioni di più variabili 

Definizioni. Esempi. Proprietà. Applicazione  ad  aree  e  volumi.  Il Primo  Teorema  di  Pappo‐Guldino.  Formule  di  riduzione. Cambiamento di variabili. 

7  6   

Curve e Integrali curvilinei 

Definizione. Curve  regolari.  Lunghezza di una  curva. Teorema di rettificabilità. Integrale curvilineo di una funzione. 

4  3   

Page 91: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 1

Forme differenziali 

Definizioni.  Campi  vettoriali.  Integrale  curvilineo  di  una  forma differenziale lineare. Forme chiuse ed esatte. Criteri di esattezza. Relazione  tra esattezza e  chiusura. Forme  chiuse  in  rettangoli o aperti stellati. Forme chiuse in aperti semplicemente connessi. 

7  4   

Superfici e Integrali superficiali 

Definizioni. Esempi. Proprietà. Cambiamento di rappresentazioni parametriche.  Area  di  una  superficie  e  integrali  superficiali. Superfici  con  bordo.  Il  Secondo  Teorema  di  Pappo‐Guldino. Teorema della Divergenza. Formula di Stokes. 

5  3   

Totale Ore  50  40 

 

Testi di riferimento 

N. Fusco, P. Marcellini, C. Sbordone, Analisi Matematica due, Liguori editore  

C. D’Apice, T. Durante, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica II, CUES (2008). Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT Appunti delle lezioni. 

Page 92: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 2

MATEMATICA III 

CdL: Ingegneria Elettronica 

Docente: Rosanna Manzo 

 Integrato: NO 

Propedeuticità: Matematica II 

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: I  Codice:   SSD: MAT/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira all’acquisizione degli elementi di Analisi Matematica e Analisi Complessa: funzioni 

complesse  di  variabile  complessa,  serie  di  Fourier,  trasformate  di  Fourier,  trasformate  di 

Laplace, equazioni differenziali alle derivate parziali. Gli obiettivi formativi del corso consistono 

nell’acquisizione dei risultati e delle  tecniche dimostrative, nonché nella capacità di risolvere 

esercizi. 

Il corso ha come scopo principale quello di consolidare conoscenze matematiche di base e di fornire e sviluppare strumenti utili per un approccio scientifico ai problemi e fenomeni che lo studente  incontrerà  nel  proseguimento  dei  suoi  studi.  La  parte  teorica  del  corso  sarà presentata  in  modo  rigoroso  ma  conciso  e  accompagnata  da  una  parallela  attività  di esercitazione volta a favorire la comprensione dei concetti. 

Competenze e capacità in uscita dal corso Competenze  relative  a:    Proprietà  di  funzioni  nel  campo  complesso.  Proprietà  e  principali applicazioni delle serie di Fourier. Concetti e proprietà delle trasformate. Concetti e proprietà delle equazioni alle derivate parziali. Capacità di: Classificare le singolarità di funzioni complesse di variabile complessa. Verificare se una funzione è armonica e calcolarne l’armonica coniugata. Calcolare semplici sviluppi in serie di  Laurent.  Calcolare  integrali  attraverso  il  teorema  dei  residui.  Calcolare  serie  di  Fourier. Calcolare  semplici  trasformate  e  applicare  le  proprietà.  Risolvere  semplici  equazioni  alle derivate parziali. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  dell’analisi  matematica.  Conoscenza delle  metodologie  di  dimostrazione.  Conoscenza  dei  concetti  fondamentali  dell’analisi complessa. Conoscenza dei concetti  fondamentali delle serie di Fourier e delle trasformate di Fourier  e  Laplace.  Conoscenza  dei  concetti  fondamentali  delle  equazioni  differenziali  alle derivate parziali.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper applicare  i teoremi e  le regole studiate alla risoluzione di problemi. Saper sviluppare  in modo coerente le varie dimostrazioni. Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  risolvere  in maniera  efficiente  un  problema matematico.  Essere  capaci  di  trovare  delle  ottimizzazioni  al  processo  di  risoluzione  di  un problema matematico. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica. Saper lavorare in gruppo nella risoluzione di esercizi. 

Page 93: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 3

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti prerequisiti: 

- conoscenze  relative al  calcolo  integrale,  con particolare  riferimento a  integrazione di funzioni di una variabile, integrali curvilinei, integrali di forme differenziali; 

- conoscenze relative allo sviluppo in serie, con particolare riferimento a serie numeriche e di funzioni;

- conoscenze relative alle funzioni a più variabili, ed alle equazioni differenziali ordinarie.  

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, durante  le quali saranno presentati gli argomenti del  corso mediante  lezioni  frontali,  ed  esercitazioni  in  aula  durante  le  quali  si  forniranno  i principali  strumenti  necessari  per  la  risoluzione  di  esercizi  relativi  ai  contenuti dell’insegnamento. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un  colloquio orale. Per  superare  l'esame  lo  studente deve dimostrare di aver  compreso e saper  applicare  i  principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con eventuale  lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale, in particolare  della proprietà di linguaggio del candidato rispetto alla specifica terminologia della disciplina  in oggetto, della conoscenza dei concetti insegnati e dell’abilità di applicarli nella risoluzione di esercizi.  

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Funzioni complesse   

Derivazione  complessa,  funzioni  olomorfe  e  loro  proprietà. Condizioni  di  Cauchy‐Riemann.  Funzioni  elementari  nel  campo complesso.  Punti  singolari.  Integrazione  su  curve  complesse. Teorema  e  formula  integrale  di  Cauchy.  Teorema  di  Morera. Teorema della media integrale. Teorema di Liouville. Teorema del massimo modulo.  Teorema  fondamentale  dell’algebra.  Serie  di Taylor  e  di  Laurent  e  classificazione  delle  singolarità.  Residui, teorema dei residui e applicazioni al calcolo di integrali di funzioni reali. 

10  6   

Serie di Fourier Definizioni.  Esempi.  Disuguaglianza  di  Bessel.  Teorema  di convergenza  puntuale.  Teorema  di  convergenza  uniforme. Integrazione termine a termine. Derivazione termine a termine. 

6  5   

Trasformata di Fourier 

Definizione  e  proprietà,  relazione  tra  derivazione  e moltiplicazione  per monomi.  Trasformata  di  una  convoluzione. Formula di inversione. 

6  4   

Trasformata di Laplace 

Definizione  e  proprietà.    Relazione  tra derivazione  e moltiplicazione per monomi. Trasformata di un  integrale, di una funzione  diviso  t,  di  una  funzione  periodica.  Comportamento della  trasformata  all’infinito.  Teorema  del  valore  iniziale  e  del valore finale. Trasformata di una convoluzione. Antitrasformata e formule di  inversione. Calcolo di  trasformate  e  antitrasformate. 

8  6   

Page 94: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 4

Applicazioni  della  trasformata  di  Laplace  alle  equazioni differenziali ordinarie. 

Equazioni differenziali alle derivate parziali 

Introduzione  alle  equazioni  alle  derivate  parziali,  problemi  di Cauchy  e  di  Dirichlet,  equazioni  del  calore,  delle  onde  e  di Laplace. Soluzioni di equazioni lineari alle derivate parziali tramite trasformate e separazione di variabili.  

4  5   

Totale Ore  34  26 

Testi di riferimento 

C. D’Apice, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica III, CUES (2011). 

Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT. 

Appunti delle lezioni. 

  

Page 95: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 5

MICROONDE Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Antonio SCAGLIONE 

Integrato:  

Propedeuticità: Campi Elettromagnetici 

Crediti: 6 

Anno: III  Semestre: I  Codice:   SSD: ING‐INF/02 Tipologia: Obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso fornisce le basi della propagazione elettromagnetica guidata a microonde e analizza in dettaglio il funzionamento dei componenti e dei  circuiti operanti a frequenze delle microonde.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenze dei fondamenti teorici che regolano la propagazione del campo elettromagnetico nelle guide metalliche. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Conoscenza delle guide, dei dispositivi e dei componenti di un circuito a microonde utilizzati per la trasmissione dei segnali; capacità di progettare ed implementare alcune semplici misure su componenti a microonde. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  gli elementi di base  sui quali basare  il progetto efficiente di un  circuito  a microonde.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Acquisizione della terminologia e delle competenze necessarie per  l’interazione con strutture tecniche di aziende e/o enti operanti nei settori delle microonde; saper esporre oralmente un argomento di natura tecnica.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Capacità  di  consultare  criticamente  la  letteratura  scientifica  riguardante  il  settore  delle microonde. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo  raggiungimento degli obiettivi  che  il  corso  intende perseguire  sono  richiesti  i seguenti prerequisiti: 

- conoscenze acquisite nei corsi di matematica e fisica di base; - conoscenza degli aspetti teorici riguardanti i teoremi fondamentali dell’elettromagnetismo, 

la rappresentazione e la propagazione del campo elettromagnetico nello spazio libero e in strutture guidanti acquisiti nel corso di campi elettromagnetici. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni numeriche ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle  esercitazioni  in  laboratorio  gli  studenti,  divisi  per  gruppi  di  lavoro,  implementano  un circuito a microonde ed eseguono le misure dei parametri caratteristici del circuito. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  un  colloquio orale. 

 

 

Page 96: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 6

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Strutture guidanti Linea  di  trasmissione  a  facce  piane  affacciate.  Linea  bifilare. Stripline.  Microstrip.  Guida  d'onda  rettangolare.  Guida  d'onda circolare. 

10     

Circuiti a microonde 

Tensioni  e  correnti  equivalenti.  Matrice  di  impedenza  e  di scattering di una giunzione a N porte. 

10     

Adattamento Carta di Smith. Adattamento a stub. Trasformatore a /4. Lemma delle piccole riflessioni. Trasformatore binomiale e di Chebyshev. 

8  6   

Dispositivi passivi e risuonatori 

Terminazioni.  Attenuatore  e  variatore  di  fase.  Circolatori. Accoppiatori direzionali. Divisore di potenza. Risuonatori a  linee di trasmissione. Cavità risonanti chiuse e aperte. Accoppiamento critico. 

10  4  6 

Filtri a microonde Strutture periodiche. Metodo del parametro  immagine. Metodo di inserzione delle perdite 

6     

  44  10  6

Testi di riferimento F.Ferrara, Dispense di Microonde R.E.Collin, Foundations of Microwave Engineering, McGraw‐Hill, New York,1992. D.M. Pozar, Microware Engineering, John Wiley, New York, 1998. 

 

Page 97: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 7

 MISURE ELETTRONICHE 

Cds: Ingegneria Elettronica 

Docente: Antonio PIETROSANTO Consolatina LIGUORI 

Integrato  

Propedeuticità: Elettrotecnica II, Fondamenti di Elettronica 

Crediti: 12 

Anno: III  Semestre: I  Codice:   SSD: ING‐INF/07 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso consente di introdurre lo studente alle problematiche relative alle misure elettroniche e all’uso di strumentazione di larga diffusione (multimetri oscilloscopi, contatori numerici, FFT‐Analyzer) e di apprendere i metodi per la qualificazione delle misure in termini di incertezza ed errore deterministico. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione  della  terminologia  nell’ambito  delle  misure  e  in  particolare  delle  misure elettroniche, della strumentazione e dell’espressione delle loro caratteristiche metrologiche. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper realizzare un circuito di misura, impiegare la strumentazione e valutare l’incertezza delle misure ottenute. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare la strumentazione più adatta per la misura di interesse, definire modalità per la riduzione dell’incertezza. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre oralmente argomenti legato alle misure elettroniche e saper lavorare in gruppo. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso e saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti prerequisiti:  conoscenze  relative  allo  studio  di  circuiti  elettrici  ed  elettronici,  all’analisi matematica, alle basi della teoria dei segnali. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  prevede  lezioni  teoriche  ed  esercitazioni  in  laboratorio.  Durante  le esercitazioni  di  laboratorio,  agli  studenti,  divisi  per  gruppi  di  lavoro,  viene  assegnata l’esecuzione di una misurazione con metodi diretti e/o indiretti. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  una  prova  di laboratorio e una prova orale. 

 

 

 

 

 

Page 98: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 8

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Teoria della misurazione e valutazione incertezza 

Metodi per  il  trattamento statistico dei dati,  test statistici nelle  misure,  norma  UNI‐ENV  13005,  Sistema Internazionale 

8  4   

Caratteristiche della strumentazione  

Caratteristiche  statiche  e  dinamiche,  uso  delle  specifiche degli strumenti. 

4  4   

Problematiche relative alle misurazioni  

Effetti di carico, grandezze di influenza, rumore  6     

Multimetro Architettura, modalità di funzionamento, uso per misure di corrente, tensione e resistenza. 

4    4 

Oscilloscopio Oscilloscopi analogici e digitali, modalità di funzionamento, predisposizione e uso 

16    10 

Strumentazione numerica 

Contatore numerico, Convertitore D/A, Voltmetri numerici: flash,  a  semplice  e  a  doppia  rampa,  approssimazioni successive  e  a  contatore,  FFT  Analyzer,  Impedenzimetro numerico  

16    8 

Trasduttori di tensione e corrente 

Sonde di corrente e tensione attive e passive; trasformatori di misura TA e TV  

6       

Metodi di misura delle principali grandezze elettriche 

Misure di resistenza, tensione, corrente, potenza  6     2 

Totale ore  66  8  24 

Testi di riferimento 

G. Zingales, “Metodi e Strumenti per le Misure Elettriche”, UTET Torino  

M.Savino, “Fondamenti di Scienze delle Misure”, la Nuova Italia Scientifica. 

L. Benetazzo, “Misure Elettroniche” CLEUP Padova; 

Van  Putten  A.F.P.  “Electronic Measurement  Systems”,  Prentice  Hall  International  (UK)  Hemel Hempstead. 

Dispense integrative sul sito www.adinf.unisa.it alla pagina del docente. 

 

Page 99: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

9 9

MISURE BASATE SU VISIONE Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Alfredo PAOLILLO 

Integrato:   Propedeuticità:  Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/07 Tipologia: a 

scelta 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il Corso si propone di trattare i temi di maggiore interesse nell’ambito dei metodi e sistemi di misura basati sull’analisi di immagini digitali a servizio dell’automazione dei processi industriali. Verranno descritti  i sistemi ed  i metodi basati su visione per misure  in  linea e senza contatto (basate  sulla  elaborazione  di  immagini)  di  parametri  dimensionali,  e  saranno  introdotte  le problematiche legate alla valutazione dell’incertezza dei risultati di misura forniti.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della  integrazione di sistemi di misura basati su elaborazione delle immagini, e dello sviluppo di software per applicazioni di misura.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper  dimensionare  opportunamente  l’hardware  di  acquisizione  di  immagini  e  saper progettare  e  implementare  uno  strumento  di misura  basato  su  analisi  di  immagini.  Saper analizzare un’immagine digitale, al fine di estrarre le informazioni desiderate, e saper valutare l’efficacia e le prestazioni, in particolare metrologiche, di uno strumento sviluppato. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare in maniera efficiente uno strumento di misura basato  su analisi di  immagini, ed essere  capaci di mettere a punto dei metodi per valutare l’efficacia e le prestazioni metrologiche di uno strumento sviluppato. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo e saper esporre oralmente un argomento legato alla analisi di segnali di misura rappresentati da immagini digitali. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Conoscenze relative alle caratteristiche metrologiche ed all’utilizzo degli strumenti di misura, e relative  alla  valutazione  dell’incertezza  di  misura;  conoscenze  sulla  implementazione  di algoritmi e sulle strutture dati. 

Metodi didattici L’insegnamento  prevede  lezioni  teoriche  ed  esercitazioni  in  laboratorio.  Durante  le esercitazioni di laboratorio previste nella prima parte del corso, gli studenti sono a chiamati a risolvere  problemi  che  richiedono  l’applicazione  delle  tecniche  spiegate  a  lezione.  Nelle esercitazioni successive, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da sviluppare durante la restante parte del corso. Il progetto comprende in modo unitario tutti contenuti dell’insegnamento e permette agli studenti di acquisire le capacità di progettazione, realizzazione  e  caratterizzazione  di  uno  strumento  di misura  basato  su  analisi  di  immagini partendo dalle specifiche, e di sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in gruppo.  

Metodi di valutazione 

Page 100: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 0

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche  la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante  la parte finale corso. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione  Introduzione ai sistemi di misura basati su analisi di immagini.   2     

Dispositivi 

Telecamere  per  applicazioni  industriali:  architetture  e caratteristiche. Introduzione alle ottiche. Modello a lente sottile e relazioni  caratteristiche  per  il  dimensionamento  dell'ottica.  La profondità di campo e la diffrazione. Dispositivi di illuminazione e loro  caratteristiche  principali.  Tipologie  di  illuminatori  per l’ispezione industriale e criteri di scelta. 

4     

Analisi delle immagini digitali 

Le immagini digitali. Architetture software per la misura basata su immagini.  Trasformazioni  puntuali:  istogramma  e  sue applicazioni, soglie, miglioramento del contrasto. Trasformazioni locali: non  lineari  e  lineari.  Edge detection. Algoritmo di Canny. Trasformata  di  Hough.  Esercitazioni  numeriche  in  aula  in ambiente LabView, Matlab e C. 

6  2   

Modello della telecamera e calibrazione 

Il processo di formazione dell’immagine. Il modello “pin hole”. Le equazioni prospetticheLa distorsione della lente. Algoritmo Direct Linear Transformation (DLT) per  la calibrazione della telecamera. Il  target  di  calibrazione.  Scomposizione  della  matrice  di proiezione  prospettica.  Correzione  della  distorsione  della  lente. Propagazione dell’incertezza attraverso l’algoritmo di calibrazione DLT. Esercitazioni numeriche in ambiente LabView, Matlab o C. 

6  4   

Visione stereo 

Sistemi  di misura  basati  su  visione  stereoscopica. Misura  della profondità  nel  caso  di  ipotesi  semplificative,  e  tra  valutazione della  sua  incertezza. Ricostruzione  stereo nel  caso generale  con metodi  lineari  e  propagazione  dell’incertezza.  La  geometria epipolare. Esercitazioni numeriche  in aula  in ambiente LabView, Matlab o C. 

8  2   

Progetti di fine corso 

Nell’ultima  parte  del  corso  gli  studenti  dovranno  sviluppare un’applicazione  di  misura  basata  su  acquisizione  ed  analisi  di immagini digitali e calibrazione della telecamera.  

    26 

Totale ore    26  8  26

 

Testi di riferimento R.C. Gonzalez, R. C. Woods, “Digital Image Processing”, 2nd Ed., 2002, Prentice‐Hall, Inc. 

R.  Hartley,  A.  Zisserman  "Multiple  View  Geometry  in  Computer  Vision",  2nd  Ed.,  Cambridge University Press,  

Dispense integrative predisposte dal docente. 

Page 101: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 1

MISURE PER L’AUTOMAZIONE  

Cds: Ingegneria Elettronica  

Docente: Vincenzo PACIELLO 

Integrato:  Propedeuticità: 

Misure Elettroniche Crediti: 6 

Anno: III  Semestre: II  Codice:  SSD: ING‐INF/07  Tipologia: a scelta

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il Corso si propone di trattare i temi di maggiore interesse nell’ambito dei metodi e sistemi di misura  a  servizio  dell’automazione.  Saranno  studiate  le  soluzioni  più  innovative  per l’automazione industriale, per piccoli sistemi e per  applicazioni in ambito automotive. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  dello  sviluppo  di  sistemi  di misura  e controllo per l’automazione con particolare attenzione a soluzioni innovative. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare e dimensionare  l’hardware per  l’automazione delle misure  in diversi ambiti. Saper elaborare segnali di misura e definire dei segnali di attuazione. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare in maniera efficiente un sistema di misura e controllo per l’automazione. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre oralmente un argomento legato allo sviluppo di sistemi per l’automazione. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti prerequisiti: conoscenze relative alle caratteristiche metrologiche ed all’utilizzo degli strumenti di  misura,  e  relative  alla  valutazione  dell’incertezza  di  misura;conoscenze  sulla implementazione di algoritmi e sulle strutture dati. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  prevede  lezioni  teoriche  ed  esercitazioni  in  laboratorio.  Durante  le esercitazioni di  laboratorio  gli  studenti  sono  a  chiamati  a  risolvere problemi  che  richiedono l’applicazione delle tecniche spiegate a lezione.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale. 

 

 

 

Page 102: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 2

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Sistemi embedded  

Architetture a microcontrollore ed FPGA, circuiti di condizionamento, convertitori ed adattatori di livello. Compilatori e linguaggi. 

15  

Elaborazione numerica dei segnali per l’esecuzione di misure 

Algoritmi di elaborazione numerica dei segnali nel dominio del tempo e della frequenza per l’estrazione delle misure.  

Procedure per la caratterizzazione metrologica dei convertitori analogico digitali. 

15    10 

Bus di comunicazione 

Field bus, CAN bus, ecc…  10    4 

Totale ore  40    20

 

Testi di riferimento 

Clyde F. Coombs, Jr “Electronic Instrument Handbook”, Second Edition McGraw‐Hill, Inc. Dispense integrative predisposte dal docente. 

Page 103: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 3

 

OTTICA E COMPATIBILITÁ ELETTROMAGNETICA Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Antonio SCAGLIONE 

Francesco D’AGOSTINO 

Integrato:  no  

Propedeuticità: Antenne 

Crediti: 9 

Anno: II  Semestre: I  Codice:   SSD: ING‐INF/02 Tipologia: Obbligatorio 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  fornisce gli elementi  teorici necessari per  lo  studio della propagazione di un  campo elettromagnetico  a  frequenze  ottiche  e  le  metodologie  generali  per  affrontare  le problematiche connesse alla presenza di disturbi elettromagnetici. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenze dei fondamenti teorici dell’ottica di volume, delle approssimazioni ottiche e delle principali sorgenti di  interferenza. Caratterizzazione delle principali sorgenti di  interferenza   e capacità  di  individuare  soluzioni  efficienti,  dal  punto  di  vista  della  Compatibilità Elettromagnetica, nel progetto di sistemi elettronici ad alta frequenza. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Capacità di analisi di sistemi ottici lineari e dei fenomeni ottici di rilevanza applicativa. 

Normative e metodologie di misura in Compatibilità Elettromagnetica. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  gli  elementi  di  base  sui  quali  basare  il  progetto  efficiente  di  un  circuito operante a frequenze ottiche o alle microonde. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Acquisizione della terminologia e delle competenze necessarie per  l’interazione con strutture tecniche di aziende operanti nel settore delle telecomunicazioni. Saper esporre oralmente un argomento di natura tecnica.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Capacità di consultare criticamente letteratura tecnica specifica nel settore. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo  raggiungimento degli obiettivi  che  il  corso  intende perseguire  sono  richiesti  i seguenti prerequisiti: conoscenza degli aspetti teorici riguardanti i teoremi fondamentali dell’elettromagnetismo e la rappresentazione e la propagazione del campo elettromagnetico nello spazio libero  

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche  ed  esercitazioni  numeriche  e  di  laboratorio finalizzate al consolidamento degli argomenti teorici svolti. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione del  raggiungimento degli obiettivi prefissati  avverrà mediante un  colloquio e discussione delle relazioni relative all’attività di laboratorio. 

 

Page 104: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 4

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Ottica geometrica     Equazioni dell’ottica geometrica. Raggi ottici. Mezzi stratificati. Ottica matriciale 

10  5   

Ottica di Fourier    Trasformata spaziale di Fourier. Risposta impulsiva ottica. Integrali di diffrazione. Fenomeni diffrattivi. Fasci Gaussiani. 

10    5 

Mezzi materiali reali Modello di Lorentz. Dispersione. Impulso Gaussiano. Mezzi anisotropi. Cristalli uniassici. 

10  5   

Sorgenti di interferenza e schermi elettromagnetici 

Caratterizzazione delle principali sorgenti di interferenza condotta e radiata. Valutazione dell’efficacia schermante di schermi metallici. 

10  5   

Normative e metodologie di misura 

Principali normative civili e militari. Strumenti e misure di disturbi condotti e radiati. 

10  5  5 

Aspetti sistemistici e metodi di simulazione 

Configurazioni circuitali robuste e principali metodi per la simulazione elettromagnetica di ambienti complessi in bassa ed alta frequenza. 

5  5   

Totale Ore  55  25 10

 

Testi di riferimento 

A. Scaglione, Dispense del corso, I parte 

P. Bassi,  G. Bellanca,  G. Tartarini: “Propagazione ottica libera e guidata”, Ed. CLUEB Bologna 

W. Goodman: Introduction to Fourier Optics,  McGraw‐Hill  

C.R. Paul, Compatibilità Elettromagnetica, HOEPLI, 1999. 

Bochicchio, Giambartolomei, Lezioni di Compatibilità Elettromagnetica, Ed. Pitagora, 1993. 

Page 105: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 5

PRODUZIONE E GESTIONE DELL’ENERGIA PER LE FONTI 

RINNOVABILI CdS: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Lucio IPPOLITO 

Integrato: NO 

Propedeuticità:  

Crediti:6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐IND/33 Tipologia:A scelta 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira a fornire le conoscenze di base riguardanti i processi di produzione e gestione di 

energia elettrica da fonti rinnovabili, in particolare da fonte solare ed eolica, da cogenerazione 

e  da  celle  a  combustibile. Obiettivo  del  corso  è,  inoltre,  quello  di  fornire  gli  strumenti  per 

individuare il mix più opportuno di fonti e dimensionare i singoli impianti. Obiettivo del corso 

è,  infine, quello di fornire strumenti per  l’utilizzo sia degli strumenti di incentivazione messi a 

disposizione dal legislatore, sia delle norme di interconnessione alla rete elettrica. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione  delle metodologie  di  produzione  e  gestione  di  energia  da  fonti  rinnovabili. 

Capacità di effettuare studi di  fattibilità per  la realizzazione di sistemi di produzione da  fonti 

rinnovabili dell’energia elettrica. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper progettare nuovi impianti di generazione da fonte rinnovabile in base a considerazioni di 

tipo  tecnico, economico e  regolatorio.  Saper  analizzare  l’impatto di  impianti di  generazione 

sulla rete elettrica con particolare riguardo a considerazioni di natura operativa dal punto di 

vista  sia  del  proprietario  del  sistema  di  produzione  che  dell’operatore  della  rete  di 

distribuzione.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi più appropriati per  la progettazione di  sistemi di generazione da 

fonte rinnovabile, considerando l’impatto sulla rete elettrica. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo ed esporre oralmente un  argomento  legato  alla produzione e  alla 

gestione dell’energia per le fonti rinnovabili. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il 

corso ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti, anche 

in lingua inglese. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di 

elettrotecnica, con particolare riferimento alla risoluzione delle reti elettriche trifase. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche di 

laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, 

un  progetto  da  sviluppare  durante  tutto  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende  i 

contenuti dell’insegnamento relativi alla progettazione di un impianto di generazione da fonte 

Page 106: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 6

rinnovabile grid  connected o  stand alone. A  tale  scopo alcune ore di esercitazione  vengono 

dedicate all’addestramento degli studenti all’utilizzo di pacchetti software idonei. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale 

durante il quale sarà valutato anche l’elaborato progettuale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione 

Problematiche di base relative alla produzione e alla gestione di energia elettrica da fonti rinnovabili. Le fonti rinnovabili nei bilanci energetici italiano e mondiale. Generalità sulle tecnologie di produzione e gestione da fonte solare ed eolica, da cogenerazione e da celle a combustibile. 

2     

Sistemi fotovoltaici 

Introduzione agli impianti fotovoltaici. Caratteristiche dell’energia solare. Conversione fotovoltaica, principio di funzionamento e circuito equivalente della cella solare. Curve caratteristiche I/V e P/V. Metodi per la stima della disponibilità di energia solare per un sito, sistemi di captazione e schemi di impianto e di controllo. Normativa tecnica di settore per la realizzazione degli impianti. Cenni sui meccanismi di incentivazione a supporto della diffusione della tecnologia fotovoltaica. 

10  6  4 

Sistemi eolici 

Caratterizzazione del vento, struttura di una turbina eolica e principio di funzionamento. Circuito equivalente di varie tipologie di macchine: vantaggi e svantaggi. Metodi per la caratterizzazione dei siti per la fattibilità degli impianti e schemi di impianto e di controllo. Normativa tecnica di settore. Cenni sui meccanismi di incentivazione a supporto della diffusione della tecnologia eolica. 

10  6  4 

Celle a combustibile 

Tecnologie di generazione di energia elettrica da celle a combustibile sia con riferimento ad applicazioni stand‐alone sia grid connected sia per applicazioni nei trasporti. Cenni sulle tecnologie e sui sistemi elettronici di controllo e di interfacciamento alla rete e ai sistemi utilizzatori. 

6     

Impianti di cogenerazione e cenni su altre tipologie di impianti 

Classificazione per gli impianti di cogenerazione. Concetti di base relativi al rendimento elettrico e termico e alle prestazioni di un sistema cogenerativo. Cenni agli impianti di energia da biomasse e rifiuti e di energia geotermica e idroelettrica. 

6     

Modalità di funzionamento degli impianti 

Connessione in rete degli impianti a partire dalle normative vigenti, gli effetti che tali impianti determinano sulle reti di distribuzione MT e BT. Tecniche di controllo, decentralizzate e centralizzate, della generazione distribuita da fonte rinnovabile 

6     

  40  12  8

 

Testi di riferimento Le guide blu, Impianti a norme CEI, Fotovoltaico (a cura di V. Carrescia), Ediz. TNE R. Pallabazzar, Sistemi eolici, Ediz. Rubbettino T. Ackermann, “Wind Power in Power Systems”, Wiley G. Conte, Macchine elettriche, Ediz. Hoepli 

Page 107: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 7

V. Cataliotti, Impianti elettrici, Ediz. Flaccovio Mohan, Undeland, Robbins, Power Electronics N. Jenkins, R. Allan, P. Crossley, D. Kirschen, G. Strbac, “Embedded Generation”, IEE Appunti del corso 

Page 108: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 8

PROGETTAZIONE DI SISTEMI ELETTRONICI INTEGRATI Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente:  Gian Domenico LICCIARDO 

Integrato: 

 

Propedeuticità: 

Elettronica di Potenza Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/01 Tipologia: a 

scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il Corso  intende trasferire all’allievo competenze sulla progettazione dei sistemi  integrati sia digitali che analogici,  fornendo  le metodologie di analisi per  il dimensionamento delle parti che presiedono al processamento dei segnali. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Il Corso  intende dotare  l’allievo delle  conoscenze  fondamentali  sui blocchi  funzionali per  il trattamento  dei  segnali  ed  abituarlo  ad  una  vista  unitaria  dell’architettura  hardware  di  un sistema elettronico completo. Particolare rilievo viene dato nel Corso all’impiego di software dedicato per la progettazione di un sistema completo VLSI.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Lo  studente  sarà  in  grado  di  analizzare,  dimensionare  e  realizzare  circuiti  di  elevata complessità il cui funzionamento richieda l’impiego di una elettronica lineare, digitale o mista.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Sarà in grado di individuare i metodi più appropriati per l’analisi e sintesi di circuiti di elevata complessità,  sia  analogici  che  digitali,  e  giudicare  l’azione  dei  diversi  parametri  sulle  loro prestazioni. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Lo  studente dovrà  saper  lavorare  in  gruppo e  fare uso di un  appropriato  gergo  tecnico  sia 

nella comunicazione scritta che orale.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Lo studente sarà in grado di impiegare le conoscenze acquisite in contesti differenti da quelli presentati durante il corso. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti prerequisiti: 

- conoscenza  della  fisica  dei  dispositivi  elettronici    e  dei modelli  che  descrivono    il  loro comportamento all’interno dei circuiti.  

- conoscenza dei fondamenti dell’elettronica digitale e della conversione analogico‐ digitale.   

Metodi didattici 

L’insegnamento comprende  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle ore di esercitazione  in aula gli  studenti  saranno chiamati a  svolgere degli esercizi numerici  su  argomenti oggetto del  corso, mentre  le  attività di  laboratorio  saranno finalizzate  allo  svolgimento  di  un  progetto  comune,  ripartito  tra  vari  gruppi  di  studenti  in modo da sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. 

Page 109: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 0 9

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante lo svolgimento di un elaborato ed un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Approfondimenti su logiche CMOS 

Logica DCVSL e CPL; logica Domino; Latch e Flip‐flop dinamici: C2MOS, TSPCR; Pulse Registers; Pipeline; Applicazioni: encoder, decoder, shifter, control unit. 

4    2 

Tecniche di design Flusso di progetto di sistemi digitali; VHDL‐Verilog; sintesi; simulazione switch‐level; FPGA: design suite Xillinx e Altera; Cadence CAD suite. 

6    3 

Circuiti aritmetici Addizionatori: carry skip, carry select; carry lookahead; Addizionatori ad albero: Brent‐Kung, Sklansky, Kogge‐Stone; Moltiplicatori; Divisori. 

7    3 

Memorie e Timing dei circuiti digitali 

Memorie RAM statiche e dinamiche; memorie ROM; Circuiti periferici: sense amplifier, address decoder. Generazione e distribuzione del clock. 

4    2 

Digital Signal Processing 

Multiply‐accumulator (MAC); and Sum‐of‐Product (SOP); filtri FIR ed IIR. 

6    3 

Circuiti per la trasmissione dei 

segnali 

Circuiti moltiplicatori; demodulatori di fase e oscillatori controllati in tensione; Applicazioni del PLL: demodulatore FM, sincronizzatori di segnali, circuiti di condizionamento, traslatore di frequenza; sintetizzatore di frequenza; rivelatori AM, rivelatori di tono, circuiti PAM e FSK; PLL digitali; applicazioni; 

15 

 

 

 

Totale ore  42  5  13

 

Testi di riferimento 

J. M. Rabaey “Circuiti Integrati Digitali” Prentice Hall. A.B. Grebene “Bipolar and MOS  I.C Design” J. Wiley & Sons. N. Weste, D. Harris, “CMOS VLSI Design: A circuits and systems perspective”, Addison Wesley. 

 

 

Page 110: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 0

 RADIOPROPAGAZIONE E IMPATTO AMBIENTALE 

CdS: Ingegneria Elettronica  

Docente: Giovanni RICCIO Flaminio FERRARA 

Integrato:  NO 

Propedeuticità: Campi Elettromagnetici 

Crediti: 6 

Anno: III  Semestre: II   Codice:   SSD: ING‐INF/02 Tipologia:a scelta  

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Scopo  del  corso  è  quello  di  fornire  agli  studenti  gli  strumenti matematici  e metodologici necessari per la caratterizzazione delle antenne e l’analisi della propagazione nei collegamenti radio. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Al  termine del  corso,  lo  studente possiederà quelle conoscenze necessarie per affrontare e risolvere problemi di collegamento radio, con comprensione dei fenomeni fisici collegati. 

Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Lo studente dovrà essere in grado di pianificare coperture radio sia indoor che outdoor. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Lo  studente  potrà  selezionare  i  sistemi  di  antenna  in  base  alle  specifiche  richieste, discriminare  i  meccanismi  propagativi  del  campo  elettromagnetico  e  scegliere  il  modello propagativo idoneo al contesto considerato. 

Abilità comunicative (communication skills) Lo  studente  dovrà  saper  esporre  correttamente,  e  con  proprietà  di  linguaggio,  temi  ed argomenti incontrati durante lo svolgimento del corso. 

Capacità di apprendere (learning skills) Lo studente dovrà essere in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati nel corso, ricorrendo anche a supporti diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze matematiche e fisiche di base 

 Metodi didattici Lo  svolgimento  del  corso  prevede  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  in laboratorio. 

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Per  superare  l'esame  lo  studente  deve  dimostrare  di  aver  compreso  e  saper  applicare  i principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con  eventuale  lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Page 111: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 1

Lingua di insegnamento Italiano. 

Sede e Orario Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Testi di riferimento 

G. Riccio, Appunti di antenne e propagazione nei collegamenti wireless 

S.R. Saunders e A. Aragon‐Zavala, Antennas and propagation for wireless communication systems, Wiley, 2007. 

 

  

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione  Presentazione del corso ed alcuni richiami utili  2     

Antenne 

Caratterizzazione di antenne in trasmissione e ricezione. Antenne a  dipolo.  Antenne  a  guide  d’onda  ed  a  tromba.  Antenne  a riflettore. Antenne integrate. Schiere lineari di antenne. Antenne per sistemi cellulari. 

10  8   

Meccanismi di propagazione 

Riflessione  e  trasmissione  di  onde  piane  in  corrispondenza  di superfici lisce o scabre. Diffrazione. 

8    4   

Modelli di propagazione 

Formula del  collegamento  radio. Valutazione del path  loss.  Link budget. Modelli  deterministici  ed  empirici  per  la  propagazione indoor ed outdoor. 

10  8   

Impatto ambientale 

Normativa vigente. Tecniche di riduzione a conformità  4  2   

Misure Strumentazione  e  tecniche  di  misura  del  campo elettromagnetico. 

2    2 

Totale Ore  36  22  2

Page 112: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 2

SENSORI E SISTEMI DI ACQUISIZIONE 

Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Nicola LAMBERTI 

Consolatina LIGUORI 

Integrato:  No 

Propedeuticità: Strumentazione e sistemi automatici di misura 

Crediti: 9 

Anno: II  Semestre: I  Codice:  SSD: ING‐INF/01 

ING‐INF/07 Tipologia: Obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso consente di approfondire le conoscenze riguardo i sensori, gli attuatori, i trasduttori e i sistemi di acquisizione dati misura automatici.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dei sensori attuatori e trasduttori, dei sistemi di condizionamento e dell’acquisizione dei dati. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper  progettare,  implementare  e  caratterizzare  un  sistema  di  in  grado  di  acquisire  ed elaborare i segnali provenienti da sensori di vario tipo. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper individuare i sensori più appropriati per progettare e realizzare un sistema di misura e di controllo che consente di acquisire più grandezza di diversa natura. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo, saper esporre oralmente un argomento legato ai sensori e ai sistemi di acquisizione. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso e saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richieste i seguenti prerequisiti:  conoscenze  relative  alla  fisica  dei materiali  e dei  dispositivi  a  semiconduttore, all’elettronica  di  base  e  al  campionamento  dei  segnali;  conoscenza  delle  problematiche inerenti le misure. 

Metodi didattici L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni in aula ed in laboratorio. Durante le esercitazioni di laboratorio previste nella prima parte del corso, gli studenti sono a chiamati a risolvere  problemi  che  richiedono  l’applicazione  delle  tecniche  spiegate  a  lezione.  Nelle esercitazioni successive, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da sviluppare durante la restante parte del corso.  

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante il corso. 

 

 

Page 113: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 3

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Classificazione dei sensori. 

Sensori ideali e limitazioni reali  2  

 

Sensori termici  Termocoppie. Termoresistori, Termodiodi, Termotransistori.  8 2 

 

Sensori meccanici Sensori di spostamento,  velocità e flusso. Accelerometri. Sensori di forza, pressione e deformazione. 

 

Sensori magnetici Sensori ad effetto Hall. Magnetoresistori, Magnetodiodi, Magnetotransistori 

5 1 

 

Sensori Piezoelettrici 

Modelli matematici dei sensori. Criteri di progetto. Trasduttori ecografici. Il coefficiente di accoppiamento elettromeccanico. 

14 

 

Caratterizzazione di sensori 

Caratteristiche dei sensori, classificazione, valutazione delle prestazioni, taratura 

8  

Sistemi di acquisizione dati 

Architetture dei sistemi di acquisizione dati su schede. Data logger. Sistemi di acquisizione e memorizzazione. Dimensionamento del sistema di acquisizione, specifiche e valutazione delle prestazioni. 

12 

 

Progetto in laboratorio 

Progetto, realizzazione e caratterizzazione di un sistema di acquisizione di grandezze di diversa natura 

2  

16 

Totale Ore  59  8  23

 

Testi di riferimento 

. W. Gardner: “Microsensors: Principles and applications”, J. Wiley & Sons. Clyde F. Coombs, Jr “Electronic Instrument Handbook”, Second Edition McGraw‐Hill, Inc. W. Bolton “Electrical and Electronic Measurement and Testing” Longman Scientific & Technical. Dispense integrative predisposte dai docenti. 

 

Page 114: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 4

SISTEMI DI MISURE IN TEMPO REALE Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Consolatina LIGUORI 

Integrato: No 

Propedeuticità:  

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:  SSD: NG‐INF/07  Tipologia: a scelta

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Obiettivo e’ conferire allo studente la capacità di sviluppare autonomamente sistemi di misura basati  sulla  elaborazione  numerica  di  segnali,  con  riferimento  sia  alle  diverse  architetture hardware  che  allo  sviluppo  del  software  di misura.  In  particolare,  si  farà  riferimento  alle architetture delle macchine DSP e dei microcontrollori più diffusi per applicazioni di misuraSi tratteranno  le  tecniche  di  programmazione  più  idonee  al  raggiungimento  degli  obiettivi  di progetto sia in termini di affidabilità del risultato, sia in termini di capacità operativa. Il corso si  completa  con un approfondimento dei  temi della qualificazione dei  risultati di misura,  in relazione a sistemi messi a punto. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della integrazione di sistemi di misura basati  su  elaborazione  dei  segnali,  e  dello  sviluppo  di  software  per  applicazioni  di misura. Conoscenza  delle  problematiche  relative  alle  caratteristiche  delle  macchine  dedicate all’elaborazione  dei  segnali,  quali  i  DSP  e  i  microcontrollori.  Conoscenza  dei  concetti fondamentali degli ambienti di sviluppo software per applicazioni di misura basati su analisi di segnali. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper dimensionare  i parametri principali della acquisizione di un segnale, saper utilizzare  le risorse messe a disposizione da un DSP o un microcontrollore. Saper elaborare un segnale di misura al fine di estrarre le informazioni desiderate, saper valutare l’efficacia e le prestazioni, in particolare metrologiche, di uno strumento sviluppato. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi più  appropriati per progettare e  realizzare  in maniera efficiente uno strumento di misura basato su analisi di segnali, ed essere capaci di mettere a punto dei metodi per valutare l’efficacia e le prestazioni metrologiche di uno strumento sviluppato. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo e saper esporre oralmente un argomento legato alla analisi di segnali di misura, monodimensionali. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti prerequisiti:  conoscenze  relative  alle  caratteristiche  metrologiche  ed  all’utilizzo  degli strumenti  di  misura,  e  relative  alla  valutazione  dell’incertezza  di  misura;conoscenze  sulla implementazione di algoritmi e sulle strutture dati. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  prevede  lezioni  teoriche  ed  esercitazioni  in  laboratorio.  Durante  le esercitazioni di laboratorio previste nella prima parte del corso, gli studenti sono a chiamati a 

Page 115: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 5

risolvere  problemi  che  richiedono  l’applicazione  delle  tecniche  spiegate  a  lezione.  Nelle esercitazioni successive, agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, viene assegnato un progetto da  sviluppare durante  la  restante parte del  corso.  Il progetto  comprende  in modo unitario tutti  contenuti  dell’insegnamento  e  permette  agli  studenti  di  acquisire  le  capacità  di progettazione, realizzazione e caratterizzazione di uno strumento di misura basato su analisi di  segnali  partendo  dalle  specifiche,  e  di  sviluppare  e  rafforzare  le  capacità  di  lavorare  in gruppo.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche  la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante  la parte finale corso. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione  Architetture di sistemi di misura in tempo reale..  3     

Hardware dei sistemi di misura in tempo reale 

Architetture dei DSP e dei microcontrollori. Criteri di valutazione e  scelta  dei  blocchi  di  condizionamento,  conversione  ed elaborazione dei  segnali.  Tecniche di programmazione di DSP  e microcontrollori per elaborazione dei segnali in tempo reale  

12   10 

Software per l’estrazione delle misure 

Algoritmi  di  elaborazione  dei  segnali  per  sistemi  di  misura  in tempo reale 

8    10 

Metrologia e qualità 

Caratterizzazione  metrologica  del  software  di  misura. Propagazione dell’incertezza negli algoritmi di elaborazione. 

2     

Progetto di fine corso 

      15 

Totale Ore  25    35

Testi di riferimento 

David  J. Malcome‐Lawes,  “Microcomputers  and  Laborator  Instrumentation”,  Plenum  Publishing Corporation. 

Frank Op’t Eynde, Willy Sansen, “Analog Interfaces for Digital Signal Processing Systems”, Kluwer Academic Publishers. 

Texas Instruments, “TMS320C6000 Peripherals ‐ Reference Guide”, 2001. 

Texas Instruments, “TMS320C6000: CPU and Instruction Set ‐ Reference Guide, 2000. 

Dispense predisposte dal docente, disponibili sul sito www.adinf.unisa.it alla pagina del docente. 

 

Page 116: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 6

 SISTEMI ELETTRICI PER L’ENERGIA 

Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Lucio IPPOLITO 

Integrato:  

Propedeuticità:  

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐IND/33 Tipologia: A scelta 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira a fornire  le conoscenze sulle finalità e sulla struttura di un sistema elettrico per 

l’energia.  In  particolare,  fornisce  metodi  e  strumenti  per  la  modellazione,  l’analisi  e  la 

progettazione del sistema elettrico, focalizzando l’attenzione sulla regolazione e il controllo di 

centrali  di  produzione  e  sui  metodi  per  l’ottimizzazione  della  produzione,  trasmissione  e 

distribuzione dell’energia elettrica. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione delle metodologie di gestione dei sistemi elettrici per la produzione di energia. 

Capacità  di  effettuare  studi  di  fattibilità  per  la  realizzazione  di  sistemi  di  produzione 

dell’energia elettrica. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  valutare  e  progettare  gli  investimenti  in  nuovi  impianti  di  generazione  in  base  a 

considerazioni di  tipo  tecnico, economico e  regolatorio. Saper analizzare  il  funzionamento di 

un sistema elettrico basato sul mercato liberalizzato dell’energia elettrica e saper pianificare gli 

interventi per il suo potenziamento. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  metodi  più  appropriati  per  la  valutazione  e  la  realizzazione  di  nuovi 

investimenti  in  generazione  elettrica  ed  ottimizzare  gli  interventi  per  il  potenziamento  dei 

sistemi elettrici. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in gruppo ed esporre oralmente un argomento  legato alla  liberalizzazione del 

mercato elettrico ed alle tecnologie per la generazione elettrica. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il 

corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo  raggiungimento degli obiettivi prefissati  sono  richieste  conoscenze di base di 

fisica e di matematica. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche di 

laboratorio.  Nelle  esercitazioni  in  aula  gli  studenti  svolgono  esercitazioni  sugli  argomenti 

trattati nelle lezioni teoriche. Nelle esercitazioni in laboratorio vengono assegnati agli studenti, 

divisi per gruppi di lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite l’utilizzo di elaboratore di 

Page 117: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 7

calcolo  e  software  per  lo  studio  dei  sistemi  elettrici.  Le  esercitazioni  sono  strumentali 

all’acquisizione,  oltre  che  delle  capacità  di  programmare  i  sistemi  elettrici  liberalizzati  e  di 

valutare gli interventi per il potenziamento dei sistemi elettrici, anche a sviluppare e rafforzare 

le capacità di lavorare in team. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. 

Durante  il colloquio  l’allievo discuterà anche un elaborato  relativo alle attività di  laboratorio 

previste durante il corso. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Generalità sugli impianti di produzione dell’energia elettrica che alimentano la rete di trasmissione nazionale. 

