UE Traitement des images et des signaux 

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 

- 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 

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.