Marc Castella (Télécom SudParis

Marc Castella

Affiliation	:	SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris
Main office	:	Télécom SudParis 19 Place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau - FRANCE (Room 4A335)
Other office	:	Télécom SudParis 9 Rue Charles Fourier, 91011 Evry Cedex - FRANCE (Room D207)
Email	:	Marc.Castella at telecom-sudparis.eu
Phone	:	+(33) 1.75.31.44.37

Assistant Professor

Resarch opportunities

People interested in pursuing a PhD or having a research intership are invited to contact me and look at my publications to have a rough idea of my current activities.

(in French)Teaching Enseignements	Research and publications

Optimisation (ingénieurs 2A module MAT4515 et Master M2DS)

Des parties de ce cours sont communes pour les ingénieurs et les élèves de master. Les deux versions se trouvent ci-dessous.

MAT4515

Transparents de cours
Quelques exercices
TP : (algorithmes gradient et Newton)

Master M2DS

Transparents de cours
Quelques exercices
TP, partie 1 (algorithmes gradient et Newton)
TP, partie 2 (algorithme du gradient proximal)

Mathématiques (ingénieurs 1A, module MAT3101)

Les transparents de cours que j'utilise sont disponibles. Sont actuellement traités:

théorie de la mesure et intégration,
analyse complexe, théorème des résidus et application au calcul d'intégrales,
séries et transformation de Fourier.

Traitement du signal (ingénieurs 1A, module SIC3601)

Note: Les éléments sur ce cours sont mis à jour régulièrement. Dernière mise à jour:

Thèmes traités en cours et feuilles d'exercices

Séances	Sujets traités	Exercices prévus
1	Introduction, transformée de Fourier temps continu	TD1
2	Transformées temps discret: Fourier, en z	TD2
3	Filtrage numérique	TD3
4	Représentations énergétiques, densité spectrale	TD4
5	Signaux aléatoires (temps discret): stationnarité, ergodicité	TD5
6	Signaux aléatoires: filtrage, bruit blanc	TD6
7	Filtrage et convolution temps continu, modulations	TD7
8	Echantillonnage, théorème de Shannon	TD8
9	Transformée de Fourier discrète et FFT	TD9
10	Représentation des signaux à bande étroite	TD10

Documents à télécharger

Cours:	Transparents de cours (peuvent légèrement différer du polycopié en cas de mise à jour)
Exercices:	Enoncés et la version avec éléments de correction.
Examen:	Sujet année précédente

Documents supplémentaires

Anciens TPs (version Python)
	TP1 (analyse spectrale). Pour l'étude du signal sonore, le fichier son. TP2 (filtrage numérique).
Anciens TPs (version Matlab)
	TP1 (analyse spectrale). Pour l'étude du signal sonore, le fichier son. TP2 (filtrage numérique).
Polycopié	Cours de Y. Meurisse et corrigé des exercices.
Bibliographie
Analyse de Fourier et applications / C. Gasquet et P. Witomski (Dunod) Mathematical Principles of Signal Processing: Fourier and Wavelet Analysis / P. Brémaud Foundations of Signal Processing / M. Vetterli, J. Kovacevic and V. K. Goyal (Cambridge University Press) Signaux aléatoires, pour le traitement du signal et les communications / P. Brémaud Eléments de théorie du signal: les signaux déterministes / J.-P. Delmas (ellipses) Eléments de théorie du signal: les signaux aléatoires / M. Charbit

Traitement du signal avancé: modèles linéaires (ingénieurs 2A, module SIC4102)

Transparents de cours / Enoncés d'exercices
Le thème commun de ce cours est la reconstruction de signaux dans des modèles linéaires:

l'égalisation en communication numérique (en lien avec la partie précédente),
l'estimation dans les modèles linéaires,
les techniques aveugles: séparation de sources et analyse en composantes indépendantes.

Sujets de TP et illustrations numériques de cours

Égalisation: programmes Matlab (illustrations faites en cours): Diagramme de l'oeil; Egaliseurs ZF et MMSE / Tracé des caractéristiques des canaux

Ci-dessous se trouvent les fichiers de TP au format notebook Python (ipynb). Ils sont téléchargeables dans une archive complète (fichiers ipynb, fichiers d'images et requirements.txt). L'installation de l'environnement virtuel peut se faire par:

pip install -r
requirements.txt

Comparaison de critères: TP1: solution de moindre norme d'un système linéaire; TP2: régression linéaire robuste
Estimateurs «BLUE», «RIDGE» et «LASSO»: TP3: résolution d'un système linéaire, comparaison de temps de calcul; TP4: «BLUE» / moindres carrés; TP5: «RIDGE»; TP6: «LASSO»
SVD, PCA et blanchiment: TP7: SVD et PCA (image et base MNIST); Images supplémentaires pour tester: Lena / Cameraman / Baboon
Séparation de sources Enoncé de TP pour les fichiers ci-dessous (pdf): TP8: Fonctions de contraste; TP9: Extraction d'une source; Fichiers audio pour éventuel test des méthodes: Extrait 1 Extrait 2 Extrait 3

Marc Castella Last modified: