ENIT

EC0709OP0703CSI - TRAITEMENT DU SIGNAL 1

Objectifs

Proposer des m�odes de traitements des signaux mesur�afin d'en am�orer la qualit�Deux points de vue sont adopt� Le premier d�loppe une approche temporelle �artir du filtrage de Kalman. Le deuxi� pr�nte des m�odes fr�entielles. Quelle que soit l'approche utilis� l'objectif est de d�nir des algorithmes de filtrage permettant de minimiser l'influence des bruits de capteurs sur l'estimation de variables internes �n syst�.
ables 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 - Mod�s discrets�:
syst�s et bruits de mesure.
2 - Principe du filtrage Kalman.
3 - Traitements adapt�
4 - Pratique et mise en �uvre.

TdS-II�: Traitement d�rministe des signaux (B. Trajin)
1 - Cha�s de mesure�:
Sources et caract�sation des bruits de mesure
2 - Traitements temporels.
3 - Traitements fr�entiels.
4 - Approche temps-fr�ence.
mps-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

Math�tiques�: Calcul matriciel, Probabilit� Statistiques, Transform� de Laplace et de Fourier
R�lution de syst�s lin�res (EC0511), Capteurs logiciels (EC0709OP01)
Automatique lin�re I (EC0541)
e I (EC0541)

Recommandations


Conditions d'évaluation

(1*DS1+1*TP1)/2

TP1 : Travaux Pratiques 1

DS1 : Devoir Surveillé 1

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 num�que, ondelettes", Dunod, 2000
J. Max, J.L. Lacoume, "M�odes et techniques de traitement du signal", Dunod, 2004. 04.
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 num�que, ondelettes", Dunod, 2000
J. Max, J.L. Lacoume, "M�odes et techniques de traitement du signal", Dunod, 2004.
4.

En bref

Langue d'enseignement : français

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