Le master a pour premier objectif de donner des bases solides dans les domaines des sciences de l'ingénieur relevant de
l'électronique, de l'automatique, du génie informatique, des télécommunications, du traitement du signal et de l'image, de la robotique et des méthodes statistiques et de la physique des ondes. Des cours d'anglais et de formation générale sont également proposés.
L'objectif du master 1 est de fournir une formation pluridisciplinaire permettant un accès à la plupart des M2 de la mention E3A
Location
VERSAILLES
Course Prerequisites
Diplômés de licence en Electronique, énergie électrique, automatique ou équivalent, Sciences pour l'Ingénieur et physique. Accessible également aux filières mathématiques appliqués et informatique sous certaines conditions.
Skills
Décrire et spécifier le fonctionnement de systèmes de l'ingénierie électrique et/ou de ses interfaces.
Etre capable de développer des systèmes relevant de l'ingénierie électrique.
Etre capable de s'adapter à un environnement nouveau, travailler en équipe et collaborer afin d’atteindre des objectifs communs.
Etre capable de communiquer en français et en anglais.
Etre capable de développer une démarche scientifique rationnelle.
Etre capable de trouver et synthétiser l'information adéquate.
Post-graduate profile
Une majorité des étudiants s'insèrent dans des M2 de la mention E3A du site de Versailles ou d'Orsay. Une minorité s'insère dans les autres masters de Paris Saclay ainsi que dans d'autres universités d'Ile de France.
Collaboration(s)
Laboratories
Laboratoire Atmosphères, Milieux, Observations Spatiales
Laboratoire d’Ingénierie des Systèmes de Versailles.
Le module Automatique vise à approfondir les connaissances dans le domaine du contrôle de systèmes linéaires.
A partir de la notion de base que représente le contrôle proportionnel / Intégral / Dérivé, l’objectif est de maitriser la synthèse de contrôleur vis à vis des performances attendues.
La seconde partie du module aborde le mode de contrôle basée sur l’inférence floue : Théorie des possibilités, Notion d’inférences, Fuzzification/Defuzzication et principales approches pour le contrôle flou.
Prerequisites :
Connaissance en modélisation d’un système du premier et second ordre et notions de stabilité et de précision d’un système. Représentation Laplace, Diagramme Bode/Nyquist/Black.
Rappels des bases d'algorithmique et de programmation, apprentissage d'un langage orienté objet (Python 3), conception de programmes en Pythyon à partir d'un diagramme UML.
Contenu :
Variables, types et opérateurs
Les fonctions
Concepts de classe, encapsulation des données
Les listes, Tuplets et dictionnaires
L'héritage
Le polymorphisme
Notions d’héritage
Manipulation de fichiers
Les modules de calcul scientifique et graphiques.
L'unité d'enseignement Informatique Industrielle vise à maîtriser les principaux outils de programmation de composants embarqués : Processeurs, Microcontrôleurs, Composants Logiques Programmables...
Il s’agit de comprendre les enjeux d’un système embarqué dans un contexte industriel. Les notions de représentation d’états et d’exécution sous contrainte de Temps Réel seront abordées pour comprendre les mécanismes mis en jeu dans ces applications. La maitrise d’outils de programmation spécifiques sera l’objectif de ce cours.
Objectifs : Acquérir les bases théoriques des techniques de modulation analogique et numérique.
Contenu : Description des signaux analogiques modulés en amplitude et en fréquence. Schéma de principe des modulateurs et démodulateurs - analyse fréquentielle. Transmission en bande de base et sur porteuse. Performance vis a vis du bruit.
Extraire les informations pertinente d'un signal physique bruité et maitriser les hypothèses faites sur le caractère aléatoire des signaux de mesure.
Contenu :
- Du signal analogique au signal numérique
- Introduction aux signaux aléatoires
- Notions générales sur les variables aléatoires scalaires
- Variables aléatoires à deux dimensions
- Propriétés des processus aléatoires : Point de vue temporel - Point de vue statistique
- Moments temporels - Autocorrélation temporelle – Ergodicité
- Moments statistiques - Autocorrélation statistique – Stationnarité
- Moyennes statistiques des puissances
- Bruit blanc
- Processus gaussien dans son ensemble. Formule de filtrage. Filtrage adapté.
TP
- TP 1 : Caractérisation statistique d’une tension en bruit
- TP 2 : Filtrage d'une tension en bruit - Détection d’un signal noyé dans un bruit additif.
Prerequisites :
Théorie et traitement du signal déterministe, à temps continu et à temps discret.
Introduction à l'apprentissage statistique : reconnaissance des formes (détection, classification, identification). Mise en œuvre pour le traitement statistique des données issues de capteurs.
Contenu
Introduction au traitement statistique des données
- visualisation, résumés numériques et graphiques, prétraitement
- méthodes de clustering
- analyse en composante principale
Reconnaisance des formes statistique
- théorie bayésienne pour la décision
- méthodes de discrimination paramétrique
- méthodes de discrimination non paramétrique (k plus proches voisins).
