[{"command":"insert","method":null,"selector":".course-modal-ajax-placeholder-966316","data":"\u003Cdiv class=\u0022container content-rte\u0022\u003E\n  \u003Cdiv class=\u0022row\u0022\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6 bg-primary text-white\u0022\u003E\n      \u003Ch2 class=\u0022h1 text-left\u0022\u003E  Traitement du Signal\n\u003C\/h2\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EECTS :\n          5\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ESemestre calendaire :\n          Semestre 1\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n                    \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ELangue d\u0026#039;enseignement\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EFran\u00e7ais\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EEnseignement \u00e0 distance\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003Enon\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6\u0022\u003E\n            \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EPr\u00e9requis\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ESignaux et syst\u00e8mes de niveau Licence 3. Bonne base de math\u00e9matique pour le signal.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EProgramme \/ plan \/ contenus\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EChapitre 1 \u2014 Statistiques des signaux\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Types de signaux : d\u00e9terministes, al\u00e9atoires, stationnaires.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Moments statistiques : moyenne, variance, covariance.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Histogrammes et lois usuelles (bruit blanc, gaussien).\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Autocorr\u00e9lation, d\u00e9pendance temporelle.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Analyse statistique de signaux r\u00e9els (capteurs inertiels, audio).\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003EChapitre 2 \u2014 Analyse temporelle et fr\u00e9quentielle\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Notion intuitive du contenu fr\u00e9quentiel (sans TFD formelle).\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Approfondissement de la FFT\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Corr\u00e9lation crois\u00e9e : identifier un motif dans un signal.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Limites de l\u2019analyse temporelle (non-stationarit\u00e9).\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003EChapitre 3 \u2014 Analyse temps-fr\u00e9quence\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 STFT (Short Time Fourier Transform) :\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u25e6 Principe intuitif (fen\u00eatre glissante)\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u25e6 R\u00e9solution temps vs fr\u00e9quence\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Spectrogramme :\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u25e6 Construction (STFT + module + densit\u00e9)\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u25e6 Lecture et interpr\u00e9tation\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u25e6 Effet de la fen\u00eatre\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 \u00c9tudes de cas simples.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003EChapitre 4 \u2014 Traitements num\u00e9riques simples \u0026amp; introduction au 2D\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E4.1 \u2014 Traitements num\u00e9riques 1D\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Lissage simple : moyenne glissante, m\u00e9diane (sans th\u00e9orie filtrage).\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Extraction d\u2019\u00e9v\u00e9nements : pente, amplitude, seuil adaptatif.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 D\u00e9tection de patterns simples : corr\u00e9lation glissante.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E4.2 \u2014 Pr\u00e9paration \u00e0 la 2D (passer du signal \u00e0 l\u2019image)\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Concepts 2D analogues au 1D :\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u25e6 convolution 2D (sans d\u00e9monstration)\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u25e6 filtres 2D simples (flou, moyenne)\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u25e6 notion de gradient en 2D (Sobel, id\u00e9e intuitive)\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Notion de pixel, grille, intensit\u00e9.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Du signal 2D vers l\u2019image.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EObjectifs d\u0026#039;apprentissage\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003E\u2022 Comprendre les notions fondamentales de signaux al\u00e9atoires et bruit\u00e9s.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Exploiter les outils statistiques pour analyser un signal.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Analyser les signaux en temps, en fr\u00e9quence, et en temps-fr\u00e9quence.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 R\u00e9aliser des traitements num\u00e9riques simples.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Pr\u00e9parer l\u2019\u00e9tudiant \u00e0 la manipulation future des images 2D (vision\/perception).\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EOrganisation g\u00e9n\u00e9rale et modalit\u00e9s p\u00e9dagogiques\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EMutualis\u00e9e avec les M1 E3A FA PR680.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EBibliographie\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003E\u2022 Francis Cottet, \u00ab Traitement du signal \u00bb, DUNOD, 2011\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Pierre Marry, Nelly Point et al. \u00ab Exercices corrig\u00e9s de math\u00e9matiques du signal \u00bb, 3\u00e8me \u00e9dition, DUNOD, 2008.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Michel Barret, Traitement statistique du signal, ELLIPSE, 2009\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2022 Bernard Picinbono, Th\u00e9orie des signaux et des syst\u00e8mes avec probl\u00e8mes r\u00e9solus.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ENature de l\u0026#039;\u00e9valuation\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EEvaluation Continue non Int\u00e9grale\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n  \u003C\/div\u003E\n\u003C\/div\u003E\n","settings":null}]