Traitement numérique du signal
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L’étudiant reçoit les notions de base qui lui permettent de comprendre et d’appliquer des méthodes de traitement de signal concernant les signaux aléatoires et les filtres numériques.
Des connaissances sur le traitement numérique des signaux déterministes et les probabilités sont nécessaires pour suivre cette matière. Ces connaissances sont dispensées au niveau de la troisième année licence Electronique.
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المحادثة
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Ce chapitre présente un rappel sur les processus aléatoires, stationnarité, densité spectrale de puissance, filtre adapté et filtre de Wiener. Ensuite, le périodogramme, corrélogramme, périodogramme moyenné et le périodogramme lissé.
Notions de processus stochastiques, stationnarités au sens large et strict et Ergodicité et des exemples de processus stochastiques (processus de Poisson, processus gaussien et processus Markovien) sera présentée. Finalement, les statistiques d'ordre supérieur (Moments et cumulants, Polyspectres, processus non gaussiens, traitements non linéaires) et une introduction au filtrage particulaire.-
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المحادثة
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Dans ce chapitre, nous avons présenté les méthodes paramétriques et les deux modèles: modèle AR (Lévinson, Yulewalker, Burg, Pisarenko, Music …) et le modèle ARMA.Ensuite, l'algorithme du gradient stochastique LMS et l'algorithme des moindres carrés récursifs RLS.
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المحادثة
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- Dualité temps-fréquence
- Transformée de Fourier à court terme
- Ondelettes continues, discrètes etondelettes dyadiques
- Analyse multi-résolution et bases d’ondelettes
- Transformée de Wigner-Ville
- Analyse Temps-Echelle.-
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