Strumentazione per l'automazione B

2.01. Per diagnosticare guasti su di un processo a ciclo chiuso è necessario. esaminare le sole uscite, in quanto tutta l'informazione del sistema è contenuta nel ramo di retroazione. esaminare i soli disturbi agenti, tralasciando ingressi e uscite. esaminare i soli ingressi, in quanto tutta l'informazione del sistema è contenuta nell'azione di controllo. esaminare gli ingressi e le uscite, in quanto un guasto può essere compensato in uscita dal controllore, ma ciò comporta un off set visibile nell'ingresso di controllo.

2.02. I processi tecnologici sono organizzati su diversi livelli. Partendo dal livello più basso, indicare quali delle seguenti sequenze non è corretta. Processo, Controllo, Coordinamento. Processo, Controllo, Gestione. Processo, Ottimizzazione, Controllo. Processo, Controllo, Supervisione.

2.03. Quali delle seguenti azioni non è propria della diagnosi dei guasti?. Prevenzione dei guasti. Gestione del guasto. Identificazione del guasto. Isolamento del guasto.

2.04. La supervisione avanzata differisce da quella classica. per la capacità di fornire informazioni aggiuntive provenienti dal supervisore umano. per la capacità di fornire informazioni diagnostiche aggiuntive. per il numero di sensori. per il numero di attuatori.

3.01. Un guasto è definito come. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema.

3.02. Una rottura è definita come. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica.

3.03. Un malfunzionamento è definito come. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica.

3.04. La ridondanza analitica è usata. solo per processi di ridotte dimensioni. in alternativa o in sinergia a quella HW quando è possibile ricavare delle relazioni funzionali che legano un componente a misure provenienti da altri componenti. in alternativa a quella HW quando non esiste un modello del sistema. in alternativa a quella HW quando sono presenti molti componenti dello stesso tipo che operano in parallelo.

3.08. Un sintomo è definito come. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative.

4.01. La connessione in parallelo di sistemi. aumenta sia il failure rate sia il MTTF. aumenta il failure rate, ma diminuisce il MMTF. aumenta il MTTF, ma diminuisce il failure rate. diminuisce sia il failre rate sia il MTTF.

4.02. Il Mean Time To Failure (MTTF) può essere utilizzato per fornire una misura. della memoria di un sistema. della reliability. della availability. della maintanability.

4.04. La "curva a vasca da bagno" descrive. il tempo di vita di un sistema meccanico in funzione del degradamento dei componenti. il failure rate tipico dei sistemi software per fault casuali in funzione del tempo di vita. il failure rate tipico dei sistemi elettro-meccanici per fault casuali in funzione del tempo di vita. l'andamento delle malfunction in un sistema hardware in funzione del tempo di vita.

4.07. Quale delle seguenti affermazioni non si applica ai guasti aleatori?. I guasti aleatori possono esser predetti con ragionevole precisione. I guasti aleatori sono dovuti a meccanismi di degradazione. Sono dovuti prevalentemente ad errori umani. I guasti aleatori dipendono dalla qualità dei componenti e dalle condizioni operative.

4.08. Quale delle seguenti affermazioni non si applica ai guasti sistematici?. I guasti sistematici si possono ridurre usando la ridondanza. I guasti sistematici sono legati in maniera deterministica a una causa specifica. I guasti sistematici possono esser predetti con precisione tramite l'esperienza statistica. I guasti sistematici si possono ridurre migliorando la progettazione.

5.01. La Event Tree Analysis (ETA). una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). è una procedura formalizzata per considerare tutti i componenti, le loro funzioni, i loro possibili guasti e le cause di guasto per l'intero sistema. inizia con l'evento primario (e.g. un evento indesiderato come il guasto di un componente) e continua attraverso tutti gli eventi ad esso collegati per individuare le conseguenze sull'intero sistema.

5.02. La Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). inizia con l'evento primario (e.g. un evento indesiderato come il guasto di un componente) e continua attraverso tutti gli eventi ad esso collegati per individuare le conseguenze sull'intero sistema. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. è una procedura formalizzata per considerare tutti i componenti, le loro funzioni, i loro possibili guasti e le cause di guasto per l'intero sistema.

