TP Traitement avancé du signal 01/
Description :
Les travaux pratiques de traitement avancé du signal ont pour finalité de traduire les concepts théoriques complexes en applications expérimentales concrètes, en s’appuyant sur des environnements de calcul scientifique tels que GNU Octave. Ils traitent de sujets tels que la conception et la synthèse de filtres numériques à réponse impulsionnelle finie (RIF) ou infinie (RII), l’étude de signaux aléatoires à l’aide de modèles paramétriques comme les modèles AR et ARMA, le filtrage adaptatif notamment l’algorithme LMS ainsi que l’analyse temps-fréquence et temps-échelle, souvent fondée sur la transformée en ondelettes. Les travaux pratiques comprennent généralement des exercices portant sur la synthèse de filtres, le débruitage de signaux, la suppression d’interférences ainsi que l’analyse spectrale.
Public cible :
Ce cours est spécialement conçu pour les étudiants de première année du master Électronique des systèmes embarqués.
L’objectif principal :
L’objectif principal des travaux pratiques de traitement avancé du signal est d’offrir aux étudiants l’occasion de mettre en œuvre et d’appliquer des techniques avancées d’analyse et de traitement du signal afin d’en extraire des informations pertinentes. Les travaux pratiques visent à amener les étudiants à comprendre et à mettre en œuvre des concepts tels que le filtrage numérique, les transformées de Fourier et d’ondelettes, ainsi que l’analyse des signaux aléatoires.
Les travaux pratiques de traitement avancé du signal ont pour finalité de traduire les concepts théoriques complexes en applications expérimentales concrètes, en s’appuyant sur des environnements de calcul scientifique tels que GNU Octave. Ils traitent de sujets tels que la conception et la synthèse de filtres numériques à réponse impulsionnelle finie (RIF) ou infinie (RII), l’étude de signaux aléatoires à l’aide de modèles paramétriques comme les modèles AR et ARMA, le filtrage adaptatif notamment l’algorithme LMS ainsi que l’analyse temps-fréquence et temps-échelle, souvent fondée sur la transformée en ondelettes. Les travaux pratiques comprennent généralement des exercices portant sur la synthèse de filtres, le débruitage de signaux, la suppression d’interférences ainsi que l’analyse spectrale.
Public cible :
Ce cours est spécialement conçu pour les étudiants de première année du master Électronique des systèmes embarqués.
L’objectif principal :
L’objectif principal des travaux pratiques de traitement avancé du signal est d’offrir aux étudiants l’occasion de mettre en œuvre et d’appliquer des techniques avancées d’analyse et de traitement du signal afin d’en extraire des informations pertinentes. Les travaux pratiques visent à amener les étudiants à comprendre et à mettre en œuvre des concepts tels que le filtrage numérique, les transformées de Fourier et d’ondelettes, ainsi que l’analyse des signaux aléatoires.
Teacher: baghdad hadji
TD Traitement avancé du signal
Description :
Les travaux dirigés (TD) de traitement avancé du signal permettent d’approfondir la compréhension des principes du traitement du signal à travers des exercices résolus. Ils abordent divers thèmes tels que la conception et l’analyse de filtres numériques (RIF et RII), le traitement des signaux aléatoires, l’étude conjointe temps-fréquence et temps-échelle à l’aide de la transformée en ondelettes, ainsi que les méthodes de filtrage adaptatif.
Public cible :
Ce module d’enseignement est destiné aux étudiants de première année du parcours LMD en Électronique des systèmes embarqués.
L’objectif principal :
Ces travaux dirigés ont pour objectif de renforcer la capacité des étudiants à appliquer des méthodes mathématiques à la résolution de problèmes concrets en traitement du signal.
Teacher: baghdad hadji
TP Electronique numérique avancée : FPGA et VHDL
Unité d’enseignement: UEM 1.1
Matière2: TP FPGA et VHDL
Crédits: 2
Coefficient:1
Cette matière permet à l’étudiant de concevoir un système électronique en utilisant
le langage de description VHDL et de tester chaque conception sur une carte FPGA.
Teacher: salima seghier