University Career

PhD Career

University Career

Materia Voto Data
Matematica 30 06.02.2002
Fondamenti d’Informatica 1 26 20.02.2002
Programmazione Matematica 30 07.06.2002
Fondamenti d’Informatica 2 27 19.07.2002
Fisica Generale 24 02.10.2002
Reti Logiche 23 05.02.2003
Elettrotecnica 27 18.06.2003
Comunicazioni Numeriche 26 23.06.2003
Fondamenti d’Automatica 30L 17.07.2003
Calcolatori Elettronici 27 03.02.2004
GIA (Gestione Informazione Aziendale) 30 16.02.2004
ISS (Ingegneria Sistemi Software) 27 20.02.2004
Elettronica Digitale 23 11.06.2004
TIA (Tecnologie Informatiche Applicate) 30 12.07.2004
OSOR (Organizzazione Sistemi Operativi & Reti) 29 28.09.2004
Elaborato Finale (Laurea di I livello) 110/110 15.12.2004
Reti di Calcolatori 26 21.02.2005
Metodi Matematici per l’Ingegneria 30 06.07.2005
Basi di Dati 24 22.07.2005
Fisica Tecnica e Fondamenti di Meccanica 30 11.01.2006
Sistemi Embedded 27 19.01.2006
Sistemi Intelligenti 28 16.02.2006
Apparati Elettronici e delle Telecominicazioni 27 20.06.2006
Controllo Digitale 30 19.07.2006
Sistemi Operativi e Programmazione Distribuita 28 17.11.2006
Informatica Industriale 30 18.01.2007
(AWICE) Architetture Web e Infrastrutture per il Commercio Elettronico 30 21.02.2007
Tesi di laurea (Laurea Specialistica) 110/110 02.10.2007

Ecco un breve elenco dei progetti realizzati durante gli anni universitari:

Master Thesis

La mia tesi ha riguardato lo studio di fattibilità, l’analisi nonché parte dell’implementazione del porting di un ricevitore software nel passaggio tra due schede di acquisizione dati differenti. Il ricevitore (opera del laboratorio DSPCOLA dell’Università di Pisa, Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, in collaborazione con Intecs SpA) è chiamato SoftREC (tutti i dettagli sul sito del laboratorio, insieme alle pubblicazioni che sono state fatte al riguardo), mentre le schede sono chiamate Signal Tap (la vecchia) e USRP (la nuova). Il relatore della mia tesi è stato il Prof. Marco Luise.

La tesi è stata divisa in 3 parti: lo studio delle caratteristiche hardware delle due schede, nell’ottica di trovarne i punti comuni e le differenze; lo studio del ricevitore software e le caratteristiche del sistema GPS; l’implementazione dei driver GNU Radio e le modifiche al core di SoftREC.

In allegato trovate la mia tesi in formato PDF (comunque scaricabile anche dal sito dell’università) e1 le presentazioni che ho realizzato (sia quella standard per la discussione privata, sia quella short per la discussione pubblica).

Thesis: Progetto di un ricevitore software GPS su periferica USRP
Presentazione: Lunga, corta

Sistemi Intelligenti: esercitazioni

L’esame l’ho sostenuto il 16 febbraio 2006. Le esercitazioni erano a tema (reti neurali, som, c-means, ecc…) ed ogni gruppo (nel mio caso, io e il collega Nicola Cogotti) doveva sviluppare il codice Matlab e scrivere una breve relazione.
Le esercitazioni sono state interessanti e mi hanno permesso di famigliarizzare con i concetti dell’intelligenza artificiale. Specialmente le ultime due esercitazioni hanno suscitato fortemente il mio interesse: l’ottenere il fitting di una funzione con un modello fuzzy è un’applicazione estremamente interessante, così come lo è clusterizzare le immagini mediche grazie al c-means.
Metto online sia il codice Matlab sia i PDF delle relazioni, sperando che possano essere utili a chi si vuole avvicinare a questi concetti nell’ambiente Matlab.

  • Utilizzo delle reti neurali di tipo MLP e RBF per l’approssimazione di funzioni reali di variabile reale note mediante coppie di punti (x,y) in presenza di rumore [ Matlab ] [ Relazione ]
  • Utilizzo di reti neurali di tipo MLP e RBF per problemi di classificazione: riconoscimento di forme geometriche piane descritte da un insieme di coppie (x,y) [ Matlab ] [ Relazione ]
  • Realizzazione di una interfaccia grafica per l’utilizzo interattivo del programma scritto nell’esercitazione 1 [ Matlab ] [ Relazione ]
  • Utilizzo di Self Organizing Maps per il clustering di dati in R2 e R3 [ Matlab ] [ Relazione ]
  • Utilizzo di Self Organizing Maps per la visualizzazione di dati in dimensioni maggiori di tre [ Matlab ] [ Relazione ]
  • Utilizzo di sistemi fuzzy di tipo Sugeno per l’approssimazione di funzioni reali di variabile reale note mediante coppie di punti (x,y) [ Matlab ] [ Relazione ]
  • Segmentazione basata su clustering di immagini in scala di grigio [ Matlab ] [ Relazione ]

Bachelor’s Thesis

Il mio lavoro di tesi per la laurea di I livello consisteva nella scrittura di un programma in C++ per la realizzazione di diagrammi di sequenza UML. Senza entrare nel dettaglio (chi conosce l’UML, sa di cosa parlo; chi non lo conosce, vive bene anche senza), il lavoro mi ha permesso di ampliare notevolmente le mie conoscenze del linguaggio C++. Il risultato del mio lavoro è un programma semplice scritto su Linux che utilizza GTKmm e Libgnomecanvasmm. Qui sotto trovate due link per scaricare i sorgenti. La versione 0.1 del mio programma (UMLsdd) gira con GTKmm 2.2 e libgnomecanvasmm 2.0, mentre la versione 0.2 gira con GTKmm 2.4 e libgnomecanvasmm 2.6. Insieme ai sorgenti, trovate anche il mio elaborato (un documento realizzato in LaTeX di circa 80 pagine in PDF) che spiega le scelte di progetto e alcune tecniche avanzate del C++. In seguito porterò questa seconda parte come un tutorial nella sezione relativa alla programmazione.

Sorgenti: UMLsdd 0.1
Sorgenti: UMLsdd 0.2
PDF: UMLsdd: un editor per i diagrammi di sequenza UML

  1. 19.01.2008: a causa di un problema di copyright, ho dovuto togliere la possibilità di scaricare la mia tesi. Spero al più presto di avere il tempo di togliere i sorgenti incriminati in modo da poterla di nuovo pubblicare.