4     

Componenti del sistema elettrico 

Modelli topologici per le reti elettriche di trasmissione e distribuzione dell’energia. Parametri caratteristici di linee elettriche aeree e in cavo. Rappresentazione tramite doppio dipolo a parametri distribuiti. Rappresentazioni matriciali delle reti elettriche. Metodi di Calcolo dei flussi di potenza sulle reti elettriche.  

Cenni sui collegamenti in cc. 

Stazioni elettriche: caratteristiche generali; schemi a semplice sistema di sbarre; schemi a sbarre multiple; schemi ad anello.  

8  4  4 

Sistemi di produzione dell’energia elettrica  

Centrali idroelettriche e centrali di pompaggio. Centrali termoelettriche a vapore. Centrali con turbine a gas. Cenni sul modello dinamico di un gruppo turbogas. Centrali geo‐termoelettriche: schemi tipici delle centrali italiane.  

Centrali a ciclo combinato. 

Inquinamento prodotto dalle centrali. Problemi connessi con la produzione dell’energia elettrica: danni e pericoli causati all’ambiente e alle persone. 

Connessione alla rete elettrica. 

8  4  4 

Generatori sincroni e regolazione della tensione nelle centrali elettriche 

Richiami della teoria delle macchine sincrone in regime dinamico: parametri subtransitori e transitori; modelli dinamici per la simulazione dei transitori elettromeccanici. Regolazione della tensione e della potenza reattiva. Sistemi di eccitazione degli alternatori e loro caratteristiche. Asservimento del regolatore di tensione al carico dell’alternatore. Ripartizione della potenza reattiva tra gli alternatori di una centrale 

8  4  4 

Ottimizzazione della produzione dell’energia elettrica 

Programmazione giornaliera delle generazioni di potenza attiva: dispacciamento ottimo delle potenze generate ‐ Dispacciamento a eguali costi incrementali o eguali costi incrementali corretti con fattori di penalità delle perdite. 

8     

Totale Ore  36  12  12 

Page 118: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 8

 

Testi di riferimento 

R. Marconato, Sistemi elettrici di potenza, Ediz. CLUP, Milano V. Cataliotti, Impianti elettrici, Ediz. Flaccovio N. Mohan, T. M. Undeland, W. P. Robbins, Power Electronics, J. Wiley & Sons, NY. M.H. Rashid, Power Electronics: Circuits, Devices and Applications, Prentice Hall. E. Fitzgerald, C. Kingsley, A. Kusko, Macchine Elettriche, Ediz. Franco‐Angeli, Milano G. Conte, Macchine elettriche, Ediz. Hoepli Appunti del corso 

Page 119: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 1 9

 SISTEMI ELETTRONICI DI POTENZA  

Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Vincezo GALDI 

Integrato:  

Propedeuticità: ‐ 

Crediti: 9 

Anno: I  Semestre: I  Codice:   SSD: ING‐IND/33 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  mira  all’apprendimento  di  modelli  e  metodi  per  progettazione  di  sistemi  di vettoriamento  dell’energia  e  dei  sistemi  di  monitoraggio  e  controllo  per  l’automazione industriale e per il controllo degli azionamenti elettrici. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding)  

Comprensione  delle  metodologie  per  l’analisi  e  la  sintesi  di  convertitori  di  potenza  per applicazioni  industriali,  domestiche  e  per  reti  elettriche.  Sintesi  di  circuiti  di  protezione  per dispositivi  elettronici  di  potenza.  Sensibilità  ai  problemi  di  compatibilità  elettromagnetica legata alla conversione statica dell’energia. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  dimensionare  sistemi  switching  in  condizioni  reali  di  funzionamento.  Interfacciare convertitori elettronici ad azionamenti  in cc e  in ca.  Interfacciare convertitori elettronici alle reti elettriche.  Interfacciare carichi attivi e generatori da fonte rinnovabile a reti elettriche di distribuzione. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i dispositivi,  i metodi e  i  tools  software di  supporto più appropriati per  la gestione e la realizzazione di convertitori elettronici 

Abilità comunicative (communication skills)  

Saper lavorare in gruppo. Saper presentare, argomentandole, le scelte relative alla tipologia di convertitore elettronico e di strategia di controllo per progettare e implementare soluzioni per l’interfacciamento  alla  rete  di  carichi  elettrici,  di  generatori  da  fonte  rinnovabile  e  per  il controllo  avanzato  di  azionamenti  in  ambito  civile  e  industriale.  ed  esporre  oralmente  un argomento legato sistemi elettronici di potenza. 

Capacità di apprendere (learning skills)  

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo  raggiungimento degli obiettivi prefissati  sono  richieste  conoscenze di base di elettrotecnica e dell’elettronica. 

Metodi didattici  

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio.  Nelle  esercitazioni  in  aula  gli  studenti  svolgono  esercitazioni  sugli  argomenti trattati nelle lezioni teoriche. Nelle esercitazioni in laboratorio vengono assegnati agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite l’utilizzo di elaboratore di calcolo e software per  la programmazione. Le esercitazioni sono strumentali all’acquisizione, oltre  che  delle  capacità  di  realizzazione  di  convertitori  elettronici,  anche  a  sviluppare  e rafforzare le capacità di lavorare in team.  

Page 120: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 0

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Durante  il colloquio  l’allievo discuterà anche un elaborato  relativo alle attività di  laboratorio previste durante il corso 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Richiami sui componenti dell’Elettronica di Potenza e sui loro dispositivi di comando e protezione. 

4     

Conversione ca/cc 

Generalità sui circuiti di conversione ca/cc. Raddrizzatori a diodi, raddrizzatori monofase a semionda e ad onda intera. Raddrizzatori trifase e polifase. Convertitori a tiristori. Convertitori monofase. Convertitori trifase e polifase. Raddrizzatori e convertitori in condizioni reali di funzionamento. Ponti semicontrollati. Esempi di dimensionamento. Simulazioni con PSIM/Matlab. 

10     

Conversione cc/cc 

Richiami sui convertitori cc/cc. Full Bridge DC‐DC: modulazione PWM, modulazione unipolare e bipolare. circuiti di comando per tiristori. Metodi di analisi per convertitori cc/cc: metodo di rappresentazione State‐space Averaging. Circuiti di spegnimento in corrente e tensione. 

8  4   

Conversione cc/ca 

Convertitori cc/ca: principio di funzionamento. Convertitore di tensione monofase e trifase. Convertitore di corrente trifase. Tecniche di controllo per inverter. Alimentazione di un azionamento in corrente alternata attraverso inverter. Progetto di un inverter con controlli di tipo square wave, PWM, a cancellazione di armoniche e implementazione in laboratorio. Simulazioni con PSIM/Matlab. 

8  4   

Convertitori risonanti 

Generalità sui convertitori risonanti. Convertitori con carico risonante. Convertitori ad interruttore risonante. Topologie Zero voltage switching e Clamped voltage. Convertitori Classe E. Cicloconvertitori. 

8  4   

Applicazioni per l’industria e per i trasporti 

Generalità sugli azionamenti elettrici. Tecniche di controllo di azionamenti elettrici. Azionamenti con macchine a corrente continua. Regolazione di coppia e velocità. Azionamenti con motori cc ad alte prestazioni.  Azionamenti con motori asincroni Azionamenti con motori brushless. Azionamenti con motori passo‐passo.  

8  4   

Applicazioni per reti elettriche 

Convertitori per generatori da fonti rinnovabili: convertitori per generatori eolici e fotovoltaici. Tecniche di controllo per sistemi connessi alla rete o isolati. Generatori ed elettronica per le turbine eoliche. Convertitori di potenza per impianti fotovoltaico. Sistemi per reti di trasmissione: sistemi ad alta tensione in corrente continua e sistemi per la trasmissione flessibile in corrente alternata (FACTS).  

8  4   

Applicazioni per la building automation e la domotica 

L’elettronica di potenza per la building automation e la domotica. Gruppi di continuità: raddrizzatore, batterie, inverter, commutatore statico di bypass.  

6     

Totale Ore    60  20  10 

 

Page 121: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 1

 

Testi di riferimento 

Diapositive delle lezioni disponibili su sito WEB. N. Mohan, T. M. Undeland, W. P. Robbins, Power Electronics, J. Wiley & Sons, NY. Hans Groß, Azionamenti elettrici di avanzamento per macchine utensili, Tecniche Nuove. R.S. Rasmshaw, Power Electronics Semiconductor switches, Second Edition, Chapmall & Hall, London. Pressman, Switching power supply design – ed II, Mc Graw Hill. M.H. Rashid, Power Electronics: Circuits, Devices and Applications, Prentice Hall. R. Marconato, Sistemi elettrici di potenza, Ediz. CLUP, Milano E. Fitzgerald, C. Kingsley, A. Kusko, Macchine Elettriche, Ediz. Franco‐Angeli, Milano N. Jenkins, R. Allan, P. Crossley, D. Kirschen, G. Strbac, “Embedded Generation”, IEE. T. Ackermann, “Wind Power in Power Systems”, Wiley.

 

Page 122: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 2

STRUMENTAZIONE E SISTEMI AUTOMATICI DI MISURA 

Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Antonio PIETROSANTO 

Alfredo PAOLILLO 

Integrato:  No 

Propedeuticità:  

Crediti: 9 

Anno: I  Semestre: II  Codice:   SSD: NG‐INF/07 Tipologia: Obbligatorio 

 Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  consente  di  approfondire  le  conoscenze  riguardo  la  strumentazione  numerica,  per l’analisi di circuiti sistemi e reti, e lo sviluppo di sistemi di misura automatici.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  sistemi  di  misura  per  l’analisi  di dispositivi, della caratterizzazione metrologica di sistemi complessi. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare e implementare e caratterizzare di sistemi di misura automatici. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  progettare  e  realizzare  in maniera  efficiente della strumentazione virtuale, saper scegliere lo strumento di misura più adatto per l’analisi di sistemi, essere capaci di mettere a punto dei metodi per valutare  l’efficacia e  le prestazioni metrologiche del sistema di misura sviluppato  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in gruppo, saper esporre oralmente un argomento  legato alla strumentazione numerica e ai sistemi di misura automatici 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso e saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti prerequisiti: conoscenze relative alle caratteristiche metrologiche ed all’utilizzo degli strumenti di misura, alla valutazione dell’incertezza di misura; conoscenza delle problematiche inerenti le misure; capacità di definire in forma algoritmica la soluzione di un problema.  

Metodi didattici 

L’insegnamento  prevede  lezioni  teoriche  ed  esercitazioni  in  laboratorio.  Durante  le esercitazioni  di  laboratorio,  agli  studenti,  divisi  per  gruppi  di  lavoro,  viene  assegnato  un progetto  da  sviluppare.  Il  progetto  comprende  in  modo  unitario  tutti  contenuti dell’insegnamento  e  permette  agli  studenti  di  acquisire  le  capacità  di  progettazione, realizzazione e caratterizzazione di sistemi di misura automatici. 

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova orale, che comprende anche la discussione del progetto sviluppato dallo studente durante il corso. 

Contenuto del corso 

Page 123: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 3

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Introduzione alla strumentazione virtuale. Presentazione del corso. Introduzione all'ambiente di sviluppo LabView.  

2  

 

Ambiente software per sviluppo strumentazione virtuale: Labview 

Introduzione alla programmazione “data driven”. Strutture di controllo e tipi di dato in LabView. Tecniche di sviluppo di strumenti virtuali. 

20    10 

Strumentazione per la misura nel dominio del tempo 

Voltmetri numerici a rampa multipla, Q‐metri, Fasometri, Voltmetri vettoriali, Analizzatori di stati logici 

14  

 

Strumentazione per la misura nel dominio della frequenza 

Analizzatori di forme d’onda, analizzatori di spettro, network analyzer 

12 

 

 

Sistemi di misura automatici 

Progetto e realizzazione di sistemi di misura automatici ed intelligenti. 

2  

30 

Totale Ore    50    40 

Testi di riferimento 

Clyde F. Coombs, Jr “Electronic Instrument Handbook”, Second Edition McGraw‐Hill, Inc. 

Sigfrido  Leschiutta,  “Misure Elettroniche Strumentazione e  telecomunicazioni”, Pitagora Editrice Bologna. 

Dispense integrative predisposte dai docenti. 

Page 124: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 4

 TECNICA ED ECONOMIA DELL’ENERGIA 

 Cds: Ingegneria Elettronica  

Docente: Pierluigi Siano 

Integrato:  

Propedeuticità: Nessuna 

Crediti: 6 

Anno: III  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐IND/33 Tipologia: a scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira all’apprendimento di modelli e metodi per  la programmazione e  la gestione dei sistemi  elettrici  per  l’energia  basati  su  mercati  liberalizzati  dell’energia  elettrica,  per  la valutazione  degli  investimenti  in  sistemi  di  generazione  da  fonte  rinnovabile,  per  il conseguimento dell’efficienza energetica e per l’energy management. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione delle metodologie di gestione dei sistemi elettrici per la produzione di energia. Capacità di energy management e di effettuare studi di fattibilità per la realizzazione di sistemi di  produzione  dell’energia  elettrica  basati  sull’impiego  di  fonti  rinnovabili  e  convenzionali. Capacità di gestire il rischio nei mercati elettrici. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper  valutare  e  progettare  gli  investimenti  in  nuovi  impianti  di  generazione  in  base  a considerazioni di  tipo  tecnico, economico e  regolatorio. Saper analizzare  il  funzionamento di un sistema elettrico basato sul mercato  liberalizzato dell’energia elettrica. Saper analizzare e redigere un piano  energetico  ambientale  regionale  (PEAR)  e un piano  energetico  comunale (PEC). 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper  individuare  i  metodi  più  appropriati  per  la  valutazione  e  la  realizzazione  di  nuovi 

investimenti  in  generazione  elettrica  ed  ottimizzare  gli  interventi  per  il  potenziamento  dei 

sistemi elettrici. 

Abilità comunicative (communication skills) Saper  lavorare  in gruppo ed esporre oralmente un argomento  legato alla  liberalizzazione del 

mercato elettrico ed alle tecnologie per la generazione elettrica da fonte rinnovabile. 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il 

corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Per  il proficuo  raggiungimento degli obiettivi prefissati  sono  richieste  conoscenze di base di 

fisica e di matematica. 

Metodi didattici L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche di 

laboratorio.  Nelle  esercitazioni  in  aula  gli  studenti  svolgono  esercitazioni  sugli  argomenti 

trattati nelle lezioni teoriche. Nelle esercitazioni in laboratorio vengono assegnati agli studenti, 

divisi per gruppi di lavoro, degli esercizi pratici da sviluppare tramite l’utilizzo di elaboratore di 

Page 125: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 5

calcolo  e  software  per  lo  studio  dei  sistemi  elettrici.  Le  esercitazioni  sono  strumentali 

all’acquisizione,  oltre  che  delle  capacità  di  programmare  i  sistemi  elettrici  liberalizzati  e  di 

valutare gli interventi per il potenziamento dei sistemi elettrici, anche a sviluppare e rafforzare 

le capacità di lavorare in team.  

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. 

Durante  il colloquio  l’allievo discuterà anche un elaborato  relativo alle attività di  laboratorio 

previste durante il corso.  

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Elementi  per  la  redazione  di  un  bilancio  energetico:  domanda  di energia,  settori  di  uso,  offerta  di  energia.  Petrolio,  carbone,  gas naturale,  energia  elettrica.  Equazione  di  crescita  della  domanda.  Il sistema  energetico  italiano,  fabbisogni  e  consumi. L'approvvigionamento dei combustibili Aspetti geopolitici nel settore energetico.  Piano  energetico  ambientale  regionale  (PEAR)  e  piano energetico comunale (PEC). 

4     

Descrizione del Sistema elettrico 

Strutturazione  del  sistema  elettrico:  la  produzione,  il  trasporto,  la distribuzione  e  l’utilizzazione  di  energia  elettrica.  Richiami  sulla rappresentazione  delle  reti  elettriche  e  dei  carichi.  Modello matematico  di  un  sistema  interconnesso.  Modello  in  regime permanente. 

3  2   

Gestione dei sistemi elettrici deregolamentati 

Direttiva n.96/92 del 19 dicembre 92. Strutture di mercato elettrico, meccanismi  di  asta  e  formazione  del  prezzo.  Attività  svolte dall’Independent  System Operator  (ISO).  Il  ruolo  della  trasmissione nel libero mercato elettrico. Decreto Legislativo 16 marzo 1999 n°79. L’applicazione  in  Italia  della  normativa  comunitaria  sul  mercato elettrico.  Il  modello  italiano  per  il  mercato  dell’energia  elettrica. Dispacciamento ottimo delle potenze generate. Borse dell’energia e contratti bilaterali. Determinazione del prezzo di equilibrio. La borsa dell’energia  elettrica  in  Italia.  Gestione  delle  congestioni.  Servizi ancillari. 

6  4  2 

I principali attori del sistema elettrico italiano 

L’Autorità  per  l’energia  elettrica  ed  il  gas:  funzioni,  poteri  e attribuzioni.  TERNA,  il  Gestore  del  Sistema  Elettrico  (GSE), l’Acquirente  Unico  (AU),  il  Gestore  del Mercato  Elettrico  (G.M.E.): funzioni, attribuzioni e poteri. Clienti idonei e vincolati. 

4  2  2 

La gestione del rischio nei mercati elettrici 

La  volatilità  temporale  del  prezzo  e  l’ottimizzazione  del  portafoglio del  consumatore  e del produttore.  La  volatilità  spaziale del prezzo. Contratti derivati.  L’effetto dei  contratti derivati  sulla  liquidità della borsa. 

4  2   

La produzione di energia elettrica 

Evoluzione storica e situazione attuale. Metodologie per  lo sviluppo di modelli  energetici  per  la  programmazione  del  settore  elettrico: correlazioni tra consumi energetici e sviluppo sociale. Previsione della richiesta di energia in funzione di grandezze economiche. Diagramma di durata del carico per diverse destinazioni:  industria,  trasporti, usi civili, ecc.. 

4  2   

Page 126: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 6

Produzione di energia elettrica su larga scala 

Le  imprese  del  settore  energetico  nelle  nuove  realtà  dei mercati. Disponibilità  delle  fonti  primarie  convenzionali  e  integrative. Disponibilità del  sistema di generazione. Diagramma di durata della produzione e sua copertura.  Impianti  termoelettrici  convenzionali  a  vapore,  impianti termonucleari, impianti a ciclo combinato, impianti con turbine a gas, impianti  idroelettrici.  Costo  industriale  di  produzione,  costo  delle esternalità  e  fattibilità  economica.  Piano  energetico  nazionale, regionale e comunale. 

4  3   

Generazione distribuita e fonti rinnovabili 

Generazione  distribuita  da  fonti  rinnovabili:  impianti  solari,  eolici, idroelettrici di piccola  taglia,  termoelettrici con biogas,  impianti con motori endotermici,  impianti di  termovalorizzazione dei  rifiuti  solidi urbani. Costo  industriale  di  produzione,  costo  delle  esternalità  e  fattibilità economica  Dispacciabilità  della  generazione  basata  su  fonti rinnovabili  nei  sistemi  elettrici  deregolamentati.  Autoproduzione  in ambito  industriale.  Impianti  di  cogenerazione  e  di microcogenerazione. 

5  3  2 

I sistemi elettrici e l’ambiente 

Alterazioni dell’ambiente prodotte dall’uomo e rischi connessi. Effetti prodotti  dal  sistema  energetico.  Possibilità  di  controllarli. Inquinamento e sicurezza. Il ruolo delle centrali elettriche. Cenni sulla valutazione ambientale strategica. 

2     

Totale Ore  36  18 6

 

Testi di riferimento Diapositive delle lezioni disponibili su sito WEB. Federico  Rossi,  “Gestione  dei  sistemi  elettrici  nei mercati  liberalizzati”,  Edizioni  Scientifiche Italiane, ISBN 978‐88‐495‐1519‐0, 2007. Daniel S. Kirschen, Goran Strbac, “Fundamentals of Power System Economics”, Wiley. Francesco Groppi – Carlo Zuccaio, “Impianti solari fotovoltaici” UTET, Editoriale Delfino. Rodolfo Pallabazzer, Sistemi eolici, Rubbettino, 2004.  Jenkins N, Allan R, Crossley P, Kirschen D, Strbac G, “Embedded Generation”, IEE 2000. 

Page 127: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 7

TECNOLOGIE DELLA MICRO E NANOELTTRONICA Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Alfredo RUBINO 

Integrato:  

Propedeuticità: Elettronica di potenza 

Crediti:6 

Anno: II  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/01 Tipologia: a 

scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il  Corso  è  rivolto  allo  studio  dei  modelli  di  comportamento  elettrico  e  alle  tecnologie  di  fabbricazione di dispositivi e circuiti della micro e nanoelettronica.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Comprensione  dei  criteri  di  progettazione  di  componenti  e  circuiti  elettronici,  capacità  di rapportare i processi tecnologici alle specifiche prestazionali di circuiti attraverso una profonda comprensione  delle  tecniche  applicabili  e  delle  loro  limitazioni,  analisi  e modellizzazione  di fenomeni fisici complessi per l’interpretazione del funzionamento di dispostivi elettronici.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Progettare  dispositivi  e  circuiti  elettronici  a  partire  specifiche  assegnate  attraverso  il dimensionamento  dei  processi  tecnologici  della  microelettronica  con  l’impiego  di  CAD specifico saper condurre indagini analitiche attraverso l’uso di modelli e risultati sperimentali. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Utilizzare  le conoscenze acquisite durante  le attività didattiche e negli studi propedeutici per inquadrare  la  soluzione a problemi  innovativi poco noti,  che magari  richiedono  il  ricorso ad altre discipline.  

Abilità comunicative (communication skills) Saper  lavorare  in gruppo, elaborare un progetto ed esporre oralmente un argomento  legato alla progettazione elettronica, con capacità di definire ed  inquadrare  la problematica nei suoi vari aspetti. 

Capacità di apprendere (learning skills) Applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante  il corso,  la capacità  di  indagare  l’applicazione  di  tecnologie  nuove  ed  emergenti  ed  approfondire  gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze specialistiche di elettronica analogica e digitale. 

Metodi didattici L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio.  Nelle  esercitazioni  in  aula  viene  stimolato  l’uso  di  modelli  analitici  il dimensionamento di processi e  l’analisi di dati sperimentali. Nelle esercitazioni  in  laboratorio gli studenti utilizzano strumenti CAD per l’analisi e la progettazione di processi e dispositivi. 

Metodi di valutazione La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e  l’elaborazione  di  un  progetto.  Per  superare  l'esame  lo  studente  deve  dimostrare  di  aver compreso  e  saper  applicare  i  principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in 

Page 128: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 8

trentesimi  con  eventuale  lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.  

Modalità di frequenza L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento Italiano. 

Sede e Orario Il corso è erogato presso la Facoltà di Ingegneria. Si consulti il sito di Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez. 

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione  al corso 

Roadmap dell’industrie di semiconduttori (International Technology Roadmap  for  Semiconductors  (ITRS)).  Elementi  di  Meccanica Quantistica; sistemi a bassa dimensionalità e strutture quantiche. 

6     

Tecnologie  dei film sottili  

Crescita  epitassiale.  L’ossido  di  silicio.  La  deposizione  chimica  da fase  vapore  (CVD);  sputtering  RF  e  magnetron;  evaporazione. Tecniche di caratterizzazione di materiali e dispositivi a  film sottili: teoria e attività in laboratorio. 

6    5 

Nanotecnologie per l’informazione 

La nanoelettronica nella tecnologia dell’informazione.Approccio “top‐down”   e   “bottom‐up”  . Tecniche di deposizioni di dispositivi  su  scala  nanometrica;  nuovi  materiali.  Tecniche  di caratterizzazione e manipolazione di nanomateriali 

4     

Dispositivi ULSI 

Modelli fisici avanzati di dispositivi elettronici Riduzione di scala per i dispositivi MOSFET ed effetti quantistici  in dispositivi convenzionali. Regole di progetto  per  circuiti  bipolari  e  CMOS;  Architetture  di  dispositivi innovative con effetti di  trasposto quantistico:  transistori a singolo elettrone. Utilizzo di simulatori di processo e di dispositivi. 

6  10   

Elettronica Organica 

Polimeri  semiconduttori  e  polimeri  coniugati;  fenomeni  ottici  nei polimeri semiconduttori; trasporto e iniezione di carica nei polimeri coniugati; nanotubi di carbonio. Dispositivi elettronici : transistori a film sottile, memorie a film sottile. Dispositivi optoelettronici; Diodi emettitori di luce,celle solari.  Tecniche di fabbricazione e di stampa diretta. Cenni su dispostivi molecolari.  Utilizzo di simulatori di processo e di dispositivi 

9    5 

Applicazioni  delle nanotecnologie   

Schermi  a  transistore  a  film  sottile  e  ad  OLED.  Applicazioni ambientali  delle  tecnologie  elettroniche  e  nanoelettronicihe: sensori  a  film  sottile    e  naso  elettronico.    Applicazioni  delle nanotecnologie alle medicina: nanosensori e biosensori, tecniche di rilevazione del DNA,  “Lab on  chip”: progettazione e  fabbricazione, applicazioni  biomediche  di  punti  quantici  (quantum  dots). Applicazioni  fotoniche di nanocluster.  Sistemi  a  scala nanometrica per l’elaborazione dell’informazione: architetture computazionali di tipo  ibrido  e  molecolari.  Memorie  a  nanoparticelle.  Monostrati dipolari di molecole organiche. Cenni alla spintronica e al quantum computing.  

9     

Totale Ore    40  10  10 

Page 129: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 2 9

Testi di riferimento appunti forniti durante il corso. Richard C.  Jaeger  “Introduction  to Microelectronic  Fabrication: Volume  5  of Modular  Series on Solid State Devices, 2/E”, Prentice Hall  S.Wolf “ Process Tecnology” Vol. 1 Lattice Press G. Soncini “Tecnologie microelettroniche” Boringheri S. Wolf “ Process Integration” Vol. 2 Lattice Press Yuan Taur, Tak H. Ning:”Fundaments of modern VLSI devices”, Cambridge, University Press G.Hadziioannou, G.G. Malliaras “Semiconducting Polymers” ed. Wiley‐VCH V. V. Mitin, V. A. Kochelap, M. A. Stroscio Quantum Heterostructures, Cambridge George W. Hanson “Fundamentals of nanoelectronics” Prentice Hall 

Page 130: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 0

TEORIA DEI SEGNALI  

Cds: Ingegneria Elettronica  

Docente: Fabio POSTIGLIONE Stefano MARANO 

Integrato:  no  

Propedeuticità: Matematica III 

Crediti: 9 

Anno: II  Semestre: II Codice:

0612400007 SSD: SECS‐S/02 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  ha  carattere metodologico.  Il  corso mira  a  fornire  strumenti  e metodi  di  base  per descrivere ed analizzare fenomeni non deterministici e vengono esposte le principali tecniche di  analisi  ed  elaborazione  dei  segnali  (in  particolare mediante  sistemi  LTI),  con  enfasi  sulla dualità  tempo‐frequenza.  Le  tecniche  illustrate  hanno  diffusa  applicazione  in  elettronica, informatica,  misure  elettroniche,  telecomunicazioni.  I  contenuti  sono  strettamente propedeutici per i corsi del settore Telecomunicazioni. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della probabilità. Analisi dei segnali nel dominio del tempo. Analisi di segnali nel dominio della frequenza. Analisi dei sistemi lineari nel dominio del tempo e della frequenza, sia in tempo‐continuo che in tempo‐discreto.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Capacità di  analizzare  fenomeni non deterministici. Caratterizzare  i  sistemi  LTI  in  termini di legami  ingresso‐uscita.  Operare  semplici  elaborazioni  su  segnali  di  interesse  applicativo. Effettuare il campionamento e la ricostruzione di un segnale analogico.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  analizzare  un  fenomeno  non  deterministici. Saper scegliere  la rappresentazione più adatta per  l’analisi dei segnali e dell’interazione con  i sistemi. Saper evitare effetti indesiderati nella discretizzazione di un segnale analogico. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre gli argomenti trattati in maniera corretta e precisa. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Aver maturato  i concetti  introdotti  in vista degli studi successivi. Saper utilizzare fonti diverse per l’approfondimento delle metodologie introdotte nel corso 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  allo  studente  sono  richieste  le conoscenze matematiche di base. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche. 

Page 131: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 1

Metodi di valutazione 

L’accertamento del profitto si basa sulla risoluzione di problemi di carattere teorico/numerico e su un colloquio orale. 

Contenuto del corsoArgomenti  

Contenuti specifici  Ore 

Lezione  

Ore Esercitaz. 

OreLab. 

Elementi di teoria della probabilità e calcolo combinatorio 

Assiomi.  Probabilità  condizionata  e  indipendenza. Teorema  delle  Probabilità  Totali.  Teorema  di  Bayes. Calcolo combinatorio. 

8  4 

Le variabili aleatorie e modelli probabilistici di uso comune 

Definizione di variabile aleatoria (v.a.). Distribuzione di probabilità. Densità di probabilità.  Indicatori sintetici di una v.a. Funzioni di una v.a. Coppie di variabili aleatorie. Distribuzioni  congiunte  e marginali.  Indicatori  sintetici per coppie di v.a. Modelli di v.a. discrete e continue. 

10  5 

Risultati notevoli di teoria della probabilità. Concetti fondamentali di statistica e analisi dei dati tramite MATLAB 

Trasformazioni di variabili aleatorie discrete e continue. Trasformazioni di v.a. nel  caso bidimensionale. Somma di  v.a.  con  v.a.  indipendenti.  Introduzione al problema della inferenza statistica: media e varianza campionaria. Legge  dei  Grandi  Numeri  e  Teorema  Limite  Centrale. Introduzione  al  MATLAB:  descrizione  dei  risultati fondamentali  di  probabilità  e  statistica,  istogrammi  e funzioni di distribuzione empiriche. 

10  5 

Segnali e sistemi nel dominio del tempo 

Classificazione,  operazioni  elementari  e  proprietà  dei segnali.  Medie  temporali  di  segnali  deterministici  ed aleatori  ed  ergodicità,  energia  e  potenza  di  segnali. Funzioni di  correlazione e proprietà. Studio dei  sistemi nel  dominio  del  tempo.  Proprietà  dei  sistemi.  Sistemi LTI. Somma e integrale di convoluzione. Sistemi ARMA. 

12  6 

Segnali e sistemi nel dominio della frequenza  

Autofunzioni  dei  sistemi  LTI.  Risposta  in  frequenza. Trasformata di Fourier e proprietà. Somma di Poisson e serie di Fourier. Analisi dei sistemi LTI nel dominio della frequenza.  Caratterizzazione  energetica  dei  segnali. Spettri di potenza dei segnali periodici. Legami ingresso uscita per ESD, PSD e funzioni di correlazione. 

8  4 

Elaborazione numerica dei segnali 

Segnali  digitali.  Campionamento  e  ricostruzione  dei segnali  analogici.  Campionamento  nella  pratica. Definizione  di  DFT  e  sue  interpretazioni.  Analisi  e trattamento dei segnali tramite MATLAB e algoritmi FFT 

12  6 

Totale Ore  60  30 

Testi di riferimento 

E. Conte, Lezioni di teoria dei segnali, Liguori, 1996. 

S. M. Ross, Probabilità e Statistica per l’Ingegneria e le Scienze, Apogeo, 2008. 

A. Papoulis, S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, McGraw‐Hill,  IV ed., 2001. 

Page 132: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 2

BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI 

Francesco Basile Francesco  Basile  è  nato  a  Napoli  nel  1971.  Ha  conseguito  la  Laurea  con  lode  in  Ingegneria Elettronica presso  l'Università degli Studi di Napoli Federico II nel 1995. Ha conseguito  il titolo di dottore di ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica nel febbraio 2000. Nell'ambito del corso di dottorato, dal gennaio 1999 al giugno 1999, è stato Visiting Scholar presso il Centro Politecnico Superior, Universidad de Zaragoza, Spagna.  Dal gennaio 2000 al dicembre 2001 è stato titolare di un assegno di ricerca sul tema Applicazioni innovative su rete telematica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II, riguardante  il controllo remoto di celle robotizzate. Dal marzo 2002 è Ricercatore per  il settore disciplinare  ING/INF 04  (Automatica) presso  l'Università di Salerno con afferenza al Dipartimento di  Ingegneria Elettronica e  Ingegneria  Informatica. È autore di circa 70 pubblicazioni su riviste e congressi nazionali ed  internazionali.  I suoi principali  interessi di ricerca riguardano il controllo di sistemi ad eventi discreti, la robotica e l'automazione industriale. 

 

Salvatore Bellone Salvatore  Bellone  si  è  laureato  con  lode  in  Ingegneria  Elettronica  presso  l’Università  di Napoli “Federico  II” nel gennaio 1978. Dal 1980 al 1983 è stato docente a contratto presso  l’Università della Calabria e dal 1983 ha ricoperto la posizione di ricercatore universitario presso la Federico II nel  settore  ING‐INF/01  “Elettronica”.  Professore  associato  di Microelettronica  presso  la  stessa Università  a partire dal  1987, dal  1994  è professore ordinario dapprima presso  l’Università del Sannio e dal 1998 presso  l’Università di Salerno, ove ha presieduto  l’Area Didattica  in  Ingegneria dell’Informazione dal 1999 al 2004. 

I  suoi  interessi  di  ricerca  riguardano  l’analisi  e  sviluppo  di  dispositivi  elettronici  di  potenza,  la caratterizzazione di materiali e processi microelettronici, l’elettronica organica.   

Dal 1985 al 1986 ha  svolto attività di  ricerca presso  IBM T.J.Watson Research Center, Yorktown Heights, NY ed è autore di oltre 80 articoli su riviste e proceeding di congressi  internazionali. Dal 1998 è Presidente del Chapter Electron Device  Society‐IEEE per il Centro‐Sud Italia. 

 

Pasquale Chiacchio Pasquale Chiacchio  è nato nel  1963. Nel  1987  ha  conseguito  con  lode  la  Laurea  in    Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” e nel 1992 il Dottorato di Ricerca in  Ingegneria  Elettronica  ed  Informatica.  Attualmente  è  Professore  Ordinario,  nel  settore “Automatica”,  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  e  Ingegneria  Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. 

E’  autore  di  numerose  memorie  scientifiche  pubblicate  su  prestigiose  riviste  internazionali  o presentate  a  congressi  internazionali,  oltre  che  di monografie.  Ha  coordinato  vari  progetti  di ricerca sia pura che applicata.   I suoi  interessi di ricerca attuali ricadono nell’ambito dell’analisi e del controllo di sistemi a eventi discreti, della robotica e dell’automazione industriale. 

 

 

Page 133: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 3

Francesco Chiadini Francesco  Chiadini  si  laurea  in  Ingegneria  Elettronica  presso  l’Università  degli  Studi  di  Salerno nell’a.a. 1999/2000 e consegue l'abilitazione alla professione di Ingegnere nella prima sessione del 2001. Consegue  il  titolo di Dottore di Ricerca  in  Ingegneria dell’Informazione nel 2006 presso  lo stesso Ateneo. Dal novembre dello stesso anno è Ricercatore del Settore Scientifico Disciplinare di Campi  Elettromagnetici  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria  dell’Università  degli  Studi  di  Salerno.  È stato:  Chairman  di  numerose  sessioni  di  congressi  internazionali;  Research  Scholar  alla  Penn‐sylvania  State University  (PA‐USA);  Science Monitor  al  Laser  Interferometer Gravitational Wave Observatory  di  Livingston  (LA‐USA);  membro  del  Local  Committee  del  IV  Workshop  su Metamateriali e Materiali Speciali per l’Elettromagnetismo e le Telecomunicazioni (MMSM 2008). È  socio  di  numerose  associazioni  scientifiche  e  svolge  attività  di  revisore  per  le  riviste internazionali: Applied Optics, Journal of Optical Society of America A, Journal of Optical Society of America B, Optics Express e Optics Letters editi dall’Optical Society of America  (OSA);  Journal of Nanophotonics edito dalla Society of Photo‐Optical Instrumentation Engineers (SPIE). 

Francesco D’Agostino Francesco D’Agostino è nato nel 1965. Ha  conseguito  la  laurea  in  Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi di Salerno dove nel 2001 ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca e nel 2002  è  diventato  ricercatore  del  Settore  Scientifico Disciplinare  di  Campi  Elettromagnetici. Dal  2005 è in servizio in qualità di professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica della facoltà di Ingegneria dell'Università di Salerno. 

I  temi principali della sua attività scientifica sono: applicazioni delle  tecniche di campionamento per  la ricostruzione efficiente dei campi elettromagnetici e trasformazioni campo vicino – campo lontano, valutazione in forma esplicita della direttività di antenne, compatibilità elettromagnetica, valutazioni di sezioni radar di corner reflector particolari. I risultati di tale attività sono raccolti  in oltre 100 lavori scientifici la maggior parte dei quali pubblicati su riviste ed atti di conferenze internazionali ed è coautore di 4 libri. 

Francesco D’Agostino è membro di IEEE Society e Antenna Measurement Techniques Association 

Ciro D’Apice  È nato  a Castellammare di  Stabia  (NA),  il 16  agosto 1967. Ha  conseguito  la  Laurea  con  lode  in Matematica nel 1991 e  il  titolo di Dottore di Ricerca  in Matematica nel 1997 presso  l’Università degli  Studi  di  Napoli  “Federico  II”.  Nel  1995  è  ricercatore  universitario  nel  settore  di  Analisi Matematica e dal 2004 è professore associato, nel medesimo  settore, presso  il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica (DIEII) dell’Università di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca ricadono nei seguenti ambiti: Calcolo delle Variazioni, Omogeneizzazione e  Controllo Ottimo; Modelli  di  reti  complesse:  leggi  di  conservazione  e  applicazioni  al  traffico stradale e di telecomunicazione; sistemi e reti di code, traffico autosimile. 

È  autore  di  circa  100  articoli  pubblicati  su  riviste  internazionali  e  atti  di  convegno.  É Direttore Vicario del DIIMA. Coordina rilevanti progetti di ricerca nazionali ed internazionali. 

Antonio Della Cioppa Il dr. A. Della Cioppa  si  laurea  in  Fisica  (Indirizzo Applicativo, Orientamento Cibernetico) presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” nel 1993 e consegue il Titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria  elettronica  ed  informatica  presso  l’Università  di  Napoli  “Federico  II”  nel  2000. 

Page 134: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 4

Attualmente è  ricercatore nel  settore  scientifico disciplinare  ING‐INF05  “Sistemi di Elaborazione delle  Informazioni”  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  e  Ingegneria  Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. 

I  suoi  interessi di  ricerca  ricadono nell’ambito dell’Artificial  Intelligence  ed,  in particolare, della Evolutionary  Computation  e  dell’Artificial  Life.  È  Associate  Editor  della  rivista  internazionale Journal  of Artificial  Evolution  and Applications  (Hindawi Publishing Corporation)  ed  è  autore  di numerosi  lavori  scientifici  su  prestigiose  riviste  internazionali  e  comunicazioni  a  conferenze internazionali. 

 

Tiziana Durante Tiziana Durante è nata a Capua (CE) nel 1965. Ha conseguito  la Laurea con  lode  in Matematica e Dottorato di Ricerca presso  l’Università degli Studi di Napoli “Federico  II”. È ricercatrice dal 1995 nel  settore  scientifico  disciplinare  MAT/05,  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica e  Ingegneria  Informatica    (DIEII) dell'Università di  Salerno.  I  suoi  interessi di  ricerca ricadono nei  seguenti ambiti: problemi di  calcolo delle  variazioni,  teoria dell’omogeneizzazione, didattica della matematica. E’ autrice di 14 articoli pubblicati su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. 

 

Nicola Femia Nicola  Femia  è  nato  nel  1963. Nel  1988  ha  conseguito  con  lode  la  Laurea  in  Ingegneria  delle Tecnologie  Industriali,  indirizzo Elettronico, presso  l’Università degli Studi di Salerno. Dal 2001 è professore ordinario di Elettrotecnica presso  la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito della teoria dei circuiti, dei metodi di analisi e sintesi di circuiti switching, dei metodi di progetto ed ottimizzazione di regolatori switching e di circuiti di power management. È autore di oltre 100 articoli scientifici pubblicati su  riviste  internazionali e negli  atti  di  conferenze  nazionali  e  internazionali.  E’  stato  Associate  Editor  della  rivista internazionale  IEEE  Transactions  on  Power  Electronics  e membro  del  Technical  Committee  di numerose  conferenze  internazionali  sponsorizzate  da  diverse  Scientific  Societies  dell’IEEE.  È coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca universitari e  industriali. Svolge attività di consulenza per  industrie nazionali ed  internazionali del  settore dell’elettronica di potenza e dei circuiti  integrati  per  il  power management.  E’  stato membro  del  Consiglio  di  Amministrazione dell’Università di Salerno in qualità di rappresentate dei professori ordinari. Per un curriculum più articolato si consulti il sito WEB http://www.adinf.unisa.it/zope/home/femia.  

 

Flaminio Ferrara Flaminio Ferrara è nato nel 1972. Nel 1999 ha conseguito la laurea in Ingegneria Elettronica presso l'Università  degli  Studi  di  Salerno  e  nel  2003  il  titolo  di  Dottore  di  Ricerca,  presentando  una dissertazione  dal  titolo  "Trasformazioni  campo  vicino‐campo  lontano  (NF‐FF)  da  un  numero minimo di campioni  irregolarmente spaziati". Dal 2005 è  in servizio come ricercatore, nel settore campi elettromagnetici (ING‐INF/02), presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell'Università degli Studi di Salerno. I temi principali della sua attività scientifica sono: a)  applicazioni  delle  tecniche  di  campionamento  per  la  ricostruzione  efficiente  dei  campi 

Page 135: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 5

elettromagnetici e trasformazioni campo vicino – campo lontano, b) valutazione in forma esplicita della direttività di antenne, c) valutazioni di sezioni radar di corner reflector particolari. 

I  risultati di  tale attività sono  raccolti  in circa 100  lavori pubblicati su  riviste ed atti di congressi internazionali e nazionali ed è coautore del libro Near‐Field – Far‐Field Transformation Techniques. 

 

Claudio Gennarelli Claudio Gennarelli è nato ad Avellino  il 27.1.1953. Ha conseguito nel1978  la Laurea con  lode  in Ingegneria  Elettronica  presso  l’Università  di  Napoli  “Federico  II”.  Dal  1978  al  1983  è  stato professore di  Elettronica  nelle  scuole medie  superiori  e  ha  collaborato  col  gruppo  di  ricerca  in Elettromagnetismo  della  Facoltà  di  Ingegneria  dell’ Università  di  Napoli.  Nel  1983  è  diventato ricercatore  universitario  presso  l’ Istituto  di  Teoria  e  Tecnica  delle  Onde  Elettromagnetiche dell’ I.U.N. di Napoli. Nel 1987 è diventato professore associato di Antenne e Propagazione presso la  Facoltà  di  Ingegneria  dell’Università  di  Ancona. Nel  1990  si  è  trasferito  presso  la  Facoltà  di Ingegneria dell’Università di Salerno, dove nel novembre 1999 è diventato professore ordinario per il settore “Campi Elettromagnetici”. Claudio Gennarelli è autore di oltre 260 lavori scientifici la maggior parte dei quali pubblicati su riviste internazionali ed atti di conferenze internazionali e di 4  libri. Egli,  inoltre, è  “Senior Member of  the  IEEE” ed è  stato  revisore di numerosi articoli per diverse  riviste  internazionali  del  settore.  I  temi  principali  della  sua  attività  scientifica  sono: antenne a riflettore, problemi di “scattering” elettromagnetico, valutazione della sezione radar di bersagli,  applicazione  delle  tecniche  di  campionamento  all’elettromagnetismo  e  alle trasformazioni campo vicino ‐ campo lontano. 

 

Liberata Guadagno La dott. Liberata Guadagno nata a Salerno nel 1960 e laureata in Chimica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II presta servizio  in qualità di ricercatore confermato presso  la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Salerno dal 1996. La  sua attività di  ricerca è  incentrata  sullo  studio delle  correlazioni  tra  proprietà  chimico‐fisiche,  struttura,  morfologia  e  durabilità  di  sistemi macromolecolari  a  differenti  architetture  organizzative  (film  e  fibre  di  polimeri  semicristallini  e mesofasici). Attualmente, in collaborazione con l’Alenia Aeronautica sta sviluppando sistemi “self‐healing”  per  la  formulazione  di  materiali  destinati  alla  progettazione  di  veicoli  aeronautici.  I risultati di tale ricerca hanno portato alla produzione di diversi brevetti. La dott.ssa Guadagno è, inoltre, autrice di numerosi articoli su riviste a rilevanza internazionale. 

 

Maurizio Guida  Maurizio Guida è nato a Napoli nel 1948. Nel 1974 si è laureato con lode in Ingegneria Meccanica presso  l'Università  degli  Studi  di  Napoli  “Federico  II”.  Attualmente  è  professore  ordinario,  nel settore “Statistica per la Ricerca Sperimentale e Tecnologica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e  Ingegneria  Informatica dell’Università degli Studi di Salerno.  In precedenza è  stato Dirigente  di  Ricerca  del  CNR  presso  l’Istituto Motori  di  Napoli,  dove  ha  diretto  il  Reparto  di Statistica ed Affidabilità.  I  suoi  interessi di  ricerca  sono nell’ambito dell’Analisi dell’Affidabilità e Disponibilità di Sistemi e dell’Inferenza e Decisione Bayesiana. È autore di oltre 40 lavori pubblicati sulle  principali  riviste  internazionali  nel  settore  dell'Affidabilità  e  della  Statistica  Applicata all'Ingegneria  ed  ha  presentato  numerose  comunicazioni  a  convegni  internazionali  anche  come conferenziere invitato. 

Page 136: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 6

 

Nicola Lamberti Nicola Lamberti è nato nel 1959. Nel 1985 ha conseguito con  lode  la Laurea  in  Ingegneria delle Tecnologie  Industriali  indirizzo  Elettrico  presso  l’Università  della  Calabria.  Attualmente  è professore associato, nel settore “Elettronica”, presso  il Dipartimento di  Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. 

I  suoi  interessi  di  ricerca  ricadono  nei  settori  dei  sensori,  trasduttori,  motori  ed  attuatori piezoelettrici;  si  è  occupato  di  modelli  di  strutture  e  trasduttori  piezoelettrici,  dispositivi piezoelettrici in banda audio, tecniche ad ultrasuoni per misure di spessore in materiali compositi e per prove non  distruttive  su  sostanze  alimentari, micromotori  e microattuatori piezoelettrici. Recentemente ha cominciato ad  interessarsi di  trasduttori ad ultrasuoni  realizzati con  la  tecnica del micromachining, occupandosi di modelli FEM di questi dispositivi. È autore di oltre 90 articoli su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali e di tre brevetti internazionali. 

