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:

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) (version du polycopié)
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:

Sujets de TP

Les fichiers à télécharger sont au format notebook Python (ipynb). Une archive pour les TP1 à TP4 avec fichiers ipynb, py, fichiers d'images et requirements.txt.
(installation de l'environnement virtuel par: pip install -r requirements.txt)
Estimateurs «BLUE», «RIDGE» et «LASSO»
TP1: «BLUE» / moindres carrés
TP2: «RIDGE»
TP3: «LASSO»

SVD, PCA et blanchiment
TP4: Tests sur image et base MNIST
Images supplémentaires pour tester: Lena / Cameraman / Baboon

Séparation de sources
Enoncé de TP (pdf) , notebook Python
Fichiers audio: Extrait 1 Extrait 2 Extrait 3

Égalisation: programmes Matlab d'illustration du cours
Diagramme de l'oeil
Egaliseurs ZF et MMSE / Tracé des caractéristiques des canaux

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