5.03. La Hazard Analysis (HA). inizia con l'evento primario (e.g. un evento indesiderato come il guasto di un componente) e continua attraverso tutti gli eventi ad esso collegati per individuare le conseguenze sull'intero sistema. una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. è una procedura formalizzata per considerare tutti i componenti, le loro funzioni, i loro possibili guasti e le cause di guasto per l'intero sistema. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti).

5.04. Un sistema è affidabile se. è riparabile in breve tempo. se i guasti che compaiono in esso sono di breve durata. non arreca danni a cose e/o persone. è in grado di effettuare le funzioni richieste entro i limiti specificati.

5.05. Safety, dependability e system integrity sono qualità. del tutto equivalenti a reliability, availability e maintainability. di scarsa importanza in un sistema di automazione. esprimibili in maniera discorsiva o tabellare. misurabili quantitativamente tramite un indicatore.

5.07. La Fault Tree Analysis (FTA). inizia con l'evento primario (e.g. un evento indesiderato come il guasto di un componente) e continua attraverso tutti gli eventi ad esso collegati per individuare le conseguenze sull'intero sistema. una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). è una procedura formalizzata per considerare tutti i componenti, le loro funzioni, i loro possibili guasti e le cause di guasto per l'intero sistema.

6.01. In riferimento ai modelli matematici di processo, un modello a scatola grigia richiede che. I parametri siano noti. I parametri possono esser sconosciuti ma devono esser costanti nel tempo. I parametri possono essere sconosciuti e una loro stima va effettuata. Sia nota la struttura del modello.

6.02. In riferimento ai modelli matematici di processo, e in particolare in riferimento ad un modello a scatola nera, indicare l'affermazione sbagliata. Può esser descritto tramite reti neurali. Richiede che i segnali di ingresso e di uscita siano noti. Richiede che siano note le equazioni fisiche che governano il processo da modellare. Richiede qualche assunzione sulla struttura del modello.

6.03. In riferimento ai modelli matematici di processo, un modello a scatola bianca è costituito da. Reti neurali. Equazioni differenziali. Equazioni differenziali con stima dei parametri. Nessuna delle altre risposte è corretta.

6.04. Nei guasti di tipo moltiplicativo il cambiamento subito dalla variabile di uscita. Nessuna delle altre risposte è corretta. Dipende dallo stato. Dipende dall'ingresso. È indipendente da ogni altro segnale.

6.05. I guasti di tipo abrupt (guasti improvvisi) hanno un andamento temporale. Nessuna delle altre risposte è corretta. A gradino. Intermittente. A rampa.

6.06. Nei guasti di tipo additivo il cambiamento subito dalla variabile di uscita. Nessuna delle altre risposte è corretta. Dipende dallo stato. È indipendente da ogni altro segnale. Dipende dall'ingresso.

6.07. I guasti di tipo incipient (guasti lenti) hanno un andamento temporale. A rampa. A gradino. Intermittente. Nessuna delle altre risposte è corretta.

6.08. La diagnosi dei guasti basata su modello ha il vantaggio di. non richiedere conoscenza a priori del processo reale. poter essere sempre applicata a prescindere dal processo in esame. essere di semplice progettazione. poter diagnosticare fault non noti a priori.

6.09. Un guasto di tipo incipient è tipicamente. costante nel tempo. difficile da individuare quanto un guasto abrupt. più difficile da individuare rispetto a un guasto abrupt. più semplice da individuare rispetto a un guasto abrupt.

7.01. Per diagnosticare un guasto su una variabile aleatoria è bene scegliere come parametro/i da valutare. l'ampiezza, la frequenza e la fase. il modulo e la fase. il valor medio e la varianza. il valore assoluto e la sua derivata.

7.02. Per diagnosticare un guasto su una variabile periodica è bene scegliere come parametro/i da valutare. il valor medio e la varianza. l'ampiezza, la frequenza e la fase. il modulo e la fase. il valore assoluto e la sua derivata.

7.03. In riferimento al rumore bianco, indicare quale tra le seguenti affermazioni non è corretta: È un segnale realizzabile. È un segnale stocastico. È un segnale statisticamente indipendente. Ha densità di potenza costante per tutte le frequenze.

7.04. Il beating. È un segnale costante che da la misura della differenza tra due segnali con andamento sinusoidale. È un segnale periodico che da la misura della differenza tra due segnali con andamento costante. È un segnale caratterizzato da frequenza e ampiezza costanti. È un segnale caratterizzato da frequenza costante e ampiezza modulata cosinusoidalmente.