 

Patrizia Lamberti Patrizia  Lamberti è nata nel 1974. Da gennaio 2005 è  ricercatrice universitaria di Elettrotecnica (ING/IND31) presso  la  Facoltà di  Ingegneria dell’Università di  Salerno, ha  conseguito  il  titolo di Dottore  di  Ricerca  (Ph.D)  in  Ingegneria  dell’Informazione  nel  2006.  Dal  2003  al  2006  è  stato membro del Consiglio Universitario Nazionale (CUN) e il Rappresentante Nazionale dei Dottorandi di Ricerca in seno al Consiglio Nazionale degli Studenti Universitari (CNSU). Dal 2002 è impegnata in attività di  ricerca di  tipo  sperimentale  su materiali e compositi  innovativi per applicazioni nel settore  dell'ingegneria  elettrica  presso  il  Laboratorio  di  Caratterizzazione  Elettromagnetica  dei Materiali dell'Università di  Salerno.  L’attività di  ricerca ha dato  luogo  a numerose pubblicazioni scientifiche su riviste e raccolte internazionali, in atti di conferenze nazionali ed internazionali, e si articola  sui  seguenti  temi principali: Progettazione  robusta di  componenti  e  sistemi  elettrici ed elettronici,  modellistica  per  il  trattamento  elettromagnetico  di  cellule  biologiche,  analisi  di componenti e circuiti  in regime deformato, analisi di tolleranza  in dispositivi e circuiti elettronici, nano compositi e nano strutture basati su nanotubi di carbonio.  

 

Vincenzo Langone Vincenzo Langone è nato nel 1952. Nel 1978 ha conseguito con  il massimo dei voti  la Laurea  in  Ingegneria Elettronica presso  l’Università degli Studi di Napoli  “Federico  II”, e dal 1980 e’  stato progettista  e  poi  team  leader  per  attivita’  dì  ricerca  in  Alcatel  Italia.  Dal  1997  professore  a contratto  di  Sistemi  di  Telecomunicazione  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi  interessi di ricerca ricadono nell’ambito dei protocolli per reti di  telecomunicazione   ed e’ autore di vari articoli e comunicazioni a conferenze internazionali 

 

Gian Domenico Licciardo  Gian Domenico Licciardo è nato a Napoli nel 1974. Nel 2002 ha conseguito la Laurea in  Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” e nel 2005 il Dottorato di Ricerca 

Page 137: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 7

in  Ingegneria dell'Informazione presso  l’Università degli Studi di Salerno. Nel 2006 è  ricercatore universitario  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  e  Ingegneria  Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. E’ autore di articoli scientifici a divulgazione  internazionale che  trattano  della  caratterizzazione  di materiali  e  dispositivi  a  semiconduttore,  dove  egli  si  è recentemente  occupato  della  estrazione  del  lifetime  da  dispositivi  in  silicon  arbide  (SiC),    ed  il design di sistemi elettronici VLSI, dove si è occupato della progettazione di un system‐on‐chip per la codifica di video nel formato H.264.  

Dal 2003 egli è membro dello  Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) e dal 2006 è segretario dell’ IEEE Electron Device Chapter del Centro‐Sud Italia. 

 

Consolatina Liguori Laureata con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli studi di Salerno nel 1993, nel 1997 ha  conseguito  il dottorato di  ricerca presso  l’Università di Cassino. Dal 2001 é professore associato di Misure Elettriche ed Elettroniche. Le sue principali attività di ricerca sono relative a: Digital  Signal  Processing,  elaborazione  di  immagini  per  l’estrazione  di misure,  caratterizzazione metrologica  di  sistemi  di  misura  complessi.  E’  autore  di  oltre  100  pubblicazioni  a  carattere internazionale e nazionale e revisore di alcune riviste internazionali. 

 

Maurizio Longo Maurizio Longo ha conseguito la laurea in  Ingegneria elettronica presso l’Università di Napoli nel 1972 e  il titolo di MSEE presso  la Stanford University (California) nel 1977. Dal 1994 è professore ordinario del SSD Ing‐Inf/03 “Telecomunicazioni”   presso  l’Università di Salerno, dove dal 2007 al 2010  è  stato Direttore del  dell’Informazione  e  Ingegneria  Elettrica  dell’Università degli  Studi di Salerno e Direttore  Scientifico del  laboratorio Consortile CoRiTeL, dopo essere  stato Presidente dell’Area Didattica di  Ingegneria Elettronica e Coordinatore del Dottorato di ricerca  in  Ingegneria dell’Informazione.  In precedenza è  stato professore associato presso  l’Università di Napoli e ha ricoperto varie posizioni anche in altre università.   

E’  autore  di  oltre  140  articoli  nel  campi  delle  telecomunicazioni,  del  telerilevamento  e dell’elaborazione dei segnali 

 

Rosanna Manzo  È  nata  a  Polla  (SA),  il  6 maggio  1972.    Si  è  laureata  con  lode  in Matematica  nel  1996  e  ha conseguito  il  titolo  di  Dottore  di  Ricerca  in  Ingegneria  dell'Informazione  nel  2007  presso l’Università degli  Studi di  Salernoi. E’  ricercatrice  in Analisi Matematica dal 2006  alla  Facoltà di Ingegneria  dell’Università  di  Salerno  ed  afferisce  al  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  e Ingegneria Informatica. La sua attività di ricerca riguarda: leggi di conservazione e applicazioni alle reti stradali, di telecomunicazioni e di produzione; controllo ottimo per sistemi ibridi; sistemi e reti a  coda.  È  autrice  di  circa  40  articoli  pubblicati  su  riviste  internazionali  e  su  atti  di  convegno. Collabora alla realizzazione di diversi e interessanti progetti di ricerca nazionali. 

  

 

Page 138: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 8

Stefano Marano 

Stefano Marano si è laureato (con lode) in Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico  II" nel 1993. Presso  la stessa Università ha conseguito  il Dottorato di Ricerca  in Ingegneria Elettronica e Informatica nell'anno 1997. Attualmente, è Professore Associato presso la Facoltà  di  Ingegneria  dell'Università  di  Salerno  dove,  precedentemente,  ricopriva  il  ruolo  di Ricercatore.  I  suoi  interessi  di  ricerca  vertono  sull'elaborazione  statistica  dei  segnali  con particolare enfasi su tematiche di  inferenza distribuita, reti di sensori, e teoria dell'informazione. Stefano Marano ha pubblicato oltre 70 lavori scientifici, inclusi lavori su invito, sulle più prestigiose riviste  internazionali  del  settore,  e  su  atti  di  conferenze  di  prima  rilevanza  internazionale.  Ha inoltre tenuto diversi seminari su invito. 

Nel 1999  Stefano Marano è  stato  insignito  (con G.  Franceschetti e  F. Palmieri) del  "Best Paper Award"  dalla  rivista  IEEE  TRANSACTIONS ON  ANTENNAS  AND  PROPAGATION,  per  il  contributo scientifico  sulla  caratterizzazione  stocastica  della  propagazione  elettromagnetica  in  ambiente urbano.  In  qualità  di  revisore  ha  contribuito  alla  valutazione  di  centinaia  di  lavori  scientifici, principalmente  nell’ambito  di  riviste  dell’IEEE,  ed  è  stato  insignito  del  riconoscimento  di ‘appreciated reviewer’ dalla rivista IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, per l’anno 2007. Il Prof. Marano è stato membro del comitato organizzatore di importanti conferenze internazionali nel  campo  dell’elaborazione  statistica  dei  segnali  e  della  fusione  dell’informazione,  nonché membro  del  comitato  tecnico  delle  principali  conferenze  internazionali  del  settore dell’elaborazione dei segnali. 

 

Angelo Marcelli Angelo Marcelli è professore ordinario, nel  settore “Sistemi di Elaborazione delle  Informazioni”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. Ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica (con lode) ed il Dottorato di Ricerca in Ingegneria  Elettronica  ed  Informatica  presso  l’Università  degli  Studi  di Napoli  “Federico  II”  nel 1983 e nel 1987,  rispettivamente. Successivamente ha  studiato e  svolto attivita’ di  ricerca negli Stati  Uniti  e  in  Unione  Sovietica.  Attualmente  e’  Coordinatore  del  Dottorato  di  Ricerca  in Ingegneria dell’Informazione. 

I  suoi  interessi  di  ricerca  ricadono  nell’ambito  del  Pattern  Recognition,  della  Computazione Naturale  e  della  Visione  Artificiale.  È  Presidente  della  International  Graphonomics  Society  ed autore di oltre 150 articoli pubblicati nella letteratura scientifica specializzata. 

Ulteriori informazioni sono disponibili sul sito: http://nclab.diiie.unisa.it. 

 

Vincenzo Matta Vincenzo Matta è nato a Salerno nel 1977. Si è  laureato presso  l'Università degli Studi di Salerno nel  2001,  discutendo  una  tesi  dal  titolo  ”Rivelazione  sequenziale  di  onde  gravitazionali”.  Dal  2001  lavora  presso  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  e  Ingegneria  Informatica  (DIEII) dell'Università  degli  Studi  di  Salerno,  dove  ricopre  la  posizione  di  Ricercatore  dal  2005.  Nel Maggio 2005 ha conseguito un Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione discutendo una tesi dal titolo ”Multiterminal Inference and Sensor Networks”. I suoi interessi di ricerca riguardano principalmente l'elaborazione statistica dei segnali e la teoria delle  comunicazioni,  con  enfasi  sui  nessi  tra  inferenza  statistica  e  comunicazioni  in  sistemi 

Page 139: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 3 9

distribuiti,  quali  ad  esempio  le  reti  di  sensori.  Vincenzo Matta  è  autore  di  oltre  40  articoli  su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali.  

 

Heinrich Christoph Neitzert Heinrich  Christoph  Neitzert  è  nato  nel  1957.  Nel  1985  ha  conseguito  la  Laurea  in  Ingegneria Elettronica  presso  il  Politecnico  di  Aachen  (Germania)  e  nel  1991  il  Dottorato  di  Ricerca  in Ingegneria Elettronica presso il Politecnico di Berlin (Germania). In seguito ha trascorso tra 1991 e 1994 periodi di ricerca postdottorale presso l’Ecole Polytechnique di Palaiseau (Francia) e presso il centro  ricerca della TELECOM  ITALIA  (CSELT) a Torino. Dal 1994  fino al 1998 è  stato  ricercatore senior presso lo stesso centro ricerca CSELT a Torino. Dal 1998 fino ad oggi è professore associato nel settore “Elettronica” all Università degli Studi di Salerno. I  suoi  interessi  di  ricerca  ricadono  nell’ambito  dell’Optoelettronica,  del  Fotovoltaico  e  delle Nanotecnologie È autore di oltre 130 articoli su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali e di alcuni libri sui temi delle nanotecnologie e sulle celle fotovoltaiche. E titolare di 4 brevetti nel ambito dell’ottica non lineare e della sensoristica con nanomateriali. 

 

Vincenzo Paciello Laureato in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli studi di Salerno nel 2002 ove nel 2006 ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione. Dal 2008 è ricercatore universitario nel settore “Misure Elettriche ed Elettroniche” presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca riguardano le reti di sensori wireless, le interfacce per la strumentazione e l’elaborazione digitale dei  segnali per  strumentazione  intelligente.  È  autore di  articoli  su  riviste internazionali o presentati a conferenze nazionali e internazionali.  

 

Alfredo Paolillo Alfredo Paolillo è nato nel 1972. Nel 2000 ha conseguito la Laurea in  Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno, e nel 2004 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione. Dal 2002 è ricercatore universitario nel settore “Misure Elettriche ed Elettroniche” presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e Ingegneria Elettrica dell’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca riguardano i sistemi di misura basati sull’elaborazione numerica di segnali o di immagini digitali, e lo sviluppo e la caratterizzazione di sensori in fibra ottica.  

È autore di articoli su riviste  internazionali o presentati a conferenze nazionali e  internazionali. È stato responsabile scientifico di un progetto di ricerca finanziato dalla Regione Campania. 

 

Gennaro Percannella Gennaro Percannella è nato a Salerno  il 18 maggio 1973. Ha conseguito presso  l’Università degli Studi di Salerno  la Laurea  in    Ingegneria Elettronica  il 20  luglio 1998 con votazione 110/110 con lode  ed  il Dottorato  di  Ricerca  in  Ingegneria  dell'Informazione,  Elettromagnetismo  Applicato  e Telecomunicazioni  il 15  febbraio 2002. Da gennaio 2004 è  ricercatore presso  il Dipartimento di 

Page 140: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 4 0

Ingegneria Elettronica e  Ingegneria  Informatica dell’Università degli Studi di Salerno, dove svolge attività di  ricerca nel campo della Pattern Recognition e della Computer Vision. È membro della International  Association  on  Pattern  Recognition  (IAPR)  ed  è  autore  di  oltre  50  articoli  su prestigiose  riviste  internazionali  e  comunicazioni  a  conferenze  nazionali  e  internazionali.  È coordinatore scientifico di progetti di ricerca nazionali.  

 

Giovanni Petrone  Giovanni Petrone è nato a Salerno nel 1975, si è laureato in Ingegneria Elettronica nel 2001 presso l’Università degli  Studi di  Salerno. Nel  2004 ha  conseguito  il Dottorato di Ricerca  in  Ingegneria Elettrica presso l’Università di Napoli “Federico II”. Dal 2005 è in ruolo come ricercatore (SSD ING‐IND 31 Elettrotecnica) presso  il Dipartimento di  Ingegneria Elettronica e  Ingegneria  Informatica dell’Università  degli  Studi  di  Salerno.  I  suoi  interessi  di  ricerca  riguardano  l’analisi  e  la progettazione  di  circuiti  a  commutazione  in  applicazioni  power  management  per  sistemi  di telecomunicazione,  sistemi di produzione dell’energia da  fonti  rinnovabili, analisi di  tolleranza e progetto  robusto di  circuiti elettronici. E’  co‐autore di  tre brevetti e di diverse pubblicazioni  su riviste internazionali e atti di conferenze nazionali e internazionali. Svolge regolarmente funzioni di revisore  per  le  riviste  a  diffusione  internazionale:  IEEE  Transactions  on  Power  Electronics,  IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Industry Application, IEEE Transactions on Control Systems Technology, International Journal on Progress  in Photovoltaics: Research and Applications. 

 

Antonio Piccolo Antonio  Piccolo  è  nato  a Marzano  Appio  (CE)  nel  1949  ed  è  professore  ordinario  nel  settore disciplinare Sistemi Elettrici per l’Energia (ING‐IND/33) presso l’Università degli Studi di Salerno dal 1990. 

I principali temi di ricerca trattati riguardano la pianificazione e la gestione delle reti elettriche di distribuzione  di media  e  bassa  tensione,  lo  sviluppo  della  Generazione  Distribuita  sulle  reti  di distribuzione,  le metodologie per  il controllo della Generazione Distribuita da  fonte  rinnovabile, l’applicazione  di  metodologie  soft‐computing  per  la  gestione  e  la  pianificazione  del  sistema elettrico,  l’applicazione di  tecnologie  IC  ai  sistemi  elettrici e  ai  sistemi di  trasporto,  tecniche di controllo  e  gestione  innovative  per  il  trasporto  pubblico.  È  autore/coautore  di  oltre  130 pubblicazioni scientifiche internazionali e nazionali e revisore scientifico per riviste internazionali. 

 

Antonio Pietrosanto  Laureato con lode in Ingegneria Elettrotecnica presso l'Università di Napoli, ha ivi conseguito il titolo di Dottore di Ricerca nel 1990. Dal 2001 é Professore Ordinario di Misure Elettriche ed Elettroniche presso l'Università di Salerno. E' delegato ai Rapporti con le Associazioni d’Impresa del Preside della Facoltà di Ingegneria dell'Università di Salerno dal novembre 2001. Dal Settembre 2002 al 2005 è stato Membro del Comitato Tecnico Scientifico della Presidenza della Giunta della Regione Campania. E’ stato responsabile di progetti MIUR e di numerose convenzioni di ricerca. Membro dell'IEEE e di comitati scientifici di riviste e convegni nazionali ed internazionali. Le sue principali attività di ricerca riguardano: sviluppo di sensori, interfaccia wireless per sensori e strumentazione, caratterizzazione di sistemi di misura basati su elaborazione di immagini, sistemi 

Page 141: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 4 1

di misura in tempo reale. E' autore di oltre 150 lavori scientifici pubblicati su riviste ed in atti di convegni nazionali ed internazionali. 

 

Fabio Postiglione Fabio  Postiglione  si  laurea  con  lode  in  Ingegneria  Elettronica  presso  l’Università  degli  Studi  di Salerno nel gennaio 1999. Consegue  il titolo di Dottore di Ricerca  in Ingegneria dell’Informazione (III  Ciclo  Nuova  Serie)  nel  maggio  2005  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  e Ingegneria  Informatica  (DIEII) della medesima Università. Dal maggio 2005 al  settembre 2008 è stato titolare di una borsa di studio per attività di ricerca post‐dottorato e, successivamente, di un Assegno  di  Ricerca  presso  il medesimo Dipartimento. Nell’ottobre  2008  afferisce  al D.I.I.I.E.  in qualità  di  Ricercatore Universitario  (settore  scientifico‐disciplinare  SECS‐S/02  –  Statistica  per  la ricerca sperimentale e tecnologica). 

In passato, dal gennaio 1999 al luglio 2000 è stato Assegnista di Ricerca presso l’Università del Sannio (Benevento); dal  luglio 2000 all’aprile 2002 ha  lavorato nel gruppo di ricerca e sviluppo di Tin.it (Gruppo Telecom Italia). 

La  sua  attività  di  ricerca  riguarda  la  progettazione  degli  esperimenti  e  l'analisi  dei  dati,  con particolare  attenzione  alla  caratterizzazione  delle  prestazioni  e  dell’affidabilità  dei  sistemi  (in particolare  di  telecomunicazioni)  e  alla  rivelazione  dei  segnali  gravitazionali  (Progetto  LIGO).  E’ inoltre  coinvolto  in  vari  progetti  di  ricerca  nazionali  ed  europei,  in  collaborazione  con  diversi partner accademici e industriali. E’ revisore di alcune riviste e conferenze internazionali ed è stato membro  del  Comitato  Scientifico  di  alcune  conferenze  internazionali.  E’  stato  membro  del Comitato Organizzatore del Euro‐FGI Annual Plenary Meeting 2008 (riunione plenaria della Rete di Eccellenza  europea  sulle  reti  di  nuova  generazione),  tenutasi  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria dell’Università degli Studi di Salerno dal 27 al 29 febbraio 2008. 

E’  autore/coautore  di  oltre  60 memorie  scientifiche  pubblicate  per  lo  più  in  riviste  o  atti  di convegni internazionali. 

 

Rocco Restaino  Rocco Restaino è nato nel 1970. Nel 1998 ha conseguito con lode la Laurea in  Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”, e nel 2002 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso l’Università degli Studi di Salerno. Dal 2002 è ricercatore universitario nel settore “telecomunicazioni”, presso l’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito dell’elaborazione dei segnali, reti di telecomunicazione e telerilevamento.  

È autore di varie pubblicazioni su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali. Ha partecipato a progetti di ricerca nazionali nell’ambito del telerilevamento e delle reti di telecomunicazione. 

Ulteriori informazioni possono essere trovate sulla pagina web: 

http://www.unisa.it//Dipartimenti/DIIIE/aree_scientifiche/area_telecomunicazioni/Restaino/homepage.php 

Page 142: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 4 2

Abdelaziz Rhandi Abdelaziz Rhandi è nato a Casablanca  in Marocco,  il 02 agosto 1964. Ha conseguito  la Laurea  in Matematica e Fisica ed un Master in Matematica nel 1987, presso l l’Università di Marrakesh. Nel 1988 ha conseguito il Diplome des études approfondies de mathématiques et applications (D.E.A) all’Università di Besancon, in Francia. Infine ha conseguito due dottorati di Ricerca, il primo presso l’Università  di  Besancon  nel  1990  ed  il  secondo  presso  l’Università  di  Tubingen  nel  1994  nel medesimo settore.  

È  professore, nel medesimo settore, dal 1994 presso l’Università di Marrakesh e dal 2007 presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica (DIEII) dell'Università di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca ricadono nei seguenti ambiti: Teoria dei Semigruppi, Teoria degli Opertori Ellittici, Equazioni paraboliche in spazi finito e infinito‐dimensionali, Storia della matematica araba e  dell’astronomia. É  autore  di  oltre  50  articoli  pubblicati  su  prestigiose  riviste  internazionali  e comunicazioni  a  conferenze  nazionali  e  internazionali.  È  coordinatore  scientifico  di  numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali. 

Giovanni Riccio Giovanni Riccio ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno,  dove  attualmente  è  inquadrato  come  Professore  Associato  nel  settore  scientifico‐disciplinare  “Campi  Elettromagnetici”.  È  afferente  all’Area  Didattica  di  Ingegneria dell’Informazione ed al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione ed Ingegneria Elettrica. 

La  sua  attività  di  ricerca  riguarda  le  tecniche  di  campionamento  in  elettromagnetismo,  le trasformazioni campo vicino – campo lontano, la propagazione indoor ed outdoor, lo scattering da strutture semplici e complesse. È co‐autore di “Near Field – Far Field Transformation Techniques”, vol.  I‐II,  Ed.  CUES,  e  di  oltre  200  articoli  presenti  su  prestigiose  riviste  internazionali  ed  atti  di congressi internazionali. 

È  Fellow  della  Electromagnetics  Academy.  Dal  2006  al  2007  è  stato  Editor  della  rivista internazionale “Journal of Electromagnetic Waves and Applications”, e dal 2006 ad oggi è Editor della serie “Progress in Electromagnetics Research”. 

 

 

Alfredo Rubino Alfredo  Rubino  è  laureato  con  lode  presso  l’Università  degli  Studi  di  Napoli.  Attualmente  è professore associato, nel settore “Elettronica”, presso  il Dipartimento di  Ingegneria Elettronica e Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito della tecnologia fotovoltaica, della caratterizzazione e simulazione di dispositivi elettronici e dello sviluppo di tecnologie innovative per la fabbricazione di dispositivi e circuiti elettronici. E’ autore di 75 articoli su riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. È coordinatore scientifico di progetti di ricerca. 

 

 

Page 143: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 4 3

Antonio Scaglione Antonio  Scaglione  è  nato  a  Napoli  nel  1955.  Nel  1982  si  è  laureato  con  lode  in    Ingegneria Elettronica  presso  l’Università  degli  Studi  di  Napoli  “Federico  II”  e  nel  1986  ha  conseguito  il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica. Dal 1998 è professore Associato del raggruppamento disciplinare di Campi Elettromagnetici presso  il DIIIE  (Dip. di  Ing. dell’Inf. e  Ing. Elettrica)  dell’Università  degli  Studi  di  Salerno.  La  sua  attività  di  ricerca  ricade  nell’ambito dell’Ottica  (fibre  ottiche,  componenti  ottici,  nanomateriali),  delle  Microonde  (applicazioni industriali) e del Bioelettromagnetismo (effetti biologici dei campi elettromagnetici). È coautore di numerosi articoli su riviste  internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. E’ responsabile per l’Università di Salerno dell’ICEmB (Centro Interuniversitario per lo Studio delle Interazioni  tra Campi Elettromagnetici e Biosistemi) e di un accordo di cooperazione didattica e scientifica con la Pennsylvania State University (USA). 

 

Pierluigi Siano  

Il  dott.  Ing.  Pierluigi  Siano  ha  conseguito  con  il massimo  dei  voti  sia  la  Laurea  in  Ingegneria Elettronica  che  il  titolo di Dottore di Ricerca  in  Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica presso l'Università degli Studi di Salerno.  Dal  2005  è  ricercatore  nel  settore  “Sistemi  elettrici  per  l’energia”,  attualmente  afferisce  al Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università degli Studi di Salerno. È autore di più di 100 pubblicazioni scientifiche  internazionali con  referee, di cui oltre 40  riviste internazionali, che hanno ricevuto oltre 500 citazioni con un H‐index pari a 14.  È membro del comitato editoriale di diverse riviste internazionali, dal 2011 è Associate Editor della rivista IEEE Transactions on Industrial Informatics.  Dal  2010  è  secretary  della  Technical Committee  on  Smart Grids  della  IEEE  IES  e membro  della Technical Committee on Renewable Energy Systems della IEEE IES. È stato Guest Editor di diverse Special Sections su  tematiche  relative alle smart grids su diverse riviste internazionali come IEEE Trans. on Ind. Electronics e IEEE Trans. on Ind. Informatics. È stato membro della Scientific Committee di diverse conferenze internazionali. Nel 2011 è stato valutato dal Council of Canadian Academies “author of one of the top 1% most highly cited papers worldwide” ed ha valutato  la distribuzione goegrafica della ricerca relativa ai “power systems” in Canada. Dal 2006 al 2008 ha svolto, come visiting professor, attività di ricerca presso l'Institute for Energy Systems dell'Università di  Edinburgo e presso  l'Institute of  Energy  Technology dell'Università di Aalborg. É  stato  revisore  e  chairman  per  diverse  conferenze  internazionali  e  revisore  di  diverse  riviste internazionali. La  sua  attività  di  ricerca,  svolta  in  collaborazione  con  diverse  Università  e  Centri  di  Ricerca internazionali, riguarda i sistemi di generazione elettrica basati su fonti rinnovabili (eolico, solare), la pianificazione e l’ottimizzazione dei sistemi elettrici per l’energia, la gestione e il controllo delle smart grids tramite sistemi basati sull’ICT. Ulteriori attività di ricerca, relative alla domotica per  il risparmio  e  l’efficienza  energetica,  riguardano  lo  sviluppo  di  un  sistema  per  l’uso  razionale dell’energia  soprattutto  per  l’ambito  residenziale  in  grado  di  rispondere  ai  segnali  di  sistema provenienti dalla rete elettrica. É  stato  docente  presso  l'Università  di  Salerno  dei  seguenti  corsi:  Sistemi  elettrici  industriali  I (2005),  Tecnica  ed  economia  dell'energia  (2005‐2012),  Sistemi  elettrici  industriali  II  (2006), 

Page 144: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 4 4

Automazione  dei  sistemi  elettrici  industriali  (2007‐2009),  Sistemi  elettronici  di  potenza  (2009), Energy Management (2010‐2012). 

 

Giovanni Spagnuolo Giovanni Spagnuolo è nato nel 1967. Nel 1993 ha conseguito  la Laurea  in  Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno, e nel 1998 il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettrica presso  l’Università  “Federico  II”  di  Napoli.  Attualmente  è  professore  associato,  nel  settore “Elettrotecnica”,  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Industriale  dell’Università  degli  Studi  di Salerno. I suoi  interessi di ricerca ricadono nell’ambito dell’elettronica di potenza per  le fonti energetiche rinnovabili,  in  particolare  per  il  fotovoltaico,  e  della  modellistica  e  del  controllo  di  celle  a combustibile. È Associate Editor di IEEE Transactions on Industrial Electronics, rivista per la quale è anche  editore  di  due  Special  Issue,  ed  autore  di  circa  100  articoli  su  riviste  internazionali  e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. E’ responsabile di alcuni progetti di ricerca e convenzioni con aziende ed è co‐autore di tre brevetti internazionali.  Vincenzo Tucci  Vincenzo  Tucci  si  è  laureato  con  lode  in  Ingegneria  Elettronica  presso  l'Università  di  Napoli "Federico  II"  nel marzo  1981.  Nel  1983  è  entrato  a  far  parte  del  Dipartimento  di  Ingegneria Elettrica presso  l'Università di Napoli "Federico  II" come Ricercatore. Nel 1992 è stato nominato Professore  Associato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria  del  Politecnico  di Milano.  Dal  1994  è  in servizio  presso  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  e  Ingegneria  Informatica  dell'Università degli  Studi  di  Salerno,  dove  nel  novembre  2000  è  stato  nominato  professore  ordinario  di Elettrotecnica (SSD  ING/IND‐31). Attualmente è responsabile del Laboratorio di Caratterizzazione Elettromagnetica  dei  Materiali  del  Dip.  di  Ing.  dell'Informazione  e  Ingegneria  Elettrica dell'Università  di  Salerno,  dove  viene  svolta  un'attività  di  tipo  sperimentale  su  materiali  e compositi innovativi per applicazioni nel settore dell'ingegneria elettrica ed elettronica.  

L'attività  scientifica  si  è  sviluppata  attraverso  ricerche  a  carattere  teorico  e  sperimentale  sui seguenti  temi  principali:  caratterizzazione  e  trattamento  elettromagnetico  di  materiali, modellistica  elettrica  di  compositi  e  nano  compositi  polimerici,  tecniche  di  progettazione  ed ottimizzazione  delle  prestazioni  di  componenti  per  l’ingegneria  elettrica  ed  elettronica. Attualmente  responsabile  di  una  unità  di  ricerca  approvato  nell'ambito  del  FP7‐ICT‐2007‐1 Small/medium‐scale  focused  research projects  (STREPs) dal  itolo  "Carbon nAnotube Technology for  High‐speed  nExt‐geneRation  nano‐InterconNEcts"  il  cui  obiettivo  è  la  progettazione  e realizzazione di nanointerconnessioni basate su nanotubi di carbonio. 

Il  prof.  Tucci  è  responsabile  scientifico  delle  attività  di  ricerca  svolte  nell'ambito  di  Progetti  di Ricerca di Ateneo (ex quota MURST 60%) ed ha attivamente contribuito in qualità di componente del gruppo di ricerca alle attività condotte nell'ambito di numerosi Progetti di Ricerca Nazionali (ex quota MPI/MURST 40%), Programmi Coordinati e Progetti Finalizzati C.N.R. e Contratti di Ricerca con Centri di Ricerca ed aziende italiane e straniere. 

Il  prof.  Vincenzo  Tucci  svolge  attività  di  revisore  per  riviste  internazionali,  Session  Chairman  a Conferenze  Internazionali,  e  fa  parte  dei  Comitati  Organizzatori  di  Workshop  Internazionali. L’attività di  ricerca ha dato  luogo  ad oltre  100 pubblicazioni  scientifiche pubblicate  su  riviste  e raccolte  internazionali  ed  in  atti  di  conferenze  internazionali.  Egli  è  inoltre membro  IEEE/AEIT 

Page 145: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

1 4 5

(TC11 Nanotechnology, DEIS e CAS  Societies) e del WG36B del Comitato Elettrotecnico  Italiano (CEI). 

Il  prof.  Tucci  è  membro  del  collegio  dei  docenti  del  Dottorato  di  Ricerca  in  Ingegneria dell’Informazione presso  l’Università di Salerno. Negli anni precedenti ha  fatto parte del collegio dei  docenti  del  dottorato  in  Ingegneria  Elettrica  presso  l'Università  di Napoli  "Federico  II"  e  di commissioni di valutazione di dottorati italiani e internazionali. 

Per quanto riguarda l'attività didattica, il prof. Tucci è titolare del corso di “Elettrotecnica I e II” per gli allievi del Corso di Laurea e del corso di “CAD di Dispositivi Elettrici e Magnetici” per gli allievi della Laurea Specialistica afferenti all’Area Didattica  in  Ingegneria Elettronica presso  la Facoltà di Ingegneria dell'Università di Salerno. 

 

Walter Zamboni 

Walter Zamboni è nato a Napoli  il 2 gennaio 1977. Nel 2001 si è  laureato con  lode  in  Ingegneria 

Elettrica presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II". Nella stessa università ha conseguito 

il dottorato di ricerca in Ingegneria Elettrica nel 2004. Nel 2003 è stato "Visiting Scientist" al CRPP‐

Superconductivity,  Villigen,  Svizzera,  e  "Stager"  al  CERN  (Svizzera).  Dal  2005  al  2008  è  stato 

assegnista di ricerca presso il DAEIMI, Università degli Studi di Cassino e dal 2006 al 2008 è stato 

professore a contratto di Teoria dei Circuiti presso  l'Università degli Studi del Sannio. Dal marzo 

2008  è  ricercatore  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria  dell'Università  degli  Studi  di  Salerno.  I  suoi 

interessi  di  ricerca  sono  principalmente  nell'ambito  della  modellistica  numerica  dei  campi 

elettromagnetici,  della  superconduttività  applicata,  delle  nanotecnologie  e  dell'elettronica  di 

potenza. 

 

Page 146: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

GUIDA DELLO STUDENTE

CORSO DI STUDI IN INGEGNERIA INFORMATICA 

A.A. 2012/2013 

AREA DIDATTICA DI INGEGNERIA DELL’INFORMAZIONE 

UNIVERSITÀ DI SALERNO FACOLTÀ DI INGEGNERIA 

FACOLTÀ DI INGEGNERIA 

Page 147: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

2  

 

 

GENERALITÀ ................................................................................................................................................................. 4 

LAUREA ........................................................................................................................................................................... 5 

OBIETTIVI FORMATIVI .................................................................................................................................................... 5 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI ...................................................................................................................................... 6 AMMISSIONE AL CORSO DI STUDIO IN INGEGNERIA INFORMATICA ................................................................................. 7 TIROCINI ......................................................................................................................................................................... 7 PROVA FINALE ................................................................................................................................................................ 8 APPROFONDIMENTI ......................................................................................................................................................... 8 

LAUREA MAGISTRALE ............................................................................................................................................... 9 

OBIETTIVI FORMATIVI .................................................................................................................................................... 9 ORGANIZZAZIONE DEGLI STUDI .................................................................................................................................... 11 ACCESSO ALLA LAUREA MAGISTRALE ......................................................................................................................... 11 PROVA FINALE .............................................................................................................................................................. 13 APPROFONDIMENTI ....................................................................................................................................................... 13 

INFORMAZIONI UTILI ............................................................................................................................................... 14 

PIANI DI STUDIO ............................................................................................................................................................ 14 FREQUENZA AI CORSI .................................................................................................................................................... 14 MODALITÀ DI FREQUENZA ............................................................................................................................................ 14 LINGUA DI INSEGNAMENTO .......................................................................................................................................... 14 SEDE E ORARIO ............................................................................................................................................................. 14 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE AI TIROCINI .................................................................................................................. 14 PRESENTAZIONE DEI PIANI DI STUDIO .......................................................................................................................... 14 RICHIESTE DI PARTECIPAZIONE A PROGRAMMI DI MOBILITÀ INTERNAZIONALE ............................................................ 15 

CONTATTI E RIFERIMENTI ..................................................................................................................................... 16 

AREA DIDATTICA ......................................................................................................................................................... 16 ALTRI CONTATTI UTILI PER GLI STUDENTI ................................................................................................................... 16 

MANIFESTI DEGLI STUDI ......................................................................................................................................... 18 

LAUREA DI PRIMO LIVELLO IN INGEGNERIA INFORMATICA .......................................................................................... 18 LAUREA MAGISTRALE  IN INGEGNERIA INFORMATICA ................................................................................................. 20 

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI ................................................................................................................. 22 

ALGORITMI E STRUTTURE DATI .......................................................................................................................... 23 ANTENNE E COLLEGAMENTI WIRELESS ........................................................................................................... 26 APPLICAZIONI DI IT-GOVERNANCE .................................................................................................................... 28 AUTOMAZIONE E ROBOTICA ................................................................................................................................ 31 BASI DI DATI ............................................................................................................................................................. 33 CALCOLATORI ELETTRONICI ............................................................................................................................... 36 CHIMICA .................................................................................................................................................................... 38 CIRCUITI DIGITALI .................................................................................................................................................. 40 CODIFICA E COMPRESSIONE DELL’INFORMAZIONE ...................................................................................... 42 COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI .................................................................................................. 44 ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE ............................................................................................... 46 ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI ....................................................................................................... 48 ELETTROTECNICA .................................................................................................................................................. 51 FISICA I E II ................................................................................................................................................................ 53 FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI ..................................................................................................... 56 FONDAMENTI DI INFORMATICA .......................................................................................................................... 59 INGEGNERIA DEL SOFTWARE .............................................................................................................................. 62 INTELLIGENZA ARTIFICIALE ............................................................................................................................... 64 MATEMATICA II ....................................................................................................................................................... 70 MATEMATICA III ...................................................................................................................................................... 74 MODELLI E SISTEMI PER LA VISIONE ARTIFICIALE ........................................................................................ 77 PROGRAMMAZIONE AD OGGETTI ....................................................................................................................... 79 

Page 148: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

3  

 

PROGRAMMAZIONE IN RETE ................................................................................................................................ 82 RETI DI CALCOLATORI: ARCHITETTURE E SERVIZI ........................................................................................ 84 RETI DI CALCOLATORI: PROTOCOLLI E SISTEMI ............................................................................................. 88 RETI DI TELECOMUNICAZIONI ............................................................................................................................. 90 RETI LOGICHE .......................................................................................................................................................... 93 SISTEMI DI ELABORAZIONE ................................................................................................................................. 95 SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONE ..................................................................................................................... 98 SISTEMI E TECNOLOGIE INDUSTRIALI ............................................................................................................. 100 SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI ................................................................................................................... 103 SISTEMI OPERATIVI .............................................................................................................................................. 106 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE .................................................................................................................... 108 TECNOLOGIE INFORMATICHE DEI SISTEMI DI CONTROLLO ...................................................................... 111 TECNOLOGIE SOFTWARE PER IL WEB .............................................................................................................. 113 TELERILEVAMENTO ............................................................................................................................................. 115 TELERILEVAMENTO ............................................................................................................................................. 115 TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ANALISI DEI SEGNALI ......................................................................... 118 TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ ............................................................... 120 TEORIA E TECNICA DELLE TELECOMUNICAZIONI ....................................................................................... 121 

BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI .................................................................................................................. 123 

 

Page 149: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

4  

 

GENERALITÀ 

Il Corso di  Laurea Magistrale  rispetta  il Decreto Ministeriale  270/04  ed  il percorso  formativo  è 

stato riorganizzato conformemente.  

A garanzia di una concreta ricaduta occupazionale,  le figure professionali che  i Corsi di Laurea  in 

Ingegneria Informatica intendono formare sono il risultato di una lunga attività di progetto che ha 

visto  il coinvolgimento delle associazioni di  industriali, di  importanti realtà  industriali a carattere 

multinazionale, e di numerose piccole e medie  imprese ed enti  locali, nonché  la consultazione di 

importanti studi di settore a carattere nazionale ed europeo. In particolare, il percorso di studio in 

Ingegneria  Informatica è stato progettato avvalendosi principalmente di contributi diversificati e 

sinergici come:  

a. il Body  of Knowledge  in  Ingegneria  Informatica: questo documento,  redatto dal Gruppo 

Italiano di Ingegneria Informatica (GII), è un punto di riferimento fondamentale nel lavoro 

di definizione degli contenuti e delle materie da inserire in un corso di Laurea in Ingegneria 

Informatica,  sia  di  primo  livello  che  Magistrale.  Infatti  tale  documento  rappresenta  il 

parere  ufficiale  che  il GII  esprime  in merito  ai  "saperi minimi",  "saperi  tradizionali"  e  i 

"saperi  elective"  che  devono  essere  contenuti  in  un  CdS  in  Ingegneria  Informatica.  Tali 

saperi  sono  espressi  analiticamente  (in  cfu).  Il manifesto  per  il  CdS  in  oggetto  rispetta 

pienamente il Body of Knowledge; 

b. gli  studi  di  settore  di  rilevanti  enti  (ISTAT,  Centro  Studi  C.N.I.,  FederManagement, 

Confindustria,  Anasin;  Federcomin,  Confindustria)  in  riferimento  alle  competenze  e  alle 

figure professionali richieste nel mondo delle aziende dell'ICT; 

c. gli  incontri  con  le  parti  interessate:  l'Area  Didattica  di  Ingegneria  dell'Informazione  ha 

organizzato  degli  incontri  peri  dici  con  il  Comitato  di  Indirizzo  e  le  Rappresentanze  del 

Mondo del  lavoro  e delle professioni  tra  cui  si  annoverano  Enti  ed Aziende di  rilevanza 

nazionale ed internazionale nel settore. 

 

Page 150: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

5  

 

Laurea 

Obiettivi Formativi  

La  figura professionale dell’Ingegnere  Informatico è di grande attualità e  registra  l’esistenza, da 

circa 10 anni, del fenomeno dello skill shortage. Lo skill shortage corrisponde all’esigenza da parte 

del mercato di disporre di  figure professionali  in numero  superiore ai  laureati  che ogni anno  si 

creano,  determinando  in  tal  modo  l’inserimento  nel  mondo  del  lavoro  da  parte  del  giovane 

laureato in tempi molto brevi.  

Il  successo  della  figura  professionale  di  Ingegnere  Informatico  risiede  nella  sua  polivalenza  e 

flessibilità, caratteristiche queste sempre più indispensabili nella Società dell’Informazione.  

Il  principale  obiettivo  formativo  del  Corso  di  Laurea  in  Ingegneria  Informatica  è  mirato  ad 

assicurare allo studente una adeguata padronanza di metodi e contenuti scientifici generali, con 

particolare riferimento agli ambiti dell'informatica, dell'automatica e delle telecomunicazioni, oltre 

alle  specifiche  conoscenze  professionali  preordinate  all'inserimento  dei  laureati  nel mondo  del 

lavoro.  

L'offerta didattica è  specificamente mirata alla  formazione di  figure professionali emergenti nel 

settore  delle  Tecnologie  dell'Informazione  e  della  Comunicazione  (ICT).  Il  percorso  formativo 

proposto prevede  che  la  formazione del  laureato  in  Ingegneria  Informatica non  sia  limitata alle 

discipline  del  settore  dell’ICT,  ma  sia  anche  contraddistinta  da  solide  conoscenze  di  tipo 

metodologico e tecnico‐scientifico, consentendogli di affrontare con competenza la progettazione 

di  sistemi  complessi.  Più  specificatamente,  il  corso  di  Laurea  di  Ingegneria  Informatica 

dell’Università di Salerno si propone di formare laureati che: 

conoscano adeguatamente gli aspetti metodologico‐operativi della Matematica, della Fisica e delle 

altre  discipline  di  base  nel  settore  dell’ICT,  come  i  Campi  Elettromagnetici,  l’Elettronica, 

l’Elettrotecnica, le Telecomunicazioni, i Sistemi elettrici e di Controllo Industriale; 

conoscano adeguatamente gli aspetti metodologico‐operativi delle scienze dell’Ingegneria;   

siano  in  grado  di  identificare,  formulare  e  risolvere  problemi  nel  settore  dell’ICT,  come  la 

progettazione  e  gestione  di  apparati,  sistemi  e  infrastrutture  riguardanti  la  rappresentazione  e 

l’elaborazione delle informazioni e la loro utilizzazione nelle attività produttive e di servizi. 

La  figura professionale  che emerge dal Corso di  Studi  si distinguerà per  le elevate  competenze 

acquisite, le quali non sono limitate agli ambiti classici del software applicativo ma si estendono al 

campo  delle  architetture  dei  sistemi  di  elaborazione,  ai  servizi  ed  alle  applicazioni  delle  reti 

Page 151: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

6  

 

telematiche  e  dei  sistemi  di  telecomunicazioni,  nonchè  agli  ambienti  informatici  ed  alle 

applicazioni dell’informatica nel settore dei controlli industriali e della gestione della produzione. 

Le conoscenze e  le competenze acquisite dai  laureati  in  Ingegneria  Informatica, si  inquadrano  in 

profili professionali tradizionalmente definiti dalle aziende ed enti operanti nel settore, quali: 

IT DEVELOPER, Realizzare applicazioni stand‐alone in linguaggi imperativi e ad oggetti, applicazioni 

web, e sistemi di basi di dati;  

CONTROL  SYSTEMS  PROGRAMMER:  Realizzare  applicazioni  di  controllo  e  di  automazione 

industriale, tramite la  programmazione di dispositivi di controllo sia in linguaggi imperativi classici 

che in linguaggi dedicati all'automazione (come, ad esempio, il diagramma funzionale sequenziale 

o il linguaggio a contatti);  

CONTROL SYSTEMS DEVELOPER: Progettare architetture di controllo di media/piccola dimensione. 

Configurare i vari dispositivi di controllo e di supervisione per realizzare architetture di controllo di 

media/piccola dimensione;  

SYSTEM PROGRAMMER,  in grado di programmare sistemi a microcontrollori e microprocessori, a 

livello di sistema;  

SYSTEM DESIGNER,  finalizzato alla  realizzazione di board digitali,  realizzate con componentistica 

standard ed alla progettazione e realizzazione dei driver necessari per il loro uso come periferiche 

di sistemi di calcolo;  

IT  JUNIOR  ANALIST,  in  grado  di  analizzare,  valutare  e  dimensionare  sistemi  di  elaborazione  di 

piccole e dimensioni;  

NETWORK MANAGER,  in grado di realizzare e gestire  impianti di rete  locale, con competenze di 

base sulle reti geografiche, sulle architetture TLC, su reti TCP/IP, fibra ottica, VOIP.  

Organizzazione degli Studi  

Il percorso formativo del laureato in ingegneria Informatica si articola su tre livelli:  

formazione di base a carattere generale nell'ambito della matematica della fisica e della statistica 

ed  ingegneristica  nell'ambito  dell'informatica,  dell'elettrotecnica  e  dei  circuiti,  e  della  statistica 

applicata all'ingegneria,  

formazione di base nelle discipline dell'ingegneria dell'informazione,  con particolare  riferimento 

alla programmazione dei calcolatori elettronici, la loro architettura hardware e software, le basi di 

dati, l'analisi dei segnali e la relativa trasmissione, ed i controlli automatici.  

Page 152: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

7  

 

formazione di natura caratterizzante, finalizzata alla creazione di specifici profili professionali che il 

corso di studi  intende formare, con attività formative che coinvolgono prevalentemente  i settori 

dell'informatica,  dell'automatica  e  delle  telecomunicazioni,  e  privilegiano  gli  aspetti 

interdisciplinari,  oggi  di  grande  importanza  nel  settore.  Le  problematiche  trattate  si  riferiscono 

prevalentemente  alle  metodologie  e  tecnologie  informatiche  nell'automazione  industriale, 

all'analisi  ed  al  progetto  di  applicazioni  informatiche,  alle  reti  di  calcolatori,  al  progetto 

architetturale dei sistemi di elaborazione, e ai sistemi di telecomunicazione.  

Il Corso di  studi  si articola al  terzo anno  con un’offerta didattica orientata all'approfondimento 

delle discipline nei settori dell'informatica, dell'automatica e delle  telecomunicazioni, e mirato a 

rafforzare  nello  studente  le  abilità  di  analisi  di  problemi  e  conseguente  sintesi  progettuale 

nell'ambito dell'ingegneria del software, delle reti di calcolatori, dei sistemi hardware e software 

per  il controllo automatico, e dei sistemi di telecomunicazione e dei circuiti digitali.  Inoltre, sono 

inseriti  degli  insegnamenti  a  scelta  dello  studente  mirati  all'approfondimento  di  discipline 

dell'informazione  che  abbiano  precisa  attinenza  con  i  profili  professionali  che  si  definiscono,  e 

preordinato all'inserimento dei laureati nel mondo del lavoro. I contenuti si riferiscono all'ambito 

delle  applicazioni  software  (tradizionali  e  distribuite),  dei  sistemi  hardware  e  software  per  il 

controllo automatico, e dei sistemi di telecomunicazione.  

Ammissione al Corso di Studio in Ingegneria Informatica  

Ai  fini  dell’accesso  al  Corso  di  Studi,  è  prevista  una  prova  che  serve  allo  studente  sia  come 

autovalutazione,  sia  come  titolo  di  ammissione.  L’iscrizione  al  Corso  di  Studi  è  subordinata  al 

rispetto dei termini per la prescrizione ed al sostegno obbligatorio del test di accesso che consiste 

in quesiti a risposte multiple, in elaborazioni logiche ed esercizi per la cui risoluzione si richiedono 

buone  conoscenze  pre‐universitarie  di  base  (Matematica,  Fisica,  Informatica,  ...). Nel  caso  che 

l’esito  del  test  di  ingresso  sia  fortemente  negativo,  lo  studente  potrà  differire  la  sua 

immatricolazione,  seguire  i  corsi  di  recupero,  ed  affrontare  nuovamente  il  test  per  verificare  il 

recupero dei debiti formativi. 

