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Prof. Paolo Di Lorenzo: i libri dei suoi insegnamenti

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Insegnamenti trovati: 3
Sapienza 3 insegnamenti
Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica

Prof. Paolo Di Lorenzo: Laboratorio di Programmazione

6,4difficoltà
Sapienza · Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · Ingegneria delle Telecomunicazioni (L-8)
Di cosa si tratta: Linguaggi C++, Java e Python: sintassi, compilazione e linking, cicli, condizionali, funzioni, classi e puntatori. Si affrontano l'allocazione dinamica della memoria, la programmazione generica con la Standard Template Library, l'orientamento agli oggetti con incapsulamento, ereditarietà e polimorfismo, oltre a strutture dati come liste e dizionari in Python.

Dettagli corso

🕒 Orario lezioni
  • Lun12–15Aula informatica 16 (RM025)
  • Mer11–14Aula 2 (RM018)
  • Ven17–19Aula informatica 16 (RM025)

Tempo di studio e official info

Tempo consigliato per preparare l’esame: ≈ 3 settimane
Frequenza consigliata
Dati verificati il 19/09/2026

Libri indicati per la materia

Scarpiniti – Laboratorio di programmazioneISBN 9798689225487
Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
n.d.
Difficoltà
5,7
Domande possibili all’esame
  1. Quali passaggi servono per compilare ed eseguire un programma C da riga di comando?
  2. Come si dichiara e si inizializza una variabile di tipo puntatore in linguaggio C?
  3. Qual è la differenza tra passare un parametro per valore e per riferimento?
  4. Come si gestisce la memoria dinamica con malloc e free e quali errori comuni bisogna evitare?
  5. Che cosa succede quando si accede a un indice fuori dai limiti di un array?
  6. Come si definisce una classe in Java con attributi, costruttori e metodi?
  7. Qual è il ruolo dell'ereditarietà e come si realizza in Java con la parola chiave extends?
  8. In che cosa consiste l'incapsulamento e perché conviene nascondere i dettagli interni di una classe?
  9. Come si utilizza il polimorfismo per trattare oggetti di classi diverse attraverso un'unica interfaccia?
  10. Quale differenza c'è tra un'eccezione controllata e una non controllata in Java?
  11. Come si scrive un ciclo for che scorre gli elementi di una collezione?
  12. Quando conviene usare una struttura dati ricorsiva e come si verifica la condizione di arresto?
  13. Come si testa il corretto funzionamento di una funzione con casi di prova significativi?
  14. Che cosa indica la complessità computazionale di un algoritmo e come si stima per un ciclo annidato?
  15. Come si leggono dati da tastiera e da file e quali controlli sono necessari sull'input?
  16. Perché è utile documentare il codice con commenti e nomi di variabili chiari?
  17. Come si individua e si corregge un errore di logica usando un debugger?
  18. Quale vantaggio offre la modularizzazione del codice in funzioni separate?
  19. Come si confrontano due stringhe in C e in Java e perché il confronto può differire?
  20. Quali criteri si seguono per scegliere la struttura dati più adatta a un problema?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

Prof. Paolo Di Lorenzo: Signal Processing For Machine Learning

5,4difficoltà
Sapienza · Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · Data Science (LM-Data)
Di cosa si tratta: Metodi e applicazioni di elaborazione dei segnali: definizione e proprietà dei segnali, rappresentazioni discrete, trasformate di Fourier, filtraggio, teoria del campionamento e applicazioni a segnali audio e immagini. Sono introdotte nozioni di base di ottimizzazione convessa, con insiemi convessi, funzioni convesse e problemi di ottimizzazione convessa.

