University Career
PhD Career
- Software Designs of Image Processing Tasks with Incremental Refinement of Computation, D. Anastasia and Y. Andreopoulos, Proc. IEEE Workshop on Signal Processing Systems (SIPS), Tampere, Finland, Oct. 7-9, 2009
- Operational Refinement of Image Processing: ORIPv1.0, D. Anastasia and Y. Andreopoulos, Proc. of London Communications Symposium (LCS), London, UK, Sept. 3, 2009
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:
- Development of a GPS Software-Defined Radio on USRP peripheral. Skills: C, C++, GNU Radio, DSP, FPGA. March-October 2007 (Master’s Thesis)
- Performance evaluation of a control system by means of simulations based on interval mathematics. Skills: Matlab, Control Toolbox. July 2006
- Programming of a 8 bit ALU. Skills: VHDL. June 2006
- Development and implementation of various neural-based algorithms for pattern recognition. They have been implemented in Matlab, involving among others MLP, RBF and fuzzy logic schemes. Skills: Matlab, Neural Networks Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox. December 2005
- Analysis, design and implementation of a software package to draw UML sequence diagrams. Skills: CASE Packages, UML, C++. May-December 2004 (Bachelor’s Thesis)
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
- 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. ↩