Tirocini 

Il  percorso  formativo  si  completa  con  un  tirocinio,  costituito  da  attività  didattiche  svolte 

obbligatoriamente  presso  aziende  ed  enti  a  rilevanza  internazionale  operanti  nel  settore,  e 

finalizzato al completamento della cultura di contesto nel settore dell'Ingegneria Informatica, e più 

in generale dell'Ingegneria dell'Informazione. 

Page 153: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

8  

 

Prova finale 

La  prova  finale  consiste  nella  preparazione  e  discussione  di  un  elaborato,  di  carattere 

prevalentemente  applicativo,  sviluppato  nell'ambito  delle  discipline  del  Corso  di  Laurea  e 

corredato da una presentazione multimediale.  

Approfondimenti 

Ulteriori dettagliate informazioni possono essere ottenute consultando  

https://ateneo.cineca.it/off270/web/corso_2012.php?id_corso=1316827&anno=2012&ambiente=

offf 

 

Page 154: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

9  

 

Laurea Magistrale 

Obiettivi Formativi 

I laureati nei Corsi di Laurea Magistrale della classe devono:  

conoscere approfonditamente gli aspetti teorico‐scientifici della matematica e delle altre scienze 

di  base  ed  essere  capaci  di  utilizzare  tale  conoscenza  per  interpretare  e  descrivere  i  problemi 

dell'ingegneria complessi o che richiedono un approccio interdisciplinare;  

conoscere  approfonditamente  gli  aspetti  teorico‐scientifici dell'ingegneria,  sia  in  generale  sia  in 

modo approfondito relativamente a quelli dell'ingegneria  informatica, nella quale sono capaci di 

identificare, formulare e risolvere anche in modo innovativo problemi complessi o che richiedono 

un approccio interdisciplinare;  

essere capaci di  ideare, pianificare, progettare e gestire sistemi, processi e servizi complessi e/o 

innovativi;  

essere capaci di progettare e gestire esperimenti di elevata complessità;  

essere dotati di conoscenze di contesto e di capacità trasversali;  

avere  conoscenze  nel  campo  dell'organizzazione  aziendale  (cultura  d'impresa)  e  dell'etica 

professionale;  

essere in grado di utilizzare fluentemente, in forma scritta e orale, almeno una lingua dell'Unione 

Europea oltre l'italiano, con riferimento anche ai lessici disciplinari.  

I  principali  sbocchi  occupazionali  previsti  dal  Corsi  di  Laurea  Magistrale  sono  quelli 

dell'innovazione  e  dello  sviluppo  della  produzione,  della  progettazione  avanzata,  della 

pianificazione  e  della  programmazione,  della  gestione  di  sistemi  complessi,  sia  nella  libera 

professione  sia  nelle  imprese manifatturiere  o  di  servizi  che  nelle  amministrazioni  pubbliche.  I 

laureati magistrali  potranno  trovare  occupazione  presso  industrie  informatiche  operanti  negli 

ambiti della produzione hardware e software;  industrie per  l'automazione e  la robotica;  imprese 

operanti  nell'area  dei  sistemi  informativi  e  delle  reti  di  calcolatori;  imprese  di  servizi;  servizi 

informatici della pubblica amministrazione.  

L'obiettivo formativo primario del Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica è quello di 

acquisire  le  conoscenze  e maturare  le  capacità  necessarie  a  progettare  e  realizzare  sistemi  di 

medie  e  grandi  dimensioni  in  ambito  Information  Technology.  A  questo  fine  viene  curato 

l'approfondimento di metodi e contenuti scientifici generali, con particolare riferimento agli ambiti 

dell'informatica  e    dell'automatica,  e  la  conoscenza  di  metodologie  di  progetto,  project 

Page 155: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

10  

 

management  e  gestione  della  produzione,  oltre  alle  specifiche  conoscenze  professionali 

preordinate all'inserimento dei laureati nel mondo del lavoro.  

L'offerta didattica è mirata alla  formazione di  figure professionali specialistiche nel settore delle 

Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione. In particolare, il profilo professionale è quello 

di un Ingegnere Informatico che sia in grado di:  

progettare e realizzare sistemi ed applicazioni software di elevata complessità,  

progettare impianti di rete e telematiche di grandi dimensioni,  

analizzare,  progettare  e  sviluppare  applicazioni  informatiche  tradizionali  e  basate  sul Web  di 

grandi dimensioni,  

progettare e configurare sistemi di automazione.  

Inoltre  l'offerta  didattica  è  mirata  alla  formazione  di  figure  professionali  capaci  di  dirigere  e 

organizzare gruppi di lavoro per il progetto e la realizzazioni di grandi sistemi software, hardware o 

di automazione.  

Alla  fine del percorso di studi  le conoscenze e  le competenze acquisite dai  laureati magistrali  in 

Ingegneria Informatica si inquadrano in profili professionali tradizionalmente definiti dalle aziende 

ed enti operanti nel settore, quali:  

ANALISTA  FUNZIONALE,  in  grado  di  analizzare  realtà  complesse  e  di  articolare  le  soluzioni 

progettuali più adeguate attraverso specifiche conoscenze sui microprocessi aziendali in ambienti 

multipiattaforma e multivendor,  

IT  ARCHITECT,  ovvero  di  analizzare,  progettare  e  gestire  la  realizzazione  di  applicazioni 

informatiche complesse e di grandi dimensioni, in ambito web ed informativo aziendale,  

CONTROL SYSTEM DESIGNER in grado di analizzare, progettare e realizzare sistemi di controllo e/o 

di automazione di media/alta complessità utilizzando metodologie avanzate quali il controllo non 

lineare, il controllo ottimo, il controllo supervisivo,  

SYSTEM  DESIGNER,  in  riferimento  al  progetto  dell'  architettura  e  del  software  di  sistema  per 

sistemi embedded,  

SYSTEM  ARCHITECT,  in  riferimento  al  dimensionamento  e  alla  valutazione  delle  prestazioni  di 

sistemi informatici di medie e grandi dimensioni,  

DATA BASE DESIGNER, in grado di analizzare, progettare e sviluppare sistemi informativi aziendali 

di medie e grandi dimensioni,  

Page 156: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

11  

 

NETWORK  DESIGNER,  in  grado  di  progettare  impianti  di  rete  di  grandi  dimensioni,  ,  con 

competenze  specifiche  sulle  reti  geografiche,  sulle  architetture  TLC,  su  reti  TCP/IP,  fibra ottica, 

VOIP. 

Organizzazione degli Studi  

Il Corso di  studi  si  articola  su un unico percorso  formativo orientato  all'approfondimento delle 

discipline di  carattere prevalentemente progettuale nei  settori  caratterizzanti dell'informatica e 

dell'automatica; un ruolo significativo è anche attribuito alle discipline delle telecomunicazioni ed 

alle applicazioni  telematiche, orientando  il curriculum degli studi allo sviluppo di competenze di 

carattere fortemente interdisciplinare, come richiesto oggi giorno dal mondo del lavoro.  

Le  discipline  sono  scelte  in maniera  tale  da  completare  nello  studente  le  abilità  di  analisi  di 

problemi complessi e di sintesi progettuale negli ambiti specifici dell'ingegneria del software, dei 

calcolatori  elettronici  (in  riferimento  alle  architetture  sia  general  purpose  che  special  purpose), 

delle  reti  di  calcolatori  sia  dal  punto  di  vista  sistemistico  sia  progettuale,  dei  sistemi  e  delle 

metodologie di controllo automatico, e dei sistemi di telecomunicazione.  

Il Corso di  Laurea Magistrale,  infine,  culmina  in una  importante attività di progettazione,  che  si 

conclude con un elaborato che dimostri  la padronanza degli argomenti,  la capacità di operare  in 

modo  autonomo e un buon  livello di  capacità di  comunicazione nell’affrontare un problema di 

progetto nell'ambito delle discipline incontrate nel percorso di studio.  

I  corsi di  insegnamento  sono organizzati  in due  semestri.  I  semestri  impegnano 12  settimane e 

vanno da ottobre a dicembre e da marzo a maggio. La didattica impartita nei corsi è organizzata in 

moduli da 60/90 ore, di cui una parte rilevante è riservata ad attività esercitative ed a pratiche di 

laboratorio.  Alcune  attività  didattiche  riguardano  lo  sviluppo  di  attività  interdisciplinari  con  lo 

scopo di abituare  l’allievo a generalizzare metodi e tecniche  impartite nei vari corsi, a  impiegare 

software complessi, ad analizzare ed  interpretare dati, a progettare opere e gestire cantieri.Gli 

esami  di  profitto  possono  essere  orali  e/o  scritti  e/o  grafici.  È  possibile  seguire  alcuni  corsi  o 

preparare  l'elaborato  per  la  prova  finale  nell'ambito  del  programma  comunitario  di  mobilità 

studentesca Erasmus/Socrates. 

Accesso alla Laurea Magistrale 

L'ammissione  al  Corso  di  Laurea  Magistrale  richiede  il  possesso  di  requisiti  curriculari  che 

prevedano, comunque,   un'adeguata padronanza di metodi e contenuti  scientifici generali nelle 

discipline  scientifiche  di  base  e  nelle  discipline  dell'ingegneria,  propedeutiche  a  quelle 

caratterizzanti previste nell'ordinamento della presente classe di laurea magistrale.   

Page 157: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

12  

 

Le  disposizioni  in  materia  di  accesso  al  Corso  di  Laurea  Magistrale  sono  contenute  nel 

Regolamento di Accesso della Facoltà di Ingegneria, al quale si rimanda per ulteriori dettagli.  

Ai  sensi  di  tale  regolamento  è  previsto  che  per  l'accesso  al  Corso  di  Laurea  Magistrale  sia 

necessario il possesso di una Laurea e di adeguati requisiti curriculari e di preparazione.  

Di  norma  è  requisito  curriculare  generale  per  l'accesso  alla  Laurea Magistrale  in  Ingegneria  il 

possesso della Laurea in Ingegneria. Nel caso di possesso di altre lauree è possibile il verificarsi di 

situazioni di affinità con  i percorsi didattici dell'Ingegneria  tali da consentire  l'accesso; questo è 

valutato, di volta  in volta, sulla base della coerenza dell'effettivo curriculum del  laureato con gli 

obiettivi  qualificanti  della  classe  di  Laurea  Magistrale  ed  il  profilo  professionale  previsto  dal 

relativo ordinamento e/o regolamento didattico.  

Il possesso dei  requisiti  curriculari è  verificato  sulla base del numero minimo di CFU, di base e 

caratterizzanti, negli ambiti previsti nella classe di  lauree di primo  livello dalla quale proviene  la 

Laurea Magistrale  in  questione.  Il  numero  di  CFU  è  precisato,  per  i  vari  Corsi  di  Studio,    nel 

Regolamento di Facoltà.  

I requisiti curriculari, sono differenziati, considerando le seguenti tipologie di laureati:  

laureati  interni,  con  laurea  di  continuità  (ad  esempio  laureati  in  Ingegneria  Meccanica,  con 

percorso verso la Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica);  

laureati esterni (in possesso di una Laurea conseguita presso altra Facoltà  in Italia), con  laurea di 

continuità';  

laureati  in  ingegneria,  interni  ed  esterni,  con  laurea  non  di  continuità';  laureati  in  ingegneria 

all'estero;  

laureati non in ingegneria.  

Si ritiene che per  i  laureati della prima  tipologia sussistano  i requisiti curriculari e sia necessario 

prevedere solo la verifica dell'adeguatezza della personale preparazione.  

Per i laureati delle altre tipologie si ritengono necessarie le verifiche sia dei requisiti curriculari sia 

della personale preparazione.  

Per i laureati all'estero, ove al più esistono aree culturali non omonime a quelle dei nostri settori 

scientifico‐disciplinari,  e  per  i  laureati  non  in  ingegneria  la  verifica  dei  requisiti  curriculari  può 

essere effettuata considerando opportune equivalenze tra gli  insegnamenti seguiti con profitto e 

quelli ascrivibili ai nostri Settori Scientifico‐Disciplinari.  

Page 158: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

13  

 

Tra  i  requisiti  di  accesso  è,  inoltre,  prevista  una  buona  conoscenza  di  una  lingua  dell'Unione 

Europea, oltre l'Italiano.  

L'adeguatezza della preparazione è valutata sulla base della media dei voti conseguiti ai vari esami 

e della durata degli studi per conseguire la laurea, in accordo a quanto previsto nel Regolamento 

di Accesso della Facoltà di Ingegneria. Tale regolamento prevede l'immatricolazione degli studenti 

che soddisfano i requisiti curriculari e di preparazione.  

Coloro i quali, invece, non rispondano pienamente ai requisiti di preparazione, possono accedere 

all'immatricolazione sostenendo una specifica prova d'accesso.  

Prova Finale  

La  prova  finale  consiste  nella  preparazione  e  discussione  di  un  elaborato  di  carattere 

prevalentemente  progettuale  e  realizzativo,  sviluppato  nell'ambito  delle  discipline  del  corso  di 

Laurea e corredato da presentazione multimediale.  

Approfondimenti 

Ulteriori dettagliate informazioni possono essere ottenute consultando  

https://ateneo.cineca.it/off270/web/corso_2012.php?id_corso=1316842&anno=2012&ambiente=

offf 

 

Page 159: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

14  

 

Informazioni Utili 

Piani di studio 

Gli  studenti possono presentare piani di  studio  la cui approvazione è deliberata dal Consiglio di 

Area  Didattica.  I  termini  e  le modalità  di  presentazione  dei  suddetti  piani  sono  stabiliti  dalla 

programmazione annuale della didattica nel calendario di Ateneo. 

Frequenza ai corsi 

La frequenza ai corsi è obbligatoria.  

Modalità di frequenza 

Gli insegnamenti sono erogati in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano 

Sede e Orario 

I  corsi  sono  erogati  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà 

(http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Richieste di partecipazione ai tirocini 

Le offerte di  tirocinio possono essere  consultate  sulla bacheca dell’Area Didattica di  Ingegneria 

dell’Informazione presso la Facoltà di Ingegneria (Inv. 9C, piano 3°), all’esterno dell’Ufficio Tirocini.  

Per  candidarsi  è  sufficiente  consultare  il  sito  di  Area  Didattica  di  Ingegneria  dell’Informazione 

http://www.adinf.unisa.it/ o compilare on‐line la domanda di partecipazione.  

La domanda dove essere presentata nel periodo 1 settembre  ‐ 31 dicembre e ha validità per un 

anno accademico. Essa dovrà essere ripresentata qualora non possa aver seguito durante l’anno di 

validità. 

Presentazione dei Piani di Studio 

I Piani di studio vanno presentati alla Segreteria Studenti di Ingegneria, entro la data deliberata dal 

Senato  Accademico  (tipicamente  metà  Settembre).  Successivamente  lo  studente  riceverà 

comunicazione sull’eventuale approvazione del Piano di Studio o sulle richieste di emendamento 

dal Consiglio di Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione. 

Page 160: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

15  

 

Richieste di partecipazione a programmi di mobilità internazionale 

Lo studente interessato può aderire al programma di mobilità studentesca Erasmus che consente 

loro  di  svolgere  un  periodo  di  studi  all’estero  presso  una  delle Università  straniere  che  hanno 

stabilito un accordo di mobilità con l’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione. 

Il  programma  Erasmus  consente  allo  studente  di  formulare  un  piano  di  studio  in  cui  alcuni 

insegnamenti dell’Università di provenienza sono sostituiti con  insegnamenti presenti nell’offerta 

didattica dell’Università ospitante e/o svolgere attività di tirocinio e di tesi. 

L’istruttoria  per  la  partenza  prevede  la  compilazione  del  Learning  Agreement  che  contiene  le 

indicazioni  sugli  insegnamenti  che  si  intendono  seguire  all’estero e  i  relativi esami  che  saranno 

sostenuti. 

Sul  sito  Web  dell’Area  Didattica  di  Ingegneria  dell’Informazione  sono  disponibili  tutte  le 

convenzioni stipulate, i regolamenti, e le informazioni necessarie allo studente per perfezionare la 

richiesta di mobilità e per provvedere al rientro all’accreditamento degli esami superati. 

Sono  attive  convenzioni  con prestigiose Università dei principali paesi europei: Germania, Gran 

Bretagna, Irlanda, Portogallo, Romania, Spagna e Svezia. 

Page 161: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

16  

 

Contatti e riferimenti 

Area Didattica 

Presidente dell’Area Didattica di Ingegneria dell’Informazione 

Prof. Vincenzo TUCCI 

Tel. 089/964224, E‐mail: [email protected] 

Segreteria dell’Area Didattica 

Orario di Ricevimento: lunedì e giovedì dalle 9.30 alle 13.30. 

Tel: 089/964167   E‐mail: [email protected]

 

Altri Contatti Utili per gli Studenti 

Coordinatore Commissione  Supporto alla didattica (orari) 

Ing. Vincenzo MATTA  

Tel: 089/964301; e‐mail: [email protected] 

Coordinatore Commissione Piani di Studio 

Prof. Giovanni RICCIO 

Tel: 089/964285; e‐mail: [email protected] 

Coordinatori  Commissione Tirocini & Tutorato 

Prof. Pasquale FOGGIA Tel: 089/964275; e‐mail: [email protected] (informatica) 

Prof. Vincenzo GALDI Tel: 089/964284; e‐mail: [email protected] (elettronica) 

Coordinatore  Commissione Orientamento e Placement 

Prof. Nicola FEMIA Tel: 089/964279; e‐mail: [email protected] 

Coordinatore  Commissione Guida dello Studente 

Prof. Alfredo RUBINO 

Tel: 089/964278; e‐mail: [email protected] 

Page 162: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

17  

 

 

Coordinatore  Commissione Relazioni Esterne (ERASMUS e Internazionalizzazione) 

Prof. Heinrich Christoph NEITZERT 

Tel: 089/964304; e‐mail [email protected] 

Coordinatore  Commissione Redazione WEB  

Prof. Pasquale FOGGIA 

Tel: 089/964275; e‐mail: [email protected] 

Page 163: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

18  

 

Manifesti degli Studi 

LAUREA DI PRIMO LIVELLO IN INGEGNERIA INFORMATICA 

I ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Matematica I  I 9 MAT/05  

Fondamenti di Informatica  I 6 ING‐INF/05  

Fisica I  I 6 FIS/01  

Fisica  II  II 6 FIS/01 Fisica I  

Reti Logiche  II 6 ING‐INF/05  

Algoritmi e Strutture Dati  II 9 ING‐INF/05 Fondamenti di Informatica

Matematica II  II 9 MAT/05 Matematica I

TOTALE ANNO I    51     

 

II ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Matematica III  I 6 MAT/05 Matematica II

Calcolatori Elettronici  I  9  ING‐INF/05  Fondamenti di Informatica, 

Reti Logiche 

Programmazione ad Oggetti I 9 ING‐INF/05 Algoritmi e Strutture Dati

Elettrotecnica  I 9 ING‐IND/31 Fisica 

Teoria dei segnali: Modulo di Elementi di 

Probabilità II  6  SECS‐S/02  Matematica III 

Teoria dei segnali: Modulo di Analisi dei 

Segnali II  6  ING‐INF/03  Matematica III 

Basi di Dati  II 9 ING‐INF/05 Programmazione ad Oggetti

Fondamenti di Controlli Automatici  II 9 ING‐INF/04 Matematica III

TOTALE ANNO II    63     

Page 164: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

19  

 

 

III ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Reti di calcolatori: Architetture e Servizi  I 9 INF/01 Calcolatori Elettronici

Antenne e Collegamenti wireless  I 9 ING‐INF/02 Matematica III, Fisica

Circuiti Digitali  I 6 ING‐INF/01 Elettrotecnica

Teoria e Tecnica delle Telecomunicazioni  I/II 9 ING‐INF/03 Teoria dei segnali

Tecnologie  Informatiche  dei  Sistemi  di 

Controllo  II  6  ING‐INF/04  Fondamenti di Controlli 

Automatici 

I insegnamento a scelta  I/II 6    

II insegnamento a scelta  I/II 6    

Seminari  II 1    

Tirocinio     11    

Prova finale    3    

TOTALE ANNO III    66     

TOTALE CDS    180     

 

INSEGNAMENTI A SCELTA   SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Economia ed Organizzazione Aziendale  6 SECS‐P/07  

Chimica  I 6 CHIM/07  

Tecnologie Software per il WEB  I 6 ING‐INF/05 Basi di Dati

Sistemi informativi aziendali  II 6 ING‐INF/05 Basi di Dati

Sistemi di Telecomunicazione  II 6 ING‐INF/03 Teoria dei segnali

Sistemi e Tecnologie Industriali II  6  ING‐IND/33 

Tecnologie informatiche dei 

Sistemi di Controllo 

Page 165: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

20  

 

LAUREA MAGISTRALE  IN INGEGNERIA INFORMATICA 

I ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Tecniche di Programmazione I 9 ING‐INF/05  

Ingegneria del Software   I 9 ING‐INF/05  

Sistemi Operativi  I 9 ING‐INF/05  

Complementi di Controlli automatici  II 9 ING‐INF/04  

Sistemi di Elaborazione  II 9 ING‐INF/05  

Elaborazione numerica dei segnali  II 9 ING‐INF/03  

TOTALE ANNO I    54     

 

II ANNO  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Reti di calcolatori: protocolli e sistemi  I 9 INF/01  

Automazione e robotica  I  9  ING‐INF/04 Complementi di Controlli 

automatici 

Intelligenza Artificiale  I 6 ING‐INF/05  

Programmazione in rete  II 6 ING‐INF/05  

Reti di telecomunicazioni  II 6 ING‐INF/03  

I Insegnamento a scelta  II 6    

II Insegnamento a scelta  II 6    

Prova finale    18    

TOTALE ANNO II    66     

TOTALE CDS    120     

 

 

 

 

 

 

Page 166: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

21  

 

INSEGNAMENTI A SCELTA  SEMESTRE  CFU  SSD  PROPEDEUCITÀ 

Applicazioni di IT‐Governance II 6 ING‐INF/05  

Modelli e Sistemi per la Visione artificiale  II 6 ING‐INF/05  

Radiopropagazione  II 6 ING‐INF/02  

Codifica e Compressione dell'informazione II  6  ING‐INF/03 

Elaborazione numerica 

dei Segnali 

Telerilevamento II  6  ING‐INF/03 

Elaborazione numerica 

dei Segnali 

Page 167: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

22  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

PROGRAMMI DEGLI INSEGNAMENTI 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Page 168: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

23  

 

ALGORITMI E STRUTTURE DATI 

Cds:   Ingegneria Informatica 

Docente:Mario VENTO 

Antonio DELLA CIOPPA 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Fondamenti di Informatica 

Crediti:   9 

Anno:  I 

Semestre:II 

Codice: SSD:  

ING‐INF/05 Tipologia:Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso ha  l’obiettivo di approfondire gli aspetti relativi alla progettazione e realizzazione di algoritmi,  utilizzando  tecniche  iterative  e  ricorsive  e  valutando  l’efficienza  dei  programmi ottenuti. Dopo un approfondimento di tali aspetti  il corso presenta  le principali strutture dati fondamentali,  come  stack,  liste  ed  alberi,  tabelle  hash  presentandone  la  realizzazione  in linguaggio  C.  Nell’ambito  del  corso  si  analizzano,  inoltre,  taluni  aspetti  metodologici  dei linguaggi di programmazione  in relazione alle regole di scope ed alla  loro  implementazione, al supporto a run‐time. Si approfondiscono alcuni aspetti relativi agli ambienti di programmazione con  particolare  attenzione  al  debugging  e  testing,  alla  compilazione  separata,  all’uso  di strumenti quali gcc, make. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza  degli  algoritmi  e  strutture  dati  fondamentali.  Conoscenza  dei  paradigmi  di programmazione iterativa e ricorsiva. Capacità di confrontare algoritmi sulla base dell’efficienza di esecuzione.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Analizzare  e  realizzare  applicazioni  che  utilizzino  algoritmi  e  strutture  dati  standard  in linguaggio  C,  valutandone  l’efficienza.  Realizzazione  di  progetti  software  in  C  di  piccole dimensioni impiegando gli strumenti per la compilazione separata sia da linea di comando che nell’ambito di un ambiente di sviluppo.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Selezionare le strutture dati adeguate a supportare un’applicazione, sulla base delle specifiche esigenze applicative. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo. Esporre oralmente argomenti relativi agli algoritmi ed alle strutture dati. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  sulla programmazione in linguaggio C. 

Metodi didattici 

Page 169: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

24  

 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni  in aula vengono proposti e commentati algoritmi e  la  relativa codifica in linguaggio C, la creazione di librerie statiche usando gli strumenti per la compilazione separata.  Nelle  esercitazioni  in  laboratorio  gli  studenti  svolgono  le  precedenti  attività  in autonomia  sulla  base  delle  specifiche  fornite  dal  docente.  L’attività  di  laboratorio  prevede anche lo sviluppo di progetti realizzati in gruppi di 3‐4 persone. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  una  prova scritta  e  colloquio  orale.  La  prova  scritta  viene  realizzata  dallo  studente  sul  sistema  di elaborazione; essa consiste in scrittura, compilazione, esecuzione e verifica di un programma in linguaggio C che faccia uso delle strutture dati analizzate durante il corso. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Complementi di programmazione in C 

Puntatori,  array  e  puntatori,  aritmetica  dei  puntatori.  Le struct.  

4  2  2 

Ricorsione Aspetti e definizioni generali.  Induzione Matematica. Divide‐et‐impera.    Algoritmi  ricorsivi  notevoli:  Hanoi,  Quicksort, Mergesort. 

4  4  2 

Complessità computazionale 

Definizioni,  il modello  RAM,  notazioni  funzioni  (  , W  , O), calcolo di complessità (i vari costrutti),  calcolo di complessità degli  algoritmi,  formule  di  ricorrenza,  ricorrenze  notevoli  e loro risoluzione, cenni alla analisi ammortizzata. 

4  2  0 

Liste dinamiche 

Aspetti  generali,  classificazione e  struttura dati,  algoritmi di base  (in  versione  iterativa  e  ricorsiva):  creazione, inserimento, ricerca, cancellazione, visita, altri algoritmi sulle liste. 

6  4  2 

Alberi binari 

Aspetti  generali,  classificazione e  struttura dati,  algoritmi di base  (in  versione  iterativa  e  ricorsiva):  creazione, inserimento, ricerca, cancellazione, visita, altri algoritmi sugli alberi. 

6  4  2 

Tabelle hash Aspetti generali, hashing esterno ed interno, algoritmi di base (in  versione  iterativa  e  ricorsiva):  creazione,  inserimento, ricerca, cancellazione, visita, altri algoritmi sulle tabelle hash. 

6  4  2 

Ambienti di programmazione e debugging 

Ambienti  di  programmazione,  debugging  e  testing, compilazione separata e librerie, makefile. 

6  5  5 

Supporto a run‐time Aspetti  generali  sui modelli  di memoria, memoria  statica  e memoria  dinamica,  stack  e  record  di  attivazione,  nomi  ed ambiente, regole di scope statico e dinamico 

8  4  2 

Totale Ore  44  29  17

 

 

Page 170: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

25  

 

Testi di riferimento 

M. Vento, P. Foggia, “Algoritmi e Strutture Dati”, Mc‐Graw ‐ Hill. 

T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, “Introduzione agli algoritmi e strutture dati 2/ed”, 

Mc‐Graw ‐ Hill. 

M. Gabrielli, S. Martini, “Linguaggi di programmazione: principi e paradigmi”, McGraw‐Hill. 

Il  corso  è  completamente  supportato  da  materiale  didattico  on‐line  e  dispense  del  docente 

disponibili  sul  sito  del  corso.  Il  sito  è  accessibile  attraverso  il  portale  dell’Area  Didattica  di 

Ingegneria  dell’Informazione  http://www.adinf.unisa.it.  Sono,  inoltre,  disponibili  agli  studenti 

esempi di esercizi svolti e ulteriore materiale didattico integrativo.   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Page 171: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

26  

 

ANTENNE E COLLEGAMENTI WIRELESS  CdS: 

Ingegneria Informatica 

Docente: 

Giovanni RICCIO 

Integrato: 

NO 

Propedeuticità:

Fisica, Matematica III 

Crediti:

Anno: III  Semestre: I  Codice:  SSD: ING‐INF/02 Tipologia: 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Scopo  del  corso  è  quello  di  fornire  agli  studenti  gli  strumenti matematici  e metodologici necessari per la caratterizzazione delle antenne e l’analisi della propagazione nei collegamenti radio. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Al  termine del  corso,  lo  studente possiederà quelle  conoscenze necessarie per  affrontare e risolvere problemi di collegamento radio, con comprensione dei fenomeni fisici collegati. 

Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Lo studente dovrà essere in grado di pianificare collegamenti wireless sia indoor che outdoor. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Lo studente potrà selezionare i sistemi di antenna in base alle specifiche richieste, discriminare i  meccanismi  propagativi  del  campo  elettromagnetico  e  scegliere  il  modello  propagativo idoneo al contesto considerato. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Lo  studente  dovrà  saper  esporre  correttamente,  e  con  proprietà  di  linguaggio,  temi  ed argomenti incontrati durante lo svolgimento del corso. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Lo studente dovrà essere  in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati nel corso, ricorrendo anche a supporti diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche e fisiche di base.  

Metodi didattici 

Lo  svolgimento  del  corso  prevede  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  in laboratorio. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante colloquio orale. Per  superare  l'esame  lo  studente  deve  dimostrare  di  aver  compreso  e  saper  applicare  i 

Page 172: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

27  

 

principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con  eventuale  lode, dipenderà dalla maturità acquisita sui contenuti del corso, tenendo conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione  Presentazione del corso e richiami utili. 2   

Elementi di base  Linee di trasmissione. Equazioni di Maxwell. Relazioni costitutive. Condizioni al contorno. Teoremi utili. Potenziali elettromagnetici. 

12  4 

Antenne  Caratterizzazione di antenne in trasmissione e ricezione. Antenne a dipolo. Antenne a guide d’onda ed a tromba. Antenne a riflettore. Antenne integrate. Schiere lineari di antenne. Antenne per sistemi cellulari.  

14  8 

Onde elettromagnetiche 

e meccanismi di propagazione 

Onde piane in mezzi illimitati con e senza perdite: campo elettromagnetico, polarizzazione e densità di potenza. Riflessione e trasmissione di onde piane in presenza di ostacoli. Diffrazione. 

14  8 

Modelli di propagazione 

Formula del collegamento radio. Valutazione del path loss. Link budget. Modelli deterministici ed empirici per la propagazione indoor e outdoor. 

10  8 

Impatto ambientale  

Normativa vigente. Tecniche di riduzione a conformità.  4  2 

Misure  Strumentazione e tecniche di misura del campo elettromagnetico. 2    2

Totale Ore  58  30  2

Testi di riferimento 

G. Riccio, Appunti di antenne e propagazione nei collegamenti wireless 

S.R. Saunders e A. Aragon‐Zavala, Antennas and propagation for wireless communication systems, Wiley, 2007 

Page 173: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

28  

 

APPLICAZIONI DI IT‐GOVERNANCE Cds:   

Ingegneria Informatica LM 

Docente: Giuseppe LIETO 

Integrato:  no  

Propedeuticità: Reti di calcolatori 

Crediti:   6 

Anno:  II 

Semestre:  II  

Codice:  SSD:  

ING‐INF/05 

Tipologia: A scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’acquisizione delle conoscenze sulle architetture dei sistemi di elaborazione, sulla sicurezza dei sistemi informatici e sui principali sistemi di gestione sia delle infrastrutture di calcolo che di quelle per la sicurezza 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza dell'architettura di un sistema di elaborazione, delle sue principali componenti e dei sistemi di gestione. Conoscenza delle problematiche di sicurezza informatica e dei sistemi di gestione.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare un sistema informatico in sicurezza, ottimizzando il processo realizzativo in base al contesto in esame. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper valutare  l’impatto delle  scelte di progetto  sulla affidabilità,  sicurezza, manutenibilità, portabilità, accessibilità e usabilità.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  oralmente  un  argomento  legato  alle  architetture  dei sistemi di elaborazione  sicure. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta  la conoscenza delle reti di calcolatori, dei   sistemi operativi e delle basi di dati. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio.  Nelle  esercitazioni  in  aula  vengono  assegnati  agli  studenti,  divisi  per  gruppi  di lavoro,  specifici  problemi  da  risolvere  legati  ad  argomenti  trattati  a  lezione.  Per  la  parte  di laboratorio viene assegnato un progetto su specifiche tematiche tecnologiche che richiede sia oltre  all’acquisizione  delle  competenze  e  abilità  sui  contenuti  dell’insegnamento,  anche sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. 

Page 174: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

29  

 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avviene  mediante  una  prova scritta e colloquio orale. La prova scritta viene realizzata dallo studente in aula e consiste nella realizzazione di un progetto di sistema informatico e delle architetture da mettere in campo per assicurare il livello di sicurezza richiesto Inoltre gli studenti, organizzati in gruppi di 3/4 persone, sono coinvolti in un “Contest” finalizzato alla sviluppo di un progetto di un sistema informatico sicuro. Il Contest è articolato in due prove, sviluppate durante lo svolgimento del corso da tutti i gruppi  con  l’obiettivo  di  costituire  un  contesto  competitivo  per  far  esercitare  gli  studenti, preparandoli  alla  progettazione  di  sistemi  informatici  sicuri  e  contemporaneamente consentendogli  di  sviluppare  le  abilità  di  cooperazione  nella  risoluzione  di  un  compito complesso.  Il conseguimento della sufficienza a tutte  le prove del Contest vale come esonero dalla prova scritta. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez. 

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione ai sistemi informatici ed alla sicurezza informatica 

Dopo  una  panoramica  sulle  architetture  dei  moderni sistemi  di  elaborazione  dati,  si  descrivono  i  principali componenti  di  un  impianto  informatico  di  tipo enterprise  (server,  sistemi  di  storage,  sistemi  Grid, apparati  di  rete,  applicazioni  di  governo)  e  i  principali elementi che ne assicurano la sicurezza.  

4     

Architettura dei sistemi di elaborazione 

Vengono  analizzati  i  sistemi  di  storage  (architettura  e prestazioni  dei  dischi,  striping  e  ridondanza  dei  dati, configurazioni dei  dischi  RAID,  affidabilità  e  prestazioni dei  sistemi  RAID,  Network  Attached  Storage  ‐NAS‐, Storage Area Network  ‐SAN‐)  ed  i    sistemi  di  sicurezza (esigenze  e  funzioni,  certificati  digitali,  crittografia  a chiave singola e a doppia chiave, tecniche per il controllo degli accessi, protocolli sicuri ‐SSL, HTTPS‐) 

6     

Architetture di rete 

Firewall:  principi,  tecnologie  e  architetture  per  la sicurezza  perimetrale,  posizionamento  dei  server applicativi  e  dei  bastion  host,  virtual  private  network, esempi di architetture standard 

6  4  2 

Sicurezza informatica 

Principali  tipi  di  attacchi  alla  sicurezza  di  un  impianto informatico, principali metodi di difesa. Confidenzialità e certificazione  delle  informazioni  (concetti  di  base  ‐ cifrari,  trasposizione e  sostituzione  ‐, algoritmi a  chiave simmetrica  ‐ DES,  3DES, AES,  IDEA  ‐,  algoritmi  a  chiavi asimmetriche ‐ RSA e Diffie‐Hellman ‐ , funzioni di hash ‐ SHA,  MD5  ‐,  firma  digitale,  certificati  digitali  ed architettura  delle  certification  authority).  Architetture distribuite  sicure  (attacchi  attraverso  i  protocolli, sniffing, denial of service, spoofing, DNS poisoning, ARP poisoning,  firewall  ‐  principali  funzioni  svolte, classificazione dei firewall ‐, tipi di architetture ‐ DMZ, … ‐, reti wireless: WEP, EAP, 802.1X) 

8  4  4 

Autenticazione e controllo Autenticazione  (le  tre  tecniche  di  autenticazione, autenticazione  a  molti  fattori;  valutazione  delle 

6     

Page 175: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

30  

 

accessi  tecnologie  di  autenticazione).  Controllo  degli  accessi (politiche  discrezionali  – DAC  ‐  e mandatorie  – MAC  ‐, modelli di  controllo dell’accesso evoluti,  controllo degli accessi e privilegi nei DBMS) 

Gestione dei sistemi e della sicurezza 

Introduzione  alle  problematiche  di  governance  IT. Strumenti  di  gestione  dei  sistemi  e  della  sicurezza. Approfondimento  sui  tool  per  verificare  la  sicurezza attiva e  reattiva  (portscanner, Vulnerability Assessment Tools, sistemi IDS) 

6  4  6 

Totale Ore  36  12  12

Testi di riferimento 

http://www.libreriauniversitaria.it/libri‐autore_della+mea+vincenzo‐vincenzo_mea_della.htm 

P. Cremonesi "Impianti Informatici Enterprise",  McGraw Hill, 2007 

Kurose  James  F.,  Ross  Keith W.  Reti  di  calcolatori  e  internet. Un  approccio  top‐down,  Pearson Education Italia 2008 

 

Page 176: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

31  

 

AUTOMAZIONE E ROBOTICA Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: Pasquale CHIACCHIO Alessandro MARINO 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Complementi di 

Controlli Automatici 

Crediti:  9 

Anno:  II 

Semestre:  I 

Codice: 0622700019 

SSD: ING‐INF/04 

TipologiaObbligatorio  

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  ha  come  obiettivo  la  presentazione  delle metodologie  di  analisi  e modellistica  dei sistemi ad eventi discreti nell’ambito dell’automazione  industriale ma con riferimento anche a sistemi informatici, reti di comunicazione  e di trasporto. Inoltre sono presentati gli elementi di base della robotica. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Sistemi a eventi discreti.   Modellistica tramite automi e reti di Petri.  Controllo di supervisione.   Modellistica dei robot.  Controllo dei robot.   

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Capacità di analizzare e  controllare un  sistema di automazione mediante  le metodologie dei sistemi  ad  eventi  discreti.  Saper  scrivere  i modelli  cinematici  di  robot manipolatori.    Saper progettare semplici controllori per robot. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  le  metodologie  dei  sistemi  ad  eventi  più  appropriate  per  l’analisi  e  la progettazione di un sistema di automazione  industriale. Saper scegliere  il metodo di controllo di un robot in funzione della applicazione. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre oralmente un argomento del corso. Saper scrivere una relazione su una analisi o un progetto effettuati.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di  base  di informatica e conoscenze avanzate di automatica. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche ed esercitazioni  in aula. Nelle esercitazioni  in aula viene assegnato agli studenti un esercizio da risolvere mediante carta e penna.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare  i principali  concetti esposti nel  corso.  Il  voto, espresso  in  trentesimi  con eventuale lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza 

Page 177: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

32  

 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  della  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Controllo supervisivo basato su automi 

Algebra dei linguaggi.   Automi a stati e loro proprietà. Modellistica con automi.   Teorema della controllabilità.   Progetto di controllori di supervisione mediante automi a stati finiti. 

6  6

Controllo supervisivo basato su reti di Petri 

Reti di Petri e loro proprietà. Modellistica con reti di Petri. Progetto di controllori di supervisione mediante reti di Petri. 

6  6

Problematiche implementative del controllo supervisivo 

Realizzazione dei controllori di supervisione.   4  4

Controllo ottimo di sistemi ad eventi 

Sistemi a eventi discreti  temporizzati e  tecniche di schedulazione. Cenni a reti di code. 

6  4

Applicazioni del controllo supervisivo 

Esemplificazioni  a  casi  reali  (magazzini  automatici,    celle robotizzate,  sistemi per la movimentazione materiale). 

  4

Struttura e componenti di un robot industriale 

Il robot industriale.  Struttura dei manipolatori. 2 

Cinematica  Matrice di rotazione.  Angoli di Eulero.  Trasformazioni omogenee.  Cinematica  diretta.    Cinematica  di  strutture  tipiche  di manipolazione.    Problema  cinematico  inverso.    Cinematica differenziale.  Jacobiano. 

10  2 2

Dinamica  Formulazione di Lagrange.  Dinamica diretta e dinamica inversa.  6  2

Controllo  Controllo nello spazio dei giunti.   Controllo  indipendente ai giunti.  

Compensazione  in  avanti  a  coppia  precalcolata.    Controllo 

centralizzato.    Controllo  nello  spazio  operativo.  Controllo 

dell’interazione con l’ambiente 

14  4 2

Totale Ore  54  32 4  

Testi di riferimento 

A.  Di  Febbraro,  A.  Giua,  Sistemi  ad  eventi  discreti,  McGraw‐Hill,  Milano,  2002.  ISBN 9788838672699 

B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, “Robotica ‐ Modellistica, pianificazione e controllo”, Terza Edizione, McGraw‐Hill, Milano, 2008, ISBN: 9788838663222. 

 

 

Page 178: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

33  

 

BASI DI DATI Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docenti: Antonio D’ACIERNO 

Integrato: no 

Propedeuticità: Programmazione ad 

Oggetti 

Crediti:  9 

Anno:  II 

Semestre:  II 

Codice: SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  mira  all’apprendimento  di  modelli  e  metodi  per  la  definizione,  progettazione  e 

realizzazione di  sistemi  software  che gestiscano  insiemi di dati di grandi dimensioni e di natura 

eterogenea. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito delle basi di dati, dei modelli concettuali, 

logici e  fisici di rappresentazione dei dati, delle metodologie di progetto e sviluppo, dei concetti 

fondamentali del linguaggio SQL, delle metodologie di gestione dei progetti, delle risorse umane e 

di stima dei costi di realizzazione.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare e normalizzare un modello E‐R di una realtà  in esame,   realizzare, nel modello 

relazionale, una base di dati ed estrarre  informazioni attraverso  il  linguaggio SQL, organizzare  le 

attività di progetto e stimare i costi ed i tempi di realizzazione 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare una base di dati, ottimizzare 

il  processo  realizzativo  in  base  al  contesto  in  esame,  individuare  le metodiche  più  idonee  per 

organizzare le attività di progettazione e realizzazione dei sistemi. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle basi di dati 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, 

ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di 

base, con particolare riferimento alle strutture algebriche. 

Metodi didattici 

Page 179: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

34  

 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di 

laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un 

progetto  da  sviluppare  durante  tutto  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende 

unitariamente tutti i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle 

capacità di progettazione e  realizzazione di una base di dati partendo dalle  specifiche, anche a 

sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti 

implementano  una  base  di  dati  in  uno  specifico  DBMS  (MSAccess  o  MySQL)  e  svolgono 

esercitazioni nel linguaggio SQL. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e 

colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Architetture  e  linguaggi  per  le  basi  di  dati. Modelli  dei  dati:  livelli  di astrazione nei DBMS; indipendenza dei dati. Linguaggi e utenti delle basi di dati: linguaggi per le basi di dati, utenti e progettisti. 

3     

Progettazione Concettuale 

La progettazione  concettuale di una base di dati;  strategie e modelli di progettazione.  Il  ciclo  di  via  dei  sistemi  informativi.  Metodologie  di progettazione delle basi di dati: strategia top‐down, strategia bottom‐up, strategia mista. 

5     

Il modello E‐R Descrizione  del  modello;  progettazione  di  modelli  E‐R.  I  costrutti principali  del modello;  regole  aziendali  e  tecniche  di  documentazione. Panoramica finale sul modello E‐R. 

3  7   

Il modello relazionale 

Modelli  logici nei sistemi di basi di dati. Relazioni e attributi. Relazioni e basi  di  dati.  Informazione  incompleta  e  valori  nulli.  Relazioni,  vincoli, operazioni sul modello relazionale.  

6  2   

Progettazione logica 

Ristrutturazione  del modello  E‐R:  analisi  delle  ridondanze,  eliminazione delle generalizzazioni, partizionamento/accorpamento di concetti, scelta degli  identificatori  principali.  Normalizzazione  dello  schema  E‐R: ridondanze  e  anomalie,  dipendenze  funzionali,  forme  normali  e normalizzazione. Traduzione nel modello relazionale.  

5  3  6 

Linguaggi per le basi di dati 

Introduzione  al  SQL;  SQL  per  la  manipolazione  dei  dati;  SQL  per l’interrogazione  dei  dati:  interrogazione  semplici,  operatori  aggregati, interrogazioni  con  raggruppamento,  interrogazioni  di  tipo  insiemistico, interrogazione nidificate. 

8  4  8 

Gestione Progetti 

Gestione,  pianificazione  e  tempistica,  analisi  e  gestione  del  rischio, Staffing e gestione dei gruppi 

8  2   

Stima dei tempi e dei costi 

Produttività,  metriche  funzionali  e  dimensionali,  tecniche  di  stima, modelli empirici di stima, stima della durata e dimensione dello staff 

16  4   

Totale Ore  54  22 14

 

Page 180: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

35  

 

Testi di riferimento 

P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di dati, McGraw‐Hill, 2006 

Ingegneria del Software 8° Edizione; Sommerville Jan; Pearson editore 

Page 181: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

36  

 

CALCOLATORI ELETTRONICI 

Cds:  Ingegneria Informatica 

Docente: Angelo  MARCELLI 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Fondamenti di Informatica, Reti 

logiche 

Crediti: 9 

Anno: II 

Semestre:  I 

Codice: 0612700011 

SSD:ING‐INF/05 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso si propone di  fornire  i principi  fondamentali sui quali si basa  l’organizzazione di un calcolatore  elettronico  e  la  capacità  di  operare  il  confronto  sistematico  tra  i  modelli  e  le soluzioni  implementative  adottate  nei  processori  commercialmente  disponibili  attraverso l’analisi del rapporto costo/prestazioni 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  e  dei  concetti  fondamentali  utilizzati  nell’ambito  delle architetture dei calcolatori, dei linguaggi assemblativi, delle metodologie di dimensionamento e valutazione delle prestazioni dei componenti di un calcolatore elettronico.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  programmare  un  calcolatore  in  linguaggio  assemblativo,  dimensionare  e  valutare  le prestazioni  dei  diversi  componenti,  progettare  a  livello  logico  componenti  delle  unita’ fondamentali di un calcolatore elettronico, integrare progettazione hardware e software. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper individuare i metodi più appropriati per dimensionare le diverse unita’ di un calcolatore elettronico e valutare l’impatto di tali scelte sulle prestazioni.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo e documentare il lavoro svolto in forma scritta. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a processori diversi da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando testi e materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Conoscenze  informatiche di base, con particolare  riferimento al  concetto di algoritmo, alla codifica delle informazioni, alla programmazione e ai circuiti logici. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio.  Nelle  esercitazioni  in  aula  vengono  presentati  esercizi  numerici  di dimensionamento  e  valutazione  delle  prestazioni,  nonché  semplici  progetti  di  interfacce  di ingresso/uscita.  Nelle  esercitazioni  in  laboratorio  gli  studenti  realizzano  programmi  in linguaggio assemblativo attraverso l’uso di simulatori.  

