Digital Data Analysis 2019/2020

Lo scopo del corso è fornire agli studenti una panoramica a largo spettro dei vari metodi e tecniche di analisi dati, con un approfondimento per quelli utilizzati nell'astrofisica moderna.

In particolare, si studieranno gli aspetti di accesso, gestione, ricostruzione, manipolazione, compressione e trasformazione dell'informazione digitale in dato. Tutti questi aspetti verranno anche affrontati nelle sessioni di laboratorio, in cui gli studenti avranno modo di lavorare su dataset astrofisici reali per implementare gli algoritmi presentati durante le lezioni.

Sezione I: Le Trasformate

Elaborazione del Segnale I: Campionamento del Segnale( Teorema del campionamento, la convoluzione, la correlazione, correlazione non equivale a causa, decomposizione del segnale sulla sfera)

Elaborazione del Segnale II: La trasformata di Fourier (la DFT, la FFT, Lo Spettro di Potenza, Le Fasi, Discretizzazione del segnale sulla sfera)

L'Informazione: wavelets, PCA ed EMD (Compressione di dati, MP3, JPEG200, JP3D)

Sezione II: il Segnale ed il Rumore

Il Rumore: Sorgenti di Rumore, Tipi e Spettri del Rumore, Massimizzazione del Rapporto Segnale-Rumore, Soppressione del Rumore

Ricostruzione del dato: Ricostruzione dell'immagine contro la scansione, Speckle imaging, Blind Deconvolution

In Laboratorio:

Accesso ai dati: FITS e FITS multipli

Esempi di resa in dato: Digramma H-R, dati dalla missione Kepler e le periodicità nelle stelle

La trasformata di Fourier: Spettro di Fourier, Filtri Digitali, Manipolazione dei dati (traslazione, trasformazione)

Analisi di cubi di dati: Spettri Wavelet, analisi EMD

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