Composante
ENSEIRB-MATMECA
Code interne
EE8A
Description
Niveau de connaissances (savoirs) :
N1 : débutant
N2 : intermédiaire
N3 : confirmé
N4 : expert
Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE
Acquérir les principes de fonctionnement de systèmes à microprocesseurs modernes : (C1, N2), (C2, N2)
Acquérir les notions de programmation objet : (C1, N2), (C2, N2)
Identifier les fonctionnalités matérielles disponibles sur un système à processeur : (C1, N3), (C2, N3)
Apprendre les bases d'un système d'exploitation : (C1, N2), (C2, N2)
Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE
Appréhender la syntaxe d'un langage de programmation orientée objet, le C++ : (C3, N2), (C4, N2)
Manipuler un flot de conception logicielle pour microcontrôleur, à savoir l'environnement IAR : (C3, N3)
Utiliser un outil de débogage pour la conception logicielle : (C3, N3), (C5, N3)
Réalisation d'une application sur microcontrôleur 32 bits, la série AT91SAM7 : (C4, N3), (C5, N3), (C7,N3), (C8,N3)
Utilisation de structures logicielle à plusieurs fils d'éxécution : (C4, N3), (C5, N3)
Manipuler les structures de communication entre processus : (C3, N3), (C4, N3), (C5, N3)
Liste des enseignements
Au choix : 2 parmi 4
UE E8-A1 Majeure Numérique
8 créditsUE E8-A2 Analogique
8 créditsUE E8-A3 TSI
8 créditsCompression des signaux
2,25 créditsFiltrage et estimation
1,75 créditsIntelligence artificielle pour l'image
1,5 créditsIntroduction au traitement des images
2,5 crédits
UE E8-A4 Automatique
8 crédits
UE E8-A1 Majeure Numérique
ECTS
8 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Conception d'un processeur avec jeu d'instructions élémentaires
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif de ce module est d'assembler des fonctions élémentaires (combinatoires et séquentielles) pour réaliser un processeur programmable avec un jeu d'instructions élémentaires. L'architecture conçu sera intégrée sur une carte de prototypage FPGA.
Le processeur à concevoir est un processeur 8-bits à usage universel. Il est capable d'exécuter 4 types d'instructions. Ce processeur est basé sur un registre accumulateur appelé ACCU de taille 8 bits. Chaque instruction est codée sur 8 bits. Deux bits pour coder le type de l'opération (code.op) et 6 bits pour coder l'opérande ou l'adresse de l'opérande dans la mémoire selon le type de l'instruction.
Architecture des processeurs II
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Cet enseignement s'insère dans la continuité du module de première année EN114 et a pour but de renforcer les connaissances en abordant des techniques plus avancées relatives aux processeurs et aux mémoires. La finalité de ce cours est de permettre aux étudiants de comprendre les systèmes multi/many-cœurs les plus sophistiqués. Tout comme EN114, la spécification du jeu d'instructions RISC-V est au coeur de ce module.1 - Introduction à la notion de pipeline2 - Architecture RISC-V pipeline3 - Architecture RISC-V micro-codé4 - Mémoires caches5 - Exécution superscalaire6 - Prédiction de branchement7 - Exécution OoO (Out-of-Order)8 - Renommage de registre9 - Processeur VLIW (Very Long Instruction Word), vectoriel et « Multithreadé »10 - Translation et protection d'adresse11 - Mémoire virtuelle
Projet microinformatique - Majeure
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'ensemble des TPs s'effectue sur la carte Basys MX3 de Digilent, cette carte est basée sur un microcontrôleur PIC32 de chez microchip. La carte est dotée de nombreux composants et le microcontrôleur présente les interfaces standard, ainsi qu'un système d'interruptions vectorisées.
L'objectif de l'enseignement est d'utiliser les différentes ressources documentaires pour concevoir une application de basique en gérant les composants au niveau le plus bas.
Les étudiants sont placés dans une situation où leur seule source de documentation est constituée par les documents techniques constructeur en anglais. La compréhension de ces documents fait partie intégrante de l'enseignement.
