PANZARDI ENZA

Enza
Panzardi
Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione e Scienze Matematiche
Ricercatore Legge 240/10 - tempo determinato

Contatti

enza.panzardi@unisi.it

Attività didattica

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2024/2025

MOD. ELETTRONICA I
Anno di corso: 3 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2022/2023

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2023/2024

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2022/2023

LABORATORIO DI ELETTRONICA APPLICATA
Anno di corso: 3 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2020/2021
MOD. ELETTRONICA II
Anno di corso: 3 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2020/2021

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2021/2022

LABORATORIO DI ELETTRONICA APPLICATA
Anno di corso: 3 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2019/2020
MOD. ELETTRONICA II
Anno di corso: 3 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2019/2020

Iscrizione agli esami

Attività di ricerca

Ultime pubblicazioni:

  • Fort, A., Mugnaini, M., Panzardi, E., Vignoli, V. (2024). Toward a compact low-cost electronic interface for photoacoustic based gas sensors. In 2024 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). New York : IEEE [10.1109/I2MTC60896.2024.10560957]. - dettaglio
  • Fort, A., Mugnaini, M., Panzardi, E., Vignoli, V. (2024). Enhancing Environmental Noise Reduction in Photoacoustic Systems through Dual Microphone Exploitation. In 2024 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS) (pp.1-6). New York : IEEE [10.1109/SAS60918.2024.10636381]. - dettaglio
  • Fort, A., Mugnaini, M., Panzardi, E., Vignoli, V. (2024). Investigating Temperature Effects on Resonant Photoacoustic Gas Sensor: Ring-Shaped Cell Case Study. In 2024 IEEE International Symposium on Robotic and Sensors Environments (ROSE). New York : IEEE [10.1109/ROSE62198.2024.10590927]. - dettaglio
  • Cappelli, I., Fort, A., Mugnaini, M., Panzardi, E., Vignoli, V. (2023). Machine Learning Regressor for Impedance Parameter Estimation of QCM Sensors for Liquid Media Characterization. In 2023 IEEE International Conference on Metrology for eXtended Reality, Artificial Intelligence and Neural Engineering (MetroXRAINE) (pp.371-376). New York : IEEE [10.1109/MetroXRAINE58569.2023.10405662]. - dettaglio
  • Panzardi, E., Drese, K.S., Mugnaini, M., Parri, L., Vignoli, V., Fort, A. (2023). A Photoacoustic-Based Measurement System for Dual Detection of NO2 and CO2 in Combustion Exhaust Gases. IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 72 [10.1109/TIM.2023.3328691]. - dettaglio
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