Descriptif
Ce cours présente un ensemble d'outils de traitement du signal numérique que tout étudiant devrait connaître avant d'apprendre des techniques plus avancées :
- des rappels concernant le filtrage discret, la transformée en Z et les filtres récursifs ;
- des méthodes de synthèse de filtres récursifs et de filtres RIF à phase linéaire ;
- la modification de la fréquence d'échantillonnage ;
- la transformée de Fourier à court terme ;
- les bancs de filtres multicanaux ;
- les ondelettes.
Ces différentes notions seront utilisées dans les cours suivants de la filière TSIA. Par exemple :
- les bancs de filtres permettent de pré-traiter les signaux avant d'appliquer des méthodes d'apprentissage automatique, de manière à faire ressortir leurs caractéristiques et à compresser l'information ;
- les représentations temps-fréquence sont des outils essentiels pour analyser, synthétiser et modifier les signaux de parole, audio et multimédia ;
- les ondelettes (qui peuvent être implémentées comme un banc de filtres structuré en arbre binaire) trouvent de nombreuses applications, comme le débruitage de signaux.
Objectifs pédagogiques
Acquis d'apprentissage
À l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- Concevoir des filtres récursifs et des filtres à réponse impulsionnelle finie qui satisfont un gabarit fréquentiel
- Mettre en œuvre des implémentations efficaces de modification de la fréquence d'échantillonnage d’un signal
- Concevoir et mettre en œuvre différentes architectures de bancs de filtres multicanaux
- Réaliser l’analyse temps-fréquence d’un signal à l’aide de la transformée de Fourier à court terme
- Réaliser l’analyse temps-échelle d’un signal à l’aide d’une transformée en ondelettes
Compétences de rattachement (et justification)
- BC5.2 – Concevoir un système de traitement de données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine dans un objectif d’aide à la décision ou de recherche automatique d’information; Justification : L'UE amène les élèves à concevoir différents systèmes de traitement du signal, destinés par exemple à filtrer, ré-échantillonner, ou encore analyser des signaux.
- BC5.3 – Structurer, dimensionner un système de traitement de données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine dans un objectif d’aide à la décision ou de recherche automatique d’information; Justification : L'UE amène les élèves à structurer efficacement les schémas d'implémentation de filtres et l'architecture de bancs de filtres multicanaux.
effectifs minimal / maximal:
8/30Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Systèmes linéaires et invariants, transformation de Fourier, transformée en Z, filtrage discret, théorème d’échantillonnage
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Systèmes linéaires et invariants, transformation de Fourier, transformée en Z, filtrage discret, théorème d’échantillonnage
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme M2 DATAAI - Data and Artificial Intelligence
Vos modalités d'acquisition :
L’évaluation est basée sur deux éléments :
• des comptes-rendus de TP notés, proposés à intervalles réguliers, afin d’évaluer l’acquisition des connaissances et la capacité à les mettre en œuvre tout au long de l’UE : 2 TPs, notés sur 3 points chacun ;
• un examen final écrit pour évaluer les autres acquis d'apprentissage : CC, noté sur 14 points.
Note = TP1+TP2+CC. Validation pour Note >=10.
Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Vos modalités d'acquisition :
L’évaluation est basée sur deux éléments :
• des comptes-rendus de TP notés, proposés à intervalles réguliers, afin d’évaluer l’acquisition des connaissances et la capacité à les mettre en œuvre tout au long de l’UE : 2 TPs, notés sur 3 points chacun ;
• un examen final écrit pour évaluer les autres acquis d'apprentissage : CC, noté sur 14 points.
Note = TP1+TP2+CC. Validation pour Note >=10.
- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Vos modalités d'acquisition :
L’évaluation est basée sur deux éléments :
• des comptes-rendus de TP notés, proposés à intervalles réguliers, afin d’évaluer l’acquisition des connaissances et la capacité à les mettre en œuvre tout au long de l’UE : 2 TPs, notés sur 3 points chacun ;
• un examen final écrit pour évaluer les autres acquis d'apprentissage : CC, noté sur 14 points.
Note = TP1+TP2+CC. Validation pour Note >=10.
- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE électives acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Programme détaillé
• Rappels : filtrage discret, transformée en Z, filtres récursifs
• Synthèse de filtres : filtres RIF à phase linéaire, synthèse de filtres RIF, synthèse de filtres récursifs
• Conversion de fréquence : ré-échantillonnage, composantes polyphases, structures efficaces
• Transformée de Fourier à court terme : analyse, synthèse, condition de reconstruction parfaite
• Bancs de filtres : filtres demi-bande, filtres conjugués en quadrature, transmultiplexeur
• Ondelettes