Page 182: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

37  

 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  una  prova scritta. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Organizzazione di un calcolatore elettronico – Unità funzionali – Livelli di descrizione 

2     

Unita’ aritmetico‐logica 

Rappresentazione dei numeri – Macchine aritmetiche: addizionatori, moltiplicatori, divisori – Operazioni in virgola fissa e mobile 

8  4   

Memoria Organizzazione della memoria e parametri caratteristici – Tecnologie delle unita’ di memoria ‐ Operazioni di lettura e scrittura – Gerarchia di memoria – Caching e memoria virtuale 

10  6   

CPU  Datapath – Unità di controllo multiciclo – Eccezioni ‐ Pipelining  10  6

Ingresso/uscita Modello  di  una  unita’  di  ingresso/uscita‐ Sincronizzazione  ‐ Interruzioni 

8  4    

Linguaggi assemblativi 

Il  modello  di  programmazione  – Classi  di  istruzioni  – Modi  di indirizzamento ‐ Sottoprogrammi – Gestione della memoria 

10     16 

Totale Ore  48  20 16

 

Testi di riferimento 

D.A. Patterson, J.L. Hennessy, Struttura e progetto dei calcolatori. Zanichelli, 3a edizione, 2010 

Materiali disponibili sul sito del docente accessibile dall’indirizzo http://nclab.diiie.unisa.it 

 

 

 

Page 183: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

38  

 

CHIMICA Cds:   

Ingegneria  Informatica 

Docente: Liberata GUADAGNO 

Integrato:  no 

Propedeuticità: nessuna 

Crediti:  6 

Anno:  I 

Semestre:  I 

Codice: 

SSD: CHIM/07 

Tipologia:A scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Studio,  comprensione e  razionalizzazione dei  fenomeni  chimici, ovvero  strutturazione della materia  e  sue  trasformazioni  fisiche  e  chimiche.  Tra  i  risultati  previsti  per  l’apprendimento rientra  lo sviluppo di una visione atomistica delle sostanze e  le competenze per connettere  le osservazioni macroscopiche con la visione atomistica delle reazioni. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione dei concetti  fondamentali della chimica  sulla base degli obiettivi concettuali pianificati dal docente.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Agli  studenti  è  richiesto  di  sapere  individuare  le  possibili  applicazioni  dei  concetti fondamentali acquisiti.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Rilevanti applicazioni  ingegneristiche,  risoluzione dei problemi e  comprensione  concettuale sono tre temi integrati, anche se distinti, che si intrecceranno durante lo svolgimento del corso e  saranno  evidenziati  in  diversi  modi  che,  nel  complesso,  funzioneranno  come  guida  per sollecitare gli studenti a sviluppare i propri obiettivi di valutazione analitica e critica. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Agli  studenti  è  richiesto  di  sapere  esporre  oralmente  un  argomento  con  la  capacità  di correlare gli aspetti fenomenologici della chimica con i processi che avvengono a livello atomico e molecolare. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Agli  studenti  è  richiesto  di  sapere  applicare  le  conoscenze  acquisite  durante  il  corso,  ed approfondire gli argomenti trattati in contesti di interesse attuale. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento alle strutture algebriche. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti la risoluzione di problemi chimici che rappresentano l’espressione in forma concreta e quantitativa dei concetti che vengono di volta in volta erogati nelle lezioni teoriche.  Il  metodo  di  risoluzione  dei  problemi  è  scelto  in  modo  da  porre  in  risalto  il 

Page 184: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

39  

 

ragionamento ed è basato su un procedimento a tappe; allo step  iniziale di comprensione del problema segue la fase di pianificazione e risoluzione. La fase di pianificazione serve a riflettere su  come  risolvere  il problema prima di manipolare  i  valori numerici.  L’ultima  fase, quella di verifica,  promuove  l’abitudine  a  valutare  la  ragionevolezza  della  risposta  e  a  verificare  la coerenza con i principi fondamentali della chimica. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  una  prova scritta ed un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici OreLez. 

OreEserc. 

Struttura atomica della materia 

Atomi  e  cariche  elettriche.  Peso  atomico  e molecolare.  Concetto  di mole. Elettrone. Energia di  ionizzazione e affinità elettronica. Massa degli atomi e delle  molecole.  Modello  attuale  dell’atomo  di  idrogeno.  Significato  della funzione d’onda. Aufbau degli atomi e loro configurazione elettronica. Tavola periodica. 

10  2 

Legame chimico 

Formule  chimiche.  Legame  ionico.  Legame  covalente. Delocalizzazione degli elettroni  e  risonanza.  Ibridizzazione  e  geometria  molecolare.  Legame metallico. Interazioni deboli e stati condensati. Caratteristiche di valenza degli elementi in relazione alla loro posizione nel sistema periodico. 

10  2 

Stechiometria Numero di ossidazione. Reazioni chimiche ed equazioni di reazione. Reazioni di ossido‐riduzione. 

2  4 

Gas, solidi e liquidi 

Pressione. Legge di Boyle. Legge di Charles e Gay‐Lussac. Scala assoluta della temperatura. Equazione di stato dei gas perfetti. Pressioni parziali e  legge di Dal ton. Gas reali. Proprietà dei solidi. Reticoli e celle elementari. Descrizione di alcuni  reticoli cristallini.. Tipi di solidi. Solidi covalenti, molecolari,  ionici e metallici. Liquidi. 

8  2 

Equilibrio di fase Equilibrio  solido‐liquido,  solido‐gas  e  liquido‐gas.  Diagrammi  di  stato. Diagramma di stato dell’acqua e del biossido di carbonio.  

4   

Equilibrio chimico Generalità. Legge di azione di massa. Effetto della temperatura sull’equilibrio chimico.  Equilibri  omogenei  ed  eterogenei.  Dissociazione  elettrolitica dell’acqua. Acidi e basi. Prodotto di solubilità. 

4  7 

Elettrochimica  Potenziale all’elettrodo e celle galvaniche. 2 3

Totale Ore  40 20

Testi di riferimento 

D.W. Oxtoby “Chimica Moderna” EDISES (Napoli) Bandoli‐Dolmella‐Natile “Chimica di Base” EDISES (Napoli) Schiavello‐Palmisano “Fondamenti di Chimica” EDISES (Napoli). 

Page 185: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

40  

 

CIRCUITI DIGITALI Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Nicola LAMBERTI 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Elettrotecnica 

Crediti:  6 

Anno:  III 

Semestre:  I 

Codice:  

SSD: ING‐INF/01 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  mira  all’apprendimento  della  struttura  e  del  funzionamento  dei  circuiti  logici combinatori e sequenziali elementari più importanti per le applicazioni pratiche. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  dell’elettronica  digitale,  dei modelli matematici  e  fisici  dei  componenti  e  dei  circuiti;  capacità  di  analizzare  le  prestazioni  dei dispositivi commerciali dalla lettura dei data sheet..  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  comprendere  il  funzionamento  di  semplici  circuiti  digitali  riuscendo  ad  individuare  il ruolo delle singole parti del circuito. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  fra  le  varie  soluzioni  tecnologiche quella più  appropriata per  realizzare  la funzione da implementare ed ottimizzare il processo realizzativo in base al contesto in esame.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai circuiti digitali. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di  base  della teoria dei circuiti elettrici in regime stazionario e tempo variante. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche  ed  esercitazioni  in  aula.  Le  esercitazioni  in  aula hanno il duplice scopo di far familiarizzare maggiormente gli studenti con gli argomenti trattati durante  il corso e di  far acquisire  loro sensibilità sui valori dei parametri di progetto dei vari circuiti. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. 

Page 186: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

41  

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso  Caratteristiche generali delle famiglie logiche i 5   

Porte logiche in tecnologia MOS  

Le famiglie logiche MOS e CMOS  15  4   

Circuiti logici sequenziali I  flip‐flop  SR,  JK  e  D.  Circuiti  sensibili  ai  fronti.  Flip‐flop master‐slave. Realizzazioni EDMOS e CMOS. 

15  4   

Memorie a semiconduttore 

Memorie ROM, RAM statiche e dinamiche  15  2   

Totale Ore  50  10

Testi di riferimento 

D.A. Hodges and H.G. Jacson: “Analisi e progetto di circuiti integrati digitali”, Boringhieri. 

A. S. Sedra, K.C. Smith: “Circuiti per la microelettronica”, Edizioni Ingegneria 2000. 

B. Riccò, F. Fantini, P. Brambilla: “Introduzione ai circuiti integrati digitali”, Zanichelli Telettra. 

Page 187: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

42  

 

 

CODIFICA E COMPRESSIONE DELL’INFORMAZIONE Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: Stefano MARANO Vincenzo MATTA 

Integrato:    no 

Propedeuticità: Elaborazione numerica 

dei segnali 

Crediti:   6 

Anno:  II 

Semestre:  II 

Codice:  SSD:   

ING‐INF/03 Tipologia: A scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Obbiettivo del corso è di fornire gli elementi teorici e metodologici per comprendere la genesi e le applicazioni delle tecniche di codifica e di compressione dell’informazione.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Limiti teorici della compressione della informazione. Basi metodologiche delle tecniche di codifica e compressione. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Comprendere come i sistemi informativi e di telecomunicazione attingono a tali risultati per fare un uso efficiente delle risorse trasmissive e di memoria. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Sviluppare algoritmi per compressione dell’informazione.  

Valutare comparativamente le prestazioni dei metodi di codifica. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo; argomentare oralmente su questioni  tecniche e metodologiche; sviluppare correttamente la soluzione scritta di un problema.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesto il possesso di strumenti metodologici di base nel campo matematico e probabilistico. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla lezioni teoriche di analisi delle principali metodologie matematico‐probabilistiche, lezioni applicative sui relativi sviluppi tecnologici, relative esercitazioni in classe. Sono previste prove scritte sotto forma di  set di problemi da risolvere a casa e da sottoporre a valutazione. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale, tenendo conto delle suddette prove scritte.

Page 188: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

43  

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici OreLez.  

OreEserc. 

Misura dell’informazione  e codifica entropica  

Entropia,  divergenza  e  mutua  informazione.  Convessità  e disuguaglianza  di  Jensen.  Non‐negatività  della  divergenza  e conseguenti  disuguaglianze.  Sorgenti  senza memoria,  sorgenti  con memoria  stazionarie.  Tasso  entropico.  Modelli  markoviani). Classificazione  di  codici  a  lunghezza  variabile:  invertibilità,  univoca decifrabilità,  condizione  del  prefisso. Disuguaglianza  di  Kraft.Limite inferiore per  la  lunghezza media;  efficienza del  codice. Teorema di Shannon  sulla codifica di  sorgenti  senza memoria e di  sorgenti  con memoria  stazionarie.  Codifica  di  Huffmann.  Codifica  universale:  codifica di Huffman adattativa; codifica di Lempel—Ziv. 

Entropia differenziale. Casi delle v.a. uniforme e gaussiana. Relazione fra  entropia  differenziale  e  entropia  della  variabile  quantizzata. Entropia condizionale e congiunta. Divergenza e mutua informazione per v.a. continue. Funzione  R(D)  (cadenza vs. distorsione). Calcolo di R(D): caso della sorgente della sorgente Gaussiana.  

18  6 

Tecniche  di  codifica  con 

controllo di distorsione   

 

Quantizzatore  scalare:  strutture  descrittive.  Distorsione,  rumore granulare  e  di  sovraccarico,  rapporto  segnale—rumore. Quantizzazione  uniforme.  Quantizzazione  non  uniforme  (cenni). Quantizzazione ottima: regola “nearest neighbor” e regola del centro di massa. Algoritmo di Lloyd. Predizione ottima non lineare e lineare; principio  di  ortogonalità.  Predizione  lineare  con  memoria  finita: equazioni di Yule—Walker. Algoritmo di Levinson—Durbin. Metodi di autocorrelazione empirica e   di autocovarianza empirica. Predizione lineare  con  memoria  infinita:  equazioni  di  Wiener—Hopf. Quantizzazione  differenziale.  Quantizzazione  predittiva  ad  anello (DPCM).  Tecniche  predittive—adattative  (ADPCM).  Modulazione delta. Codifica per trasformate  Il problema della allocazione dei bit. Decorrelazione  mediante  trasformata.  Trasformata  di  Karhunen‐Loeve. Altre trasformate (Wavelet). Codifica per sottobande. 

14  7 

Applicazioni multimediali 

Codifica  parametrica  della  voce  Modello  del  tratto  vocale. Tassonomia dei codificatori vocali. Codificatori standard per telefonia fissa  e mobile.  Codifica  Audio.  Codifica  di  immagini  fisse  e mobili. JPEG ed MPEG. Codifica per facsimile. 

8  7 

Totale Ore  40  20

 

Testi di riferimento 

T.Cover, J. Thomas: Elements of InformationTheory, J. Wiley, 1991. 

A Gersho, R. Gray: Vector Quantization and Signal Compression, Kluwer, 1991 

J. Gibson,  T. Berger,  T.  Lookabaugh, D.  Lindberg, R. Baker, Digital Compression  for Multimedia, 

Morgan‐Kaufman, 1998. 

Page 189: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

44  

 

COMPLEMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: Francesco BASILE 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Crediti:  

Anno:  I 

Semestre: II 

Codice: 0622700003 

SSD: ING‐INF/04 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’apprendimento delle metodologie più moderne di progettazione di controllori per sistemi dinamici. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Capacità di progettare  controllori  avanzati per  sistemi dinamici  in  retroazione e  valutarne  le prestazioni. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper analizzare e progettare controllori per sistemi dinamici lineari o nonlineari in retroazione. Saper implementare un controllore su sistemi a microprocessore. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper individuare i metodi più appropriati per il controllo in retroazione dei sistemi dinamici ad un ingresso ed una uscita. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  oralmente  un  argomento  legato  ai  controlli  automatici avanzati. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di base, con particolare riferimento all’algebra  lineare e all’analisi nel campo complesso, oltre alle conoscenze sui metodi classici di progetto di controllori per sistemi lineari. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Nelle  esercitazioni  in  aula  viene  assegnato  agli  studenti  un  esercizio  da  risolvere mediante l’utilizzo  di  calcolatrice  scientifica  e  diagrammi mentre  nelle  esercitazioni  di  laboratorio  gli studenti utilizzano per lo svolgimento degli esercizi MATLAB, un ambiente professionale per la progettazione di controllori.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare  i principali  concetti esposti nel  corso.  Il  voto, espresso  in  trentesimi  con eventuale lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza 

Page 190: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

45  

 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  della  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso  Panoramica  sulle  moderne  tecniche  di  controllo  e  relative problematiche 

Stabilità  Metodo  di  Lyapunov  diretto  e  indiretto.  Criterio  di  Popov  e  il criterio del cerchio. Stabilità ingresso‐uscita e stabilità strutturale. 

6  2 2

Proprietà strutturali  Raggiungibilità, osservabilità, scomposizione canonica 8  2

Controllo per retroazione dello stato 

Assegnamento  dei  poli.  Schema  di  controllo  con  e  senza osservatore dello stato e retroazione dell’uscita. 

6  2 2

Progetto con metodi analitici 

Assegnamento del modello a ciclo chiuso. 6  2 2

Controllo ottimo  Controllo  lineare‐quadratico  (LQ).    Controllo  lineare‐quadratico‐gaussiano (LQG).  Filtro di Kalman 

12  2 2

Controllo non lineare  Esistenza  di  cicli  limite  e  altri  insiemi  invarianti.  Il metodo  della funzione descrittiva. 

6  2 2

Controllo digitale  Progetto per sintesi diretta nel tempo discreto 12  4

Problematiche implementative 

Anti‐windup.  Bumpless transfer. 4  2

Totale Ore  62  10 18  

Testi di riferimento 

P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, Fondamenti di Controlli Automatici 3 ed  , McGraw‐Hill, Milano, 2008, ISBN 978‐88‐386‐6434‐2.  

Dispense  integrative  e  problemi  sulla  pagina  web  del  docente  accessibile  dal  sito www.automatica.unisa.it 

   

Page 191: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

46  

 

ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Mauro CAPUTO 

Integrato:  no 

Propedeuticità: nessuna 

Crediti:  6 

Anno:  I  

Semestre:  I 

Codice:  SSD:

SECS‐P/07 Tipologia: a scelta 

   

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  fornisce  conoscenze  di  economia  d’impresa  e  di  organizzazione  aziendale.  In particolare si analizzeranno i principali parametri di progettazione delle organizzazioni, i fattori ambientali  che  li  influenzano  ed  i  principali  modelli  organizzativi.  Seguirà  la  descrizione  e l’analisi del bilancio d’esercizio come strumento per la valutazione della situazione economica e finanziaria delle imprese.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  dell’economia  d’impresa,  dei principali modelli organizzativi, degli strumenti di analisi dell’aspetto economico‐finanziario  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Riconoscere  le  principali  variabili  di  progettazione  organizzativa  e  individuare  la  miglior configurazione  dati  i  fattori  contingenti;  analizzare  un  bilancio  e  valutare  la  situazione economica e finanziaria delle imprese 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  le  variabili  organizzative  rilevanti  e  le  problematiche  economiche  e finanziarie d’impresa.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  gli  argomenti  legati  all’organizzazione  e  alla  gestione aziendale.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  non  sono  richieste  particolari conoscenze di base. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. Nelle esercitazioni in aula viene  assegnato  agli  studenti  un  caso  aziendale  da  analizzare  in  relazione  alle  competenze teoriche  apprese  durante  il  corso.  I  casi  riguarderanno  sia  i  contenuti  di  organizzazione  sia quelli di analisi di bilancio e sono strumentali all’apprendimento dei concetti teorici.  

Metodi di valutazione 

Page 192: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

47  

 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  una  prova scritta e colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso Che  cosa  è  l’economia:  macroeconomia  e  microeconomia  ‐ L’impresa  nel  sistema  ambiente‐mercato  ‐  I  confini  dell’analisi  di settore. 

5     

Progettazione dell’organizzazione aziendale 

Elementi  di  base  della  progettazione  organizzativa  ‐ Le  posizioni individuali  ‐  La  macrostruttura  ‐  I  collegamenti  laterali  ‐  Il decentramento ‐ I fattori contingenti ‐ Le cinque configurazioni ‐ La soluzione  semplice  ‐  La  burocrazia  meccanica  ‐  La  burocrazia professionale ‐ La soluzione divisionale ‐ L’adhocrazia. 

20  5   

Bilancio d’esercizio ed analisi per indici    

Il bilancio d’esercizio disciplinato dal codice civile ‐ Contenuti dello stato  patrimoniale  ‐  Contenuti  del  conto  economico  ‐  L’analisi dell’aspetto  patrimoniale:  solidità  dell’impresa  ‐  L’analisi  della struttura  e  della  situazione  finanziaria:  liquidità  ‐  L’analisi  della struttura  e  della  situazione  economica:  redditività  ‐  L’analisi  del punto di pareggio e della redditività operativa. 

18  12   

Totale Ore  43  17 0

 

Testi di riferimento 

Mintzberg, La progettazione dell’organizzazione aziendale, Il Mulino 

Giunta, Pisani, Il bilancio, Apogeo 

Ferrero, Dezzani, Pisoni, Puddu, Le analisi di bilancio, Giuffrè 

Dispense a cura del docente 

Lucidi delle lezioni ed esercizi disponibili su sito web: http://elearning.dimec.unisa.it 

Page 193: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

48  

 

ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI Cds: Ingegneria Elettronica LM 

Docente: Rocco RESTAINO 

Integrato:  

Propedeuticità:  

Crediti:9 

Anno: I  Semestre: II  Codice:   SSD: ING‐INF/03 Tipologia: Obbligatorio 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso, di carattere metodologico, mira a fornire i principali strumenti matematici per l’analisi e l’elaborazione dei segnali digitali e prevede lo svolgimento di esercitazioni numeriche e di laboratorio sugli argomenti sviluppati a lezione.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Conoscenza  dei  fondamenti  matematici  dell’elaborazione  dei  segnali.  Conoscenza  delle principali  tecniche  per  la  rappresentazione  dei  segnali.  Conoscenza  delle  metodologie  di progetto dei  filtri FIR ed  IIR. Comprensione dell’approccio statistico all’elaborazione dei dati. Conoscenza delle principali tecniche di filtraggio adattativo. Conoscenza di alcune applicazioni degli elaboratori numerici 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Comprimere  un  segnale mediante  trasformate.  Progettare  un  filtro  numerico  soddisfacente specifiche  assegnate.  Eseguire  il  filtraggio  numerico  (anche  adattativo)  di  segnali  attraverso l’uso di pacchetti software. 

Autonomia di giudizio (making judgements) Saper valutare i vincoli di progetto di un sistema di elaborazione numerica in termini di errore, complessità computazionale e stabilità dell’algoritmo Saper scegliere il metodo più adatto per la soluzione del particolare problema  

Abilità comunicative (communication skills) Saper esporre gli argomenti trattati in maniera corretta e precisa dal punto di vista del linguaggio tecnico‐scientifico Saper presentare una soluzione applicativa in maniera semplice ed esauriente 

Capacità di apprendere (learning skills) Saper utilizzare i concetti esposti per applicazioni diverse da quelle mostrate a lezione Saper orientarsi nella letteratura tecnica per l’approfondimento delle metodologie introdotte nel corso 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze matematiche di  base,  con  particolare  riferimento  all’analisi  matriciale  ed  alla  teoria  della  probabilità, conoscenze  relative  allo  sviluppo  di  algoritmi  di  base  e  conoscenze  di  fondamenti  di telecomunicazione. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  numeriche  in  aula  ed  esercitazioni 

pratiche  di  laboratorio.  Queste  ultime  prevedono  l’acquisizione  dei  concetti  fondamentali  per 

l’elaborazione numerica in ambiente MATLAB. 

 

 

Page 194: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

49  

 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  lo  svolgimento  di 

quesiti numerici e un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Presentazione delle motivazioni e delle potenzialità dell’elaborazione numerica 

2     

Segnali digitali  Rappresentazione numerica di segnali analogici e digitali. 10 

Rappresentazione dei segnali monodimensionali 

Trasformate continue e discrete monodimensionali   12  2  13 

Rappresentazione dei segnali bidimensionali (immagini) 

Trasformate separabili. Applicazioni.  2    6 

Richiami di sistemi digitali 

Analisi dei  sistemi nel dominio della  frequenza  e della  trasformata Zeta. 

4  1   

Sistemi descritti dalle equazioni alle differenze 

Risposta  in  frequenza,  relazione  fra  l’ampiezza  e  la  fase,  sistemi passa‐tutto, sistemi a fase minima. Strutture.  

3  1  3 

Progettazione di filtri FIR ed IIR 

Progetto  di  filtri  IIR  mediante  trasformazioni  di  filtri  analogici. Formule  di  trasformazione  di  frequenza  in  analogico  e  discreto. Progetto  di  filtri  FIR  con  il  metodo  delle  finestre  e  con l’approssimazione polinomiale. Confronto fra IIR e FIR. 

5    8 

Filtraggio statistico Filtri  di  Wiener.  Predizione  lineare:  equazione  di  Yule‐Walker. Applicazioni 

5  1  3 

Filtraggio adattativo 

Metodo  del  gradiente,  e  del  gradiente  stocastico. Minimi  quadrati (LS) ed implementazione ricorsiva (RLS). Applicazioni. 

5  1  3 

Totale Ore  48  6 36

 

Testi di riferimento 

A. Mertins, Signal analysis, ed. J. Wiley & Sons, 1999 

A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Discrete‐time Signal Processing, 2nd ed. Prentice Hall, 1999. 

V.K. Ingle, J.G. Proakis, Digital Signal Processing using MATLAB, Brooks‐Cole, 2000.  

S. Haykin, Adaptive filter theory, 4th edition, Prentice Hall.  

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano 

Sede e Orario 

Page 195: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

50  

 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Page 196: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

51  

 

ELETTROTECNICA Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Nicola FEMIA  

Giovanni SPAGNUOLO 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Fisica, Matematica II 

Crediti:  9 

Anno:  II 

Semestre:  II 

Codice:  SSD: 

ING‐IND/31 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso tratta  i fondamenti della teoria dei circuiti e  le applicazioni circuitali di  interesse nel contesto  dell’ingegneria  dell’informazione.  L’allievo  acquisisce  la  conoscenza  delle  principali proprietà statiche e dinamiche dei circuiti algebrici e dinamici, con particolare riferimento alle funzioni di  elaborazione di  segnale  e di  gestione dell’energia.  In  ambito  applicativo,  l’allievo acquisisce  competenze  di  base  per  il  successivo  studio  dei  circuiti  digitali  e  competenze specifiche  relative  ai  circuiti  di  power  management  per  i  sistemi  di  elaborazione  delle informazione, per i portable e mobile devices e per i sistemi wireless. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione delle caratteristiche statiche e dinamiche e del funzionamento dei circuiti per l’elaborazione  dell’informazione  e  dei  circuiti  per  la  gestione  dell’energia  nei  sistemi  per l’elaborazione dell’informazione. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Capacità di analizzare  le proprietà di un circuito  in relazione alle sue specifiche  funzionalità ingresso‐uscita  nel  dominio  del  tempo  e  della  frequenza.  Capacità  di  effettuare  una correlazione  fra  le  funzionalità  di  un  circuito  e  le  proprietà  dei  suoi  elementi  costitutivi. Capacità di effettuare il dimensionamento di filtri passivi e attivi e di definire le caratteristiche funzionali e circuitali di circuiti regolatori necessari per l’alimentazione di apparati informatici e di telecomunicazione. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  le  figure  di merito  e  i metodi  analitici  e  numerici  più  appropriati  per analizzare le funzioni ingresso‐uscita di circuiti. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed interagire con specialisti del settore elettronico su problematiche di analisi delle prestazioni e dimensionamento di circuiti per sistemi e apparati informatici e di telecomunicazione. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper estendere ed applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli discussi durante  il corso; approfondire gli argomenti  trattati usando  fonti e materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di matematica e fisica. 

Page 197: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

52  

 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni  in aula vengono discussi esempi applicativi dei metodi oggetto delle lezioni teoriche a tipologie di circuiti di interesse per il settore dell’informazione. Nel corso delle esercitazioni  in  laboratorio gli studenti analizzano prototipi circuitali e ne eseguono una caratterizzazione statica e dinamica. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  una  prova scritta e colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso  Introduzione ai circuiti 3 

Leggi e proprietà dei circuiti 

Fondamenti  di  Elettrotecnica.  Componenti  e  circuiti.  Circuiti statici e dinamici. Energia e informazione 

12  8   

Metodi di analisi e caratterizzazione 

Metodi  di  analisi  di  circuiti  nel  dominio  del  tempo  e  della frequenza. Caratteristiche ingresso‐uscita dei circuiti. 

12  8   

Strumenti per la simulazione 

Strumenti  e  tecniche di  analisi  simbolica  e numerica; metodi  e programmi di calcolo per l’analisi e la simulazione circuitale 

5  5   

Applicazioni  Filtri passivi e attivi, circuiti di power management 20  12 5

Totale Ore  52  33 5

Testi di riferimento 

‐ M.DeMagistris, G.Miano, Circuiti: fondamenti di circuiti per l’ingegneria, Springer 

‐ F.Shearer, Power management in mobile devices, Newness 

‐ S.Maniktala, Switching power supplies from A to Z, Elsevier 

‐ Dispense fornite dal docente. 

 

Page 198: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

53  

 

FISICA I e II 

Cds:  Ingegneria Informatica 

Docente: Joseph QUARTIERIi Michele GUIDA 

Salvatore DE PASQUALE 

Integrato: no 

Propedeuticità: Nessuna 

Crediti:  12 

 Anno: 

I  

Semestre: I e II 

Codice SSD: FIS01 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Capacità di risolvere semplici problemi e di descrivere matematicamente i fenomeni fisici relativi alla Fisica Classica di base.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscere i concetti che sono alla base dei fenomeni fisici e comprenderne la terminologia.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Sapere individuare i modelli fisici concreti cui poter applicare le conoscenze teoriche acquisite. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper individuare le metodologie più appropriate per analizzare le problematiche prospettate.  Valutare le procedure di risoluzione dei problemi proposti usando le tecniche matematiche più appropriate. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper trasmettere in forma scritta ed orale i concetti e le metodiche di risoluzione dei problemi fisici sottoposti.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare le diverse conoscenze acquisite durante il corso a contesti anche apparentemente differenti da quelli canonici ed approfondire gli argomenti trattati usando approcci diversi e complementari. 

Prerequisiti 

Elementi di algebra vettoriale, concetti di infinito e infinitesimo. Metodi didattici 

L’insegnamento prevede lezioni teoriche ed esercitazioni. Nelle esercitazioni, in particolare, vengono svolti esercizi di applicazione dei concetti fondamentali e delle tecniche di calcolo vettoriale e di calcolo infinitesimale a casi esemplari di fenomeni fisici elementari.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avviene mediante prove scritte e orali. 

Page 199: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

54  

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Cinematica 

Moto rettilineo uniformemente accelerato

Moto in campo gravitazionale 

Moto circolare uniformemente accelerato (in forma scalare).   

Derivata di un versore rotante – formula di Poisson 

6  4   

Dinamica 

Equazione fondamentale della dinamica (Newton)

Schema sinottico delle relazioni fondamentali 

Attrito dinamico e statico – Legge di Hooke 

6  2  2 

Dinamica 

Teorema  impulso‐q.d.m.  (solo  definizioni  e  qualche  semplice esercizio) 

Richiami sul teorema della media. Teorema Lavoro‐Energia cinetica 

Lavoro per traslazione e rotazione infinitesime 

6  4   

Dinamica 

Energia potenziale gravitazionale ed elastica

Campi conservativi   

Campi centrali newtoniani (per esempio elettrostatico ed acustico) 

3  2   

Dinamica 

Moto circolare vario (in forma vettoriale).

Momento di  un  vettore, di  una  forza,  della  q.  di moto  (in  forma assoluta e cartesiana)   

Teorema del momento angolare 

3  2   

Dinamica 

Centro di Massa. Proprietà del CM. I e II teorema di Koenig.

Momento di Inerzia per un punto materiale, per un sistema di p.m., per un corpo rigido 

Proprietà dei momenti di inerzia 

Digressione elementare su matrici e tensori 

Teorema degli assi paralleli 

6  2  2 

Cinematica Dinamica 

Traslazione, rotazione, rotolamento. Asse istantaneo di rotazione 

Lavoro per traslazione e rotazione infinitesime Gradi di libertà 

(Solo presentazione) Sistemi meccanici a due gradi di libertà 

Ruolo e risultante delle forze interne ed esterne 

Lavoro delle forze interne ed esterne 

Metodo di d’Alembert. 

6  2  2 

Page 200: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

55  

 

Introduzione delle equazioni di Eulero‐Lagrange

Termologia 

Termologia e calore. Temperatura. Gas perfetti e gas reali.

Lavoro e Calore. Dilatazione e conducibilità  termica. Convezione e irraggiamento. Calori specifici 

3    2

Fluidi 

Legge  di  Leonardo.  Principio  di  Pascal.  Effetto  Magnus  e  strato limite 

Eq. di Bernoulli e conservazione dell’energia  

3    2

Linearità e sovrapposizione 

Richiamo sui campi centrali  (conservativi) applicato alla formula di Coulomb.  Parallelo  fra  l’energia  potenziale  meccanica  ed elettrostatica.  Sorgenti  discrete.  Principio  di  sovrapposizione  e linearità. Circuitazione e Irrotazionalità. 

3  2

Elettrostatica Induzione  elettrostatica.  Sorgente  continua  lineare.  Calcolo  del campo con la formulazione di Coulomb. Confronto Campo generato da segmento o da arco di circonferenza carichi. 

3  2

Elettrostatica 

Bipoli 

Campi newtoniani:  caso  elettrostatico  e  acustico. Gauss.  Flusso  e solenoidalità. 

Sistemi di conduttori – Condensatori. Correnti elettriche. 

Bipoli serie e parallelo 

6  4

Magnetismo 

Campo di induzione magnetica ‐ I formula di Laplace

Campo  generato  da  segmento  di  corrente  o  da  arco  di circonferenza. 

3  2

Magnetismo 

II formula di Laplace e Forza di Lorentz. 

Momento meccanico su circuiti piani 

Circuitazione di B. Legge di Ampère 

6  4

Magnetismo Induzione elettromagnetica. Faraday‐Neumann‐Lenz. 

Auto e mutua induttanza 

6  4

Onde 

Onde meccaniche, acustiche ed elettromagnetiche.

Equazioni differenziali di alcuni tipi di onde monodimensionali. 

Sovrapposizione.  Parametri  descrittivi  principali  (intensità, frequenza, lunghezza d’onda, etc.). 

Principali fenomeni ondulatori (interferenza, diffrazione, etc.) 

3  2

Totale Ore  72  38 10

 

Testi di riferimento 

J. Quartieri et al. , FISICA  ‐ Meccanica ed Elettromagnetismo (in preparazione)  

Appunti dalle lezioni e testi consigliati dagli altri docenti.

Page 201: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

56  

 

FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI 

Cds:  Ingegneria Informatica 

Docente: Pasquale CHIACCHIO 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Matematica III 

Crediti:  9 

Anno:  II 

Semestre:  II 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/04 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’apprendimento di metodi per l’analisi di sistemi dinamici a tempo continuo e a tempo  discreto  nei  vari  domini  (tempo,  variabile  complessa,  frequenza).  Fornisce  anche  le competenze sui metodi di progetto per controllori di sistemi dinamici. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Modelli  di  sistemi  dinamici  lineari  a  tempo  continuo.   Modelli  trasformati  secondo  Laplace.  Diagrammi  frequenziali.    Funzioni  di  trasferimento.    Sistemi  di  controllo  in  controreazione.   Modelli  di  sistemi  dinamici  lineari  a  tempo  discreto.    Modelli  trasformati  secondo  zeta‐trasformata.    Sistemi  a  dati  campionati.  Interpretazione  di  specifiche  sul  comportamento  a regime e in transitorio.  Metodi di passaggio ciclo aperto‐ciclo chiuso.  Carte di Nichols.  Luogo delle radici.   Regolatori standard.  Sistemi di controllo digitali. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  calcolare  la  risposta  forzata  e  in  evoluzione  libera  di  sistemi  dinamici  lineari.  Saper calcolare  la  risposta  a  regime  e  nel  transitorio  di  sistemi  dinamici  lineari.  Saper  tracciare diagrammi  frequenziali.  Saper  analizzare  sistemi  di  controllo  in  controreazione.    Saper progettare controllori per sistemi dinamici e saperne valutare le prestazioni 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Individuare  il metodo migliore per derivare  la risposta di sistemi dinamici  lineari.   Proporre  il controllore migliore per risolvere un problema di controllo.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre oralmente un argomento del corso. Saper scrivere una relazione su una analisi o un progetto effettuati.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso.  

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze matematiche  di  base,  con  particolare  riferimento  alle  strutture  algebriche,  al  calcolo matriciale, alle equazioni differenziali, alle trasformate di Laplace e di Fourier. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche ed esercitazioni  in aula. Nelle esercitazioni  in aula vengono assegnati, svolti e commentati esempi di applicazione dei concetti illustrati. 

Metodi di valutazione 

Page 202: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

57  

 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare  i principali  concetti esposti nel  corso.  Il  voto, espresso  in  trentesimi  con eventuale lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  della  Facoltà 

(http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule.  

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Sistemi dinamici a tempo continuo 

Sistemi  non  lineari  e  lineari.  Linearizzazione  ed  equilibrio.  Rappresentazioni dello stato.  Stabilità. 

4  4   

Analisi con la  Laplace‐trasformata   

Definizione e proprietà. Richiami sulla  trasformata di  Laplace. Risposta dei  sistemi  lineari. Evoluzione  libera e modi naturali. Criteri di  stabilità dei sistemi lineari. 

4  6   

Funzione di trasferimento 

Rappresentazioni  della  funzione  di  trasferimento.  Risposta  forzata.  Risposta al gradino di  sistemi del 1° e del 2° ordine. Schemi a blocchi.  Realizzazione. Ritardo temporale 

6  6   

Risposta armonica 

Teorema della risposta armonica. Rappresentazione grafica della G(jω). 

Diagrammi di Bode. Diagramma polare. Diagramma di Nichols.  6  8   

Sistemi dinamici a tempo discreto 

Sistemi dinamici a  tempo discreto.  Stabilità. Analisi  con  la  trasformata zeta. Modi di evoluzione. Criterio di stabilità. Funzione di trasferimento. Sistemi a dati campionati. 

6  4   

Controllo 

Vantaggi del  controllo  in  controreazione.  Specifiche per  un  sistema di controllo.  Soddisfacimento  delle  specifiche  di  regime.  Specifiche  sulla stabilità a ciclo chiuso. Criteri di stabilità robusta. Progetto di controllori nel dominio della frequenza. Progetto di controllori nel dominio della s. Regolatori standard. Progetti di controllori digitali 

18  18    

Totale Ore  44  46

 

Testi di riferimento 

F. Basile, P. Chiacchio, Lezioni di Automatica volume I, CUES, Fisciano, 2007. 

F. Basile, P. Chiacchio, Lezioni di Automatica volume II, CUES, Fisciano, 2007. 

Per approfondimenti: S. Chiaverini, F. Caccavale, L. Villani, L. Sciavicco, Fondamenti di Sistemi Dinamici, McGraw‐Hill, Milano,  2003.  P.  Bolzern,  R.  Scattolini,  N.  Schiavoni,  Fondamenti  di Controlli Automatici, McGraw‐Hill, Milano, 2004. 

Esercizi sulla pagina web del docente accessibile da www.automatica.unisa.it. 

Page 203: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

58  

 

Page 204: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

59  

 

FONDAMENTI DI INFORMATICA Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Donatello CONTE 

Integrato: no 

Propedeuticità:  

Crediti:  6 

Anno:  I 

Semestre:  I 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso  fornisce gli elementi di base per  la risoluzione di semplici problemi  tramite  l’uso di elaboratori elettronici, sia nell’ambito di applicazioni di carattere generale, sia per applicazioni tipiche dello specifico settore ingegneristico utilizzando il linguaggio di programmazione C. A tal fine,  il  corso  è  strutturato  in modo  da  consentire  agli  studenti  di  acquisire  le  conoscenze relative  alle  caratteristiche  fondamentali  di  un  elaboratore  elettronico  e  dei  suoi  principi  di funzionamento, del modo in cui le informazioni vengono codificate e rappresentate all’interno del  calcolatore.  Successivamente  anche  attraverso  esercitazioni  in  laboratorio  vengono acquisite le conoscenze relative agli elementi fondamentali del linguaggio di programmazione C unitamente alle tecniche fondamentali di “problem solving” mediante l’uso di un elaboratore. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenze  sull’architettura  degli  elaboratori  e  comprensione  delle  modalità  (logica)  di funzionamento di un elaboratore elettronico, della  codifica e  relativa  rappresentazione delle informazioni, dei costrutti  fondamentali dei  linguaggi di programmazione, delle strutture dati principali  (vettori  e matrici),  della  rappresentazione  degli  algoritmi  attraverso  diagrammi  a blocchi,  della  sintassi  del  linguaggio  C  e  del  suo  utilizzo  per  la  realizzazione  di  algoritmi; conoscenze di massima sulla struttura di un sistema operativo, comprensione della catena di programmazione. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  rappresentare  semplici  algoritmi  attraverso  diagrammi  a  blocchi  e  codificarli utilizzando il linguaggio C; saper interpretare e comprendere codice scritto in linguaggio C. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper utilizzare i costrutti base del linguaggio C per la codifica di algoritmi. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Data la natura del corso non vengono sviluppate particolari abilità comunicative.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando libri di testo diversi da quelli proposti o la documentazione in linea. 

Prerequisiti 

Nessuno. 

Metodi didattici 

Page 205: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

60  

 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni  in aula vengono proposti e commentati algoritmi e  la  relativa codifica  in  linguaggio C. Nelle esercitazioni  in  laboratorio  gli  studenti  implementano  specifici algoritmi o completano programmi parzialmente scritti in linguaggio C. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  una  prova scritta  e  colloquio  orale.  La  prova  scritta  viene  realizzata  dallo  studente  sul  sistema  di elaborazione;  essa  consiste  in  scrittura,  compilazione,  esecuzione  e  verifica  di  un  semplice programma in linguaggio C. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Concetti di Base 

Il concetto di  informazione, algoritmo, programma ed esecutore. Elementi di architettura dei sistemi informatici: la macchina di von Neumann. Memoria  centrale,  bus,  unità  centrale,  interfacce  di ingresso/uscita.  Codifica  dell’informazione:  codifica dell’informazione  non  numerica,  codifica  dei  numeri  naturali, interi,  frazionari  e  reali.  I  linguaggi  di  programmazione  e  loro descrizione: carte sintattiche e notazione Backus‐Naur. 

10     

Fondamenti di Programmazione 

Introduzione generale: concetti di aggregazione e astrazione. Tipi e  variabili.  Tipi  semplici:  intero,  float,  char.  Tipi  enumerativi. Variabili  automatiche,  esterne  e  statiche. Operatori.  Espressioni. L’istruzione di  assegnazione e  sua  semantica.  Istruzioni  semplici. Blocchi  di  istruzioni.  Strutture  di  controllo  selettive.  Strutture  di controllo  iterative  predeterminate  e  non.  Carte  sintattiche  dei principali  costrutti  di  programmazione.  Tipi  strutturati:  Array. Gestione delle stringhe. 

10  4   

Decomposizione funzionale e elementi di progetto di programmi 

Concetti  di  programmazione modulare.  Il  concetto  di  funzione. Definizione,  chiamata,  prototipo.  Passaggio  dei  parametri  per valore e per  riferimento. Effetti  collaterali e procedure. Grafo di flusso.  Sequenza  statica e  sequenza dinamica. Visibilità e durata delle variabili. Le funzioni predefinite della standard library. 

10  5   

I file Il  concetto  di  file.  File  ad  accesso  sequenziale  e  diretto.  File  di testo. Apertura ed operazioni di lettura e scrittura su file. Lettura a carattere e formattata. 

3  2   

sviluppo di semplici programmi 

Strumenti per  la produzione di programmi. Scrittura ed editing di un  programma.  Compilazione,  collegamento  ed  esecuzione. Sviluppo di programmi di base. 

    8 

sviluppo di algoritmi 

Sviluppo  di  algoritmi  notevoli  su  vettori  e  matrici:  calcolo  del minimo  e  del  massimo,  prodotto  scalare,  prodotto  matriciale, calcolo della  trasposta e della  traccia di una matrice. Sviluppo di programmi  con  I/O  su  file.  Algoritmi  notevoli  di  ricerca  ed ordinamento:  ricerca  lineare,  ricerca  dicotomica,  bubble  sort, selection sort. 

    8 

Totale Ore  33  11 16

 

Page 206: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

61  

 

Testi di riferimento 

S. Ceri, D. Mandrioli, L. Sbattella, P. Cremonesi, G. Cugola ‐ Informatica: Arte e Mestiere, Terza Edizione McGraw‐Hill Italia. 

Per le parti di programmazione è consigliato il seguente manuale di linguaggio C:  

B.W. Kernighan, D. Ritchie ‐ Linguaggio C, Pearson‐Prentice Hall, II edizione. 

Page 207: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

62  

 

INGEGNERIA DEL SOFTWARE Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: Pasquale FOGGIA 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Programmazione ad 

Oggetti 

Crediti:  9 

Anno:  I 

Semestre: I 

Codice:  SSD:  

ING‐INF/05 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  mira  all’apprendimento  di  modelli,  metodi  e  strumenti  per  la  progettazione    e realizzazione  di  sistemi  software    di  grandi  dimensioni,  e  dei  principali  processi  che intervengono nel ciclo di vita del software. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza  dei  principali  design  pattern.  Comprensione  dei  documenti  di  analisi  e  di progetto realizzati utilizzando il linguaggio UML.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare un sistema software utilizzando i principali design pattern; saper esprimere l’analisi dei requisiti e le scelte progettuali usando UML; saper utilizzare strumenti software per la documentazione automatica, il testing e il controllo delle revisioni dei programmi.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi più appropriati per progettare e  realizzare un  sistema  software complesso in base al contesto in esame.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  documentare  e  comunicare  con  gli  opportuni  formalismi  i  requisiti  di  un  sistema software e le scelte progettuali effettuate. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  è  richiesta  la  conoscenza  del linguaggio Java. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un  progetto  da  sviluppare  durante  tutto  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende unitariamente  tutti  i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità di progettazione e realizzazione di un sistema software partendo dalle specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio 

Page 208: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

63  

 

gli studenti utilizzano stumenti software per la documentazione automatica e il controllo delle revisioni. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante la realizzazione di un elaborato e un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Introduzione  al  ciclo  di  vita  del  software.  Qualità  del  software: caratteristiche del prodotto e caratteristiche del processo. 

4     

UML  Aspetti avanzati di UML.  2    2

Ciclo di vita del software: metodi tradizionali. 

Il  modello  a  cascata.  Analisi  dei  requisiti.  Progettazione. Implementazione.  Test.  Deployment  e manutenzione.  Evoluzioni  del modello  a  cascata.  Il  metodo  UP  (cenni).  Approcci  model‐driven (cenni). 

10  8   

Ciclo di vita del software: metodi agili. 

Limitazioni dei metodi tradizionali. Metodi agili: principi fondamentali. Sviluppo test‐driven. Refactoring. I metodi SCRUM e XP (cenni). 

10  8   

Design pattern Introduzione ai design pattern. Pattern di creazione. Pattern strutturali. Pattern comportamentali. 

8  8   

Strumenti software 

Unit  testing:  Junit.  Build  automatico:  Ant.  Sistemi  di  controllo  delle revisioni: Subversion.  

6    8 

Gestione dei progetti 

Principi  e  concetti  generali.  Strumenti  di  base  per  la  gestione  dei progetti: GANTT, PERT e Critical Path Method. Stima dei  tempi e dei costi. Quality assessment e process improvement nella produzione del software: Capability Maturity Model (cenni). 

8  8   

Totale Ore  48  32 10

 

Testi di riferimento 

- I. Sommerville, Ingegneria del software (8 ed.), Addison‐Wesley, 2007. - Dispense aggiuntive fornite dal docente - Altri testi consigliati - E. Gamma et al., Design Patterns, Pearson Education Italia, 2002. 

 

 

Page 209: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

64  

 

INTELLIGENZA ARTIFICIALE  Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docenti: Angelo MARCELLI 

Antonio DELLA CIOPPA 

Integrato:  no 

Propedeuticità:  nessuna 

Crediti:  6 

Anno:  II 

Semestre: I 

Codice: 0622700020 

SSD: ING‐INF/05 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso presenta gli aspetti  fondamentali per  la modellazione di agenti  intelligenti artificiali. Vengono affrontati gli aspetti relativi alla rappresentazione del mondo, ai metodi generali per la  risoluzione  dei  problemi,  all’apprendimento  automatico  di  strategie  comportamentali.  Il corso è  completato da una parte  relativa all’applicazione di  reti neurali e algoritmi evolutivi nell’ambito del riconoscimento di pattern.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza  delle metodologie  e  degli  strumenti  per  la modellazione  di  agenti  intelligenti. Comprensione  delle  relazioni  tra  rappresentazioni  del  mondo,  strategie  di  risoluzione  dei problemi e possibilita’ di apprendimento automatico.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Individuare  i  modelli  e  gli  strumenti  più  adatti  per  la  rappresentazione  e  la  soluzione  di problemi complessi,  stimarne i costi computazionali e le prestazioni. Capacità di implementare agenti intelligenti. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  scegliere  e  integrare modelli  e metodi  proposti  in  letteratura  per  la  realizzazione  di agenti. Individuare i trend metodologici e tecnologici per le applicazioni a problemi reali.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo,  documentare  il  lavoro  svolto  in  forma  scritta  e  comunicare oralmente i risultati della propria attivita’ . 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper valutare le soluzioni tecnologiche proposte nella letteratura specializzata.  