Prerequisites :
Probabilité et statistique
Connaissance en algorithmique et programmation.
Ce cours vise à approfondir des notions de métrologie appliquées aux opérations de mesurages effectuées par les capteurs en régime statique et dynamique. Nous illustrerons ces notions en utilisant des capteurs de premier ordre (température) et de second ordre (pression, force). Enfin les travaux pratiques viennent illustrer ce travail de métrologie dans les mesures en apprenant aux étudiants la notion de l’écriture métrologique (valeurs moyennes, incertitude-type type A et exactitude).
Contenu :
- Généralités sur les capteurs : principe et technologie
- Caractéristiques statiques : propriétés métrologiques (répétabilité et traçabilité)
- Caractéristiques dynamiques, erreurs dynamiques
- Applications aux capteurs passifs et actifs
- Normes et Accréditation.
Prerequisites :
électronique, mécanique du point, Physique des capteurs.
Laurent Barthes
Benali Abderraouf
Rodrigo De Oliveira
Richard Dusséeaux
Aymeric Charottes
Zakaria Djebbour
Cécile Mallet
Barthélemy Cagneau.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
L'un des objectifs de ce module est de permettre aux étudiants d'approfondir une thématique en vue d'une éventuelle poursuite en M2 sur cette thématique. Le projet de coloration permet ainsi aux étudiants d'aborder de façon concrète un thème au sein d'un laboratoire ou d'une entreprise. Le travail peut être de nature diverse : étude bibliographique, réalisation, développement instrumental, développement informatique, analyse, ... dans un domaine relevant de l'E3A. Les projets se déroulent soit en laboratoire, soit en entreprise et font l’objet d’une présentation orale et de la remise d’un document (rapport, documentation technique, …).
Problématique du dimensionnement des liaisons en réseaux capillaires.
Contenu : Rappels sur les équations de Maxwell, les relations constitutives, les conditions aux limites. Grandeurs caractéristiques du régime harmonique. Ondes planes / ondes sphériques. Polarisation des ondes.
- Formulation intégrale des antennes. Champs rayonnés à grande distance et champ proche. Caractéristiques élémentaires des antennes. Théorème de superposition, de translation et de réciprocité. Réseaux d’antenne. TP - Mesure expérimentale du diagramme de rayonnement d'une antenne cornet et détermination du centre de phase.
Introduction à la modélisation robots rigides polyarticulés
Contenu :
- Modélisation par Denavit & Hartenberg
- Modélisation géométrique, cinématique
- Modèles Inverses, Configurations singulières
- Notions de robotique mobile
- TP 1 : Simulation de suivi de trajectoire d'un robot SCARA
- TP 2 : Simulation de la commande d'un robot mobile.
Objectifs :
Appréhender les fondamentaux de la théorie de l'information
Contenu :
Cours-TD - Calcul et mesure de la quantité d'information d'une source. Entropies.
- Codage de source, codage de canal, théorèmes de Shannon
- Introduction aux codes détecteurs et correcteurs d'erreurs. TP - TP 1 : Codage binaire de source sur Sidéal/Matlab
- TP 2 : Code en ligne sur Sidéal/Matlab.
Prerequisites :
Module "Système de transmission de l'information 1".
Appréhender les bases théoriques des techniques de de traitement d'image, du son et de la parole
Contenu :
Traitement d'image : formation, nature et stockage des images - Transformée en ondelettes - Détection de contour et filtrage
- Traitement du son : conversion analogique-numérique, filtrage, analyse spectrale, détection de fréquence, compression audio
- Traitement de la parole : analyse temporelle et spectrale d'un signal de parole, modèles de reconnaissance de la parole et du locuteur
TP
- TP 1 : Traitement d'image sur Matlab
- TP 2 : Traitement du son sur Sidéal / Matlab
- TP 3 : Traitement de la parole sur Sidéal / Matlab.
Prerequisites :
Théorie et traitement du signal déterministe et aléatoire.
Période(s) et lieu(x) d’enseignement :
Period(s) :
Janvier - Février - Mars - Avril - Mai.
Location :
VERSAILLES
Modalités de candidatures
Application period
From 22/03/2024 to 20/04/2024 From 02/06/2024 to 02/07/2024
Compulsory supporting documents
Motivation letter.
All transcripts of the years / semesters validated since the high school diploma at the date of application.
Detailed description and hourly volume of courses taken since the beginning of the university program.
Additional supporting documents
Certificate of French (compulsory for non-French speakers).
VAP file (obligatory for all persons requesting a valuation of the assets to enter the diploma).
Supporting documents :
- Residence permit stating the country of residence of the first country
- Or receipt of request stating the country of first asylum
- Or document from the UNHCR granting refugee status
- Or receipt of refugee status request delivered in France
- Or residence permit stating the refugee status delivered in France
- Or document stating subsidiary protection in France or abroad
- Or document stating temporary protection in France or abroad.
