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Vetterli – Foundations of signal processing

Cambridge University Press · 2014 · ISBN 9781107038608
7.9 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 1 corso di laurea

Scheda libro

Titolo
Foundations of signal processing
Autori
Vetterli, Martin Martin Vetterli, Jelena Kovačević, Vivek K. Goyal
Editore
Cambridge University Press, 2014
Edizione
2014
ISBN
9781107038608
Lingua
Inglese
Pagine
715
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 8 settimane

Cosa si studia con questo libro Vetterli – Foundations of signal processing: di cosa parla

Foundations of Signal Processing è un testo di elaborazione dei segnali in lingua inglese che presenta le basi matematiche del trattamento di segnali analogici e digitali. Tratta le rappresentazioni nel dominio del tempo e della frequenza, il campionamento, i filtri e gli strumenti per l'analisi e la sintesi dei segnali. È adatto agli studenti di ingegneria e informatica, in particolare a chi frequenta corsi di signal processing for machine learning. Offre una base formale per collegare la teoria dei segnali alle applicazioni moderne di analisi dei dati e apprendimento automatico.

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Chi lo adotta Vetterli – Foundations of signal processing: esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano

Sapienza 1 facoltà · 1 esame

Vetterli – Foundations of signal processing a Sapienza: Signal Processing For Machine Learning, prof. Barbarossa e Lorenzo

Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica

Signal Processing For Machine Learning

Prof. SERGIO BARBAROSSA, PAOLO DI LORENZO
Pagina del docente: Sergio Barbarossa
Scopri le domande d’esame:Apri scheda materia ›
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

Corso: 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
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Vandenberghe – Convex OptimizationISBN 9780521833783
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[M Newman – An IntroductionISBN 9780199206650
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Difficoltà
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Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
n.d.
Difficoltà
7,1

Domande frequenti su Vetterli – Foundations of signal processing

Per quale esame serve Vetterli – Foundations of signal processing?

È indicato per Signal Processing For Machine Learning a Sapienza, dai docenti Sergio Barbarossa, Paolo Di Lorenzo. A.a. 2026/2027.

Quali libri indica il prof. Sergio Barbarossa per Signal Processing For Machine Learning?

Per Signal Processing For Machine Learning (Sapienza) il prof. Sergio Barbarossa indica Vetterli – Foundations of signal processing; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.

Qual è il prezzo migliore di Vetterli – Foundations of signal processing?

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Quanto tempo serve per studiare Vetterli – Foundations of signal processing?

≈ 8 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.

Qual è l'ISBN di Vetterli – Foundations of signal processing?

L'ISBN è 9781107038608 (editore Cambridge University Press).

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Ogni esame si confronta solo con quelli della sua area (scientifico-tecnica, umanistica, giuridico-sociale, sanitaria, economica): un esame di lettere non viene misurato con matematica. Il numero 1-10 è la posizione dell'esame nella sua area; per il libro si fa la media degli esami che lo adottano. Non contano anno di corso, laurea triennale o magistrale e lunghezza del programma: non dicono quanto si studia. È una stima del carico, non una difficoltà misurata.

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