Prerequisiti 

Fondamenti di logica, progettazione di algoritmi e strutture dati.  

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un  progetto  da  sviluppare  durante  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende unitariamente tutti  i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle capacità specifiche, delle capacità di lavorare in team.  

Page 210: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

65  

 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avviene mediante  un  colloquio orale e  la valutazione dell’elaborato di progetto svolto  in  laboratorio. Nel corso del colloquio l’allievo/a  dovra’  presentare  e  discutere  un  articolo  scientifico  su  tematiche  attinenti  gli argomenti del corso. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici OreLez. 

OreEserc. 

Introduzione all' Intelligenza Artificiale 

Introduzione  al  corso.  Tesi  debole  e  tesi  forte  dell'intelligenza  artificiale. Agenti intelligenti 

2   

Tecniche di risoluzione di problemi 

Sistemi formali.  Coerenza e completezza di un sistema formale.

Rappresentazione  nello  spazio  degli  stati  (SSR)  e  per  riduzione  a sottoproblemi. Strategie di ricerca non informata. Ricerca informata. Ricerca su grafi AND‐OR. 

Teoria dei giochi. Problemi di soddisfacimento dii vincoli 

12  6 

Rappresentazione della conoscenza, ragionamento e pianificazione 

Agenti logici. Calcolo proposizionale. 

Logica del primo ordine. Sintassi e  semantica. Clausole di Horn.  L'inferenza nella logica del primo ordine. Unificazione e lifting. Concatenazione in avanti e all’indietro. Risoluzione  

Problemi di pianificazione. Pianificazione come ricerca in SSR.  

Elementi  fondamentali  di  Prolog:  Unificazione  e  Backtracking.  Operatori extra‐logici: not, cut. 

12  6 

Reti neurali artificiali 

Definizione di rete neurale. Training e Learning. Modalità di addestramento. Leggi di apprendimento 

Il  percettrone  di  Rosenblatt.  Adaline.  Il  percettrone  multilivello.  Rete Learning  Vector  Quantization  (LVQ).  Algoritmo  FSCL.  Mappe  Auto Organizzanti di Kohonen (SOM). Support Vector Machine (SVM) 

6  4 

Algoritmi genetici  Paradigma  della  computazione  evolutiva.  Operatori  genetici:  selezione, crossover e mutazione. Algoritmi genetici ed evolutivi. Tuning dei parametri. 

6  4 

Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale 

Presentazione  dei  principali  ambiti  applicativi  dell'Intelligenza  Artificiale all'ingegneria.    2 

Totale Ore  38 22

Testi di riferimento 

S.J.Russell, P. Norvig, Intelligenza artificiale. Un approccio moderno, volumi 1, Pearson Education Italia, 2010. 

Page 211: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

66  

 

MATEMATICA I 

CdL:  Ingegneria Informatica 

Docente: Ciro D’APICE 

Giovannina ALBANO 

Abdelaziz RHANDI 

Tiziana DURANTE 

Integrato:  no 

Propedeuticità: nessuna 

Crediti:  9 

Anno:  I 

Semestre:  I 

Codice:  SSD: 

MAT/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso mira  all’acquisizione  degli  elementi  di  base  di  Analisi Matematica  ed  Algebra  lineare: 

Insiemi numerici, Cenni di Algebra Vettoriale, Funzioni reali, Richiami su equazioni e disequazioni, 

Successioni  numeriche,  Limiti  di  una  funzione,  Funzioni  continue,  Derivata  di  una  funzione, 

Teoremi  fondamentali  del  calcolo  differenziale,  Studio  del  grafico  di  una  funzione,  Matrici  e 

sistemi lineari, Spazi vettoriali, Trasformazioni lineari e diagonalizzazione, Geometria analitica. Gli 

obiettivi formativi del corso consistono nell’acquisizione dei risultati e delle tecniche dimostrative, 

nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo.  

Il  corso  ha  come  scopo  principale  quello  di  consolidare  conoscenze matematiche  di  base  e  di 

fornire  e  sviluppare  strumenti  utili  per  un  approccio  scientifico  ai  problemi  e  fenomeni  che  lo 

studente incontrerà nel proseguimento dei suoi studi. La parte teorica del corso sarà presentata in 

modo  rigoroso ma  conciso  e  accompagnata  da  una  parallela  attività  di  esercitazione  volta  a 

favorire la comprensione dei concetti. 

Competenze e capacità in uscita dal corso 

Competenze  relative a: Applicare  i  teoremi e  le  regole studiate alla  risoluzione di problemi. Uso 

corretto  del  linguaggio  matematico.  Affrontare  ed  analizzare  vari  problemi.  Caratteristiche  e 

proprietà delle funzioni reali di una variabile reale. Numeri reali e complessi. Proprietà di matrici, 

spazi vettoriali, trasformazioni lineari, autovalori e autovettori 

Capacità di: Sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni. Costruire metodi e procedure per 

la  risoluzione di problemi. Effettuare calcoli  con  limiti, derivate. Analizzare  il  comportamento di 

una funzione di una singola variabile. Svolgere semplici calcoli con i numeri complessi. 

Risolvere esercizi non complessi nell’ambito della geometria e dell’algebra lineare. 

Determinare autovalori e autovettori di una trasformazione lineare. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della  terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica, algebra  lineare e 

geometria, conoscenza delle metodologie di dimostrazione, conoscenza dei concetti fondamentali 

dell’analisi  matematica,  conoscenza  dei  concetti  fondamentali  dell’algebra  lineare  e  della 

geometria. 

Page 212: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

67  

 

 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  applicare  i  teoremi  e  le  regole  studiate  alla  risoluzione di problemi  .  Saper  sviluppare  in 

modo  coerente  le  varie dimostrazioni.  Saper  costruire metodi e procedure per  la  risoluzione di 

problemi. Saper effettuare calcoli con limiti, derivate. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  metodi  più  appropriati  per  risolvere  in  maniera  efficiente  un  problema 

matematico. Essere capaci di trovare delle ottimizzazioni al processo di risoluzione di un problema 

matematico. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo. Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante  il corso. 

Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  allo  studente  sono  richiesti  i  seguenti 

prerequisiti: 

- conoscenze  relative  all’algebra,  con  particolare  riferimento  a:  equazioni  e  disequazioni algebriche, logaritmiche, esponenziali, trigonometriche, trascendenti, 

- conoscenze  relative  alla  trigonometria,  con  particolare  riferimento  alle  funzioni trigonometriche fondamentali. 

-  Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, durante  le quali saranno presentati gli argomenti del 

corso mediante  lezioni  frontali, ed esercitazioni  in aula durante  le quali di  forniranno  i principali 

strumenti necessari per la risoluzione di esercizi relativi ai contenuti dell’insegnamento. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta ed 

un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti   Contenuti specifici  Ore Lez. 

Ore Es. 

Cenni di Algebra Vettoriale Introduzione all’algebra vettoriale e alle operazioni con i vettori. 

1  2 

Page 213: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

68  

 

Insiemi numerici. 

Introduzione  alla  teoria  degli  insiemi.  Operazioni  sui sottoinsiemi  di  un  insieme.  Introduzione  ai  numeri reali.  Estremi di un  insieme numerico.  Intervalli di R. Intorni,  punti  di  accumulazione.  Insiemi  chiusi  e insiemi aperti. Introduzione ai numeri complessi. Unità immaginaria. Operazioni  sui numeri complessi. Forma geometrica e forma trigonometrica. Potenze e formula di De Moivre. Radici n‐esime. 

5  3 

Funzioni reali 

 

Definizione. Campo di esistenza, codominio e grafico di funzione.  Estremi  di  una  funzione  reale.  Funzioni monotone.  Funzioni  composte.  Funzioni  invertibili. Funzioni elementari: funzione potenza nesima e radice n‐esima,  funzione  esponenziale,  funzione  logaritmica, funzione  potenza,  funzioni  trigonometriche  e  loro inverse. 

4  2 

Richiami su equazioni e disequazioni 

 

Equazioni di primo grado. Equazioni di secondo grado. Equazioni  binomie.  Equazioni  irrazionali.  Equazioni trigonometriche.  Equazioni  esponenziali  e logaritmiche.  Sistemi  di  equazioni.  Disequazioni  di primo  grado.  Disequazioni  di  secondo  grado. Disequazioni  fratte.  Disequazioni  irrazionali. Disequazioni  trigonometriche.  Disequazioni esponenziali e logaritmiche. Sistemi di disequazioni. 

2  3 

Successioni numeriche 

 

Definizioni. Successioni limitate, convergenti, oscillanti e  divergenti.  Successioni  monotone.  Numero  di Nepero. Criterio di convergenza di Cauchy. 

2  2 

Limiti di una funzione 

 

Definizione. Limite destro e limite sinistro. Teorema di unicità.  Teoremi  di  confronto.  Operazioni  e  forme indeterminate. Limiti notevoli. 

5  3 

Funzioni continue 

 

Definizione.  Continuità  e  discontinuità.  Teorema  di Weierstrass. Teorema degli  zeri. Teorema di Bolzano. Continuità uniforme. 

5   

Derivata di una funzione 

 

Definizione.  Derivate  destra  e  sinistra.  Significato geometrico, retta  tangente al grafico di una  funzione. Derivabilità  e  continuità.  Regole  di  derivazione. Derivate  delle  funzioni  elementari.  Derivate  di funzione  composta  e  funzione  inversa.  Derivate  di ordine  superiore.  Differenziale  di  una  funzione  e significato geometrico. 

5  3 

Teoremi fondamentali del calcolo differenziale 

 

Teorema  di  Rolle.  Teorema  di  Cauchy.  Teorema  di Lagrange  e  corollari.  Teorema  di  De  l’Hospital. Condizioni  per massimi  e minimi  relativi.  Formule  di Taylor e di Mac‐Laurin. 

4  3 

Studio del grafico di una funzione 

Asintoti  di  un  grafico.  Ricerca  dei massimi  e minimi relativi.  Funzioni  concave  e  convesse  in  un  punto, flessi. Grafico di una  funzione  tramite  i  suoi elementi caratteristici. 

6  8 

Matrici e sistemi lineari Matrici  e Determinanti. Risoluzione di  sistemi  lineari: 

2 2

Page 214: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

69  

 

  Teorema di Rouché‐Capelli; Teorema di Cramer. 

Spazi vettoriali 

 

La  struttura  di  spazio  vettoriale.  Dipendenza  e indipendenza  lineare.  Spazi  Vettoriali  e  dimensione finita.  Teorema  della  base.  Sottospazi  vettoriali. Intersezione  e  somma  di  sottospazi  (cenni),  somma diretta. Definizione di prodotto scalare. Definizione di spazio vettoriale euclideo reale. Definizione di norma. Disuguaglianza  di  Cauchy  –  Schwarz.  Definizione  di angolo.  Definizione  di  vettori  ortogonali.  Basi ortonormali.  Componenti  in  una  base  ortonormale. Proiezioni ortogonali. Procedimento di Gram‐Schmidt. 

3  2 

Trasformazioni lineari e diagonalizzazione 

 

Definizioni  di  trasformazione  lineare.  Nucleo  e immagine. Proprietà e caratterizzazioni. Teorema della dimensione.  Rappresentazione  matriciale.  Polinomio caratteristico.  Autospazi  e  relative  proprietà. Molteplicità algebrica e geometrica. Diagonalizzazione: definizione  e  caratterizzazioni  (per  matrici  ed endomorfismi).  Condizione  sufficiente  per  la diagonalizzazione.  Diagonalizzazione  ortogonale. Definizione  e  caratterizzazioni  di  endomorfismi simmetrici.  Proprietà  degli  autovalori  di  matrici simmetriche. Teorema spettrale. 

5  3 

Geometria analitica 

 

Sistema di riferimento cartesiano nel piano. Equazione della  retta  in  forma  implicita  ed  esplicita.  Equazione segmentaria  della  retta.  Parallelismo  di  rette.  Fascio improprio di rette. Fascio proprio di rette. Retta per un punto. Retta passante per un punto e parallela ad una retta data. Condizioni di perpendicolarità di due rette. Coniche.  Algoritmo  di  riduzione  a  forma  canonica. Coordinate  cartesiano  nello  spazio.  Equazione  del piano (parametrica e cartesiana). Equazione della retta (parametrica,  cartesiana,  simmetrica).  Fasci  di  piani. Stelle  di  piani.  Condizioni  di  parallelismo  e perpendicolarità tra rette e rette, rette e piani, piani e piani. 

3  2 

Totale Ore  52 38

 

Testi di riferimento 

G. Albano, C. D’Apice, S. Salerno, Limiti e Derivate, CUES (2002). G. Albano, C. D’Apice, S. Salerno, Algebra Lineare, CUES (2002). C. D’Apice, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica I, CUES (2007). G. Albano, La prova scritta di geometria: tra teoria e pratica, CUES (2011). Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT. Appunti delle lezioni.  

Page 215: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

70  

 

MATEMATICA II CdL:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Gerardo IOVANE Elvira ZAPPALE 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Matematica I 

Crediti:  9 

Anno:  I 

Semestre:  II 

Codice:  SSD: 

MAT/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’acquisizione degli elementi di base di Analisi Matematica: integrali delle funzioni di 

una variabile, serie numeriche, successioni e serie di  funzioni,  funzioni di più variabili, equazioni 

differenziali, integrali di funzioni di più variabili, curve e integrali curvilinei, superfici.  

Gli  obiettivi  formativi  del  corso  consistono  nell’acquisizione  dei  risultati  e  delle  tecniche 

dimostrative, nonché nella capacità di utilizzare i relativi strumenti di calcolo.  

Il  corso  ha  come  scopo  principale  quello  di  consolidare  conoscenze matematiche  di  base  e  di 

fornire  e  sviluppare  strumenti  utili  per  un  approccio  scientifico  ai  problemi  e  fenomeni  che  lo 

studente incontrerà nel proseguimento dei suoi studi. La parte teorica del corso sarà presentata in 

modo  rigoroso ma  conciso  e  accompagnata  da  una  parallela  attività  di  esercitazione  volta  a 

favorire la comprensione dei concetti. 

Competenze e capacità in uscita dal corso 

Competenze relative a:  

Applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi  

Caratteristiche e proprietà fondamentali delle funzioni reali di più variabili reali. Metodi di soluzione delle equazioni differenziali ordinarie. Concetti di curve e integrali curvilinei. Proprietà ed applicazione di integrali di funzioni di più variabili.  

Capacità di:  Effettuare calcoli con serie ed integrali. Calcolare massimi e minimi di funzioni di due variabili. Risolvere semplici equazioni differenziali. Calcolare semplici integrali curvilinei. Calcolare semplici integrali doppi.  Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’analisi matematica conoscenza delle metodologie di dimostrazione conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi matematica 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) Saper applicare i teoremi e le regole studiate alla risoluzione di problemi  Saper sviluppare in modo coerente le varie dimostrazioni Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi Saper risolvere semplici equazioni differenziali ordinarie 

Page 216: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

71  

 

Saper risolvere semplici integrali curvilinei e integrali doppi  Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  metodi  più  appropriati  per  risolvere  in  maniera  efficiente  un problema matematico Essere capaci di trovare delle ottimizzazioni al processo di risoluzione di un problema matematico 

Abilità comunicative (communication skills) Saper lavorare in gruppo Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica 

Capacità di apprendere (learning skills) 1. Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati 

durante il corso 2. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  allo  studente  sono  richiesti  i  seguenti 

prerequisiti: 

- conoscenze  relative  all’Algebra  Lineare  con  particolare  riferimento  a: Matrici  e  sistemi lineari, Spazi vettoriali, Trasformazioni lineari e diagonalizzazione, Geometria analitica 

- conoscenze relative all’Analisi Matematica di base, con particolare riferimento a: Equazioni e  disequazioni  algebriche,  Studio  del  grafico  di  una  funzione  di  una  variabile  reale, Successioni  e  serie  numeriche,  Limiti  di  una  funzione,    Continuità  e  Derivabilità  di  una funzione, Teoremi fondamentali del calcolo differenziale 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, durante  le quali saranno presentati gli argomenti del 

corso mediante  lezioni  frontali, ed esercitazioni  in aula durante  le quali di  forniranno  i principali 

strumenti necessari per la risoluzione di esercizi relativi ai contenuti dell’insegnamento. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta ed 

un colloquio orale. 

 

Contenuto del corso 

Argomenti   Contenuti specifici  Ore Lez. 

Ore Eserc. 

Integrazione di funzioni di una variabile 

Definizione  di  funzione  primitiva  e  integrale  indefinito. Integrali immediati. Regole e metodi di integrazione. Integrale delle  funzioni  razionali  fratte.  Integrale definito e  significato geometrico.  Teorema  del  valor medio.  Funzione  integrale  e teorema fondamentale del calcolo integrale. 

6  6 

Serie numeriche Introduzione  alle  serie  numeriche.  Serie  convergenti, divergenti e indeterminate. Serie geometrica, armonica. Serie a  termini  positivi  e  criteri  di  convergenza:  criteri  del 

2  2 

Page 217: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

72  

 

confronto, del rapporto, della radice.

Successioni e serie di funzioni 

Successioni.  Definizioni.  Convergenza  puntuale  e  uniforme. Esempi e  controesempi. Teorema  sulla  continuità del  limite. Criterio  di  Cauchy  uniforme.  Teoremi  di  passaggio  al  limite sotto  il  segno  di  integrale.  Teorema  di  passaggio  al  limite sotto  il  segno  di  derivata.  Serie  di  funzioni.  Definizioni. Convergenza  puntuale,  uniforme,  totale.  Criteri  di  Cauchy. Derivazione  e  integrazione  per  serie.  Serie  di  potenze. Definizioni.  Insieme di convergenza e  raggio di convergenza. Teorema  di  Cauchy‐Hadamard.  Teorema  di  D’Alembert. Raggio  di  convergenza  della  serie  derivata.  Convergenza uniforme e  totale. Teorema di  integrazione e di derivazione per serie. Esempi e controesempi. 

6  4 

Funzioni di più variabili 

Definizioni.  Limite  e  continuità.  Teorema  di  Weierstrass. Teorema di Cantor. Derivate parziali.  Il Teorema di Schwarz. Gradiente.  Differenziabilità.  Il  Teorema  del  Differenziale Totale.  Funzioni  composte.  Teorema  di  derivazione  delle funzioni  composte. Differenziabilità delle  funzioni composte. Derivate  direzionali.  Funzioni  con  gradiente  nullo  in  un connesso.  Funzioni  definite  tramite  integrali.  Formula  di Taylor e differenziali di ordine superiore. Forme quadratiche. Matrici quadrate definite, semidefinite e indefinite. Massimi e minimi relativi. Funzioni a valori vettoriali. 

7  5 

Equazioni differenziali 

Definizioni. Integrale particolare e integrale generale. Esempi. Il problema di Cauchy. Teorema di esistenza ed unicità locale. Teorema  di  esistenza  ed  unicità  globale.  Prolungamento  di una  soluzione.  Soluzioni  massimali  (cenni).  Equazioni differenziali  del  primo  ordine.  Equazioni  differenziali  lineari. Struttura  dell’insieme  delle  soluzioni.  Equazioni  differenziali lineari  a  coefficienti  costanti.  Wronskiano  e  sue  proprietà. Metodi di risoluzione. 

6  7 

Integrali di funzioni di più variabili Definizioni. Esempi. Proprietà. Applicazione ad aree e volumi. Il  Primo  Teorema  di  Pappo‐Guldino.  Formule  di  riduzione. Cambiamento di variabili. 

7  6 

Curve e Integrali curvilinei Definizione. Curve regolari. Lunghezza di una curva. Teorema di rettificabilità. Integrale curvilineo di una funzione. 

4  3 

Forme differenziali 

Definizioni. Campi vettoriali. Integrale curvilineo di una forma differenziale  lineare.  Forme  chiuse  ed  esatte.  Criteri  di esattezza. Relazione tra esattezza e chiusura. Forme chiuse in rettangoli  o  aperti  stellati.  Forme  chiuse  in  aperti semplicemente connessi. 

7  4 

Superfici e Integrali superficiali 

Definizioni.  Esempi.  Proprietà.  Cambiamento  di rappresentazioni  parametriche.  Area  di  una  superficie  e integrali superficiali. Superfici con bordo. Il Secondo Teorema di  Pappo‐Guldino.  Teorema  della  Divergenza.  Formula  di Stokes. 

5  3 

Totale Ore  50  40

Testi di riferimento 

Page 218: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

73  

 

N. Fusco, P. Marcellini, C. Sbordone, Analisi Matematica due, Liguori editore  

C. D’Apice, T. Durante, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica II, CUES (2008). Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT Appunti delle lezioni. 

Page 219: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

74  

 

MATEMATICA III 

CdL: Ingegneria Informatica 

Docente: Rosanna Manzo 

 Integrato: NO 

Propedeuticità: Matematica II 

Crediti: 6 

Anno: II  Semestre: I  Codice:   SSD: MAT/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire Il corso mira all’acquisizione degli elementi di Analisi Matematica e Analisi Complessa: funzioni 

complesse  di  variabile  complessa,  serie  di  Fourier,  trasformate  di  Fourier,  trasformate  di 

Laplace, equazioni differenziali alle derivate parziali. Gli obiettivi formativi del corso consistono 

nell’acquisizione dei risultati e delle  tecniche dimostrative, nonché nella capacità di risolvere 

esercizi. 

Il corso ha come scopo principale quello di consolidare conoscenze matematiche di base e di fornire e sviluppare strumenti utili per un approccio scientifico ai problemi e fenomeni che lo studente  incontrerà  nel  proseguimento  dei  suoi  studi.  La  parte  teorica  del  corso  sarà presentata  in  modo  rigoroso  ma  conciso  e  accompagnata  da  una  parallela  attività  di esercitazione volta a favorire la comprensione dei concetti. 

Competenze e capacità in uscita dal corso Competenze  relative  a:    Proprietà  di  funzioni  nel  campo  complesso.  Proprietà  e  principali applicazioni delle serie di Fourier. Concetti e proprietà delle trasformate. Concetti e proprietà delle equazioni alle derivate parziali. Capacità di: Classificare le singolarità di funzioni complesse di variabile complessa. Verificare se una funzione è armonica e calcolarne l’armonica coniugata. Calcolare semplici sviluppi in serie di  Laurent.  Calcolare  integrali  attraverso  il  teorema  dei  residui.  Calcolare  serie  di  Fourier. Calcolare  semplici  trasformate  e  applicare  le  proprietà.  Risolvere  semplici  equazioni  alle derivate parziali. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  dell’analisi  matematica.  Conoscenza delle  metodologie  di  dimostrazione.  Conoscenza  dei  concetti  fondamentali  dell’analisi complessa. Conoscenza dei concetti  fondamentali delle serie di Fourier e delle trasformate di Fourier  e  Laplace.  Conoscenza  dei  concetti  fondamentali  delle  equazioni  differenziali  alle derivate parziali.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper applicare  i teoremi e  le regole studiate alla risoluzione di problemi. Saper sviluppare  in modo coerente le varie dimostrazioni. Saper costruire metodi e procedure per la risoluzione di problemi. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  risolvere  in maniera  efficiente  un  problema matematico.  Essere  capaci  di  trovare  delle  ottimizzazioni  al  processo  di  risoluzione  di  un problema matematico. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre oralmente un argomento legato alla matematica. Saper lavorare in gruppo nella risoluzione di esercizi. 

Page 220: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

75  

 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso. Saper approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richiesti  i seguenti prerequisiti: 

- conoscenze  relative al  calcolo  integrale,  con particolare  riferimento a  integrazione di funzioni di una variabile, integrali curvilinei, integrali di forme differenziali; 

- conoscenze relative allo sviluppo in serie, con particolare riferimento a serie numeriche e di funzioni;

- conoscenze relative alle funzioni a più variabili, ed alle equazioni differenziali ordinarie.  

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, durante  le quali saranno presentati gli argomenti del  corso mediante  lezioni  frontali,  ed  esercitazioni  in  aula  durante  le  quali  si  forniranno  i principali  strumenti  necessari  per  la  risoluzione  di  esercizi  relativi  ai  contenuti dell’insegnamento. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un  colloquio orale. Per  superare  l'esame  lo  studente deve dimostrare di aver  compreso e saper  applicare  i  principali  concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con eventuale  lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto anche della qualità dell'esposizione scritta e orale, in particolare  della proprietà di linguaggio del candidato rispetto alla specifica terminologia della disciplina  in oggetto, della conoscenza dei concetti insegnati e dell’abilità di applicarli nella risoluzione di esercizi.  

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Funzioni complesse   

Derivazione  complessa,  funzioni  olomorfe  e  loro  proprietà. Condizioni  di  Cauchy‐Riemann.  Funzioni  elementari  nel  campo complesso.  Punti  singolari.  Integrazione  su  curve  complesse. Teorema  e  formula  integrale  di  Cauchy.  Teorema  di  Morera. Teorema della media integrale. Teorema di Liouville. Teorema del massimo modulo.  Teorema  fondamentale  dell’algebra.  Serie  di Taylor  e  di  Laurent  e  classificazione  delle  singolarità.  Residui, teorema dei residui e applicazioni al calcolo di integrali di funzioni reali. 

10  6   

Serie di Fourier Definizioni.  Esempi.  Disuguaglianza  di  Bessel.  Teorema  di convergenza  puntuale.  Teorema  di  convergenza  uniforme. Integrazione termine a termine. Derivazione termine a termine. 

6  5   

Trasformata di Fourier 

Definizione  e  proprietà,  relazione  tra  derivazione  e moltiplicazione  per monomi.  Trasformata  di  una  convoluzione. Formula di inversione. 

6  4   

Trasformata di Laplace 

Definizione  e  proprietà.    Relazione  tra derivazione  e moltiplicazione per monomi. Trasformata di un  integrale, di una funzione  diviso  t,  di  una  funzione  periodica.  Comportamento della  trasformata  all’infinito.  Teorema  del  valore  iniziale  e  del valore finale. Trasformata di una convoluzione. Antitrasformata e 

8  6   

Page 221: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

76  

 

formule di  inversione. Calcolo di trasformate  e  antitrasformate.Applicazioni  della  trasformata  di  Laplace  alle  equazioni differenziali ordinarie. 

Equazioni differenziali alle derivate parziali 

Introduzione  alle  equazioni  alle  derivate  parziali,  problemi  di Cauchy  e  di  Dirichlet,  equazioni  del  calore,  delle  onde  e  di Laplace. Soluzioni di equazioni lineari alle derivate parziali tramite trasformate e separazione di variabili.  

4  5   

Totale Ore  34  26 

Testi di riferimento 

C. D’Apice, R. Manzo, Verso l’esame di Matematica III, CUES (2011). 

Materiali didattici su piattaforma di e‐learning IWT. 

Appunti delle lezioni. 

  

Page 222: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

77  

 

MODELLI E SISTEMI PER LA VISIONE ARTIFICIALE 

Cds:  Ingegneria Informatica 

LM 

Docenti: Mario VENTO 

Gennaro PERCANNELLA  

Integrato:  no 

Propedeuticità:  nessuna 

Crediti:   6 

Anno:  II 

Semestre: II 

Codice:   SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: A scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’acquisizione di competenze sulle principali metodologie e tecniche impiegate per realizzare un sistema di visione artificiale. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza  delle  diverse  funzioni  svolte  da  un  sistema  di  visione  artificiale,  con  particolare riferimento alle fasi di  low  level processing (acquisizione, filtraggi),  intermediate  level processing (estrazione di  regioni e  contorni) e high  level processing  (riconoscimento di  forme,  tracking), e comprensione delle tecniche di base di implementazione di tali funzioni.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Utilizzare  le  funzioni  di  una  libreria  per  la  visione  artificiale  (OpenCV)  per  la  realizzazione  di applicativi basati sull’analisi e sull’interpretazione di immagini e video. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  scegliere  le  tecniche  di  pre‐elaborazione  e  di  analisi  più  appropriate  in  base  al  tipo  di immagini e agli obiettivi dell’applicazione di visione artificiale.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  oralmente  un  argomento  legato  ai  sistemi  di  visione artificiale. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta la conoscenza del linguaggio C. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un progetto da sviluppare utilizzando  i contenuti dell’insegnamento. Il progetto è strumentale, oltre all’acquisizione delle competenze e abilità sui contenuti dell’insegnamento, anche a sviluppare e rafforzare  le  capacità  di  lavorare  in  team.  Nelle  esercitazioni  in  laboratorio  gli  studenti implementano il progetto assegnato utilizzando la libreria OpenCV. 

Page 223: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

78  

 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante la realizzazione di un elaborato e un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez. 

OreEserc. 

Ore Lab. 

Introduzione al corso 

Introduzione  storica  ai  sistemi  di  visione  artificiale.  Le  diverse  fasi  di elaborazione di un sistema di visione. Rappresentazione delle immagini. Rappresentazione dei colori. 

6   

Low level processing 

Acquisizione  di  immagini,  ottiche e  sensori.  Trasformazioni  ed equalizzazioni dei livelli di grigio; binarizzazione. Operatori locali, aspetti generali. Operatori lineari e filtraggi. Smoothing. Edge enhancement. 

8  4  4 

Intermediate level processing 

Componenti  connesse  e  segmentazione.  Edge  detection  e  contour extraction.  Individuazione  di  forme  geometriche  semplici:  la trasformata di Hough. Individuazione di punti salienti. 

8  4  4 

High level processing 

Riconoscimento di oggetti. Classificazione di oggetti. Tracking. Analisi di comportamenti (cenni). 

10  6  6 

Totale Ore  32  14 14

Testi di riferimento 

M. SONKA, V. HLAVAC, R. BOYLE:  "Image processing, analysis and machine vision", Chapman & Hall. 

Page 224: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

79  

 

PROGRAMMAZIONE AD OGGETTI Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Gennaro PERCANNELLA 

Integrato: no 

Propedeuticità: Algoritmi e Strutture 

Dati 

Crediti:  9 

Anno:  II 

Semestre:  I 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’apprendimento delle tecniche per  la programmazione di sistemi software  in Java,  partendo  dal  progetto  dell’applicazione.  Il  corso  è  pertanto mirato  a  sviluppare  negli studenti,  in  una  prima  fase,  le  competenze  necessarie  alla  interpretazione  dei  documenti  di progetto  di  un’applicazione  software  (usando  l’UML)  e  successivamente  alle  competenze  di programmazione necessarie alla realizzazione dell’applicazione in Java. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della programmazione ad oggetti, con particolare riferimento ai diagrammi UML e, allo standard Javadoc, ed al codice sorgente Java.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper implementare in Java un sistema software già progettato in termini di diagrammi delle classi, e descritto  in UML. Saper  impiegare  le  classi definite nei packages  standard di  Java, e saper progettare i diagramma UML per semplici applicazioni. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi più appropriati per progettare e  realizzare un’applicazione  Java utilizzando al meglio i packages già disponibili in Java.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo e commentare oralmente un programma scritto in Java, o esporre le relative scelte progettuali e realizzative. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando libri di testo diversi da quelli proposti o la documentazione in linea. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  è  richiesto,  oltre  alle  conoscenze incluse negli insegnamenti propedeutici, una buona pratica di programmazione in C. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un  progetto  da  sviluppare  durante  tutto  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende unitariamente  tutti  i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle  capacità di progettazione e  realizzazione di una base di dati partendo dalle  specifiche, 

Page 225: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

80  

 

anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti  implementano un progetto di un’applicazione  Java  in  tutte  le sue parti, partendo dai documenti di progetto. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  una  prova scritta e colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso Presentazione  del  corso.  Il  ruolo  della  programmazione  ad oggetti  nella  produzione  del  software.  Cenni  di  Ingegneria  del software. 

4     

Il modello ad Oggetti. 

Il  Modello  ad  oggetti:  Incapsulamento,  Classi  ed  Oggetti. Costruttori  e  Distruttori.  Metodi  di  accesso.  Riferimenti  ad oggetti.  Classi  e  funzioni  amiche.  Overloading  degli  operatori. Gestione  della  memoria  e  creazione  dinamica  di  oggetti. Composizione  ed  ereditarietà.  Classi  derivate  e  regole  di visibilità.  Il  polimorfismo.  Metodi  virtuali  e  classi  astratte. Genericità e templates. 

Il linguaggio UML. 

6  4   

Il linguaggio Java 

Il sistema dei tipi, gli operatori e le strutture per il  controllo del flusso in Java. Concetti di classe, oggetto e metodi. Ereditarietà e polimorfismo  in  Java.  Controllo  della  visibilità  di  attributi  e metodi.  Classi  astratte  ed  interfacce.  Packages.  La  gestione dell’I/O. 

12  12  6 

Gestione degli errori in Java 

Il  modello  per  la  gestione  delle  eccezioni  in  Java.  Eccezioni controllate  e  non‐controllate.  Le  classi  del  JDK  per  la  gestione delle  eccezioni,  la  generazione  di  eccezioni.  Eccezioni  per  la gestione dell’I/O. 

4  2  3 

Programmazione concorrente in Java 

Fondamenti  di  programmazione  concorrente  e  multithread. Sincronizzazione dei  thread,  condivisione delle  risorse, gestione delle priorità. Programmazione multithread in Java. 

6  4  3 

Progetto delle Interfacce grafiche 

Componenti  principali  per  la  progettazione  di  Graphical  User Interface  (GUI).  I packages AWT e SWING. Gestione degli eventi nel  JDK  1.2.  Gestione  del  Layout.  Cenni  sulla  progettazione  di componenti: Java Beans.  

8  4  3 

Collezioni di strutture dati in Java 

Collezioni di oggetti in Java. Implementazioni astratte e concrete di  List,  Queue,  Set  e  Map.  Iteratori.  Implementazione  degli algoritmi di ricerca ed ordinamento sulle collezioni. 

6  4  3 

Totale Ore  44  28 18

 

Testi di riferimento 

Page 226: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

81  

 

Da valutare ancora. 

Page 227: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

82  

 

PROGRAMMAZIONE IN RETE Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: pasquale FOGGIA 

Integrato:  no  

Propedeuticità: Nessuna 

Crediti:  6 

Anno:  II 

Semestre:  I 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  delle  applicazioni  remote,  delle architetture software distribuite.   

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Uso  delle  tecnologie  di  comunicazione  basate  su  socket,  remote method  invocation  e web services in Java. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  metodi  più  appropriati  per  progettare  e  realizzare  un'applicazione distribuita,  ottimizzare  il  processo  realizzativo  in  base  al  contesto  in  esame,  individuare  le metodiche più idonee per organizzare le attività di progettazione e realizzazione di applicazioni distribuite.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle applicazioni remote. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati è richiesta la conoscenza del linguaggio Java,  e  dell’architettura  di  una  rete  di  calcolatori,  con  particolare  riferimento  allo  stack  di protocolli usati per  Internet  (IP,  TCP, UDP, HTTP).  È preferibile  che  l’allievo possegga  inoltre conoscenze delle tecnologie per la realizzazione di applicazioni web (HTML, Servlet). 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche, esercitazioni  in  aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula verranno esemplificati gli argomenti teorici mediante la realizzazione di applicazioni distribuite di esempio. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante la realizzazione di un elaborato e un colloquio orale. 

 

Page 228: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

83  

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

La comunicazione attraverso i socket.  

Introduzione.  Il  modello  client  server.  Struttura  di  un  server multithreaded. Socket TCP e UDP. Multicast. Crittografia attraverso i protocolli SSL/TLS.  

12  4  2 

La comunicazione attraverso chiamata di procedure remote.  

Introduzione al concetto di middleware. L’astrazione dei middleware orientati agli oggetti. Invocazione di procedure/metodi remoti. Java RMI. Uso di crittografia con RMI. 

12  4  2 

Web Services e Service Oriented Architecture. 

Introduzione ai Web Services e alle Service Oriented Architectures. Architetture RPC‐based. SOAP. Definizione e uso di web services con il framework JAX‐WS. Architetture RESTful. Accesso a web services RESTful usando il protocollo HTTP. 

12  6  6 

Totale Ore  36  49 10

 

Testi di riferimento 

Dispense fornite dal docente 

Page 229: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

84  

 

RETI DI CALCOLATORI: ARCHITETTURE E SERVIZI Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Massimo DE SANTO 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Calcolatori Elettronici 

Crediti: 9 

Anno:  III 

Semestre:  I 

Codice:  SSD: 

INF/01 – ING/INF05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  si  pone  l'obiettivo  di  fornire  gli  strumenti  metodologici  e  operativi  per  una  chiara 

comprensione delle Reti di Calcolatori  con particolare  riferimento agli aspetti architetturali e di 

progettazione delle reti stesse e ai servizi di base che vengono erogati agli utenti. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza e comprensione della  terminologia utilizzata nell’ambito delle  reti di calcolatori, dei 

modelli  con  i  quali  sono  rappresentate,  delle  principali  architetture  di  rete  e  delle  relative 

metodologie di progetto. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper descrivere e progettare  l’architettura di una rete LAN e delle sue connessioni ad  Internet, 

nonché dei servizi fondamentali che essa dovrà erogare. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi più  appropriati per progettare e  realizzare una  rete di  calcolatori  in 

ambito LAN. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente e mediante l’uso di rappresentazioni schematiche 

un argomento legato alle Reti di Calcolatori. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, 

ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze  informatiche e 

matematiche di base. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di 

laboratorio nonché visite guidate ad istallazioni di Rete e/o ad aziende operanti sul territorio. 

Metodi di valutazione 

Page 230: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

85  

 

La valutazione del  raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale. 

Per superare l'esame, lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare i principali 

concetti  esposti  nel  corso.  Il  voto,  espresso  in  trentesimi  con  eventuale  lode,  dipenderà  dalla 

maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della  qualità  dell'esposizione 

orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata.  

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà 

(http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

 

Page 231: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

86  

 

 

 

Contenuto del corso 

 

Argomenti  Contenuti specifici  Ore 

Lez.  

Ore

Eserc. 

Ore

Lab. 

Introduzione  al 

corso 

Aspetti hardware e software delle reti. Reti  locali  (LAN), metropolitane 

(MAN)  e  geografiche  (WAN).  Protocolli  di  Rete  e  loro  gerarchia. 

Interfacce e servizi. Modelli di riferimento OSI e TCP/IP  

6   

Livello 

Applicazione 

Principali  protocolli  dello  strato  applicazione.  Servizi  di  Sistema 

Operativo di Rete. World Wide Web e HTTP, Posta Elettronica:  SMTP, 

MIME, POP e  IMAP, Trasferimento File: FTP, Telnet, DNS.  Interfaccia di 

programmazione di applicazioni di rete: Socket. 

6  4 

Livello 

Trasporto 

Servizi  di  trasporto  affidabile  e  non  affidabile.  Controllo  degli  errori. 

Controllo  del  flusso.  Trasporto  senza  connessione:  UDP.  Trasporto 

orientato alla connessione: TCP. 

6  4  4

Livello Network  Algoritmi  di  routing.  Internetworking.  Il  livello  rete  in  internet.  Il 

protocollo  IP  e  le  sue  evoluzioni  (IPV6).  Indirizzamento  IP.  Dispositivi 

attivi di rete: Router.  

6  4  4

Livello DataLink  Standard IEEE 802 per LAN e MAN Lo standard IEEE 802.3 Ethernet e le 

sue  evoluzioni.  Dispositivi  attivi  di  rete:  hub,  bridge,  repeater.  Reti 

Wireless:  stato  dell'arte,  principali  soluzioni  esistenti,  prospettive  e 

sviluppi. 

6  4  5

Livello Fisico  Mezzi trasmissivi. Cavi  in Rame. Fibre ottiche. Tecniche di trasmissione. 

Trasmissione  sincrona  e  asincrona.  FDM,  TDM,  CDMA,  SONET‐SDH. 

Commutazione di  circuito e di pacchetto. Cenni  sul  Sistema  telefonico 

globale.  

6  4 

Progettazione di 

Reti Locali 

Sistemi  di  Cablaggio  Strutturato  e  relativi  standard  di  realizzazione  e 

documentazione,  Strumenti  per  la  progettazione  e  certificazione  dei 

Sistemi di cablaggio strutturato. 

9    12

Totale Ore    45  20  25

 

Materiale didattico: 

o J. Kurose, K. Ross, Internet e Reti di Calcolatori, IV ed., Pearson Paravia Italia, 2008 

o Dispense  delle  Lezioni  reperibili  nella  pagina  web  dedicata  al  corso  alla  URL 

http://www3.unisa.it/docenti/massimodesanto/index 

 

Page 232: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

87  

 

Page 233: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

88  

 

RETI DI CALCOLATORI: PROTOCOLLI E SISTEMI Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: Massimo DE SANTO 

Integrato:  No 

Propedeuticità:  

Crediti:  9 

Anno:  II 

Semestre:  I 

Codice:  SSD: 

INF‐01 – ING/INF05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso si pone l'obiettivo di fornire gli strumenti metodologici ed operativi per una comprensione 

avanzata  delle  Reti  di  Calcolatori  con  particolare  riferimento  ai  servizi  applicativi  di  tipo 

multimediale, alla sicurezza ed alla gestione delle reti stesse. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza e  comprensione delle principali  architetture di  rete e delle  relative metodologie di 

progetto in ambito multimediale, di sicurezza e di gestione. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper descrivere e progettare l’architettura di una rete destinata ad erogare servizi multimediali in 

maniera sicura, nonché la definizione delle modalità di gestione della rete stessa. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi più  appropriati per progettare e  realizzare una  rete di  calcolatori  in 

ambito sia LAN che WAN per  l’erogazione di servizi multimediali e tenendo conto degli aspetti di 

sicurezza. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente e mediante l’uso di rappresentazioni schematiche 

un argomento legato alle Reti di Calcolatori. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, 

ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze  informatiche e 

matematiche di base nonché una formazione di base sulle reti di calcolatori. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di 

laboratorio nonché visite guidate ad istallazioni di Rete e/o ad aziende operanti sul territorio. 

Metodi di valutazione 

Page 234: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

89  

 

La  valutazione  dei  risultati  di  apprendimento,  condotta  in  sede  di  esame  finale,  sarà  svolta  in 

riferimento ai  seguenti  criteri equipollenti: a. proprietà di  linguaggio del  candidato  rispetto alla 

specifica terminologia della disciplina in oggetto; b. conoscenza dei postulati e della logica di base 

della  disciplina;c.  conoscenza  e  capacità  risolutiva  delle  principali  questioni  applicative  note;  d. 

capacità  di  sintesi  delle  nozioni  di  base  in  approcci  risolutivi  di  questioni  applicative  nuove;  e. 

livello di approfondimento degli elaborati progettuali sviluppati nel corso di insegnamento. 

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  di  Facoltà 

(http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore 

Lez.  

Ore

Eserc. 

Ore

Lab. 

Introduzione al corso  Stato  dell’arte  delle  Reti  di  Calcolatori.  Problematiche  legate 

alla multimedialità, alla sicurezza ed alla gestione. 

6   

Reti  per  l’erogazione  di 

servizi multimediali 

Applicazioni multimediali  nel  networking.  Streaming  Audio  e 

Video. Principali architetture di rete per  l’erogazione di servizi 

multimediali. Protocolli RTSP, RTP, RSVP. 

10  5  6

Sicurezza su Rete  Principi di Crittografia.  Integrità. Autenticazione. E‐mail sicure. 

Firewall. Architetture di Rete per la Sicurezza. 

10  5  8

Gestione delle Reti.  Principi  di Network Management.  Protocolli  SNMP.  Principali 

ambienti hardware e software per il Network Management.  

 

10  5  6

Principi di Progettazione 

Avanzata di Reti  

Metodi e strumenti per la progettazione avanzata di reti sicure 

per l’erogazione di servizi multimediali. 

9  5  5

Totale Ore    45  20  25

Materiale didattico: 

o J. Kurose, K. Ross, Internet e Reti di Calcolatori, IV ed., Pearson Paravia Italia, 2008 

o J. McCabe , Network Analysis, Architecture, and Design3rd Ed., Elsevier, 2007 

o Dispense  delle  Lezioni  reperibili  nella  pagina  web  dedicata  al  corso  alla  URL 

http://www3.unisa.it/docenti/massimodesanto/index 

Page 235: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

90  

 

 

RETI DI TELECOMUNICAZIONI Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

 

Docente: Vincenzo MATTA 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Elaborazione numerica 

dei segnali 

Crediti:  6 

Anno:  II 

Semestre:  II 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/03 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  mira  all’apprendimento  di  modelli  e  metodi  per  la  definizione,  progettazione  e realizzazione  delle  reti  di  telecomunicazioni,  con  enfasi  sulle  problematiche  connesse  ai moderni sistemi multi‐utente e alle reti wireless. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione dei modelli astratti,  logici e  fisici delle reti di  telecomunicazioni dei moderni sistemi  di  comunicazione  multi‐utente,  della  inerente  terminologia,  e  delle  relative  metodologie di progetto e sviluppo.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare ed analizzare i sistemi per le reti di telecomunicazion.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper selezionare i metodi più appropriati per progettare ed analizzare i sistemi per le reti di telecomunicazioni.  In  particolare,  saper  individuare  le  principali  peculiarità  (es.,  accesso multiplo,  interferenze,  fading)  che  caratterizzano  i  sistemi  di  telecomunicazione  avanzati rispetto ai modelli studiati dagli allievi nei corsi precedenti.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  e  presentare  con  chiarezza  un  argomento  legato  alle  reti  di telecomunicazioni. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando autonomamente materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze matematiche e statistiche di base, unitamente alla teoria dei segnali e alla teoria e tecnica delle comunicazioni. 

Metodi didattici 

Page 236: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

91  

 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio.  Nelle  esercitazioni  in  aula  vengono  illustrati,  da  parte  del  docente,  esempi  di applicazione della teoria illustrata durante lezioni precedenti. Nelle esercitazioni in laboratorio il docente illustra con l’ausilio del software MATLAB simulazioni di sistemi di interesse pratico. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  un  colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Introduzione alle reti di telecomunicazioni e discussione delle loro peculiarità. Organizzazione del corso. 

2     

Il sistema cellulare Il concetto cellulare. Dimensionamento di una rete cellulare. Procedure di hand‐off.   Capacità di un sistema cellulare. Interferenza co‐canale e interferenza da canale adiacente. Esercizi. 

8  2   

Strategie di accesso multiplo 

Il problema dell’accesso. Teorema 2BT e relazioni con l’accesso multiplo. Accesso garantito ed accesso non deterministico. TDMA, FDMA e CDMA. Tecniche a spettro espanso. Fattore di espansione e guadagno di codifica. Prestazioni e capacità. Protocollo ALOHA e analisi di stabilità.  

8  2  2 

Teoria delle code Teorema di Little. Classificazione delle code. Code M/M1, M/M/m, M/G/1. Formula di Pollaczeck‐Khintchine. 

8  2  2 

Canali affetti da fading 

Fading: effetto del multipath e del movimento. Classificazione del fading. Modello di Rayleigh. Probabilità di errore per fading di Rayleigh in AWGN. Tecniche di diversità.  

8  2  2 

Reti wireless 

Panoramica sulle più comuni reti wireless. Problematiche di sicurezza nelle reti wireless. Il concetto di sicurezza a livello fisico: modello di Wyner per il canale con intercettazioni. Rilevanza del modello di Wyner per le reti wireless. Reti di sensori e loro peculiarità.  

8  2  2 

Totale Ore  42  10 8

 

 

Testi di riferimento 

S. Benedetto and E. Biglieri, Principles of Digital Transmission: With Wireless Applications, Kluwer Academic/Plenum Publishers, 1999.  

