enseignement



M2 Physique

Module optionnel "Data first"

quelques supports de cours (rédaction partielle et "in progress")

notes de cours    


M1 Physique

Module optionnel "Traitement du Signal"

quelques (anciens) supports de cours  

notes de cours    

travaux dirigés 

TD1 : prédiction linéaire
TD2 : autour des processus ARMA
TD3 : filtrage de Wiener
TD4 : détection de sauts de moyenne
codes Matlab 

modélisation ARMA
motivation (annulation d'écho) : annul_echo.m (sigmerge.m)
synthèse : ARMA_gene_ri.m, ARMA_gene.m, ARMA_pz.m (ARMA_coeff.m)
prédiction : AR_predict.m, ARMA_change.m (AR_coeff.mARMA_coeff.m)
identification : AR_identif_ri.m, AR_identif_gc.m, AR_identif_ri2.m (AR_levinson.m, AR_levinson2.m)
analyse spectrale : AR_pz_surf.m, AR_identif_tones2.m (fmconst.m)
exemple (parole) : AR_parole2.m, AR_synth_zoe.m
filtrage

filtrage de Wiener : ARMA_wiener.m, filter_chirp.m, filter_chirp_WGN.m
déconvolution : ex_deconv.m
filtrage adapté : FA_chirp2.m, FA_bat.m, FA_virgo.m (bhchirp.m)

détection

détection de sauts de moyenne : mean_change.m

       échantillonnage

sous-échantillonnage : ex_sousech.m


signaux 
parole

annak_soleil.wav, zoe.au, zoe_8.au, Voise_nonvoise, Phrase, voya, aeiou, ARsynth_zoe.mat, veille.mat

images

lenna.mat, bible.mat, paris.mat, annak1.mat, annak2.mat, galaxie.mat


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