enseignement
M2 Parcours "Systèmes complexes"Module de tronc commun "Outils d'analyse des données"
quelques supports de cours
Eléments de Traitement du Signal
exemples Matlab : voir plus baspropositions 2011 d'articles à analyser
Filtering post-Newtonian gravitational waves from coalescing binaries
An algorithm for QRS onset and offset detection in single lead electrocardiogram records
Music dereverberation using harmonic structure source model and Wiener Filter
Toward signal processing theory for graphs and non-euclidean data
Multifractal analysis and authentication of Jackson Pollock paintings
Singular Spectrum Analysis: methodology and comparisons
A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices
Rappel de la règle du jeu :
- Composer prioritairement des binômes (et, si nécessaire, 1 trinôme)
- Se répartir les articles
- Envoyer un mail de "qui fait quoi" avant le 30 octobre à Patrick Flandrin et Patrice Abry
- Préparer un exposé à 2 (ou 3) orateurs de 25mn environ, avec une partie relative à une présentation générale de l'article et une autre consacrée au développement personnel plus spécifique d'un point (démonstration, extensions bibliographiques, simulations Matlab, etc.)
- Présentations le 2 décembre, de 13h30 à 16h30
- Nous faire parvenir par mél le projet de présentation (avec les notes et/ou codes associés éventuels) au plus tard la veille au soir
Module optionnel "Méthodes de traitement de données"
propositions 2008 d'articles à analyser
Ensemble Empirical Mode Decomposition: A noise-assisted data analysis method
M1
Module optionnel "Traitement du Signal"
quelques supports de cours
travaux dirigés
TD1 : prédiction linéaire
TD2 : autour des processus ARMA
TD3 : filtrage de Wiener
TD4 : détection de sauts de moyennecodes Matlab
modélisation ARMAmotivation (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.m, ARMA_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.mfiltrage
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
échantillonnagesous-échantillonnage : ex_sousech.m
signauxparole
annak_soleil.wav, zoe.au, zoe_8.au, Voise_nonvoise, Phrase, voya, aeiou, ARsynth_zoe.mat, veille.mat
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