IG.2401 Traitement Numérique du Signal (5 crédits)

Pré-requis : IE.1101, IF.1201-1

Niveau : Fondamental

Responsable du module : Maria Trocan

Déroulement :

Cours/TD : 27 heures + travail personnel : 30 heures ;
TP : 24 heures ;
Projet : 44 heures non-encadrées.

Nbre d'heures : 125h

Evaluation : Examen, TP, projet.

Contexte

Ce module renforce et prolonge le cours de traitement du signal A1 inclus dans le module d’APP d’Electronique/Signal. L’objectif est d’acquérir les bases de traitement des signaux déterministes et aléatoires : représentation, caractérisation, analyse, filtrage des signaux.

Les domaines d’application sont vastes, puisque les techniques de traitement du signal sont appliquées dans tous les systèmes numériques : au niveau de l’acquisition des données, de leur transfert et de leur restitution, pour améliorer la qualité des signaux, les transformer ou encore extraire des informations. En particulier, cette discipline se retrouve au niveau de la couche physique de tout système de télécommunications.

Objectifs

Compétences

Ce module vise essentiellement à renforcer le niveau de base de la compétence « Résoudre des problème de traitement du signal ».

Analyser le problème posé, déterminer la nature du signal (signal temporel, image, etc.), ses caractéristiques (déterministe, aléatoire, stationnaire, modèle de bruit, etc.), préciser les éléments de résolution du problème (outils mathématiques, filtres, outils de simulation, etc.).
Mettre en place un modèle mathématique de résolution tenant compte des caractéristiques du signal et des contraintes du problème. Rechercher les solutions en établissant un schéma fonctionnel de l’ensemble des traitements à appliquer au signal.
Simuler la chaîne de traitement.
Valider la solution formelle sur la base des résultats de simulation. Déterminer la solution optimale.

Concepts développés

Analyse fréquentielle, FFT

Introduction à la décomposition en ondelettes

Processus aléatoires, caractérisation (moments, stationnarité, ergodicité, corrélation, densité spectrale de puissance, etc.)

Filtres numériques : filtres RIF, RII, prédiction linéaire, structures

Interpolation, décimation

Introduction au codage de source (compression des signaux voix, image, …)

Savoir-faire acquis

Simulation de systèmes numériques (Matlab)