ENIT

EC0709OP03 - TRAITEMENT DU SIGNAL

Objectifs

Proposer des méthodes de traitements des signaux mesurés afin d'en améliorer la qualité. Deux points de vue sont adoptés. Le premier développe une approche temporelle à partir du filtrage de Kalman. Le deuxième présente des méthodes fréquentielles. Quelle que soit l'approche utilisée, l'objectif est de définir des algorithmes de filtrage permettant de minimiser l'influence des bruits de capteurs sur l'estimation de variables internes à un système.

The main goal of the lectures consists in to propose algorithms to improve the quality of measured variables for the estimation of internal variables or for the improvement of sensor informations. Two standpoints are discussed. On the one hand, Kalman filtering based on time methods. On the other hand, frequency methods are detailled. In every case, implementable filtering algorithms are designed.

Présentation

TdS-I : Filtrage de Kalman (F. Rotella)
1 - Modèles discrets :
systèmes et bruits de mesure.
2 - Principe du filtrage Kalman.
3 - Traitements adaptés.
4 - Pratique et mise en œuvre.

TdS-II : Traitement déterministe des signaux (B. Trajin)
1 - Chaînes de mesure :
Sources et caractérisation des bruits de mesure
2 - Traitements temporels.
3 - Traitements fréquentiels.
4 - Approche temps-fréquence.

Signal processing I : Kalman filtering
1 - Distrete-time models.
2 - Primer on Kalman filtering.
3 - Complementary notions.
4 - Practical implementations.

Signal processing II : Deterministic signal processing
1 - Measurement process :
Characteristics of noises
2 - Time domain processing.
3 - Frequency domain processing.
4 - Time-frequency approach

Pré-requis

Mathématiques : Calcul matriciel, Probabilités, Statistiques, Transformées de Laplace et de Fourier
Résolution de systèmes linéaires (EC0511), Capteurs logiciels (EC0709OP01)
Automatique linéaire I (EC0541)

Recommandations


Conditions d'évaluation

(1*DS1+1*RAP1+1*TP1)/3

TP1 : Travaux Pratiques 1

RAP1 : Rapport

DS1 : Devoir Surveillé 1

RAP : Rapport

Bibliographie

E. Kamen, J. Su, Introduction to optimal estimation, Springer, 1999.
D. Simon, Optimal state estimation, Wiley, 2006.
R. Brown, P. Hwang, Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering with MATLAB_ exercises, Wiley, 2012.
M. Grewal, A. Andrews, Kalman filtering, Theory and practice using MATLAB_, Wiley, 2015.
C. Gasquet, P. Witomski, "Analyse de Fourier et applications : Filtrage, calcul numérique, ondelettes", Dunod, 2000
J. Max, J.L. Lacoume, "Méthodes et techniques de traitement du signal", Dunod, 2004.
E. Kamen, J. Su, Introduction to optimal estimation, Springer, 1999.
D. Simon, Optimal state estimation, Wiley, 2006.
R. Brown, P. Hwang, Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering with MATLAB_ exercises, Wiley, 2012.
M. Grewal, A. Andrews, Kalman filtering, Theory and practice using MATLAB_, Wiley, 2015.
C. Gasquet, P. Witomski, "Analyse de Fourier et applications : Filtrage, calcul numérique, ondelettes", Dunod, 2000
J. Max, J.L. Lacoume, "Méthodes et techniques de traitement du signal", Dunod, 2004.

En bref

Langue d'enseignement : français

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