Signal aléatoire
Code UE : MAA104
- Cours
- 6 crédits
Responsable national
Dariush GHORBANZADEH
Responsable opérationnel
Public et conditions d'accès
Maîtriser le calcul d'intégrales (simples et multiples), calcul différentiel et le maniement des transformées et séries de Fourier.
Objectifs pédagogiques
Acquérir des techniques mathématiques utilisées dans l'étude des signaux aléatoires et plus généralement en électronique, physique et acoustique, etc...
Compétences visées
L'élève aura acquis le maniement des outils élémentaires de Mathématiques pour le traitement de signal.
Contenu
Expériences aléatoires. Événements, lois de probabilités, dénombrement, lois usuelles ; conditionnement et indépendance des événements.
·Variables aléatoires discrètes. Moments, lois marginales, lois conditionnelles, indépendance.
·Variables aléatoires à densité. Calcul de lois, moments, lois marginales, indépendance, lois conditionnelles, fonctions caractéristiques.
·Convergence des variables aléatoires.
·Variables aléatoires de carré intégrable. Corrélation, matrice de variance-covariance, régression linéaire.
·Variables aléatoires gaussiennes réelles et vectorielles.
Processus stationnaires au second ordre. Puissance, auto-corrélation, Processus ergodiques ; Spectre d'un signal stationnaire ; bruit blanc.
·Filtrage des signaux stationnaires. Filtrage des signaux numériques, moyennes mobiles, processus auto-régressifs. Indications sur le filtrage des signaux analogiques.
Partie variable : chaînes de Markov, Mouvement brownien, Processus de Poisson, Statistique, Fiabilité et éléments de simulation.
·Variables aléatoires discrètes. Moments, lois marginales, lois conditionnelles, indépendance.
·Variables aléatoires à densité. Calcul de lois, moments, lois marginales, indépendance, lois conditionnelles, fonctions caractéristiques.
·Convergence des variables aléatoires.
·Variables aléatoires de carré intégrable. Corrélation, matrice de variance-covariance, régression linéaire.
·Variables aléatoires gaussiennes réelles et vectorielles.
Processus stationnaires au second ordre. Puissance, auto-corrélation, Processus ergodiques ; Spectre d'un signal stationnaire ; bruit blanc.
·Filtrage des signaux stationnaires. Filtrage des signaux numériques, moyennes mobiles, processus auto-régressifs. Indications sur le filtrage des signaux analogiques.
Partie variable : chaînes de Markov, Mouvement brownien, Processus de Poisson, Statistique, Fiabilité et éléments de simulation.
Bibliographie
- D. GHORBANZADEH (1998) : Probabilités. Exercices corrigés. Éditions Technip, Paris.
- D. GHORBANZADEH, P. MARRY, N. POINT, D. VIAL (2008) : Eléments de Mathématiques du Signal. Exercices résolus. Dunod, Paris.
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Type |
Intitulé |
Equipe pédagogique |
Modalité(s) / Lieu(x) |
Code |
|
---|---|---|---|---|---|
Type
Diplôme/ certificat
|
Equipe pédagogique
Electroniques, électrotechnique, automatique et mesure (EEAM)
|
Modalité(s) / Lieu(x)
|
Code
MRI0200A
|
||
Type
Diplôme/ certificat
|
Equipe pédagogique
Informatique
|
Modalité(s) / Lieu(x)
|
Code
MR11604A
|
||
Type
Diplôme/ certificat
|
Equipe pédagogique
Mathématique et statistique
|
Modalité(s) / Lieu(x)
|
Code
LG02400A
|
||
Type
Diplôme/ certificat
|
Equipe pédagogique
Electroniques, électrotechnique, automatique et mesure (EEAM)
|
Modalité(s) / Lieu(x)
|
Code
CPN5400A
|
||
Type | Intitulé | Equipe pédagogique | Modalité(s) / Lieu(x) | Code |
Contact
EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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75003 Paris
Sabine Glodkowski
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UE
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-
Paris
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Paris
- 2018-2019 2nd semestre : Présentiel
- 2019-2020 2nd semestre : Présentiel
- 2020-2021 2nd semestre : Présentiel
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Dariush GHORBANZADEH