UE Signal-automatique 2 / Signal-automatics 2

Introduction à  la statistique et au traitement de données

Le but du cours est de faire comprendre la nécessité des statistiques descriptives et inférentielles  aux étudiants. Ils doivent comprendre la notion de variabilité de la mesure.

Le cours se divise en 3 grandes parties:
- les statistiques descriptives de base avec les résumés statistiques par des grandeurs et les graphiques
- les statistiques inférentielles avec les tests classiques de comparaison de moyennes (test de Student et analyse de variance), de comparaison de distribution (test du khi-deux)
- les statistiques descriptives de données  multidimensionnelles (analyse en composantes principales et analyse linéaire discriminante)

Ce cours est principalement donné sous la forme de bureaux d'étude en utilisant le logiciel MATLAB; Durant ces bureaux d'étude les étudiants travaillent sur des données réelles; ils doivent mener leurs propres analyses et interprétation des données

1. Introduction générale sur les statistiques descriptives et inférentielles

2. Rappels sur les variables aléatoires et les probabilités

3. Théorie de l'échantillonnage et de l'estimation

4. Tests d'hypothèse

5. Analyse des données multidimensionnelles
     5.1 Analyse en composantes principales
     5.2 Analyse discriminante linéaire

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Introduction aux méthodes de traitement numérique des signaux.
Analyser et concevoir des filtres numériques.

Introduction to digital signal processing methods.
Analyze and design digital filters.

1 Signaux et systèmes numériques
2 Transformation en z
3 Filtres à réponse impulsionnelle finie (RIF)
4 Filtresà  réponse impulsionnelle infinie (RII)
5 Transformée de Fourier Discrète (TFD)
6 Introduction au traitement d'image

1 Discrete-time signals and systems
2 Z-transform
3 Finite impulse response filters (FIR)
4 Infinite impulse response filters (IIR)
5 Discrete Fourier Transform (DFT)
6 Introduction to image processing

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