D. Bertsekas, R. Gallager, Data Networks, Prentice Hall, 1992. 

J. Proakis, Digital Communications, McGraw Hill, 2001. 

T. Rappaport, Wireless Communications, Prentice‐Hall, 2002. 

A.  D. Wyner,  “The Wire‐Tap  Channel”,  Bell  System  Technical  Journal,  vol.  54,  pp.  1355‐1387, ottobre 1975.  

 

Page 237: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

92  

 

 

Page 238: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

93  

 

RETI LOGICHE  Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: 

Antonio  DELLA CIOPPA 

Integrato: 

no 

Propedeuticità: 

nessuna 

Crediti: 

Anno:  

Semestre:  

II Codice: 

SSD: 

ING‐INF/05 

Tipologia: 

Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  introduce  allo  studio  dell’organizzazione  e  della  progettazione  di  reti  logiche 

combinatorie e  sequenziali  che  rappresentano  i  componenti principali dei  sistemi digitali.  In 

particolare,  l’insegnamento  inserisce  nell’ambito  della  teoria  della  commutazione  gli 

argomenti  relativi alle  reti  logiche,  fornendo  le metodologie e gli  strumenti per  l’analisi e  la 

sintesi delle reti logiche a vari livelli di complessità.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Metodologie di progettazione di reti logiche. Tecniche di sintesi di sistemi logici. Comprensione 

degli aspetti fondamentali della teoria della commutazione.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Progettare circuiti  logici. Valutare  le caratteristiche dei principali circuiti. Uso di  sistemi CAD 

per il disegno e la simulazione di circuiti e sistemi logici. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper valutare gli aspetti di organizzazione e di progettazione logica dei sistemi d'elaborazione 

hardware. Saper individuare i metodi più appropriati per progettare e realizzare circuiti logici.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  oralmente  un  argomento  legato  alle metodologie  di 

progettazione delle reti logiche. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il 

corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Nessuno  

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche 

mediante  l’uso  di  programmi  di  sintesi  e  simulazione  automatica,  usando  il  VHDL  come 

linguaggio di descrizione del sistema.  Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti 

un  progetto  da  sviluppare  durante  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende 

Page 239: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

94  

 

unitariamente tutti  i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che 

delle capacità di progettazione e realizzazione di circuiti logici partendo dalle specifiche, anche 

a  sviluppare  e  rafforzare  le  capacità di  lavorare  in  team.  Le  attività di  esercitazione pratica 

sono  finalizzate  all’implementazione  e  simulazione  al  calcolatore  dei  progetti  sviluppati 

mediante l’uso di strumenti CAD di ausilio alla progettazione logica.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta 

ed un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore 

Lez.  

Ore

Eserc. 

Ore

Lab. 

Concetti di Base  Informazione e sua rappresentazione. 2   

Algebra booleana 

Le  algebre  booleane.  Le  espressioni  binarie.  Le 

funzioni binarie. La minimizzazione in forma grafica e 

in forma tabellare. 

4  2   

Reti combinatorie  L'analisi e la sintesi delle reti combinatorie, 4  2

Reti sequenziali 

Latch, Flip‐Flop. Modelli e modalità di funzionamento 

delle reti sequenziali sincrone, La progettazione delle 

reti sequenziali sincrone 

6  4  2 

Automi a stati finiti 

Reti  sequenziali  e  automi  a  stati  finiti,  La 

rappresentazione  degli  automi  a  stati  finiti.  La 

minimizzazione  degli  stati  interni  di  un  automa.  Le 

trasformazioni Mealy‐Moore e Moore‐Mealy. 

8  4  2 

Introduzione al linguaggio VHDL  Introduzione al VHDL. Descrizione e Costrutti. 12  4 4

Totale Ore  36  16 8

 

Testi di riferimento 

M. Morris Mano, Charles R. Kime, Reti Logiche, Pearson ‐ Prentice Hall (Ed.), quarta edizione.  

Dispense fornite a lezione. 

  

 

Page 240: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

95  

 

SISTEMI DI ELABORAZIONE Cds:  

Ingegneria Informatica LM  

Docente: Angelo MARCELLI  

Integrato:  no 

Propedeuticità: nessuna 

Crediti:  9 

Anno:  I 

Semestre:  II 

Codice: 0622700004 

SSD: ING‐INF/05 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  presenta  aspetti  avanzati  delle  soluzioni  architetturali  utilizzate  in  processori commercialmente  disponibili  per migliorarne  le  prestazioni.  L’analisi  è  condotta mediante  il confronto  sistematico  tra  i  modelli  e  le  diverse  implementazioni  proposte  dai  costruttori. Particolare enfasi è data alle  scelte architetturali di  supporto al  sistema operativo.  Il  corso è completato da una parte relativa al dimensionamento degli impianti di elaborazione. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  degli  aspetti  avanzati  delle  architetture  dei  calcolatori,  dell’interfaccia hardware/software,  del  supporto  architetturale  al  sistema  operativo,  dell’impatto  delle soluzioni architetturali sulle prestazioni. Conoscenza delle metodologie per il dimensionamento degli impianti di elaborazione.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper valutare  l’impatto delle diverse soluzioni architetturali sulle prestazioni dei sistemi di elaborazione, saper dimensionare impianti di elaborazione 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  scegliere  ed  integrare  soluzioni  tecnologiche  proposte  in  letteratura  per  ottenere sistemi  di  prestazioni  assegnate.  Individuare  i  trend  metodologici  e  tecnologici  delle architetture dei sistemi di elaborazione. Dimensionamento di impianti di elaborazione. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo,  documentare  il  lavoro  svolto  in  forma  scritta  e  comunicare oralmente i risultati della propria attivita’ . 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper valutare le soluzioni tecnologiche proposte nella letteratura specializzata.  

Prerequisiti 

Organizzazione  di  un  sistema  di  elaborazione,  parametri  prestazionali  delle  unita’ componenti, progettazione di circuiti logici.  

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un  progetto  da  sviluppare  durante  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende unitariamente  tutti  i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che 

Page 241: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

96  

 

delle capacità specifiche, delle capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio gli studenti progettano e realizzano soluzioni architetturali attraverso l’uso di simulatori.  

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avviene mediante  un  colloquio orale e  la valutazione dell’elaborato di progetto svolto  in  laboratorio. Nel corso del colloquio l’allievo/a  dovrà  presentare  e  discutere  un  articolo  scientifico  su  tematiche  attinenti  gli argomenti del corso. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Prestazioni dei sistemi di elaborazione ‐ Complessita’ computazionale e  architettura  del  sistema  di  elaborazione  –  Ridondanza  e parallelismo. 

2     

Pipeline Prestazioni – Esecuzione  in pipeline – Conflitti – Gestione dei  salti – Interruzioni  ed  eccezioni  ‐  Pipeline  con  unita multiciclo  –Conflitti  di controllo in pipeline multiciclo 

8  6  4 

Gerarchia di memoria 

La memoria cache: metodi di mapping, algoritmi di  rimpiazzamento, coerenza,  prestazioni  –  La  memoria  virtuale:  paginazione  e segmentazione,  gestione  della  pagine  e  dei  segmenti,  algoritmi  di rimpiazzamento,  tabella  delle  pagine  e  TLB,  prestazioni  – Memory Management Unit 

8  6  4 

CPU Processori superscalari – Esecuzione fuori ordine: il completamento. – Completamento  in ordine. Metodo del Reordering Buffer  – Metodo dell’History Buffer 

6    4 

Bus Cenni storici – Allocazione dei bus – Il chipset – Standardizzazione dei bus: SCSI, PCI, USB. 

8     

Sistemi di grandi dimensioni 

Cenni  storici  ‐  Classificazione  della  architetture  parallele  ‐   Reti  di interconnessione  –  Organizzazione  della memoria  –  Coerenza  delle cache – Valutazione delle prestazioni:  legge di Amdhal – Cenni  sulla programmazione parallela  

10  2  4 

Impianti di elaborazione 

Il  ciclo  di  vita  di  un  impianto  informatico.  Proprietà  e metriche  per valutare  la qualità di un sistema  informatico. Modelli per  l’ingegneria delle prestazioni: modelli markoviani, il modello a reti di code. Casi di studio: 

12     

Totale Ore  54  14 16

 

Testi di riferimento 

D.A. Patterson, J.L. Hennessy, Computer organization and design – The hardware/software interface, 2nd editino, Morgan Kaufmann, 1999 

D. A. Menascè. V. A. F. Almeida, L. W. Dowdy: “Performance by Design: Computer Capacity Planning by Example”, Prentice Hall PTR, 2004. 

Materiali disponibili sul sito del docente all’indirizzo: http://nclab.dieii.unisa.it 

Page 242: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

97  

 

 

Page 243: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

98  

 

SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONE Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Antonluca ROBUSTELLI 

Integrato:   no 

Propedeuticità: FAST 2 

Crediti: 6 

Anno:  III 

Semestre:  II 

Codice:  SSD: ING‐INF/03  

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  mira  a  fornire  elementi  di  base  utili  come  supporto  alle  decisioni  relative  ad acquisizioni di servizi e sistemi di telecomunicazione  in ambiti aziendali.    Il corso ha carattere essenzialmente  informativo.  Sono  programmate  attività  esercitative  e  di  familiarizzazione (visite ad aziende ed impianti) nella percentuale del 20%. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  delle  tecniche  e  familiarizzazione  con  le  terminologie  utilizzate  nell’ambito delle telecomunicazioni, dei sistemi, dei protocolli e degli scenari di rete.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper analizzare sistemi di telecomunicazione. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  metodi  più  appropriati  per  progettare  e  realizzare  un  sistema  di telecomunicazione. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle telecomunicazioni. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di  base  sulle  

comunicazioni elettriche. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  per  familiarizzare  con  i metodi di analisi e valutazione dei sistemi di telecomunicazione. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  un  colloquio orale. 

Page 244: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

99  

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici OreLez. 

Telefonia a commutazione di circuito 

Architettura. Sistemi di commutazione a divisione di spazio. Switch multistadio. Complessita’ dello switch, Condizione di non  blocco. Minimizzazione dello switch.  

Time‐Division switching. Time switching puro. Switch bidimensionale spazio‐tempo. 

Complessita’  degli  elementi  di  commutazione.  Switch multistadio  Spazio‐Tempo. 

Esempi  di  switch  spazio‐temporali.  Trattamento  della  chiamata.  Scenario  di  una 

chiamata  entrante,  uscente,  terminale.  Tassazione.  Misure.  Manutenzione 

dell’autocommutatore.  Segnalazione  a  canale  comune  (CCS).  ISDN: Accesso Base, 

Accesso  Primario,  Customer  Premises Network  e modello  di  riferimento,  TA,  TE, 

NT1, NT2. 

Rete intelligente: Motivazione e architettura. Protocolli. Scenari di chiamata. Servizi. Numero verde. Centrex. Chiamata con carta di credito. Number Portability. Hot Billing. Internet Call Waiting.  

Rete di accesso e sua evoluzione. 

28 

Telefonia  a 

commutazione  di 

pacchetto  

 

Protocollo IP e TCP. Servizio CO e CL. Rete Internet. Motivazione. Architettura. Codifica vocale. Tempi di latenza. Il problema dell’eco. Perdita dei pacchetti. Funzioni del  Gateway e del Gatekeeper. Protocolli H323 e SIP.  Interlavoro con SS7.  Scenari di chiamata. Decomposizione del Gateway. Comunicazione interdominio e problematica del Clearinghouse 

22 

Sistemi radiomobili Architettura del sistema radiomobile GSM. MSC, VLR, HLR, BSS e BTS. Scenario di chiamata. 

10 

Totale Ore  60

 

Testi di riferimento 

John Bellamy, Digital Telephony, 2nd edition, John Wiley & Sons Inc. 

G. Kessler, P. Southwick, Guida a ISDN,  Mc Graw Hill Italia 

Achille Pattavina, Reti di Telecomunicazioni, McGraw‐Hill, per le reti a pacchetto e ATM.  

U. Black, Voice Over IP, Prentice Hall PTR 

Dispense di formazione e addestramento interno di industrie manifatturiere. 

F. Grimaldi, V. Zingarelli, Sistemi radiomobili cellulari, Scuola Superiore G. Reiss Romoli, per  la rete 

radiomobile e GSM 

  

Page 245: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

100  

 

SISTEMI E TECNOLOGIE INDUSTRIALI  Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Antonio PICCOLO Vincenzo GALDI 

Integrato:  no 

Propedeuticità:  

Crediti:  6 

Anno:  III 

Semestre:  II 

Codice:  SSD: 

ING‐IND/33 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso si propone di fornire gli elementi di base per la progettazione di sistemi programmabili 

per il controllo di sistemi per la produzione industriale e di introdurre metodologie tradizionali 

e innovative per la supervisione e il controllo di sistemi civili e industriali. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  dei  sistemi  per  la  produzione 

industriale, dei modelli  concettuali, delle metodologie di progetto dei  sistemi di  controllo  in 

ambito civile e industriale.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  progettare  un  sistema  di  regolazione  e  controllo  per  applicazioni  civili  e  industriali 

integrando le tecniche di controllo apprese e le tecnologie adatte a realizzarlo.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i  metodi  più  appropriati  di  progettazione  dei  sistemi  di  controllo  per 

ambiente  civile  e  industriale  scegliendo  la  tecnologia  più  adatta  e  discriminando  tra 

metodologie tradizionali, innovative o ibride.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato ai sistemi e alle tecnologie 

per gli impianti industriali e civili. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il 

corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti, anche 

in lingua inglese. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di 

matematica e fisica di base. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  esercitazioni  in  aula  ed  esercitazioni  pratiche  di 

laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, 

un  progetto  da  sviluppare  durante  tutto  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende  i 

contenuti dell’insegnamento relativi alla progettazione di un sistemi di regolazione e controllo 

per  uso  civile  o  industriali,  facendo  uso  delle  tecniche  di  controllo  tradizionali,  innovative  o 

Page 246: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

101  

 

ibride.  A  tale  scopo  alcune  ore  di  laboratorio  vengono  dedicate  all’addestramento  degli 

studenti all’utilizzo di pacchetti software per la progettazione assistita da calcolatore. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante un colloquio orale 

durante il quale sarà valutato anche l’elaborato progettuale.  

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Generalità sui processi industriali 

Il processo industriale, l’impianto industriale, il sistema di controllo di  processo,  Manufacturing  Execution  System  &  Enterprise Resources Planning. Computer  Integrated Manufacturing:  funzioni coinvolte,  benefici  attesi,  integrazione. Metodi  di  progettazione: bottom up e top down. 

3     

Architetture distribuite per l’automazione industriale 

Architettura dei nodi, Communication network  interface, modalità di  gestione  degli  eventi,  strategie  di  comunicazione,  sistemi  di comunicazione, proprietà di componibilità, scalabilità, complessità, dependability. 

3     

Reti di comunicazione industriale 

Reti  per  l’automazione:  architetture  hw,  configurazioni  logiche  e fisiche, requisiti temporali del fieldbus, standardizzazione, modello iso/osi e dettaglio dei livelli, confronto tra fieldbus 

6     

Sistemi elettronici per la produzione industriale 

Conversione elettromeccanica, azionamenti e motori. Azionamento in  DC:  principio  di  funzionamento,  regolazione  e  controllo. Azionamento  in  ac:  principio  di  funzionamento,  regolazione  e controllo.  Cenni  sull’azionamento  brushless  e  step‐motors. Confronto tra gli azionamenti. 

Sensori: caratteristiche  statiche e dinamiche,  sensori di posizione, deformazione  e  accelerazione,  di  temperatura,  di  corrente,  di prossimità, MEMS 

12  3   

Sistemi di controllo e regolazione innovativi 

Metodi di controllo innovativi e confronto con i metodi tradizionali. La logica fuzzy. 

6  3  5 

Sistemi a logica programmabile 

Architettura fisica dei PLC, cicli di scansione. Linguaggio a contatti. Applicazioni per ambiente industriale. 

2  6  5 

Sistemi embedded 

Microcontrollore: definizione, architettura, applicazioni  industriali. Esempi  di  microcontrollore  e  implementazioni  di  programmi esemplificativi. 

3     

Sistemi domotici Domotica:  definizione,  architetture,  standard  X‐10,  standard europei, Konnex, standard proprietari, criteri di progettazione di un sistema domotico 

3     

Totale Ore  38  12  10

 

Page 247: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

102  

 

Testi di riferimento 

G. Olsson, G. Piani, Computer systems for automation and control, Prantice Hall. L. Busti, C. De Nard, Gli Edifici Intelligenti, Tecniche Nuove. M. J. Usher, Sensori e Trasduttori, Tecniche Nuove. E. Grassani, Automazione Industriale, Delfino. S. Cammarata, sistemi a logica Fuzzy, Etas. M. G.Singh, J. P. Elloy, R. Mezencev, N. Munro: Applied industrial control ‐ Vol. I, Pergamon 

Press. G. G. Seip, EIB:lo standard per la gestione ed il controllo degli edifici, Tecniche nuove. Appunti del corso. 

 

Page 248: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

103  

 

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Matteo GAETA 

Integrato:  Propedeuticità: Basi di dati 

Crediti:  6 

Anno:  III 

Semestre:  II  

Codice:  SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: A scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Introdurre  ed  approfondire  le  conoscenze  del  mondo  dei  sistemi  informativi  aziendali, attraverso  una  vision  dettagliata  sull’evoluzione  del  business  nella  società  della  conoscenza, sulle varie componenti dei sistemi operazionali, sui sistemi  informazionali e sulla gestione dei progetti software. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito dell’informatica aziendale, dei sistemi informativi, dei sistemi operazionali e informazionali, del project management. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper analizzare, definire, progettare e realizzare un Sistema Informativo Aziendale. Essere in grado di gestire un progetto software la pianificazione e le attività di progetto. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  stimare  tempi,  sforzi/costi  di  un  progetto  software  sui  sistemi  informativi  aziendali; gestire la qualità e migliorare i processi. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  ed  essere  in  grado  di  gestire  persone  e  team  di  lavoro,  esporre oralmente argomenti  relativi ai sistemi  informativi aziendali sia a specialisti del settore che a non specialisti. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze relative alle basi di dati e nozioni sui sistemi informativi. 

Metodi didattici 

Il  corso  si  caratterizza per una  impostazione  dinamica,  ricca di  casi di  studio, per  la parte relativa  ai  sistemi  informativi  operazionali  ed  innovativa  per  quanto  riguarda  i  sistemi informazionali  ed  in  particolare  i  sistemi  di  data mining.  In merito  al  project management fornisce  inoltre  conoscenze  fondamentali  per  la  gestione  dei  progetti  software  nella realizzazione  di  Sistemi  Informativi  Aziendali  dedicando  particolare  attenzione  agli  aspetti relativi alle attività di gestione, pianificazione e tempistica, gestione del rischio, gestione delle 

Page 249: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

104  

 

persone,  stima  dei  costi,  al miglioramento  dei  processi,  alla  gestione  della  qualità  e  delle configurazioni. 

Metodi di valutazione 

L’esame  si articola  in una prova pratica ed  in un  colloquio orale.  La prova pratica  consiste nella  redazione  di  uno  studio  approfondito  su  specifiche  tematiche  metodologiche  e/o tecnologiche  rilevanti per  il mondo dei  sistemi  informativi aziendali.  Le  tematiche oggetto di studio saranno indicate durante il corso. Il colloquio orale prevede anche una presentazione dei risultati dello studio effettuato. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

L’informatica aziendale 

Evoluzione del business, concetti generali, strategie aziendali  6     

Progetti per la realizzazione di un SIA 

Problematiche di gestione di progetti per la realizzazione di un Sistema Informativo Aziendale (SIA) 

8  5   

Il sistema informativo e la sua scomposizione 

Struttura dei sistemi informativi, sistemi operazionali, sistemi informazionali (data warehousing, data mining e business intelligence) 

3  3   

ERP 

I sistemi operazionali di base, gli ERP per area amministrativa, area logistica, area vendite (Sales Force Management), area acquisti e area produttiva: obiettivi, strutture di base, procedure e flussi evoluti 

16  9   

I sistemi operazionali complementari 

I sistemi di supporto primario all’ERP, estensioni dell’ERP con particolare riferimento ai sistemi di gestione clienti (CRM), di e‐commerce e di gestione della Supply Chain (SCM), sistemi tecnici, sistemi di ufficio/organizzazione 

4  2   

Data Mining Introduzione ai sistemi di data mining, processo di mining dei dati, statistiche elementari e analisi relative, meccanismi di classificazione, predizione e clustering, aree di applicazione. 

3  1   

Totale Ore  40  20

 

Testi di riferimento 

Sistemi  Informativi  Aziendali  (struttura  e  applicazioni); Maurizio  Pighin  e  Anna Marzona; Pearson Italia 

Ingegneria del Software 8° Edizione; Sommerville Jan; Pearson 

Sistemi Informativi per l’impresa digitale; G. Bracchi, C. Francalanci e G. Motta; McGraw‐Hill 

Sistemi  Informativi  Aziendali;  Stephen  Haag,  Maeve  Cummings,  Donald  J.McCubbrey;  McGraw‐Hill 

Sul sito del docente è inoltre disponibile materiale didattico integrativo. 

Page 250: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

105  

 

Durante  le  prime  lezioni  verranno  fornite  ulteriori  indicazioni  sui  testi  di  riferimento  e  su eventuale materiale didattico da adottare. 

Page 251: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

106  

 

SISTEMI OPERATIVI Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: P. Ritrovato 

Integrato:  no 

Propedeuticità:  

Crediti:  9 

Anno:  I 

Semestre:  I 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’acquisizione di competenze sulle principali  funzioni di un sistema operativo moderno, su come tali aspetti sono implementati in sistemi operativi disponibili in commercio, oltre ad investigare sistemi operativi per dispositivi Mobili. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Conoscenza  delle  funzioni  svolte  da  un  sistema  operativo  moderno,  con  particolare riferimento  alla  gestione  dei  processi,  della  memoria,  delle  periferiche  e  dei  file,  e comprensione  delle  tecniche  di  base  di  implementazione  di  tali  funzioni.  Conoscenza  delle modalità di interazione applicativa con le componenti base di un SO. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Utilizzare  le  funzioni  di  un  sistema  operativo  attraverso  programmi  realizzati  usando  il linguaggio C. Sviluppare applicazioni su sistemi operativi per dispositivi mobile. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper valutare l’impatto sulle applicazioni delle caratteristiche dell’infrastruttura tecnologica e del sistema operativo adottato.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in gruppo ed esporre oralmente un argomento  legato alle problematiche di funzionamento del sistema operativo. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  è  richiesta  la  conoscenza  del linguaggio C, del linguaggio Java, dell’architettura e del funzionamento del microprocessore. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio.  Nelle  esercitazioni  in  aula  vengono  assegnati  agli  studenti,  divisi  per  gruppi  di lavoro,  specifici  problemi  da  risolvere  legati  ad  argomenti  trattati  a  lezione.  Per  la  parte  di laboratorio  viene  assegnato  un  progetto  su  specifiche  tematiche  tecnologiche  che  richiede, oltre all’acquisizione delle competenze e abilità sui contenuti dell’insegnamento con specifico riferimento ai sistemi operativi mobile, anche lo sviluppo di capacità legate al lavoro in team. 

Page 252: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

107  

 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante la realizzazione di un elaborato progettuale e un colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

Ore Eserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso 

Introduzione storica all’evoluzione dei sistemi operativi. Le principali famiglie di sistemi operativi attuali. Il modello a strati del sistema operativo. Esempi di architetture di SO (windows e Linux) 

4     

Il nucleo e la gestione dei processi 

Il concetto di processo e la multiprogrammazione. Stati di un processo. Scheduling. Priorità. Comunicazione tra i processi (IPC). I thread, programmazione multithread e memoria condivisa. Problematiche di sincronizzazione tra i processi. Sistemi SMP. Problematiche di scheduling su sistemi SMP. Esempi d’uso delle system call per la gestione dei processi su un SO specifico 

10  3  6 

La gestione della memoria 

I problemi nella gestione della memoria: rilocazione, protezione dei processi. Segmentazione della memoria. Swapping. Caricamento dinamico. La memoria virtuale. La MMU. Paging. Gestione della memoria in Windows .  

6     

L’input/output e la gestione dei file 

Astrazione e virtualizzazione delle periferiche. I driver. Caricamento dinamico dei driver. Il file system. Partizioni e volumi. Sistemi RAID. Allocazione dello spazio su disco. Gestione dei file. Gestione delle directory. Journaling. Controllo di accesso: permessi e ACL. File system di rete. Esempi d’uso delle system call per la gestione dei file su un SO specifico 

8  3  4 

Programmazione Shell 

Linguaggi di scripting, comandi ed espressioni regolari.  6    6 

Project Work Realizzazione di un progetto che prevede l’utilizzo di uno dei seguenti Sistemi Operativi mobile: Google Android, Apple iOS, Windows phone 7. 

    30 

Totale Ore  34  6  46

 

Testi di riferimento 

Silberschatz, Galvin, Gagne, Sistemi operativi: concetti ed esempi, Addison‐Wesley, 2008. 

M. Russinovich, D. Solomon, Microsoft Windows Internal, 5th Edition, Microsoft Press, 2009 

D. Bovet, M. Cesati, Understanding the Linux Kernel, 3rd Edition,  O'Reilly, 2005 

Dispense aggiuntive fornite dal docente 

Materiale disponibile il rete  

 

Page 253: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

108  

 

 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE  Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: Mario VENTO 

Integrato:  

Propedeuticità:  

Crediti:  9 

Anno:  I 

Semestre:  I 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira all’apprendimento degli algoritmi e delle strutture dati avanzate e alle tecniche di programmazione evolute, come la programmazione greedy e quella dinamica.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della  terminologia utilizzata negli ambiti di approfondimento del  corso,  con particolare riferimento allo pseudo‐codice.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper  implementare  in C gli algoritmi e strutture dati avanzate e conoscere  la realizzazione che alcune strutture dati standard hanno nei packages Java.  . 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  progettare  e  realizzare  un’applicazione  in termini di strutture dati ed algoritmi standard, eventualmente utilizzando al meglio i packages già disponibili in Java.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo e commentare oralmente un programma scritto in Java, o esporre le relative scelte progettuali e realizzative. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando libri di testo diversi da quelli proposti o la documentazione in linea. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  è  richiesto,  oltre  alle  conoscenze incluse negli insegnamenti propedeutici, una buona pratica di programmazione in C. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti, divisi per gruppi di lavoro, un  progetto  da  sviluppare  durante  tutto  lo  svolgimento  del  corso.  Il  progetto  comprende unitariamente  tutti  i contenuti dell’insegnamento ed è strumentale all’acquisizione, oltre che delle  capacità di progettazione e  realizzazione di una base di dati partendo dalle  specifiche, anche a sviluppare e rafforzare le capacità di lavorare in team. Nelle esercitazioni in laboratorio 

Page 254: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

109  

 

gli studenti  implementano un progetto di un’applicazione  Java  in  tutte  le sue parti, partendo dai documenti di progetto. 

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  una  prova scritta e colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso Presentazione  del  corso.  Il  ruolo  della  programmazione  ad oggetti  nella  produzione  del  software.  Cenni  di  Ingegneria  del software. 

4     

Tipi di dato astratti e concreti 

I Tipi di dato astratto List, Queue, Set, Bag, Code a priorità.   4     

Strutture dati avanzate 

Implementazione  di  code  a  priorità  implementate  con  liste  ed heap. 

Alberi  rosso‐neri  ed  algoritmi  fondamentali  di  inserimento, ricerca, cancellazione e rotazione. Alberi splay. 

Grafi:  rappresentazione,  visita  in  ampiezza  e  profondità, ordinamento  topologico.  Algoritmi  fondamentali  su  grafi: componenti  connesse,  alberi  di  copertura  di  costo  minimo (Kruskal), cammini minimi a sorgente singola (Dijkstra) e multipla (Floyd‐Warshall  e  Johnson),  flusso  massimo  (Ford‐Fulkerson, Karp). 

Heap di Fibonacci e Binomiali 

16  8  12 

Algoritmi avanzati 

Algoritmi di ordinamento  in tempo  lineare: Counting sort, Radix sort, Bucket sort. 

Algoritmi di ordinamento avanzati: Quicksort ed HeapSort. 

Algoritmi di selezione. 

12  4  4 

Algoritmi per la sicurezza informatica 

Algoritmi  di  crittografia  a  chiave  simmetrica:  DES,  Triple  DES, Attacchi a DES. Algoritmi di  teoria dei numeri, Massimo comun divisore, Potenze di un elemento, Crittografia a chiave pubblica RSA 

4  2   

Programmazione dinamica 

Fondamenti  della  programmazione  dinamica.  Prodotto  di sequenze  di  matrici.  Algoritmo  della  più  lunga  sottosequenza comune. Traingolarizzazione ottima. 

6  4   

Algoritmi Greedy Fondamenti  teorici  dei  metodi  greedy.  Selezione  di  attività. Codici di Huffman. Problemi di scheduling. 

6  4   

Totale Ore  52  20 16

 

Testi di riferimento 

Page 255: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

110  

 

© T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, “Introduzione agli Algoritmi e Strutture dati”, 

seconda edizione, McGraw‐Hill, 2005. 

 

Page 256: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

111  

 

TECNOLOGIE INFORMATICHE DEI SISTEMI DI CONTROLLO Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Francesco BASILE 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Fondamenti di 

Controlli Automatici Crediti: 6 

Anno:  III 

Semestre:  II 

Codice: 0612700018 

SSD: ING‐INF/04 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso ha come obiettivo la progettazione, configurazione e programmazione di un sistema di controllo. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Capacità di progettare un sistema di automazione e valutarne le prestazioni. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Programmazione  dei  dispositivi  di  controllo  in  base  allo  standard  internazionale  IEC  6113. Utilizzo  delle  tecnologie  di  maggior  impiego  nel  settore,  con  particolare  riferimento  ai controllori a logica programmabile (PLC). 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi  più  appropriati  per  l’utilizzo  delle  tecnologie  informatiche  nella progettazione e programmazione di un sistemi di controllo. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in  gruppo  ed  esporre  oralmente  un  argomento  legato  all’impiego  delle tecnologie informatiche nei sistemi di controllo. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper  applicare  le  conoscenze  acquisite  a  contesti  differenti  da  quelli  presentati  durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  di  base  di informatica e automatica. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla lezioni teoriche, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Nelle esercitazioni in aula viene assegnato agli studenti un esercizio da risolvere mediante carta e  penna.  Nelle  esercitazioni  di  laboratorio  agli  studenti  viene  assegnato  un  progetto  da progettare e sviluppare ed  implementare su un dispositivo di controllo  industriale;  il progetto viene convalidato mediante l’utilizzo di un emulatore di processo.  

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e un colloquio orale. Per superare l'esame lo studente deve dimostrare di aver compreso e saper applicare  i principali  concetti esposti nel  corso.  Il  voto, espresso  in  trentesimi  con eventuale lode,  dipenderà  dalla maturità  acquisita  sui  contenuti  del  corso,  tenendo  conto  anche  della qualità dell'esposizione scritta e orale e dell'autonomia di giudizio dimostrata. 

Page 257: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

112  

 

 

Modalità di frequenza 

L’insegnamento è erogato in presenza con frequenza obbligatoria. 

Lingua di insegnamento 

Italiano. 

Sede e Orario 

Il  corso  è  erogato  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria.  Si  consulti  il  sito  della  Facoltà (http://www.ingegneria.unisa.it/) per l’indicazione dell’orario e delle aule. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione al corso  Panoramica sulle moderni sistemi di automazione industriale 2 

Programmazione dei dispositivi di controllo 

Lo standard  internazionale  IEC 61131. Programmazione dei dispositivi di  controllo  attraverso  i  linguaggi  previsti  dallo  standard:  Testo Strutturato,  Linguaggio  a  Contatti,  Diagramma  a  Blocchi  Funzionali, Lista Istruzioni e Diagramma Funzionale Sequenziale.   

14  6 6

Dispositivi di Controllo 

Requisiti di un dispositivo per  il controllo. Controllori per applicazioni generiche:  controllori  monolitici,  controllori  con  architettura  a  bus, controllori  basati  su  personal  computer.  Il  controllore  a  logica programmabile  (PLC).  Controllori  di macchine  a  controllo  numerico. Controllori specializzati: regolatori PID e controllori per motori elettrici. 

4  2

Controllo distribuito  Sistemi di produzione  integrata. Reti per  l’automazione. Sistemi per  il controllo di  supervisione  (SCADA) e  l’acquisizione di dati.  Sistemi per l’esecuzione  della  produzione  (MES).  Sistemi  di  controllo  distribuito (MES). 

7  2 3

Progettazione di sistemi di controllo distribuito 

Esempi di architetture di  controllo. Ciclo di  sviluppo di un  sistema di automazione  distribuito.  Esempi  di  progettazione  di  un  sistema  di automazione distribuito. 

7  4 3

Totale Ore  34  14 12  

Testi di riferimento 

P. Chiacchio, F. Basile, “Tecnologie  informatiche per  l’automazione”, McGraw‐Hill, 2004,  ISBN 88‐386‐6147‐2. 

Dispense  integrative  e  problemi  sulla  pagina  web  del  docente  accessibile  dal  sito www.automatica.unisa.it 

 

Page 258: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

113  

 

TECNOLOGIE SOFTWARE PER IL WEB  Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Pasquale FOGGIA 

Integrato:  no  

Propedeuticità: Programmazione ad oggetti, Basi di dati  

Crediti:  6 

Anno:  III 

Semestre:  II 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/05 Tipologia: A scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il  corso  mira  all’apprendimento  di  modelli  e  metodi  per  la  definizione,  progettazione  e realizzazione di software applicativi remoti. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  della  terminologia  utilizzata  nell’ambito  delle  applicazioni  remote,  delle architetture  software distribuite, dei concetti  fondamentali dell’architettura delle  Java Server Pages (JSP). 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare e realizzare siti web statici, progettare e realizzare siti web dinamici. Saper usare la tecnologia JSP. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  i metodi più appropriati per progettare e realizzare un sito web dinamico, ottimizzare  il processo realizzativo  in base al contesto  in esame,  individuare  le metodiche più idonee per organizzare le attività di progettazione e realizzazione di applicazioni remote. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato alle applicazioni remote. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  conoscenze  sulla progettazione  e  realizzazione  di  algoritmi  e  strutture  dati,  sulle  basi  di  dati  e  sulla programmazione ad oggetti. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla  lezioni teoriche, esercitazioni  in aula ed esercitazioni pratiche di laboratorio. Nelle esercitazioni  in aula verranno esemplificati gli argomenti teorici mediante  la realizzazione di semplici pagine web dinamiche. Nelle esercitazioni pratiche, agli studenti verrà chiesto di progettare e realizzare semplici siti web dinamici. 

Metodi di valutazione 

Alla  fine del corso gli  studenti verranno divisi  in gruppi e verrà  loro assegnato un progetto contenente  delle  specifiche  di  realizzazione  di  un  sito  web  dinamico.  La  valutazione  del 

Page 259: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

114  

 

raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà  mediante  discussione  orale  del  progetto realizzato. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez. 

OreEserc. 

OreLab. 

Introduzione alle architetture Web 

Classificazioni  delle  applicazioni  in  applicazioni  locali,  remote  e miste. Architettura delle applicazioni remote: modello client‐server; modello  peer‐to‐peer,  modello  three‐tiered.  Web  statico  e  Web dinamico. Web applications.  

5     

HTML 

Introduzione  all’HTML.  Il  concetto  di  Markup.  Il  concetto  di  Tag HTML. Sintassi HTML. Primi Tag HTML: Testa del documento e Corpo del  documento.  Paragrafi  e  giustificazione  del  testo.  Font,  liste  e immagini. Link ipertestuali. I Form in HTML. Esercizi su HTML 

3  4  3 

JSP 

Introduzione  a  JSP;  tecnologia  JSP,  architettura  JSP.  Java  Server Pages.  Servlet. Elementi di  JSP:  template  text,  comment, directive, scriptlet, declaration, expression. Oggetti impliciti. Direttive e Azioni JSP. Esercizi su JSP. 

6  5  6 

Java Beans Introduzione  ai  Java  Beans.  Requisiti  di  un  Java  Beans.  Proprietà, metodi  ed  eventi  dei  Beans.  Uso  di  Java  Beans  nelle  pagine  JSP. Vantaggi nell’uso dei Bean. Esercizi sui Bean.  

5  5  6 

JSP e interazione con i database 

Interazioni Java‐Database: architettura JDBC. Uso dei database nelle pagine JSP. 

2  5  5 

Totale Ore  21  19 20

 

Testi di riferimento 

Della Mea Vincenzo, Di Gaspero Luca, Scagnetto Ivan. Programmazione Web lato server. Apogeo. 

 

Page 260: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

115  

 

TELERILEVAMENTO Cds:  

Ingegneria Informatica LM 

Docente: Maurizio LONGO 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Elaborazione numerica 

dei segnali 

Crediti:  6 

Anno:  II 

Semestre:  II 

Codice:  SSD:   

ING‐INF/03 Tipologia: A scelta 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Obbiettivo del corso è di fornire gli elementi per comprendere  le metodologie utilizzate nel telerilevamento e le sue principali applicazioni.  

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Sistemi di telerilevamento satellitari. Classificazione dati. Elaborazione delle immagini  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Analisi dei  sistemi  radar e dei  sistemi di  telerilevamento  satellitari.  Feature extraction  con applicazioni di prevenzione di rischi.  

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Scegliere metodi per elaborazione di  immagini e classificazione. Valutare comparativamente le prestazioni dei sistemi di telerilevamento. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper  lavorare  in gruppo; argomentare oralmente  su questioni    tecniche e metodologiche; sviluppare correttamente la soluzione numerica di un problema di decisione e/o classificazione.  

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il proficuo  raggiungimento degli obiettivi prefissati è  richiesto  il possesso di  strumenti metodologici  di  base  nel  campo matematico  e  statistico  e  dei  fondamenti  di  elaborazione numerica dei segnali. 

Metodi didattici 

L’insegnamento  contempla  lezioni  teoriche,  lezioni  applicative  sulle  tecnologie,  relative esercitazioni  in  classe  ed  esercitazioni  di  laboratorio,  in  particolare  nella  stazione  satellitare RESLEHM, assegnazione di tesine.  

Metodi di valutazione 

La  valutazione  del  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  avverrà mediante  un  colloquio orale, tenendo conto anche delle suddette tesine. 

 

Page 261: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

116  

 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Aspetti  fisici  ed 

elettromagnetici 

del remote sensing 

 

Introduzione  al  corso.  Finalità  del  telerilevamento.  Sensori. Applicazioni. Orbite dei satelliti. Cenni di meccanica celeste  

4     

Sistemi radar  

Generalità  sul  radar.  Frequenze  radar.  Misure  radar:  distanza, velocità  radiale,  ambiguità  distanza  e  doppler,  angoli,  cella  di risoluzione spaziale, risoluzione in frequenza. Cenni sulle tipologie di  antenne  e  di  scansione.  Determinazione  della  portata  radar. Equazione  fondamentale  del  radar.  Significato  statistico  della portata del radar.   

16  4   

Sistemi  radar  ad 

apertura  sintetica 

(SAR) 

Generalità  sul  telerilevamento  attivo  a microonde.  Le  principali missione  SAR  satellitari. Modalità  di  funzionamento  di  un  SAR. Risoluzione  geometrica  di  un’immagine  acquisita  da  un  sistema SAR. Distorsione geometrica di un’immagine acquisita un sistema SAR. Elaborazione SAR bidimensionale spazio‐variante con relativo schema  a  blocchi.  Principi  di  interferometria  SAR.Elaborazione SAR  interferometrica.  Il  rumore  sulla  fase  interferometrica. L’accuratezza nella ricostruzione della topografia. La ricostruzione della fase assoluta. La geocodifica. L’interferometria differenziale. 

 

10     

Elementi  di 

classificazione  ed 

elaborazione  delle 

immagini 

Test  di  ipotesi  multiple.  Criterio  di Bayes. Classificatori  MAP. Classificatori  parametrici  lineari  e  quadratici.  Stima  non parametrica  di  densità:  metodo  di  Parzen  e  metodo  kNN. Classificatori  non  parametrici.  Aspetti  pratici  del  progetto  e dell’analisi  prestazionale  dei  classificatori  non  parametrici. Distorsione radiometrica e geometrica. Trasformazioni polinomiali per  correzione  di  immagine  ed  interpolazione.  Image enhancement:  operazioni  puntuali  e  spaziali  nel  dominio  del tempo e di Fourier. Modelli statistici di dati telerilevati 

10  6   

Esercitazioni  di 

laboratorio 

Introduzione  ad  IDL.  Lettura  e  scrittura  dei  dati  in  IDL. Visualizzazione  immagini,  superfici  e  contorni  in  IDL. Programmazione in IDL. Implementazione di un processore SAR in IDL.  Interferometria  SAR:  registrazione  delle  immagini, generazione  dell’interferogramma,  algoritmo  di  integrazione locale per la ricostruzione della fase. 

    10 

Totale Ore  40  10 10

 

Testi di riferimento 

G. Galati, F. Mazzenga, M. Naldi, Elementi di Sistemi Radar, Aracne, 1996 

G. Franceschetti, R. Lanari, Synthetic Aperture Radar Processing, CRC Press, 1999  

H. Van Trees, Detection, modulation and estimation theory, Wiley interscience 

K. Fukunaga, Pattern recognition, Academic Press 

Page 262: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

117  

 

J.A. Richard: Remote sensing digital image analysis, Sprinter‐Verlag, 1986  

Page 263: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

118  

 

TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ANALISI DEI SEGNALI  

Cds:  Ingegneria Informatica  

Docente: Maurizio LONGO 

Integrato: con Teoria dei segnali: modulo di Elementi di 

Probabilità  

Propedeuticità: Matematica III 

Crediti: 6 

Anno:  II 

Semestre:  II 

Codice:0612700010 

SSD: ING‐INF/03 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso ha carattere metodologico. Vengono esposte le principali tecniche di analisi ed elaborazione dei segnali (in particolare mediante sistemi LTI), con enfasi sulla dualità tempo‐frequenza. Le tecniche illustrate hanno diffusa applicazione in elettronica, informatica, misure elettroniche, telecomunicazioni. I contenuti sono strettamente propedeutici per i corsi del settore Telecomunicazioni. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Analisi dei segnali nel dominio del tempo. Analisi di segnali nel dominio della frequenza. Analisi dei sistemi lineari nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza, sia in tempo‐continuo che in tempo‐discreto. Trattamento dei segnali. Conversione analogico/digitale. Trasformata discreta di Fourier. Introduzione all’utilizzo di MATLAB per l’analisi dei segnali. 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Caratterizzare i sistemi LTI in termini di legami ingresso‐uscita. Operare semplici elaborazioni su segnali deterministici di interesse applicativo. Effettuare il campionamento e la ricostruzione di un segnale analogico. Saper effettuare semplici elaborazioni di segnali. Maturare concetti essenziali della conversione analogico/digitale dei segnali. Operare semplici elaborazioni su segnali tramite MATLAB. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper scegliere la rappresentazione più adatta per l’analisi dei segnali e dell’interazione con i sistemi. Saper evitare effetti indesiderati nella discretizzazione di un segnale analogico.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre gli argomenti trattati in maniera corretta e precisa. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Aver maturato i concetti introdotti in vista degli studi successivi. Saper utilizzare fonti diverse per l’approfondimento delle metodologie introdotte nel corso. 

Prerequisiti 

Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati allo studente sono richieste conoscenze matematiche di base. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche. 

Page 264: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

119  

 

Metodi di valutazione 

L’accertamento del profitto si basa sulla risoluzione di problemi di carattere teorico/numerico e su un colloquio orale.  

Contenuto del corso 

Argomenti   Contenuti specifici   Ore Lezione  Ore Esercitaz. 

Segnali e sistemi nel dominio del tempo  Classificazione,  operazioni  elementari  e proprietà dei segnali. Medie temporali di segnali deterministici, energia e potenza di  segnali.  Funzioni  di  correlazione  e proprietà. Studio dei sistemi nel dominio del tempo. Proprietà dei sistemi. Sistemi LTI. Somma e  integrale di convoluzione. Sistemi ARMA. 

12  6 

Segnali e sistemi nel dominio della frequenza  

Autofunzioni dei sistemi LTI. Risposta  in frequenza.  Trasformata  di  Fourier  e proprietà.  Somma  di  Poisson  e  serie  di Fourier.  Analisi  dei  sistemi  LTI  nel dominio  della  frequenza. Caratterizzazione energetica dei segnali. Spettri  di  potenza  dei  segnali  periodici. Legami  ingresso  uscita  per  ESD,  PSD  e funzioni di correlazione. 

8  4 

Elaborazione numerica dei segnali e trasformata discreta di Fourier (DFT). Introduzione all’analisi dei segnali tramite MATLAB 

Campionamento ideale e reale. Ricostruzione dei segnali analogici. Campionamento nella pratica. Conversione t/n, quantizzazione ed errore di quantizzazione, cenni alla codifica, decimazione. Definizione di DFT, sue interpretazioni e proprietà. Algoritmi di FFT e IFFT. Tecniche di filtraggio ed analisi spettrale. Introduzione a MATLAB: calcolo di somme di convoluzione, implementazione di sistemi ARMA, sistemi definiti da equazioni differenziali, risposta in frequenza (cenni), FFT. Cenni di analisi spettrale  e di analisi dei dati tramite MATLAB. 

20  10 

Totale Ore  40  20

 

Testi di riferimento 

E. Conte, Lezioni di teoria dei segnali, Liguori,1996. 

V. Oppenheim, A. S. Willsky, S. Hamid Nawab, Signals & systems, 2nd ed., Prentice‐Hall, 1997.  J. R. Buck, M. M. Daniel, A. C. Singer, Computer Explorations in Signals and Systems using MATLAB, Prentice‐Hall, 1997. 

Page 265: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

120  

 

TEORIA DEI SEGNALI: MODULO DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ 

Cds:  Ingegneria Informatica 

Docente: Maurizio GUIDA 

Integrato: Teoria dei Segnali: 

Modulo di Analisi dei Segnali  

Propedeuticità: Matematica III 

Crediti:  6 

Anno:  II 

Semestre:  II 

Codice:0612700010 

SSD: SECS‐S/02 

Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso mira a fornire strumenti e metodi di base per descrivere ed analizzare fenomeni non deterministici allo scopo di effettuare valutazioni predittive ed assumere decisioni in regime di rischio controllato. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione della terminologia utilizzata nell’ambito della probabilità.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Capacità di analizzare fenomeni non deterministici. Capacità di effettuare valutazioni. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper individuare i metodi più appropriati per analizzare un fenomeno non deterministico. 

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper esporre oralmente un argomento legato alla valutazione probabilistica di un fenomeno aleatorio. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Saper applicare  le  conoscenze acquisite a  contesti differenti da quelli presentati durante  il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti 

Prerequisiti 

Per  il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di base di teoria degli insiemi e analisi matematica. 

Metodi didattici 

L’insegnamento contempla lezioni teoriche ed esercitazioni in aula. 

Metodi di valutazione 

L’accertamento del profitto si basa sulla risoluzione di problemi di carattere teorico/numerico e su un colloquio orale. 

