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| Marc Castella | ||||||||||||||||||
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| Assistant Professor | ||||||||||||||||||
| Resarch opportunities | People interested in pursuing a PhD or having a research intership are invited to contact me and look at my latest publication to have a rough idea of my current activities. |
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(in French)Teaching Enseignements |
Research | Links |
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| Séances | Sujets traités | Exercices prévus (entre parenthèses: approfondissements) |
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| 1 | Introduction, transformée de Fourier, distributions (rappels) | 2, 3 |
| 2 | Energie, puissance, corrélation, densité spectrale, filtrage (point de vue fréquentiel) | 5, 6 |
| 3 | Echantillonnage | 8, 9 |
| 4 | Transformée en z, TFTD | 13, 20 + Tz inverse de z/[(z-1)(z-2)^2] |
| 5 | Transformées de Fourier: TFD, FFT | 12, 23 |
| 6 | Filtres à temps discret | 19, 15, (17, 18) |
| 7 | Filtrage et convolution temps continu, modulations | 7, 10 |
| 8 | Représentation des signaux à bande étroite | 4, 11 |
| 9 | Signaux aléatoires (temps discret): stationnarité, ergodicité | 33, 41 |
| 10 | Signaux aléatoires: filtrage, bruit blanc, éléments sur le temps continu | 38, 32 |
| Cours: | Transparents de cours (peuvent légèrement différer du polycopié en cas de mise à jour) Figures (démos Python en amphi) |
| TDs: | Enoncés d'exercices et la version avec éléments de correction. |
| Examens: | (avec éléments de réponse) 1ère session 2017 / 2ème session 2017 |
| TPs (version Python) | |
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TP1 (analyse spectrale). Pour l'étude du signal sonore, le fichier son. TP2 (filtrage numérique). |
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| 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 |
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