Diplômes intégrant cet élément pédagogique :
Descriptif
Ce cours a pour but de faire acquérir aux étudiant-e-s notions avancées de traitement du signal numérique. L’accent est mis sur les signaux aléatoires.
- Savoir définir et appliquer un filtre de Butterworth.
- Filtrage de signaux aléatoires : processus à moyenne glissante, auto-régressifs, filtre de Wiener
- savoir programmer la méthode de Monte Carlo par chaîne de Markov et l’appliquer à un problème d’échantillonnage de densités de probabilité
Syllabus
Chapitre 1 - Rappels de traitement du signal (principaux résultats du cours de M1)
Chapitre 2 : Filtrage numériques de signaux déterministes
Chapitre 3 : éléments de probabilité et de statistiques
Chapitre 4 : Signaux aléatoires
Chapitre 5 : autres outils de traitement du signal
Projet : programmation de l’algorithme de Monte Carlo par Chaîne de Markov appliqué à un problème de propagation d’ondes.
Pré-requis recommandés
- cours d’introduction au traitement du signal de M1 SIM : transformée de Fourier, de Laplace, échantillonnage, corrélation, convolution, analyse temps fréquence
- dérivation et calcul d’intégrales
- résolution d’équations différentielles
- calcul matriciel
- calcul avec Matlab ou Python
Informations complémentaires
Lieu(x) : GrenobleLangue(s) : Français