7.05. Il beating. È il segnale che si crea andando a sottrarre due oscillazioni di uguale frequenza e con la stessa ampiezza. È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni di uguale frequenza e con la stessa ampiezza. È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni con frequenza simile e con la stessa ampiezza. È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni di uguale frequenza e con ampiezze diverse.

8.01. Il rilevamento della soglia on-line. Può esser effettuato anche in presenza di un numero limitato di dati. Consente di rilevare il superamento di soglia di una variabile aleatoria. Può essere utilizzato anche per processi descritti da variabili aleatorie. Richiede che tutti i dati siano stati immagazzinati.

8.02. Un'ipotesi statistica. Nessuna delle altre risposte è corretta. È una regola che consente di determinare se un campione ha specifiche proprietà statistiche. È un'affermazione che specifica i limiti di validità di un test statistico. È un'affermazione che specifica la legge di distribuzione della probabilità di una variabile casuale.

8.03. Il rilevamento guasti con soglia sulla derivata permette di avere. maggiore facilità di calcolo, soprattutto per segnali rumorosi. minore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto. maggiore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto. la predizione del segnale.

8.04. Il rilevamento della soglia off-line. Richiede che tutti i dati siano stati immagazzinati. Consente di rilevare il superamento di soglia di una variabile aleatoria. Può essere utilizzato anche per processi descritti da variabili aleatorie considerando le loro proprietà statistiche. Tutte le altre risposte sono corrette.

8.05. Le tecniche basate su "Hypothesis Testing" non sono utili per. rilevare guasti a partire da misure sensoriali marginalmente affette da rumore. determinare se parametri caratteristici di un segnale aleatorio sono mutati nel tempo. rilevare anomalie in serie storiche. rilevare guasti a partire da misure sensoriali rumorose.

8.06. Il rilevamento guasti con soglia è il modo più semplice per rilevare un guasto e consiste. nel valutare direttamente l'ingresso al componente/apparato/sistema per verificare quando questo esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento). nella misura dei livelli di riferimento entro i quali i segnali di ingresso e uscita sono tipicamente confinati nelle normali condizioni di funzionamento. nel valutare indirettamente ingresso e uscita del componente/apparato/sistema per verificare quando questi escono dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento). nel valutare direttamente la grandezza di interesse del componente/apparato/sistema per verificare quando questa esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento).

8.07. Il rilevamento guasti con soglia sulla derivata permette di avere. minore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto. maggiore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto. maggiore facilità di calcolo, soprattutto per segnali rumorosi. la predizione del segnale.

8.08. Il rilevamento di guasti in linea richiede. un numero maggiore di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più semplice da portare a termine. un numero maggiore di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più complicato da portare a termine. un numero limitato di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più complicato da portare a termine. un numero limitato di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più semplice da portare a termine.

8.12. Le tecniche basate su "Hypothesis Testing". permettono di calcolare, con un certo margine di errore, se la fase di un segnale varia nel tempo. permettono di calcolare, con un certo margine di errore, se l'ampiezza di un segnale varia nel tempo. permettono di calcolare, con un certo margine di errore, se uno dei parametri caratteristici di un segnale aleatorio (eg valor medio, varianza varia nel tempo. possono funzionare a prescindere dalla conoscenza sul tipo di distribuzione.

9.01. In un t-test,. I gradi di libertà sono pari alla numerosità campionaria. I gradi di libertà rappresentano il numero di unità di informazioni indipendenti in un campione attinenti alla stima di un parametro. I gradi di libertà sono N (con N il numero delle variabili). I gradi di libertà sono pari al numero di parametri noti della popolazione.

9.02. Il t-test è preferibile allo z-test quando. non si conosce la deviazione standard della popolazione. si vuole testare la varianza. il numero di campioni è elevato. il numero di campioni è pari a quello della popolazione.

9.03. Le soglie adattative sono così chiamate perché adattano il loro valore a quello. del residuo. del fault. dell'ingresso. dell'uscita.

9.06. Il T-test. Per un elevato numero di campioni, converge allo Z-test. Assume che la distribuzione sia di tipo gaussiano. Non richiede la consultazione delle tavole della distribuzione t. Consente di non dover calcolare i valori critici che identificano la zona di accettazione dell'ipotesi.

