Sirsi, Benedetta
 
(2024)
La direzione del suono: stima dell'angolo di arrivo con array di microfoni.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Ingegneria elettronica [L-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
  
 
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
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      Abstract
      Negli ultimi anni, il rilevamento e la localizzazione di sorgenti sonore hanno acquisito crescente importanza in diversi settori tecnologici, specialmente nel campo delle telecomunicazioni. 
Un aspetto cruciale è la stima della direzione di arrivo (DOA) dei segnali, che consente di migliorare le prestazioni di sistemi come le reti wireless e i moderni dispositivi di sicurezza. 
Attraverso l'utilizzo di array di sensori, la stima del DOA permette di identificare la provenienza dei segnali, ottimizzando la ricezione, riducendo le interferenze e migliorando la qualità delle comunicazioni. 
Tecniche avanzate, come l'algoritmo MUSIC (Multiple Signal Classification), consentono di distinguere segnali provenienti da direzioni diverse anche in ambienti rumorosi, rendendolo uno strumento essenziale in applicazioni che richiedono elevata precisione, come radar, sonar, difesa e navigazione. 
Questa tesi esplora le metodologie di stima del DOA con particolare attenzione all'algoritmo MUSIC, valutandone le potenzialità e le applicazioni.
     
    
      Abstract
      Negli ultimi anni, il rilevamento e la localizzazione di sorgenti sonore hanno acquisito crescente importanza in diversi settori tecnologici, specialmente nel campo delle telecomunicazioni. 
Un aspetto cruciale è la stima della direzione di arrivo (DOA) dei segnali, che consente di migliorare le prestazioni di sistemi come le reti wireless e i moderni dispositivi di sicurezza. 
Attraverso l'utilizzo di array di sensori, la stima del DOA permette di identificare la provenienza dei segnali, ottimizzando la ricezione, riducendo le interferenze e migliorando la qualità delle comunicazioni. 
Tecniche avanzate, come l'algoritmo MUSIC (Multiple Signal Classification), consentono di distinguere segnali provenienti da direzioni diverse anche in ambienti rumorosi, rendendolo uno strumento essenziale in applicazioni che richiedono elevata precisione, come radar, sonar, difesa e navigazione. 
Questa tesi esplora le metodologie di stima del DOA con particolare attenzione all'algoritmo MUSIC, valutandone le potenzialità e le applicazioni.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Sirsi, Benedetta
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Microphone array,Angle of arrival,Estimation,MUSIC,Signal processing
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          27 Settembre 2024
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Sirsi, Benedetta
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Microphone array,Angle of arrival,Estimation,MUSIC,Signal processing
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          27 Settembre 2024
          
        
      
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