Descriptif
Ce cours est la suite de l'unité d'enseignement TSIA202a, qui était consacrée aux séries temporelles. Une série temporelle est constituée d'une suite de valeurs numériques modélisées comme des variables aléatoires statistiquement dépendantes. Dans cette deuxième partie, nous aborderons le problème de l'analyse spectrale, qui consiste à déterminer le contenu spectral (c'est-à-dire la distribution de la puissance en fonction de la fréquence) d'une série temporelle à partir d'un ensemble fini de mesures, au moyen de techniques non paramétriques ou paramétriques. Les techniques d'analyse spectrale présentées dans ce cours trouvent des applications dans divers domaines, tels que l'analyse/synthèse du son, l'analyse modale des vibrations mécaniques, la sismologie, et le traitement des signaux radar et sonar.
Objectifs pédagogiques
L'objectif de ce cours est de maîtriser les principaux outils de l'analyse spectrale. A l'issue de ce cours, l'étudiant sera capable de mettre en œuvre plusieurs techniques permettant de modéliser et d'estimer le spectre de différents types de signaux.
24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)
24 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.
effectifs minimal / maximal:
8/30Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Vos modalités d'acquisition :
Contrôle écrit (14 points) et comptes-rendus de TP (6 points).
Toute absence devra être justifiée afin d'éviter des points de pénalité.
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE électives acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Vos modalités d'acquisition :
Contrôle écrit (14 points) et comptes-rendus de TP (6 points)
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé
Estimation spectrale non paramétrique (périodogramme et variantes)
Estimation paramétrique de spectres rationnels (AR, MA, ARMA)
Méthodes de bancs de filtres (Capon)
Estimation paramétrique de spectres de raies (méthodes à haute résolution, MUSIC, ESPRIT)