Dipartimento Ingegneria Innovazione
Edificio "La Stecca", 1° piano
Campus Ecotekne
via Monteroni, 73100 Lecce
giuseppe.grassi@unisalento.it
donato.cafagna@unisalento.it
tel. 0832 297217
- prof. Giuseppe Grassi Responsabile Scientifico giuseppe.grassi@unisalento.it
- prof. Donato Cafagna donato.cafagna@unisalento.it
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L’Ingegneria Elettrica è quel ramo dell'ingegneria che si occupa di tutte le applicazioni che coinvolgono fenomeni elettrici. In particolare, si occupa del progetto e della realizzazione di circuiti e sistemi elettrici per applicazioni nell'ingegneria industriale e in quella dell'informazione. Inoltre, si occupa della progettazione di dispositivi per la produzione, trasmissione e distribuzione dell'energia elettrica. In tale ottica il Laboratorio di Ingegneria Elettrica dell'Università del Salento si occupa di analisi e sintesi di circuiti e dispositivi elettrici nell’ambito del settore disciplinare ING-IND 31. Per quanto riguarda l'attivita' di ricerca, il laboratorio è attivo principalmente sui seguenti settori:
- metodi innovativi per la sintesi di circuiti non lineari;
- circuiti per generazione di dinamiche complesse;
- sincronizzazione di circuiti in condizioni di caos e ipercaos; - crittografia basata su circuiti caotici;
- convertitori di potenza dc-dc a dinamica caotica;
- realizzazione di memorie associative mediante reti neurali;
- reti neurali caotiche;
- elaborazione delle immagini in tempo reale mediante reti neurali cellulari;
- sistemi di codifica MPEG basati su reti neurali.
Tra i risultati recenti è opportuno segnalare, per quanto riguarda la sincronizzazione di circuiti ipercaotici, sulla base dei risultati conseguiti in collaborazione con il Department of Electrical Engineering della Western Michigan University (USA), lo sviluppo di un approccio innovativo per la sincronizzazione completa e pratica di circuiti ipercaotici in presenza di variazioni parametriche.
Per quanto concerne la progettazione di Reti Neurali Cellulari (CNN), con riferimento alla elaborazione object-oriented di video sequenze, il Laboratorio di Ingegneria Elettrica ha ottenuto risultati significativi nell’utilizzo delle CNN per applicazioni di codifica video per sistemi a basso bit-rate. In particolare, sono stati proposti alcuni algoritmi innovativi, in collaborazione con alcuni ricercatori della Technical University of Istanbul, che consentono di individuare in tempo reale gli oggetti più significativi in un frame di una video sequenza, separando gli oggetti in movimento dal background. Inoltre, con riferimento ad alcune sequenze video solitamente utilizzate nella comunità scientifica come benchmark, è stato sviluppato un algoritmo di stima e compensazione del moto, in collaborazione con alcuni ricercatori della University of North Carolina, grazie al quale è possibile individuare la posizione che gli oggetti in movimento assumeranno nei frame successivi, rispetto al frame di partenza.
- Analisi e progetto di circuiti non lineari
- Codifica video per sistemi a basso bit-rate mediante reti neurali
Responsabile: Giuseppe Grassi (professore ordinario)
Collaboratori:
Donato Cafagna (professore associato)
Pietro Vecchio (assegnista ricerca)
- Pattern Classification mediante Reti Neurali Cellulari: Department of Electrical Engineering, Western Michigan University, USA (Dr. D.A.Miller)
- Sincronizzazione di Circuiti Caotici con Applicazione alle Comunicazioni: Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari (Prof. S.Mascolo)
- Analisi di Circuiti a Dinamica Complessa: Center for Chaos Control and Synchronization, City University of Hong Kong, China (Prof. Guanrong Chen)
- Realizzazione Hardware di Circuiti in Condizioni di Ipercaos: Department of Electrical Engineering, Western Michigan University, USA (Dr. M.A.Lyons, Dr. D.A.Miller)
- Reti Neurali per l’Analisi delle Immagini ‘Object-Oriented’ e per la Video Codifica Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari (Prof. E. Di Sciascio)
- Circuiti in condizioni di caos ed ipercaos
- Generazione di dinamiche complesse
- Sincronizzazione di circuiti in condizioni di ipercaos
- Sintesi di Reti Neurali Cellulari per memorie associative
- Elaborazione delle immagini in tempo reale
- Convertitori dc-dc a dinamica caotica.
Le consulenze offerte riguardano l'utilizzo delle reti neurali e dei circuiti caotici per applicazioni innovative nell'ingegneria industriale e in quella dell'informazione. In particolare, si segnalano:
- Pattern Classification mediante Reti Neurali Cellulari;
- Sincronizzazione di Circuiti Caotici con Applicazione alle Comunicazioni;
- Progetto di Circuiti a Dinamica Complessa; - Realizzazione Hardware di Circuiti in Condizioni di Ipercaos;
- Reti Neurali per l’Analisi delle Immagini ‘Object-Oriented’ in tempo reale;
- Reti Neurali per la Video Codifica in sistemi a basso bit-rate;
- Progetto di Convertitori dc-dc a dinamica caotica.
Dipartimento Ingegneria Innovazione
Edificio "La Stecca", 1° piano
Campus Ecotekne
via Monteroni, 73100 Lecce
