Prerequisiti: Questo insegnamento prevede la partecipazione di massimo 36 studenti. Si ritengono acquisiti i contenuti degli insegnamenti dei primi due anni del corso di studio. In particolare, è richiesta la conoscenza della teoria dei segnali, delle reti elettriche e dei circuiti elettronici di base. Conoscenze, abilità e competenze da acquisire: L'insegnamento sviluppa la capacità, propria della figura professionale dell'ingegnere, di: ideare e condurre prove e misure analizzare ed interpretare i dati sperimentali, attraverso modelli ingegneristici correttamente riferiti alle relative conoscenze teoriche progettare e sviluppare sistemi integrati di misura definire architetture di misura distribuite modellate su scenari applicativi reali Gli studenti approfondiscono la conoscenza dei metodi di misura ed analisi dei segnali, acquisiscono la capacità di utilizzare in laboratorio sistemi di acquisizione dati e strumentazione di misura, ne studiano architettura, caratteristiche e criteri di impiego. Imparano a progettare semplici sistemi di misura tramite piattaforme a microcontrollore e ne studiano l’integrazione in contesti distribuiti in ambito Internet of Things. Contenuti: Introduzione alla metrologia: la misurazione nella storia, il Sistema Internazionale, il processi di misura, l’incertezza di misura I sistemi di misura: architettura di un sistema di misura, sistemi analogici e digitali, principi operativi L’acquisizione dei segnali: il campionamento, il condizionamento del segnale, il filtraggio, la ricostruzione dei segnali Strumentazione e tecnologie di misura: introduzione alla strumentazione, multimetro, oscilloscopio, schede di acquisizione, sistemi integrati e distribuiti La conversione analogico/digitale: quantizzazione, codifica, sample-and-hold, architetture di conversione analogico/digitali Le misure elettroniche: la misurazione di parametri elettrici, cenni di strumentazione analogica, il voltemetro, il multimetro L’oscilloscopio: architettura generale dell’oscilloscopio, l’oscilloscopio digitale I sistemi di acquisizione dati: architettura delle schede di acquisizione, modalità di acquisizione, configurazioni L’analisi spettrale: segnali e spettro in frequenza, specifiche e parametri caratteristici, DFT I sistemi embedded: architettura di un sistema embedded, microcontrollori e microprocessori, sensori e loro integrazione, progettazione di piattaforme integrate I sistemi distribuiti: la trasmissione dei dati, architetture di rete, l’Internet of Things Tecnologie di connettività: sistemi wired e wireless, tecnologie local e wide area Sviluppo di prototipi: tecniche di realizzazione di sistemi di misura integrati e distribuiti Scenari applicativi: ambiti applicativi per sistemi di misura di vario tipo, impatto sulle architetture tecnologiche attuali Modalità di esame: La modalità di esame prevede un progetto da svolgere in gruppo integrato con una breve prova orale. In alternativa è possibile svolgere una prova orale completa, corredata da prova pratica di utilizzo della strumentazione di laboratorio. Criteri di valutazione: Comprensione degli argomenti sviluppati nel corso. Conoscenza delle caratteristiche e dei principi di funzionamento della strumentazione trattata. Capacità di affrontare problemi relativi all'acquisizione ed analisi dei segnali. Capacità di identificare architetture di misura adatte alla soluzione di problemi pratici nell’ambito di scenari applicativi reali. Partecipazione costruttiva alle attività di laboratorio. Attività di apprendimento previste e metodi di insegnamento: L'attività didattica è suddivisa tra aula e laboratorio in forma coordinata: nelle lezioni in aula viene studiata l'architettura dei sistemi di acquisizione dati, si introducono i concetti fondamentali della misurazione e si presentano metodi e strumentazione di base per l'analisi dei segnali. Nelle lezioni in laboratorio si riprendono i concetti trattati in aula e si sviluppa la capacità di acquisire correttamente i dati di misura e di porli in relazione con i modelli ingegneristici, mostrando come applicare in concreto le nozioni di approssimazione ed incertezza. Si apprende inoltre l’utilizzo di differenti tipi di strumentazione di laboratorio oltre che di piattaforme a microcontrollore per l’acquisizione, la gestione e la trasmissione dei valori misurati e dei segnali acquisiti.