9.07. Un test a due code (bilaterale): Non consente di conoscere la direzione della variazione della media. Nessuna delle altre affermazioni è corretta. A parità di percentuale di distribuzione, è meno significativo del test monolaterale. A parità di percentuale di distribuzione, è più significativo del test monolaterale.

10.01. La Fast Fourier Transform è utile a livello diagnostico perché. permette di individuare guasti in frequenza, anche in real-time. permette di individuare guasti in frequenza, ma sono off-line. calcola lo spettro di un segnale campionato a prescindere dal numero di campioni. garantisce risultati migliori della Discrete Fourier Transform.

10.03. In riferimento alla stima parametrica in frequenza e allo strumento della media mobile (Moving Average). È particolarmente adatto a modellare segnali periodici. Lo spettro del segnale viene approssimato con un polinomio. Lo spettro è in grado di rappresentare variazioni arbitrarie dell'ampiezza. Nessuna delle altre affermazioni è corretta.

10.04. Le tecniche di individuazione guasti basate sul modello di segnale consentono di individuare guasti. Sul processo e sui sensori. Sugli attuatori e sui sensori. Sugli attuatori, sul processo e sui sensori. Sul processo e sugli attuatori.

10.05. Le tecniche di individuazione guasti basate sul modello di segnale. Possono essere usate solo in corrispondenza di segnali deterministici. Possono essere usate anche in assenza di informazioni sui segnali caratteristici del processo. Possono essere usate solo in corrispondenza di segnali stazionari. Possono essere usate anche in presenza di modelli parametrici del segnale.

11.01. In riferimento all'analisi di segnali periodici non stazionari e alla STFT (Short Time Fourier Trasform) quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. La SFTF prende in considerazione una finestra temporale centrata su un valore variabile nel tempo. La SFTF consente di descrivere come varia nel tempo il contenuto in frequenza del segnale analizzato al variare di un parametro. La SFTF è particolarmente adatta all'analisi di segnali stazionari periodici. La STFT valuta la similarità tra una funzione di riferimento e il segnale analizzato.

11.02. In riferimento all'analisi delle vibrazioni in macchine rotanti, quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. Nel dominio del tempo, nel caso di poche armoniche, è possibile individuare pulsazione e ampiezza dall'analisi della funzione di autocorrelazione. Nel dominio del tempo si utilizza tipicamente la Fast Fourier Transform per individuare lo spettro del segnale acquisito. Quando il numero di armoniche è elevate è preferibile adoperare tecniche in frequenza. Nel dominio del tempo si utilizza tipicamente l'analisi dell'autocorrelazione.

11.03. In riferimento all'analisi delle vibrazioni in macchine rotanti, quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. È preferibile usare tecniche nel dominio del tempo in presenza di poche armoniche. È possibile combinare metodi nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza: tipicamente si pre-processa il segnale nel dominio del tempo e poi si applica la FFT. È preferibile usare tecniche nel dominio della frequenza in presenza di molte armoniche. È possibile combinare metodi nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza: tipicamente si applica prima la FFT e poi si processa il segnale nel dominio del tempo.

11.04. Se devo diagnosticare un guasto in frequenza a partire da un segnale periodico non stazionario è bene utilizzare. la trasformata Z. la Short Time Fourier Transform (STFT) o la trasformata Wavelet. il confronto a soglia rispetto al valore assoluto. la trasformata di Fourier.

12.01. Quali tra le seguenti non è una specifica che si deve prendere in considerazione nella sintesi di un filtro?. Frequenza di taglio a 3dB. Attenuazione. Rumore bianco. Banda di transizione.

12.02. La risposta di un filtro ideale passa-basso. È uguale a zero per t<0. Ha modulo che tende asintoticamente a zero nella banda proibita. Ha modulo diverso da zero solo nella banda passante. Ha modulo diverso da zero nella banda proibita.

12.03. I filtri ideali. Hanno funzione di trasferimento a modulo costante in banda proibita e nullo in banda passante. Possono avere una fase non lineare. Sono sempre causali. Hanno funzione di trasferimento a modulo costante in banda passante e nullo in banda proibita.

