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  1. Insegnamenti

CH0008 - ELEMENTI DI ANALISI DEL SEGNALE

insegnamento
ID:
CH0008
Durata (ore):
48
CFU:
6
SSD:
FISICA APPLICATA (A BENI CULTURALI, AMBIENTALI, BIOLOGIA E MEDICINA)
Sede:
CHIETI
Url:
Dettaglio Insegnamento:
COMPUTATIONAL COGNITIVE SCIENCE/CORSO GENERICO Anno: 1
Anno:
2024
  • Dati Generali
  • Syllabus
  • Corsi
  • Persone

Dati Generali

Periodo di attività

Secondo Semestre (01/03/2025 - 12/06/2025)

Syllabus

Obiettivi Formativi

Il corso introduce lo/a studente/essa all’analisi dei dati di interesse biologico con particolare riferimento a segnali di interesse per il corpo umano. Obiettivo del corso è quindi quello di fornire allo/a studente/essa le conoscenze delle tecniche maggiormente utilizzate per l’analisi dei dati a tempo continuo e discreto e di rendere gli stessi in grado di applicare queste tecniche nelle applicazioni proprie delle neuroscienze cognitive.

Prerequisiti

Agli studenti è richiesta la conoscenza delle nozioni acquisite nel corso di matematica per le scienze cognitive.

Metodi didattici

Il modulo consta in 48 ore di lezione frontale nei giorni indicati dal calendario didattico.
La didattica frontale include sia lezioni teoriche che esempi pratici.
La frequenza è facoltativa, consigliata, e la prova finale sarà uguale per studenti frequentanti e non frequentanti

Verifica Apprendimento

La verifica della preparazione degli studenti avverrà con un esame scritto e orale su tutti i contenuti del corso.
L'esame scritto comprenderà due problemi di analisi dei dati di interesse biomedico. La durata della prova scritta è di due ore. La votazione della prova scritta sarà espressa in trentesimi; se la votazione è inferiore a 18/30 la prova scritta non si intende superata e va ripetuta.
La prova orale verterà sui contenuti dell’intero programma. Se dopo la prova orale la votazione finale ottenuta dalla media di prova scritta e prova orale dovesse risultare inferiore a 18/30 l’esame va ripetuto per intero (prova scritta compresa).
Gli argomenti oggetto d'esame rifletteranno quelli trattati durante l'insegnamento e presenti nel programma elaborati in modo da portare gli studenti a riflettere sui collegamenti tra i vari argomenti trattati. Al fine del superamento dell'esame lo /la studente/essa dovrà dimostrare la conoscenza sufficiente di tutti gli argomenti del programma del corso che saranno oggetto della prova scritta e della prova orale. Lo/la studente/essa dovrà dimostrare di aver ben compreso i concetti esposti nel corso. Verranno inoltre valutati: la capacità di applicare la teoria ad esempi concreti, il rigore metodologico e l'appropriatezza del linguaggio tecnico.
Nel dettaglio, verrà assegnata una votazione tra:
1) 18 e 21 se lo/a studente/essa dimostrerà conoscenze e competenze sufficienti negli argomenti del corso;
2) 22 e 25 se lo/a studente/essa dimostrerà conoscenze e competenze buone in tutti gli argomenti del corso;
3) 26-29 se lo/a studente/essa dimostrerà conoscenze e competenze molto buone in tutti gli argomenti del corso e un grado di rigore scientifico più che buono;
4) 30 se lo/a studente/essa dimostrerà conoscenze e competenze ottime in tutti gli argomenti del corso e un elevato grado di rigore scientifico;
5) 30 e lode se lo/a studente/essa dimostrerà eccellenti conoscenze e competenze in tutti gli argomenti del corso e un elevato grado di rigore scientifico, nonché la capacità di fare collegamenti e spaziare rispetto agli argomenti trattati.


Testi

Agli/alle studenti/esse verrà fornito materiale didattico sotto forma di dispense, nonché copia delle diapositive discusse durante le lezioni. Tutto il materiale verrà messo a disposizione sul canale Teams e sulla piattaforma e-learning del corso.
Il testo di riferimento principale è:
Teoria dei Segnali
Marco Luise, Giorgio Matteo Vitetta
McGraw-Hill

Il dettaglio delle parti del testo di riferimento che verranno affrontate durante il corso sarà reso disponibile sul canale Teams e sulla piattaforma e-learning del corso.


Contenuti

Il corso introdurrà le principali tecniche per l’analisi dei segnali di interesse biologico in generale e neuroscientifico in particolare. I metodi e il software per analizzare questi segnali saranno presentati e discussi con esempi pratici.

Lingua Insegnamento

Italiano ed inglese

Altre informazioni

L’orario di ricevimento è fissato il lunedì dalle 14:30 alle 16:30 presso ITAB, campus di Chieti. Si suggerisce agli studenti di confermare l'appuntamento via mail: vittorio.pizzella@unich.it

Corsi

Corsi

COMPUTATIONAL COGNITIVE SCIENCE 
Laurea Magistrale
2 anni
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Persone

Persone

PIZZELLA Vittorio
Settore PHYS-06/A - Fisica per le scienze della vita, l'ambiente e i beni culturali
Gruppo 02/PHYS-06 - FISICA PER LE SCIENZE DELLA VITA, L'AMBIENTE E I BENI CULTURALI, DIDATTICA E STORIA DELLA FISICA
AREA MIN. 02 - Scienze fisiche
Docenti di ruolo di Ia fascia
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