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Les Unités d'Enseignement
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Objectifs de l'Unité d'Enseignement

Les méthodes issues du traitement adaptatif des signaux visent à extraire les paramètres, ou coefficients, d'un filtre donné dans un environnement connu. L'estimation de ces paramètres est effectuée à chaque acquisition d'un nouvel échantillon du signal ce qui permet à la fois de traiter en ligne les signaux et de suivre l'évolution du système dans son environnement. Pour cela il est nécessaire de maîtriser les techniques de modélisation et d'optimisation utilisée en filtrage adaptatif. Finalement, cet enseignement doit permettre à l'étudiant de décider du modèle et de l'algorithme appropriés à l'application (prédiction, analyse spectrale, filtrage, ...) et à ses contraintes de réalisation (coûts, temps de calcul, complexité,...).

Contenu du cours

  • Rappels sur le filtrage numérique (classification RIF et RII, synthèse,...) et les signaux aléatoires (filtrage, bruit blanc,...).
  • Modélisation des signaux: AR, ARMA et ARMAX. Exemple sur une sinusoide bruité.
  • Algorithmes basés sur le gradient stochastique: influence du pas d'adaptation et convergence.
  • Algorithmes des moindres carrés récursif.
  • Méthodes du maximum de vraisemblance et de l'erreur de sortie. Application à l'analyse spectrale et à la prédiction linéaire.

Pré-requis

Notion de filtrage numérique et signaux aléatoires

Modalités de contrôle des Connaissances

Examens (répartis), TP


Outils personnels
Informatique Industrielle, Image et Signal
Spécialité "I3S" du Master Sciences de l'Ingénieur
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