Dettagli corso

2º annoCorso: Magistrale
CFU: 6Canale: Unico
🕒 Orario lezioni
  • Lun9–12Aula A2 (RM102)
  • Ven14–16Aula A2 (RM102)

Tempo di studio e official info

Tempo consigliato per preparare l’esame: 13 settimane (3 mesi)
Frequenza consigliata
Dati verificati il 18/09/2026

Libri indicati per la materia

Scorri di lato: 5 libri
Vetterli – Foundations of signal processingISBN 9781107038608
Tempo di studio del libro≈ 8 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
715 pagine
Difficoltà
7,9
Holger – A mathematical introduction to compressive sensingISBN 9780817649470
Tempo di studio del libro≈ 7 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
625 pagine
Difficoltà
7,5
Vandenberghe – Convex OptimizationISBN 9780521833783
Tempo di studio del libro≈ 8 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
716 pagine
Difficoltà
7,8
[M Newman – An IntroductionISBN 9780199206650
Tempo di studio del libro≈ 8,5 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
3 materie
Tipo
Manuale
Pagine
772 pagine
Difficoltà
8
Boyd – Distributed Optimization and Statistical Learning via the…ISBN 9781601984609
Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
n.d.
Difficoltà
7,1
Domande possibili all’esame
  1. Come si rappresenta un segnale in modo adatto all'apprendimento automatico?
  2. Quali trasformazioni del segnale estraggono caratteristiche utili per la classificazione?
  3. Che cosa si intende per spettrogramma e come si calcola?
  4. Come si riduce il rumore di un segnale prima di addestrare un modello?
  5. Quali tecniche di selezione delle caratteristiche migliorano le prestazioni di un modello?
  6. In che modo la trasformata wavelet descrive segnali non stazionari?
  7. Come si gestisce il campionamento di dati temporali per l'addestramento?
  8. Quali metriche valutano la qualità di un sistema di riconoscimento di segnali?
  9. Che cosa si intende per normalizzazione dei dati in fase di preprocessing?
  10. Come si costruisce un insieme di dati di addestramento rappresentativo?
  11. Quali differenze esistono tra filtri adattativi e filtri fissi?
  12. In che modo la compressione dei dati influisce sul costo computazionale?
  13. Come si stima la densità spettrale di potenza di un segnale casuale?
  14. Che cosa si intende per funzione di autocorrelazione e a cosa serve?
  15. Quali strumenti si usano per l'analisi tempo-frequenza di segnali biomedici?
  16. Come si valuta la robustezza di un modello rispetto al rumore?
  17. Quali architetture di rete neurale trattano dati sequenziali?
  18. In che modo l'aumento dei dati migliora la generalizzazione?
  19. Come si gestiscono i segnali con frequenze di campionamento diverse?
  20. Quali applicazioni pratiche combinano elaborazione del segnale e apprendimento automatico?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

Prof. Paolo Di Lorenzo: Teoria ed Elaborazione dei Segnali I

6,2difficoltà
Sapienza · Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · Ingegneria delle Telecomunicazioni (L-8)
Di cosa si tratta: Rappresentazione dei segnali a tempo discreto, trasformata Z, analisi dei sistemi lineari tempo-invarianti, implementazione dei filtri numerici e principali tecniche di progetto di filtri FIR e IIR. Analisi multicadenza con decimazione e interpolazione, nell'ambito dell'elaborazione numerica dei segnali, con conoscenza organica dei fondamenti. Il percorso unisce teoria dei segnali certi ed elaborazione numerica.

Dettagli corso

🕒 Orario lezioni
  • Mer8–11Aula 2 (RM018)
  • Lun16–19Aula 3 (RM018)
  • Mar10–12Aula 3 (RM018)

Tempo di studio e official info

Tempo consigliato per preparare l’esame: 13 settimane (3 mesi)
Frequenza consigliata
Dati verificati il 19/09/2026