12.04. In riferimento a un filtro passa-basso realizzabile, quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. Il segnale in uscita è simile al segnale in ingresso. Il ritardo nel tempo del segnale in uscita non dipende dalla frequenza. Ha una fase non lineare. Le diverse componenti del segnale hanno ritardi differenti.

12.05. Quali delle seguenti affermazioni è corretta?. Il filtro di Chebyshev ha un'ottima accuratezza nell'approssimazione del guadagno e della linearità di fase. Il filtro Ellittico ha un'ottima accuratezza nell'approssimazione del guadagno e della linearità di fase. Il filtro di Butterworth ha una media accuratezza nell'approssimazione del guadagno e della linearità di fase. Il filtro di Bessel ha una media accuratezza nell'approssimazione del guadagno e della linearità di fase.

12.06. I filtri di Butterworth. Soddisfano bene i requisiti solo in banda passante. Soddisfano bene i requisiti sia in banda passante che in banda di transizione. Soddisfano bene i requisiti solo in banda di transizione. Soddisfano i requisiti meglio in banda passante che in banda di transizione.

12.07. I filtri di Chebyshev, rispetto ai filtri di Butterworth, ... (indicare la risposta sbagliata). Consentono di ottenere una migliore risposta in fase. Consentono di ottenere una migliore attenuazione. Sono più complessi da realizzare. Consentono di ottenere una banda di transizione più stretta.

12.08. In riferimento al processo di discretizzazione di un filtro, quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. È possibile applicare il fenomeno della sostituzione della derivata con le differenze finite imponendo una condizione affinché la stabilità sia preservata. È possibile applicare il metodo dell'invarianza della risposta impulsiva che corrisponde a mappare i poli dal piano s al piano z. È possibile applicare il metodo della trasformazione bilineare stando attenti al fenomeno della distorsione in frequenza. È possibile applicare il metodo dell'invarianza della risposta impulsiva stando attenti al fenomeno dell'aliasing.

12.09. In riferimento al processo di discretizzazione di un filtro, la distorsione introdotta negli assi delle frequenze. Nessuna delle altre risposte è corretta. Pone dei problemi nella realizzazione di filtri passa-basso. Non pone dei problemi quando si vogliono realizzare particolari sagomature in frequenza in banda passante. Pone dei problemi nella realizzazione di filtri passa-banda con maschera in frequenza di tipo rettangolare.

12.10. I filtri IIR (Infinite Impulse Response). Sono tipicamente progettati con metodi diretti in base alle specifiche della funzione di trasferimento. Sono dei filtri non lineari. Sono dei particolari filtri non causali analogici. Sono caratterizzati da una risposta di durata infinita.

12.11. I filtri FIR (Finite Impulse Response). Sono dei filtri non lineari. Sono tipicamente progettati con metodi diretti in base alle specifiche della funzione di trasferimento. Sono dei particolari filtri non causali analogici. Sono caratterizzati da una risposta di durata infinita.

12.12. I filtri ideali. Sono filtri passa-basso. Sono fisicamente realizzabili solo in particolari condizioni. Sono sempre fisicamente irrealizzabili. Non hanno una banda proibita.

13.01. Quale delle seguenti caratteristiche sono proprie dei filtri IIR e FIR e rendono possibile applicare risultati della "Teoria dei Sistemi"?. Linearità, causailtà, stabilità, tempo invarianza. Linearità, causailtà, stabilità, stazionarietà. Linearità, non causailtà, stabilità, stazionarietà. Linearità, causailtà, instabilità, stazionarietà.

13.02. In riferimento alle tecniche di individuazione guasti basate sul modello di segnale, quale delle seguenti affermazioni non è un motivo per cui il segnale viene filtrato?. Ottenere migliori risultati nel pre-filtraggio per l'analisi della correlazione. Ottenere migliori risultati per l'analisi delle vibrazioni. Ottenere migliori prestazioni per poter discretizzare il segnale. Ottenere migliori prestazioni in termini della banda passante.

13.03. In riferimento ai sistemi a memoria finita, quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. Tutte le altre risposte sono corrette. Hanno tutti gli autovalori a parte reale negativa o, al limite, nulla. La risposta impulsiva ha durata finita. La risposta in uscita è indipendente dallo stato iniziale dopo un certo intervallo di tempo.