 

Page 266: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

121  

 

 TEORIA E TECNICA DELLE TELECOMUNICAZIONI Cds:  

Ingegneria Informatica 

Docente: Stefano MARANO 

Integrato:  no 

Propedeuticità: Teoria dei segnali 

Crediti:  9 

Anno:  III 

Semestre:  I e II 

Codice:  SSD: 

ING‐INF/03 Tipologia: Obbligatorio 

 

Obiettivi formativi: risultati di apprendimento previsti e competenza da acquisire 

Il corso è orientato a fornire gli strumenti metodologici per il progetto e l’analisi dei sistemi di comunicazione  analogici  e  digitali,  con  enfasi  su  questi  ultimi.  Il  corso  presenta  inoltre  le tecniche  di  base  per  la  trasmissione  analogica  e  numerica.  Si  forniscono  infine  gli  elementi salienti di teoria dell’informazione. 

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 

Comprensione  degli  elementi  fondamentali  e  dei  trade‐off  di  progetto  per  i  sistemi  di modulazione analogici e digitali, con specifica attenzione alla valutazione delle prestazioni delle differenti  soluzioni  progettuali.  Determinazione  dei  limiti  ultimi  della  trasmissione dell’informazione.  

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) 

Saper progettare e analizzare semplici sistemi di trasmissione dell’informazione. Comprendere e manipolare adeguatamente il concetto di informazione nei sistemi di comunicazione, in primo luogo, ma anche con respiro applicativo più ampio. 

Autonomia di giudizio (making judgements) 

Saper  individuare  la  classe  di  sistemi maggiormente  idonei  a  specifici  scenari  applicativi  di interesse pratico. Determinare i limiti teorici delle prestazioni di detti sistemi e, di conseguenza, il grado di efficienza delle singole soluzioni progettuali.  

Abilità comunicative (communication skills) 

Saper analizzare, comprendere, ed elaborare  il  linguaggio matematico della rappresentazione dei  sistemi  digitali  in  termini  geometrici,  e  della  valutazione  delle  prestazioni  dei  sistemi  di trasmissione. Saper analizzare, comprendere, ed elaborare il linguaggio matematico della teoria dell’informazione. 

Capacità di apprendere (learning skills) 

Essendo  il  corso  a  carattere metodologico,  esso  fornisce  strumenti  per  la modellistica  e  la comprensione  di  sistemi  fisici  di  varia  natura  e  tipologia,  con  ovvia  enfasi  sui  sistemi  di trasmissione dell’informazione. 

Prerequisiti 

Per  il  proficuo  raggiungimento  degli  obiettivi  prefissati  sono  richieste  adeguate  conoscenze 

matematiche di base ed elementi di probabilità, variabili aleatorie e processi stocastici.  

Metodi didattici 

Page 267: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

122  

 

Il corso prevede lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche. 

Metodi di valutazione 

La valutazione del raggiungimento degli obiettivi prefissati avverrà mediante una prova scritta e colloquio orale. 

Contenuto del corso 

Argomenti  Contenuti specifici Ore Lez.  

OreEserc. 

OreLab. 

Elementi di base dei sistemi di comunicazione 

analogici 

Introduzione al corso. Modulazioni analogiche  lineari e non lineari.  Valutazione  delle  prestazioni.  Valutazione comparativa dei sistemi analogici. 

10 6

Introduzione ai sistemi digitali 

Richiami  storici.  Rilevanza  delle  comunicazioni  digitali. L’impatto della teoria di Shannon 

2     

Rappresentazione e trasmissione dell’informazione 

Sorgenti  di  informazione  e  loro  rappresentazione.  Canali  e loro  rappresentazione.  Sistemi  di modulazione  PAM,  PPM, PSK, FSK, QAM: complessità, banda, prestazioni in termini di probabilità di errore, e rapporto segnale rumore. 

18  10   

Equalizzazione,  caratterizzazione spettrale e ISI 

Ricezione ottima su canali affetti da ISI. Algoritmo di Viterbi. Caratterizzazione  spettrale  delle  modulazioni  lineari. L’interferenza intersimbolica 

6  2   

Elementi di teoria dell’informazione 

Entropia.  Entropia  condizionata.  Divergenza.  Mutua informazione. Entropia di processi di Markov. Disuguaglianza del trattamento dei dati. 

12  6   

AEP e capacità di canale AEP.  Capacità  di  canale.  BSC.  BEC.  Canale  gaussiano  con vincolo di potenza. 

12  6   

Totale Ore  60  30

 

Testi di riferimento 

J. G. Proakis, M. Salehi, Communication Systems Engineering, seconda edizione, Prentice Hall, 2002. 

J. G. Proakis, Digital Communications, quarta edizione, McGraw‐Hill. 

T. M. Cover, J. A. Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley & Sons, 1991. 

R. Gallager, Principles of Digital Communication, Cambridge University Press, 2008. 

 

  

 

 

Page 268: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

123  

 

BREVE CURRICULUM DEI DOCENTI 

 

Giovannina Albano 

Giovannina Albano è nata a Vico Equense (NA), il 27 novembre 1968. Ha conseguito la Laurea con 

lode  in Matematica  nel  1992  e  il  titolo  di  Dottore  di  Ricerca  in Matematica  nel  1997  presso 

l’Università degli Studi di Napoli “Federico  II”. Dal 1997 è ricercatore universitario nel settore di 

Geometria presso  l’Università di Salerno.  I  suoi attuali  interessi di  ricerca  ricadono nei  seguenti 

ambiti: Modelli di apprendimento per ambienti di e‐learning: rappresentazione della conoscenza, 

situazioni  a‐didattiche  ed  Esperimenti  Scientifici Virtuali;  Educazione Matematica  ed  e‐learning: 

apprendimento  individuale  e  personalizzato,  autovalutazione,  apprendimento  cooperativo, 

comunicazione e rappresentazioni. È autore di oltre sessanta articoli su riviste e libri internazionali 

e ha  tenuto  relazioni a numerose conferenze nazionali e  internazionali. È stata delegata  italiana 

per il Working Party sulle Learning Policies nell’ambito del Programma IST, V Programma Quadro. 

È  stata  vice‐project  coordinator  del  progetto  Centro  di  Eccellenza  “Metodi  e  sistemi  per 

l’apprendimento e  la conoscenza”, approvato e finanziato dal MURST, nonché responsabile della 

linea di ricerca “Esperimenti scientifici virtuali”. È stata ed è consulente scientifica in vari progetti 

nell’ambito dell’elearning, è stata ed è responsabile di ricerca di assegnisti, borsisti e dottorandi. 

Per un curriculum più articolato: www.unisa.it/Dipartimenti/DIIMA/Professori/Albano/home.php 

 

Francesco Basile 

Francesco  Basile  è  nato  a  Napoli  nel  1971.  Ha  conseguito  la  Laurea  con  lode  in  Ingegneria 

Elettronica presso  l’Università degli Studi di Napoli Federico II nel 1995. Ha conseguito  il titolo di 

dottore di ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica nel febbraio 2000. Nell’ambito del corso 

di dottorato, dal gennaio 1999 al giugno 1999, è stato Visiting Scholar presso il Centro Politecnico 

Superior, Universidad de Zaragoza, Spagna.  Dal gennaio 2000 al dicembre 2001 è stato titolare di 

un assegno di ricerca sul tema Applicazioni innovative su rete telematica presso l’Università degli 

Studi di Napoli Federico II, riguardante  il controllo remoto di celle robotizzate. Dal marzo 2002 è 

Ricercatore per  il settore disciplinare  ING/INF 04  (Automatica) presso  l’Università di Salerno con 

afferenza al Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica . È autore di circa 70 

pubblicazioni su riviste e congressi nazionali ed  internazionali.  I suoi principali  interessi di ricerca 

riguardano il controllo di sistemi ad eventi discreti, la robotica e l’automazione industriale. 

 

Pasquale Chiacchio 

Pasquale Chiacchio  è nato nel  1963. Nel  1987  ha  conseguito  con  lode  la  Laurea  in    Ingegneria 

Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II” e nel 1992 il Dottorato di Ricerca 

in  Ingegneria  Elettronica  ed  Informatica.  Attualmente  è  Professore  Ordinario,  nel  settore 

Page 269: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

124  

 

“Automatica”,  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  ed  Ingegneria  Informatica  

dell’Università degli Studi di Salerno. 

E’  autore  di  numerose  memorie  scientifiche  pubblicate  su  prestigiose  riviste  internazionali  o 

presentate  a  congressi  internazionali,  oltre  che  di monografie.  Ha  coordinato  vari  progetti  di 

ricerca sia pura che applicata.   I suoi  interessi di ricerca attuali ricadono nell’ambito dell’analisi e 

del controllo di sistemi a eventi discreti, della robotica e dell’automazione industriale. 

 

Donatello Conte 

Donatello Conte è nato a Foggia nel 1976. Ha conseguito presso  l’Università degli Studi di Napoli 

“Federico II” la Laurea in  Ingegneria Informatica nel 2002 ed il Dottorato di Ricerca in Ingegneria 

dell’Informazione, Elettromagnetismo Applicato e Telecomunicazioni nel 2006 presso  l’Università 

degli  Studi  di  Salerno.  Da  ottobre  2006  è  ricercatore  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria 

Elettronica ed Ingegneria Informatica  dell’Università degli Studi di Salerno, dove svolge attività di 

ricerca nel campo della Pattern Recognition e della Computer Vision. È autore di  numerosi articoli 

su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali.  

 

Antonio Della Cioppa  Il  dr.  Antonio  Della  Cioppa  si  laurea  in  Fisica  (Indirizzo  Applicativo, Orientamento  Cibernetico) presso  l’Università degli Studi di Napoli “Federico  II” nel 1993 e consegue  il Titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria elettronica ed informatica presso l’Università di Napoli “Federico II” nel 2000. Attualmente è  ricercatore nel  settore  scientifico disciplinare  ING‐INF05  “Sistemi di Elaborazione delle  Informazioni”  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  ed  Ingegneria  Informatica  dell’Università degli Studi di Salerno.  I  suoi  interessi di  ricerca  ricadono nell’ambito dell’Artificial  Intelligence  ed,  in particolare, della Evolutionary Computation  e dell’Artificial  Life.  È membro del Program Committee di numerose Conferenze  internazionali  ed  è  autore  di  oltre  90  articoli  scientifici  su  prestigiose  riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali.   Massimo De Santo 

Massimo De Santo è  laureato con  lode  in    Ingegneria Elettronica e Dottore di Ricerca  Ingegneria 

dell’Informazione.  E’  professore  ordinario,  nel  settore  “Informatica”,  presso  il  Dipartimento  di 

Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica  dell’Università degli Studi di Salerno. E’ Direttore 

del Centro ICT di Ateneo e Delegato del Rettore per il Web di Ateneo.  

I  suoi principali  interessi di  ricerca  ricadono nell’ambito della Computer Vision, dell’E_Learning, 

della Computer Networks e dei Sistemi Web. E’ autore di oltre 100 articoli su prestigiose  riviste 

internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali. È coordinatore scientifico di 

numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali. 

Page 270: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

125  

 

 

Nicola Femia 

Nicola  Femia  è  nato  nel  1963. Nel  1988  ha  conseguito  con  lode  la  Laurea  in  Ingegneria  delle 

Tecnologie  Industriali,  indirizzo Elettronico, presso  l’Università degli Studi di Salerno. Dal 2001 è 

professore  ordinario  di  Elettrotecnica  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  ed 

Ingegneria Informatica  dell’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca ricadono nell’ambito della teoria dei circuiti, dei metodi di analisi e sintesi 

di circuiti switching, dei metodi di progetto ed ottimizzazione di regolatori switching e di circuiti di 

power  management.  È  autore  di  oltre  100  articoli  scientifici  pubblicati  su  prestigiose  riviste 

internazionali e negli atti di conferenze nazionali e  internazionali. E’ stato Associate Editor della 

rivista  internazionale  IEEE  Transactions  on  Power  Electronics.  È  coordinatore  scientifico  di 

numerosi progetti di  ricerca universitari e  industriali.  Svolge attività di  consulenza per  industrie 

nazionali  ed  internazionali  del  settore  dell’elettronica  di  potenza  e  dei  circuiti  integrati  per  il 

power management. 

 

Matteo Gaeta 

Matteo Gaeta è nato a Salerno il 16 Maggio del 1960. Nel 1989 ha conseguito la Laurea in Scienze 

dell’Informazione, presso la Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali dell’Università degli 

Studi di Salerno. Dall’ottobre del 2006 è Professore Associato per  il raggruppamento scientifico‐

disciplinare in Sistemi di Elaborazione delle Informazioni (ING‐INF/05); afferisce al Dipartimento di 

Ingegneria  dell’Informazione  e  Matematica  Applicata  ‐  DIIMA  ‐  della  Facoltà  di  Ingegneria 

dell’Università degli Studi di Salerno. 

Dal  2007  è  docente  per  il Corso  di  Sistemi  Informativi Aziendali, Cdl  in  Ingegneria  Informatica, 

presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi interessi di ricerca riguardano l’Architettura di Sistemi Informativi Complessi, l’Ingegneria del 

Software, i Sistemi di Rappresentazione della Conoscenza, Semantic Web, Organizzazioni Virtuali e 

Grid Computing. Ha maturato una grande esperienza nella Realizzazione e Progettazione di Sistemi 

Informativi Complessi. 

E’ autore di oltre settanta lavori pubblicati su riviste, atti di convegni internazionali e libri. 

È  Coordinatore  scientifico  e  Responsabile  di  numerosi  Progetti  di  Ricerca  internazionali. 

Coordinatore  del Gruppo  di  Lavoro MIUR  Esperti  per  la  valutazione  ed  il  controllo  di  progetti 

decretati ai sensi dell’art.14. Componente del Comitato di Valutazione Scientifica dei progetti di 

ricerca  e  sperimentazione  del  MiPAF.  Componente  dell’Albo  degli  Esperti  del  Ministero 

dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca e dell’Albo degli Esperti  in  innovazione  tecnologica 

del Ministero dello Sviluppo Economico. 

 

Page 271: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

126  

 

Liberata Guadagno 

La dott. Liberata Guadagno nata a Salerno nel 1960 e laureata in Chimica presso l’Università degli 

Studi di Napoli Federico II presta servizio  in qualità di ricercatore confermato presso  la Facoltà di 

Ingegneria dell’Università di Salerno dal 1996. La  sua attività di  ricerca è  incentrata  sullo  studio 

delle  correlazioni  tra  proprietà  chimico‐fisiche,  struttura,  morfologia  e  durabilità  di  sistemi 

macromolecolari  a  differenti  architetture  organizzative  (film  e  fibre  di  polimeri  semicristallini  e 

mesofasici). Attualmente, in collaborazione con l’Alenia Aeronautica sta sviluppando sistemi “self‐

healing”  per  la  formulazione  di  materiali  destinati  alla  progettazione  di  veicoli  aeronautici.  I 

risultati di tale ricerca hanno portato alla produzione di diversi brevetti. La dott.ssa Guadagno è, 

inoltre, autrice di numerosi articoli su riviste a rilevanza internazionale. 

 

Maurizio Guida  

Maurizio Guida è nato a Napoli nel 1948. Nel 1974 si è laureato con lode in Ingegneria Meccanica 

presso  l’Università  degli  Studi  di  Napoli  “Federico  II”.  Attualmente  è  professore  ordinario,  nel 

settore “Statistica per la Ricerca Sperimentale e Tecnologica”, presso il Dipartimento di Ingegneria 

dell’Informazione  ed  Ingegneria  Elettrica  dell’Università  degli  Studi  di  Salerno.  In  precedenza  è 

stato Dirigente di Ricerca del CNR presso  l’Istituto Motori di Napoli, dove ha diretto  il Reparto di 

Statistica ed Affidabilità.  I  suoi  interessi di  ricerca  sono nell’ambito dell’Analisi dell’Affidabilità e 

Disponibilità di Sistemi e dell’Inferenza e Decisione Bayesiana. È autore di oltre 40 lavori pubblicati 

sulle  principali  riviste  internazionali  nel  settore  dell’Affidabilità  e  della  Statistica  Applicata 

all’Ingegneria  ed ha presentato numerose  comunicazioni  a  convegni  internazionali  anche  come 

conferenziere invitato. 

 

Nicola Lamberti 

Nicola Lamberti è nato nel 1959. Nel 1985 ha conseguito con  lode  la Laurea  in  Ingegneria delle 

Tecnologie  Industriali  indirizzo  Elettrico  presso  l’Università  della  Calabria.  Attualmente  è 

professore associato, nel settore “Elettronica”, presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed 

Ingegneria Informatica  dell’Università degli Studi di Salerno. 

I  suoi  interessi  di  ricerca  ricadono  nei  settori  dei  sensori,  trasduttori,  motori  ed  attuatori 

piezoelettrici;  si  è  occupato  di  modelli  di  strutture  e  trasduttori  piezoelettrici,  dispositivi 

piezoelettrici in banda audio, tecniche ad ultrasuoni per misure di spessore in materiali compositi 

e per prove non  distruttive  su  sostanze  alimentari, micromotori  e microattuatori piezoelettrici. 

Recentemente ha cominciato ad  interessarsi di  trasduttori ad ultrasuoni  realizzati con  la  tecnica 

del micromachining, occupandosi di modelli FEM di questi dispositivi. È autore di oltre 90 articoli 

su prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze nazionali e internazionali e di tre 

brevetti internazionali. 

 

Page 272: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

127  

 

Vincenzo Langone 

Vincenzo Langone è nato nel 1952. Nel 1978 ha conseguito con  il massimo dei voti  la Laurea  in  

Ingegneria Elettronica presso  l’Università degli Studi di Napoli  “Federico  II”, e dal 1980 e’  stato 

progettista  e  poi  team  leader  per  attivita’  dì  ricerca  in  Alcatel  Italia.  Dal  1997  professore  a 

contratto  di  Sistemi  di  Telecomunicazione  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  ed 

Ingegneria Informatica  dell’Università degli Studi di Salerno. 

I suoi  interessi di ricerca ricadono nell’ambito dei protocolli per reti di  telecomunicazione   ed e’ 

autore di vari articoli e comunicazioni a conferenze internazionali. 

 

Consolatina Liguori 

Laureata con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli studi di Salerno nel 1993, nel 

1997 ha  conseguito  il dottorato di  ricerca presso  l’Università di Cassino. Dal 2001 é professore 

associato di Misure Elettriche ed Elettroniche. Le sue principali attività di ricerca sono relative a: 

Digital  Signal  Processing,  elaborazione  di  immagini  per  l’estrazione  di misure,  caratterizzazione 

metrologica  di  sistemi  di  misura  complessi.  E’  autore  di  oltre  150  pubblicazioni  a  carattere 

internazionale e nazionale e revisore di alcune riviste internazionali. 

 

Maurizio Longo 

Maurizio Longo ha conseguito la laurea in  Ingegneria elettronica presso l’Università di Napoli nel 

1972 e  il titolo di MSEE presso  la Stanford University (California) nel 1977. Dal 1994 è professore 

ordinario del SSD  Ing‐Inf/03 “Telecomunicazioni”   presso  l’Università di Salerno, dove dal 2007 è 

Direttore  del  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  ed  Ingegneria  Informatica    dell’Università 

degli Studi di Salerno e Direttore Scientifico del laboratorio Consortile CoRiTeL, dopo essere stato 

Presidente dell’Area Didattica di Ingegneria Elettronica e Coordinatore del Dottorato di ricerca  in 

Ingegneria  dell’Informazione.  In  precedenza  è  stato  professore  associato  presso  l’Università  di 

Napoli e ha ricoperto varie posizioni anche in altre università.   

E’  autore  di  oltre  140  articoli  nel  campi  delle  telecomunicazioni,  del  telerilevamento  e 

dell’elaborazione dei segnali. 

 

Rosanna Manzo  

È  nata  a  Polla  (SA),  il  6 maggio  1972.    Si  è  laureata  con  lode  in Matematica  nel  1996  ed  ha 

conseguito  il  titolo  di  Dottore  di  Ricerca  in  Ingegneria  dell'Informazione  nel  2007  presso 

l’Università  degli  Studi  di  Salernoi.  È  ricercatrice  in Analisi Matematica  dal  2006  alla  Facoltà  di 

Ingegneria dell’Università di Salerno ed afferisce al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e 

Matematica Applicata. La sua attività di ricerca riguarda: leggi di conservazione e applicazioni alle 

reti stradali, di telecomunicazioni e di produzione; controllo ottimo per sistemi ibridi; sistemi e reti 

Page 273: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

128  

 

a  coda.  È  autrice  di  circa  40  articoli  pubblicati  su  riviste  internazionali  e  su  atti  di  convegno. 

Collabora alla realizzazione di diversi ed interessanti progetti di ricerca nazionali. 

 

Stefano Marano 

Stefano Marano si è laureato (con lode) in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di 

Napoli “Federico  II” nel 1993. Presso  la stessa Università ha conseguito  il Dottorato di Ricerca  in 

Ingegneria Elettronica e Informatica nell’anno 1997. Attualmente, è Professore Associato presso la 

Facoltà  di  Ingegneria  dell’Università  di  Salerno  dove,  precedentemente,  ricopriva  il  ruolo  di 

Ricercatore.  I  suoi  interessi  di  ricerca  vertono  sull’elaborazione  statistica  dei  segnali  con 

particolare enfasi su tematiche di  inferenza distribuita, reti di sensori, e teoria dell’informazione. 

Stefano Marano ha pubblicato oltre 70 lavori scientifici, inclusi lavori su invito, sulle più prestigiose 

riviste  internazionali  del  settore,  e  su  atti  di  conferenze  di  prima  rilevanza  internazionale.  Ha 

inoltre tenuto diversi seminari su invito. 

Nel 1999  Stefano Marano è  stato  insignito  (con G.  Franceschetti e  F. Palmieri) del  “Best Paper 

Award”  dalla  rivista  IEEE  TRANSACTIONS ON  ANTENNAS  AND  PROPAGATION,  per  il  contributo 

scientifico  sulla  caratterizzazione  stocastica  della  propagazione  elettromagnetica  in  ambiente 

urbano.  In  qualità  di  revisore  ha  contribuito  alla  valutazione  di  centinaia  di  lavori  scientifici, 

principalmente  nell’ambito  di  riviste  dell’IEEE,  ed  è  stato  insignito  del  riconoscimento  di 

‘appreciated reviewer’ dalla rivista IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, per l’anno 2007. 

Il Prof. Marano è stato membro del comitato organizzatore di importanti conferenze internazionali 

nel  campo  dell’elaborazione  statistica  dei  segnali  e  della  fusione  dell’informazione,  nonché 

membro  del  comitato  tecnico  delle  principali  conferenze  internazionali  del  settore 

dell’elaborazione dei segnali. 

 

Angelo Marcelli 

Angelo Marcelli è professore ordinario, nel  settore “Sistemi di Elaborazione delle  Informazioni”, 

presso  il Dipartimento di  Ingegneria  Elettronica  ed  Ingegneria  Informatica    dell’Università  degli 

Studi di Salerno. Ha  conseguito  la  Laurea  in  Ingegneria Elettronica  (con  lode) ed  il Dottorato di 

Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico 

II” nel 1983 e nel 1987, rispettivamente. Successivamente ha studiato e svolto attivita’ di ricerca 

negli  Stati Uniti e  in Unione  Sovietica. Attualmente e’ Coordinatore del Dottorato di Ricerca  in 

Ingegneria dell’Informazione. 

I  suoi  interessi  di  ricerca  ricadono  nell’ambito  del  Pattern  Recognition,  della  Computazione 

Naturale  e  della  Visione  Artificiale.  È  Presidente  della  International  Graphonomics  Society  ed 

autore di oltre 150 articoli pubblicati nella letteratura scientifica specializzata. 

Ulteriori informazioni sono disponibili sul sito: http://nclab.diiie.unisa.it. 

 

Page 274: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

129  

 

Vincenzo Matta 

Vincenzo Matta è nato a Salerno nel 1977. Si è  laureato presso  l’Università degli Studi di Salerno 

nel  2001,  discutendo  una  tesi  dal  titolo  ”Rivelazione  sequenziale  di  onde  gravitazionali”.  

Dal  2001  lavora  presso  il  Dipartimento  di  Ingegneria  Elettronica  ed  Ingegneria  Informatica 

(D.I.E.I.I.) dell’Università degli Studi di Salerno, dove ricopre  la posizione di Ricercatore dal 2005.  

Nel Maggio 2005 ha conseguito un Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione discutendo 

una  tesi  dal  titolo  ”Multiterminal  Inference  and  Sensor  Networks”. 

I suoi interessi di ricerca riguardano principalmente l’elaborazione statistica dei segnali e la teoria 

delle  comunicazioni,  con  enfasi  sui  nessi  tra  inferenza  statistica  e  comunicazioni  in  sistemi 

distribuiti,  quali  ad  esempio  le  reti  di  sensori.  Vincenzo Matta  è  autore  di  oltre  40  articoli  su 

prestigiose riviste internazionali e comunicazioni a conferenze internazionali.  

 

Gennaro Percannella 

Gennaro Percannella è nato a Salerno  il 18 maggio 1973. Ha conseguito presso  l’Università degli 

Studi di Salerno  la Laurea  in    Ingegneria Elettronica  il 20  luglio 1998 con votazione 110/110 con 

lode  ed  il Dottorato  di  Ricerca  in  Ingegneria  dell’Informazione,  Elettromagnetismo  Applicato  e 

Telecomunicazioni  il 15  febbraio 2002. Da gennaio 2004 è  ricercatore presso  il Dipartimento di 

Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica  dell’Università degli Studi di Salerno, dove svolge 

attività di  ricerca nel campo della Pattern Recognition e della Computer Vision. È membro della 

International  Association  on  Pattern  Recognition  (IAPR)  ed  è  autore  di  oltre  50  articoli  su 

prestigiose  riviste  internazionali  e  comunicazioni  a  conferenze  nazionali  e  internazionali.  È 

coordinatore scientifico di progetti di ricerca nazionali.  

 

Giovanni Petrone  

Giovanni Petrone è nato a Salerno nel 1975, si è laureato in Ingegneria Elettronica nel 2001 presso 

l’Università degli  Studi di  Salerno. Nel  2004 ha  conseguito  il Dottorato di Ricerca  in  Ingegneria 

Elettrica presso l’Università di Napoli “Federico II”. Dal 2005 è in ruolo come ricercatore (SSD ING‐

IND 31 Elettrotecnica) presso  il Dipartimento di  Ingegneria Elettronica ed  Ingegneria  Informatica  

dell’Università  degli  Studi  di  Salerno.  I  suoi  interessi  di  ricerca  riguardano  l’analisi  e  la 

progettazione  di  circuiti  a  commutazione  in  applicazioni  power  management  per  sistemi  di 

telecomunicazione,  sistemi di produzione dell’energia da  fonti  rinnovabili, analisi di  tolleranza e 

progetto  robusto di  circuiti elettronici. E’  co‐autore di  tre brevetti e di diverse pubblicazioni  su 

riviste internazionali e atti di conferenze nazionali e internazionali. Svolge regolarmente funzioni di 

revisore  per  le  riviste  a  diffusione  internazionale:  IEEE  Transactions  on  Power  Electronics,  IEEE 

Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Industry Application, IEEE Transactions 

on Control Systems Technology, International Journal on Progress  in Photovoltaics: Research and 

Applications. 

 

Page 275: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

130  

 

Antonio Piccolo 

Antonio  Piccolo  è  nato  a Marzano  Appio  (CE)  nel  1949  ed  è  professore  ordinario  nel  settore 

disciplinare Sistemi Elettrici per l’Energia (ING‐IND/33) presso l’Università degli Studi di Salerno dal 

1990. 

I principali temi di ricerca trattati riguardano la pianificazione e la gestione delle reti elettriche di 

distribuzione  di media  e  bassa  tensione,  lo  sviluppo  della  Generazione  Distribuita  sulle  reti  di 

distribuzione,  le metodologie per  il controllo della Generazione Distribuita da  fonte  rinnovabile, 

l’applicazione  di  metodologie  soft‐computing  per  la  gestione  e  la  pianificazione  del  sistema 

elettrico,  l’applicazione di  tecnologie  IC  ai  sistemi  elettrici e  ai  sistemi di  trasporto,  tecniche di 

controllo  e  gestione  innovative  per  il  trasporto  pubblico.  È  autore/coautore  di  oltre  130 

pubblicazioni scientifiche internazionali e nazionali e revisore scientifico per riviste internazionali. 

 

Fabio Postiglione 

Fabio  Postiglione  si  laurea  con  lode  in  Ingegneria  Elettronica  presso  l’Università  degli  Studi  di 

Salerno nel gennaio 1999. Consegue  il titolo di Dottore di Ricerca  in Ingegneria dell’Informazione 

(III Ciclo Nuova Serie) nel maggio 2005 presso  il Dipartimento di  Ingegneria dell’Informazione ed 

Ingegneria Elettrica  (D.I.I.I.E.) della medesima Università. Dal maggio 2005 al  settembre 2008 è 

stato titolare di una borsa di studio per attività di ricerca post‐dottorato e, successivamente, di un 

Assegno  di  Ricerca  presso  il medesimo Dipartimento. Nell’ottobre  2008  afferisce  al D.I.I.I.E.  in 

qualità  di  Ricercatore Universitario  (settore  scientifico‐disciplinare  SECS‐S/02  –  Statistica  per  la 

ricerca sperimentale e tecnologica). 

In passato, dal gennaio 1999 al  luglio 2000 è  stato Assegnista di Ricerca presso  l’Università del 

Sannio (Benevento); dal  luglio 2000 all’aprile 2002 ha  lavorato nel gruppo di ricerca e sviluppo di 

Tin.it (Gruppo Telecom Italia). 

La  sua  attività  di  ricerca  riguarda  la  progettazione  degli  esperimenti  e  l'analisi  dei  dati,  con 

particolare  attenzione  alla  caratterizzazione  delle  prestazioni  e  dell’affidabilità  dei  sistemi  (in 

particolare  di  telecomunicazioni)  e  alla  rivelazione  dei  segnali  gravitazionali  (Progetto  LIGO).  E’ 

inoltre  coinvolto  in  vari  progetti  di  ricerca  nazionali  ed  europei,  in  collaborazione  con  diversi 

partner accademici e industriali. E’ revisore di alcune riviste e conferenze internazionali ed è stato 

membro  del  Comitato  Scientifico  di  alcune  conferenze  internazionali.  E’  stato  membro  del 

Comitato Organizzatore del Euro‐FGI Annual Plenary Meeting 2008 (riunione plenaria della Rete di 

Eccellenza  europea  sulle  reti  di  nuova  generazione),  tenutasi  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria 

dell’Università degli Studi di Salerno dal 27 al 29 febbraio 2008. 

E’  autore/coautore  di  oltre  60 memorie  scientifiche  pubblicate  per  lo  più  in  riviste  o  atti  di 

convegni internazionali. 

 

Joseph Quartieri 

Page 276: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

131  

 

Joseph Quartieri,  è  Professore Ordinario  di  Fisica  Sperimentale  presso  la  Facolta’  di  Ingegneria 

dell’Universita’ di Salerno. 

E’ co/autore  di centinaia di pubblicazioni su riviste internazionali.  

Ha  insegnato  o  insegna  Fisica  I,  Fisica  II,  Elettronica Quantistica, Complementi  di Matematica  , 

Probabilita’ e Statistica, Analisi dei Dati Fisici per l’Ingegneria, Ottica e Acustica, Fisica Medica, etc. 

nelle Facolta’ di Ingegneria e Medicina  (Universita’ di Napoli “Federico II”, Roma “Tor Vergata”, ed 

(oggi)  Salerno).    In  quest’ultima  è  stato  anche Consigliere  di Amministrazione.    E’  componente 

della  Commissione  Disabilità  dell’Ateneo  di  Salerno  da  oltre  otto  anni.  Già  componente  della 

Giunta Disabilità dell’Ateneo di Salerno. E’ Delegato alla Disabilita’ per la Facolta’ di Ingegneria. Già  

responsabile della  collaborazione  con  l’Universita’ di Kangnung  in Korea. Già  responsabile delle 

ricerche teoriche e sperimentali espletate dal Gruppo dei Fisici di Ingegneria in Fisica Subnucleare. 

Attualmente responsabile del Settore Fisica Ingegneria. 

E’ Tecnico Competente in Acustica Ambientale della Regione Campania. 

Docente presso la Facolta’ di Medicina a Salerno. 

Componente della Commissione Didattica e Paritetica della Facolta’ di  Ingegneria dell’Ateneo di 

Salerno. 

Gia’ Docente presso Facolta’ di Medicina  della II Università di Napoli. 

E’ membro della collaborazione ENVIRAD_SPLASH per  il monitoraggio sul territorio nazionale dei 

livelli di Radon. 

 

Rocco Restaino  

Rocco  Restaino  è  nato  nel  1970.  Nel  1998  ha  conseguito  con  lode  la  Laurea  in    Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”, e nel 2002 il Dottorato di Ricerca in  Ingegneria dell'Informazione presso  l’Università degli Studi di Salerno. Dal 2002 è  ricercatore universitario nel settore “telecomunicazioni”, presso l’Università degli Studi di Salerno. 

I  suoi  interessi  di  ricerca  ricadono  nell’ambito  dell’elaborazione  dei  segnali,  reti  di telecomunicazione e telerilevamento.  

È  autore  di  varie  pubblicazioni  su  riviste  internazionali  e  comunicazioni  a  conferenze internazionali. Ha partecipato a progetti di ricerca nazionali nell’ambito del telerilevamento e delle reti di telecomunicazione. 

Ulteriori informazioni possono essere trovate sulla pagina web: 

http://www.unisa.it//Dipartimenti/DIIIE/aree_scientifiche/area_telecomunicazioni/Restaino/homepage.php 

 

Page 277: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

132  

 

Abdelaziz Rhandi 

Abdelaziz Rhandi è nato a Casablanca  in Marocco,  il 02 agosto 1964. Ha conseguito  la Laurea  in 

Matematica e Fisica ed un Master in Matematica nel 1987, presso l l’Università di Marrakesh. Nel 

1988 ha conseguito il Diplome des études approfondies de mathématiques et applications (D.E.A) 

all’Università di Besancon, in Francia. Infine ha conseguito due dottorati di Ricerca, il primo presso 

l’Università  di  Besancon  nel  1990  ed  il  secondo  presso  l’Università  di  Tubingen  nel  1994  nel 

medesimo settore.  

È  professore, nel medesimo settore, dal 1994 presso l’Università di Marrakesh e dal 2007 presso il 

Dipartimento  di  Ingegneria  dell’Informazione  e Matematica Applicata  (DIIMA)  dell’Università  di 

Salerno. 

I suoi interessi di ricerca ricadono nei seguenti ambiti: Teoria dei Semigruppi, Teoria degli Opertori 

Ellittici, Equazioni paraboliche in spazi finito e infinito‐dimensionali, Storia della matematica araba 

e  dell’astronomia.  É  autore  di  oltre  50  articoli  pubblicati  su  prestigiose  riviste  internazionali  e 

comunicazioni  a  conferenze  nazionali  e  internazionali.  È  coordinatore  scientifico  di  numerosi 

progetti di ricerca nazionali ed internazionali. 

 

Giovanni Riccio 

Giovanni Riccio ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Salerno,  dove  attualmente  è  inquadrato  come  Professore  Associato  nel  settore  scientifico‐disciplinare  “Campi  Elettromagnetici”.  È  afferente  all’Area  Didattica  di  Ingegneria dell’Informazione  ed  al Dipartimento di  Ingegneria dell’Informazione ed  Ingegneria  Elettrica.  La sua  attività  di  ricerca  riguarda  le  tecniche  di  campionamento  in  elettromagnetismo,  le trasformazioni campo vicino – campo lontano, la propagazione indoor ed outdoor, lo scattering da strutture semplici e complesse. È co‐autore di “Near Field – Far Field Transformation Techniques”, vol.  I‐II,  Ed.  CUES,  e  di  oltre  200  articoli  presenti  su  prestigiose  riviste  internazionali  ed  atti  di congressi internazionali. È Fellow della Electromagnetics Academy. Dal 2006 al 2007 è stato Editor della  rivista  internazionale  “Journal of Electromagnetic Waves and Applications”, e dal 2006 ad oggi è Editor della serie “Progress in Electromagnetics Research”. 

 

Pierluigi Ritrovato  

Ha conseguito la laura in Scienze dell’Informazione presso la Facoltà di Scienze Matematiche e Fisiche Naturali dell’Università degli Studi di Salerno nel 1992. Dal 2006 è Ricercatore nel settore ING‐INF05 “Sistemi di Elaborazione delle Informazioni“ presso l'Università di Salerno. É consulente per la ricerca e l’innovazione tecnologica del CRMPA – Centro di Ricerca in Matematica Pura ed Applicata ed è stato Direttore della  Produzione di MOMA SpA.  

Negli ultimi cinque anni i suoi interessi di ricerca hanno riguardato lo studio di metodologie e tecniche per la progettazione e realizzazione di sistemi di learning adattivi utilizzando tecnologie di knowledge management e semantic web, le Architetture distribuite orientate ai servizi, le tecnologie Grid e il loro utilizzo per l’e‐business considerando gli aspetti legati alla gestione 

Page 278: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

133  

 

operativa di Virtual Organization, ai sistemi per il discovery e la composizione automatica di servizi utilizzando tecnologie della conoscenza, oltre a studiare e sperimentare possibili estensioni delle architetture Grid al fine di creare soluzioni specifiche di dominio per l'apprendimento e la formazione.  

É stato Locomotor e coordinatore (con la controparte americana della National Science Foundation) del Working Group su “eLearning Futures and the Learning GRID” nell’ambito del programma EU‐US Cooperation in Science and Technology in eLearning (Gazzetta Ufficiale della UE L284/37 del 22/10/98). 

È stato chair del Service Orchestration, SLA usage and Workflow – Technical Group per i progetti finanziati dalla UE nell’ambito del 6° e 7° programma quadro della ricerca IST nell’unità del Software and Services Infrastructure.  

Ha coordinato e coordina diversi progetti di ricerca a valere sul V, VI e VII programma quadro della ricerca IST della UE tra i quali: ARISTOTELE (Personalised Learning & Collaborative Working Environments Fostering Social Creativity and Innovations Inside the Organisations) in qualità di Technical Coordinator, NEXOF‐RA (Nessi Open Framework – Reference Architecture); BREIN (Business objective driven REliable and Intelligent grids for real buseNess); ELeGI (European Learning Grid Infrastrutture) con il ruolo di coordinatore scientifico; Kaleidoscope rete di eccellenza su Learning in qualità di coordinatore del Learning GRID Special Interest Group;  

GrASP (Grid based Application Service Provision) con il ruolo di Coordinatore Scientifico; GENESIS (GEneralised eNvironment for procEsS management in cooperatIve Software engineering) con il ruolo di Project Coordinator;  

È stato membro dello Steering Committee della piattaforma tecnologia europea su software e services denominata NESSI (Networked European Software & Service Initiative www.nessi‐europe.eu).  

É co‐editore dei libri “Towards the Learning Grid: Advances in Human Learning Services” e “The Learning Grid Handbook: Concepts, Technologies and Applications” entrambi pubblicati da IOS Press. 

 

 

Anton Luca Robustelli 

Anton  Luca  Robustelli  ha  conseguito  la  laurea  quinquennale  in  Ingegneria  elettronica  con  lode 

presso  l’Università di Salerno nel marzo del 1999  con una  tesi  su Segmentazione automatica di 

filmati nel dominio compresso MPEG. Dopo un breve periodo di stage su tecnologie software per 

sistemi di TLC, ad ottobre 1999 è stato assunto in Ericsson. Ha quindi partecipato a diversi progetti 

nelle aree ISDN, Rete intelligente, Network Management, Lawful Interception e piattaforma di I/O 

per  centrali  TLC,  allo  stesso  tempo  collaborando  strettamente  col  dipartimento  di  Ricerca  e 

innovazione. Ha inoltre partecipato con Co.Ri.TeL. a vari progetti di ricerca riguardanti architetture 

e  applicazioni per  reti Beyond‐3G e  tematiche di  sicurezza nelle  reti di nuova  generazione e  al 

momento coordina  il programma di  innovazione SINSIMS  finanziato dal Ministero dello sviluppo 

Page 279: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

134  

 

economico (ex M.A.P.). Ha tenuto in Ericsson molti corsi su UMTS e 3G IP Multimedia Subsystem 

ed ha pubblicato numerosi articoli presso riviste e conferenze internazionali. 

Pierluigi Siano   Il  dott.  Ing.  Pierluigi  Siano  ha  conseguito  con  il massimo  dei  voti  sia  la  Laurea  in  Ingegneria Elettronica  che  il  titolo di Dottore di Ricerca  in  Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica presso l'Università degli Studi di Salerno.  Dal  2005  è  ricercatore  nel  settore  “Sistemi  elettrici  per  l’energia”,  attualmente  afferisce  al Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università degli Studi di Salerno. È autore di più di 100 pubblicazioni scientifiche  internazionali con  referee, di cui oltre 40  riviste internazionali, che hanno ricevuto oltre 500 citazioni con un H‐index pari a 14.  È membro del comitato editoriale di diverse riviste internazionali, dal 2011 è Associate Editor della rivista IEEE Transactions on Industrial Informatics.  Dal  2010  è  secretary  della  Technical Committee  on  Smart Grids  della  IEEE  IES  e membro  della Technical Committee on Renewable Energy Systems della IEEE IES. È stato Guest Editor di diverse Special Sections su  tematiche  relative alle smart grids su diverse riviste internazionali come IEEE Trans. on Ind. Electronics e IEEE Trans. on Ind. Informatics. È stato membro della Scientific Committee di diverse conferenze internazionali. Nel 2011 è stato valutato dal Council of Canadian Academies “author of one of the top 1% most highly cited papers worldwide” ed ha valutato  la distribuzione goegrafica della ricerca relativa ai “power systems” in Canada. Dal 2006 al 2008 ha svolto, come visiting professor, attività di ricerca presso l'Institute for Energy Systems dell'Università di  Edinburgo e presso  l'Institute of  Energy  Technology dell'Università di Aalborg. É  stato  revisore  e  chairman  per  diverse  conferenze  internazionali  e  revisore  di  diverse  riviste internazionali. La  sua  attività  di  ricerca,  svolta  in  collaborazione  con  diverse  Università  e  Centri  di  Ricerca internazionali, riguarda i sistemi di generazione elettrica basati su fonti rinnovabili (eolico, solare), la pianificazione e l’ottimizzazione dei sistemi elettrici per l’energia, la gestione e il controllo delle smart grids tramite sistemi basati sull’ICT. Ulteriori attività di ricerca, relative alla domotica per  il risparmio  e  l’efficienza  energetica,  riguardano  lo  sviluppo  di  un  sistema  per  l’uso  razionale dell’energia  soprattutto  per  l’ambito  residenziale  in  grado  di  rispondere  ai  segnali  di  sistema provenienti dalla rete elettrica. É  stato  docente  presso  l'Università  di  Salerno  dei  seguenti  corsi:  Sistemi  elettrici  industriali  I (2005),  Tecnica  ed  economia  dell'energia  (2005‐2012),  Sistemi  elettrici  industriali  II  (2006), Automazione  dei  sistemi  elettrici  industriali  (2007‐2009),  Sistemi  elettronici  di  potenza  (2009), Energy Management (2010‐2012). É  stato  docente  presso  l'Università  di  Salerno  dei  seguenti  corsi:  Sistemi  elettrici  industriali  I (2005),  Tecnica  ed  economia  dell'energia  (2005‐2010),  Sistemi  elettrici  industriali  II  (2006), Automazione  dei  sistemi  elettrici  industriali  (2007‐2009),  Sistemi  elettronici  di  potenza  (2009), Energy Management (2010). 

È Associate Editor della rivista IEEE Transactions on Industrial Informatics. È stato Special Sessions Co‐Chair della conferenza IEEE‐ISIE2010, Guest Editor delle Special Sections dell'IEEE Transactions on  Industrial Electronics: “Methods and Systems for Smart Grids Optimization” e “Smart Devices for Renewable Energy Systems”. È Segretario della Technical Committee on Smart Grids e membro della Technical Committee on Renewable Energy Systems della IEEE Industrial Electronics Society.  

Page 280: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

135  

 

È membro  del  comitato  editoriale  delle  riviste  internazionali:  Energy  and  Power  Engineering, Smart Grid and Renewable Energy,  International  Journal on Power System Optimization. È stato coordinatore scientifico di numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionali. È autore di oltre 80  pubblicazioni  internazionali  di  cui  oltre  30  articoli  su  riviste  internazionali  e  oltre  50 comunicazioni a conferenze internazionali. 

Mario Vento 

Mario Vento, ordinario nel settore ING‐INF05 “Sistemi di Elaborazione delle Informazioni“, è nato 

nel 1960 a Napoli, dove nel 1984 ha conseguito con lode la Laurea in Ingegneria Elettronica., e nel 

1989  il Dottorato di Ricerca  in  Ingegneria dell’Informazione. Dal 2004 è presidente dei Corsi di 

Laurea di Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Informatica. 

Eletto  nel  2004  “Fellow  Scientist”  della  International  Association  Pattern  Recognition  (IAPR),  è 

membro  di  comitati  scientifici  di  convegni  internazionali,  associate  editor  della  rivista 

internazionale “Electronic Letters on Computer Vision and Applications”, e revisore di progetti di 

ricerca per il Ministero della Ricerca Scientifica e Tecnologica.  

I  suoi  interessi di  ricerca  ricadono nell’ambito della Pattern Recognition, Artificial  Intelligence, e 

della Artificial Vision,  con particolare  riferimento  alla  interpretazione  automatica di  immagini  e 

video, e ai modelli e tecniche per l’apprendimento e la classificazione automatica, in riferimento ai 

paradigmi neurali, statistici e strutturali. Su tali temi ha diretto vari progetti di ricerca ed è autore 

di  oltre  centosettanta  pubblicazioni  scientifiche  internazionali:  tra  volumi  editi,  relazioni  a 

convegni scientifici articoli su riviste internazionali. È coordinatore scientifico di numerosi progetti 

di ricerca nazionali ed internazionali. 

 

Walter Zamboni 

Walter Zamboni è nato a Napoli  il 2 gennaio 1977. Nel 2001 si è  laureato con  lode  in  Ingegneria 

Elettrica presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II". Nella stessa università ha conseguito 

il dottorato di ricerca in Ingegneria Elettrica nel 2004. Nel 2003 è stato "Visiting Scientist" al CRPP‐

Superconductivity,  Villigen,  Svizzera,  e  "Stager"  al  CERN  (Svizzera).  Dal  2005  al  2008  è  stato 

assegnista di ricerca presso il DAEIMI, Università degli Studi di Cassino e dal 2006 al 2008 è stato 

professore a contratto di Teoria dei Circuiti presso  l'Università degli Studi del Sannio. Dal marzo 

2008  è  ricercatore  presso  la  Facoltà  di  Ingegneria  dell'Università  degli  Studi  di  Salerno.  I  suoi 

interessi  di  ricerca  sono  principalmente  nell'ambito  della  modellistica  numerica  dei  campi 

elettromagnetici,  della  superconduttività  applicata,  delle  nanotecnologie  e  dell'elettronica  di 

potenza. 

 

 

 

 

Page 281: Guida Adinf 2012-13 Ing Inf

 

Gu ida  de l l o  S tuden te   ‐  Area  D ida t t i ca  d i   I ngegne r i a  de l l ’ I n f o rmaz i one  

 

136