Libri indicati per la materia

Scorri di lato: 4 libri
Luise – Teoria dei SegnaliISBN 9788838613111
Tempo di studio del libro≈ 7,5 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
662 pagine
Difficoltà
7,1
Barbarossa – Lezioni di Teoria dei SegnaliISBN
Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
n.d.
Difficoltà
6,2
Prandoni – Signal processing for communicationsISBN 9781420070460
Tempo di studio del libro≈ 4 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
371 pagine
Difficoltà
5,4
Oppenheim – Discrete-Time Signal ProcessingISBN 9781292025728
Tempo di studio del libro≈ 11,5 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
1056 pagine
Difficoltà
8,3
Domande possibili all’esame
  1. Che cosa si intende per segnale a tempo continuo e a tempo discreto e come si classificano?
  2. Quali sono le proprietà principali della trasformata di Fourier di un segnale?
  3. Come si calcola la convoluzione tra due segnali e quale significato ha nel dominio del tempo?
  4. Che cosa si intende per teorema del campionamento e quale frequenza minima garantisce la ricostruzione?
  5. Come si descrive un sistema lineare tempo invariante con la risposta impulsiva?
  6. Quali sono le caratteristiche della trasformata discreta di Fourier e come si calcola con la FFT?
  7. Che cosa si intende per aliasing e come si evita nella fase di acquisizione?
  8. Come si progetta un filtro FIR con il metodo della finestratura?
  9. Quali differenze esistono tra filtri FIR e filtri IIR nell'elaborazione dei segnali?
  10. Come si analizza la stabilità di un sistema discreto a partire dalla posizione dei poli?
  11. Che cosa rappresenta la trasformata Zeta e quale ruolo ha nell'analisi dei sistemi discreti?
  12. Come si determina l'energia e la potenza di un segnale nel dominio del tempo e della frequenza?
  13. Quali proprietà hanno i segnali periodici e come si sviluppano in serie di Fourier?
  14. Come si caratterizza la densità spettrale di potenza di un segnale casuale?
  15. Che cosa si intende per modulazione e demodulazione di un segnale in banda traslata?
  16. Come si applica la correlazione per riconoscere la presenza di un segnale noto nel rumore?
  17. Quali sono le principali finestre usate per ridurre le perdite spettrali nella FFT?
  18. Come si campiona e si ricostruisce un segnale con un convertitore digitale analogico ideale?
  19. Quali sono i vantaggi del campionamento sovrascritto nell'acquisizione di segnali?
  20. Come si valuta la risposta in frequenza di un sistema a partire dalla sua funzione di trasferimento?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

Scorri di lato: 3 insegnamenti →

Domande frequenti Libri, programma ed esami del prof. Paolo Di Lorenzo a Sapienza

Che libro usa il prof. Paolo Di Lorenzo per Laboratorio di Programmazione a Sapienza?

Per Laboratorio di Programmazione (Canale unico) indica come obbligatorio: Scarpiniti – Laboratorio di programmazione.

Quanto è impegnativo Laboratorio di Programmazione?

6 CFU, difficoltà stimata 6.4 su 10 rispetto agli esami della stessa area.

Che libro usa il prof. Paolo Di Lorenzo per Signal Processing For Machine Learning a Sapienza?

Per Signal Processing For Machine Learning (Canale unico) indica come obbligatorio: Vetterli – Foundations of signal processing, Holger – A mathematical introduction to compressive sensing, Vandenberghe – Convex Optimization, [M Newman – An Introduction, Boyd – Distributed Optimization and Statistical Learning via the….

Quanto è impegnativo Signal Processing For Machine Learning?

6 CFU, difficoltà stimata 5.4 su 10 rispetto agli esami della stessa area.

Che libro usa il prof. Paolo Di Lorenzo per Teoria ed Elaborazione dei Segnali I a Sapienza?

Per Teoria ed Elaborazione dei Segnali I (Canale unico) indica come obbligatorio: Luise – Teoria dei Segnali, Barbarossa – Lezioni di Teoria dei Segnali, Prandoni – Signal processing for communications, Oppenheim – Discrete-Time Signal Processing.

Quanto è impegnativo Teoria ed Elaborazione dei Segnali I?

9 CFU, difficoltà stimata 6.2 su 10 rispetto agli esami della stessa area.

Dove trovo la scheda ufficiale di un esame?

Ogni insegnamento qui sopra ha il link alla scheda ufficiale dell’ateneo: controllala sempre prima di acquistare.

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Controlla sempre la scheda dell'esame. Le informazioni vengono dalle schede ufficiali degli atenei e possono cambiare o contenere errori: prima di acquistare verifica i testi sulla scheda ufficiale dell'esame (la trovi linkata in ogni esame) e, nel dubbio, chiedi al docente.
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