13.04. Quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. I sistemi a memoria finita possono ammettere una struttura non ricorsiva. Le struttura che presentano una retroazione possono ammettere una struttura non ricorsiva. Tutti i sistemi a memoria infinita ammettono una struttura ricorsiva. I sistemi a memoria finita possono ammettere una struttura ricorsiva.

14.01. Un sistema descritto da equazioni lineari alle differenze: È causale se e solo se la funzione di trasferimento associata è propria o strettamente propria. È causale se e solo se la funzione di trasferimento associata è impropria. È causale se e solo se la funzione di trasferimento associata è propria. È causale se e solo se la funzione di trasferimento associata è strettamente propria.

14.02. La formula interpolativa di Lagrange. Può essere utilizzata solo se i punti sono da interpolare sono scelti sul cerchio del raggio unitario. Tutte le altre risposte sono corrette. Consente di individuare la funzione di trasferimento a partire da N punti (dove N è il grado del sistema). È utile per la realizzazione di filtri FIR a campionamento di frequenza.

14.03. In riferimento alla procedura da seguire per progettare un filtro numerico, è necessario. Tutte le altre risposte sono corrette. Verificare la sensibilità della struttura. Individuare una funzione di trasferimento che soddisfi tutti i requisiti. Quantizzare i parametri del filtro e verificarne le prestazioni.

15.01. In riferimento alla progettazione di filtri FIR con il metodo della finestra, un requisito di ottimalità per una finestra è che. Il lobo principale sia il più stretto possibile e tale che vi sia concentrata quanta più energia possibile. Il lobo principale sia il più largo possibile e tale che vi sia quanta più energia possibile. Il lobo principale sia il più largo possibile e tale che vi sia concentrata una quantità minima di energia. Il lobo principale sia il più stretto possibile e tale che vi sia concentrata meno energia possibile.

17.01. Le tecniche di identificazione parametrica si basano su. la massimizzazione dell'errore di equazione oppure di uscita. la minimizzazione dell'errore di equazione oppure di uscita. la massimizzazione dell'affidabilità. la minimizzazione della funzione di trasferimento.

17.02. La tecnica dei minimi quadrati è applicabile. solo ricorsivamente. per l'identificazione di sistemi LTI a partire dall'errore di equazione. sempre. per l'identificazione di sistemi LTI a partire dall'errore di uscita.

17.03. Le tecniche di identificazione richiedono che. sia applicabile il metodo dei minimi quadrati. sia noto il modello white-box del processo. il processo abbia un transitorio di durata limitata. il segnale di ingresso vari nel tempo.

17.04. Le tecniche di identificazione mediante funzioni di correlazione possono essere usate se. sia la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso, sia la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita sono note. la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso non è nota, mentre la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita è nota. la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso è nota, mentre la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita non è nota. né la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso, né la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita sono note.

17.05. La tecnica dei minimi quadrati ricorsivi permette di. stimare i parametri di un processo lineare aumentando l'accuratezza di stima. stimare i parametri di un processo lineare in modo adattativo. nessuna delle altre risposte. stimare i parametri di un processo non lineare a partire dall'errore di uscita.

18.01. Indicare quale delle seguenti affermazioni è falsa: le reti neurali RBF hanno caratteristiche locali che decadono esponenzialmente. le reti neurali con dinamica interna possono essere utilizzate per identificare sistemi non lineari dinamici. le reti neurali con dinamica esterna possono essere utilizzate per identificare sistemi non lineari dinamici. le reti neurali MLP hanno caratteristiche locali che decadono esponenzialmente.

18.02. Le reti Radial Basis Function (RBF) sono reti neurali tipicamente caratterizzate da. un operatore di ingresso che calcola la distanza dal centro e una funzione di attivazione a base radiale. un operatore di ingresso a base radiale e una funzione di attivazione che calcola la distanza dal centro. un operatore di ingresso e una funzione di attivazione di Gauss. un operatore di ingresso e una funzione di attivazione a base radiale.

18.03. Le reti neurali MLP sono tipicamente caratterizzate da. più strati nascosti. un solo strato nascosto. strati di diverso tipo. funzioni di attivazione di tipo gaussiano.

18.07. L'identificazione di sistemi non lineari dei quali non si conosce la struttura può essere fatta con. nessun metodo. reti neurali. equazioni di parità. metodo dei minimi quadrati.