Introduction aux systèmes d'exploitation
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Programmation objet. Langage C++ Majeure
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Cet enseignement vise à apporter aux étudiants les base de la programmation orientée objets. Les concepts génraux de la programmation orientée objets sont introduits en cours. Le language C++ est utilisé afin d'illuster les concepts manipulés. L'ensemble de ces notions sont mises à profit dans un projet afin d'illlustrer de manière pratique l'interet de cette approche de programmation.
Conception ASIC Numérique
Composante
ENSEIRB-MATMECA
UE E8-A2 Analogique
ECTS
8 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
PLL & Applications
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Le concept de synthèse de fréquence est d'abord introduit, de même que les enjeux et limitations de la fonction. Par la suite les différents blocs constituant une boucle à vérouillage de phase sont détaillés ainsi que leur impact sur les performances de la PLL.
TP Électronique 2
Composante
ENSEIRB-MATMECA
TP électronique système (TP obligatoires et tournants).
Techniques Radio Fréquence
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Les objectifs de ce module sont : 1. de se familiariser avec les technologies radiofréquences et leurs applications, 2. de connaitre les différents types de lignes de transmission et leurs caractéristiques, 3. de savoir appliquer les outils mathématiques et graphiques mis en œuvre dans le domaine des radiofréquences, 4. d'être sensibilisé à la problématique de l'adaptation d'impédance, 5. de savoir déterminer des réseaux d'adaptation par éléments localisés et distribués, 6. de fixer les connaissances en cours d'acquisition lors de travaux pratiques mettant en œuvre un logiciel de CAO.
CEM des circuits électroniques
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif de cet enseignement est de sensibiliser les élèves à la problématique de la compatibilité électromagnétique et plus spécifiquement de la susceptibilité des composants et cartes électroniques face à une interférence électromagnétique. Nous aborderons les différents mécanismes de couplage entre une onde électromagnétique et une carte électronique, les différents chemins de couplage permettant à un signal parasite de se propager au sein d'une carte électronique et enfin les différentes techniques de routage, de filtrage et de blindage permettant d'améliorer l'immunité électromagnétique des circuits et cartes électroniques.
Architectures Radio & Circuits Hautes Fréquences
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Etudier le principe des architectures d'émission et de réception Radio-Fréquences
Analyse des circuits en hautes fréquences
UE E8-A3 TSI
ECTS
8 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Compression des signaux
ECTS
2,25 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Le cours couvre les aspects essentiels de la théorie de codage de source utilisés pour la conception d'algorithmes de compression de signaux. Après un bref rappel des grands principes de la théorie de l'information, nous étudions les traitements du signal visant à limiter le débit binaire nécessaire à la transmission des signaux, tels que l'image ou la vidéo. Ces traitements sont illustrés grâce aux principales normes de compression dédiées aux signaux multimedia (JPEG et MPEG).
Filtrage et estimation
ECTS
1,75 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Cet enseignement s'inscrit dans la continuité des cours de signal continu et traitement numérique du signal enseignés les semestres précédents.
L'objectif de ce cours est de proposer une méthodologie pour mener à bien une approche d'estimation en traitement du signal qui peut être développée à BAC+4, en s'appuyant sur les notions de base de type transformée de Fourier, fenêtrage et filtrage linéaire. Cette démarche peut être utile pour mener à bien des approches de classification de signaux s'appuyant sur l'extraction de "signatures" et des approches de type machine learning.
Pour cela, les aspects de caractérisation temporelle, fréquentielle (de la transformée de Fourier d'un signal à temps continu au périodogramme) et temps-fréquence (spectrogramme) sont dans un premier temps abordés. Des compléments de cours sur la catactérisation des filtres linéaires sont aussi donnés.
Puis, sur la base d'un exemple en traitement de la parole, on propose de modéliser le signal, en justifiant ce choix de modèle, puis d'estimer les paramètres du modèle. L'intérêt de cette démarche est mis en avant pour la compression et la classification de signaux de parole.
Enfin, alors que le cours de traitement numérique du signal du semestre 7 se fonde sur la caractérisation des filtres linéaires (RIF/RII, causalité, etc.), nous abordons la synthèse de filtres numériques au travers de différentes méthodes. La notion de filtrage adapté est enfin présenté.
Intelligence artificielle pour l'image
ECTS
1,5 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Ce cours concerne les approches d'apprentissage profond (Deep Learning)
Introduction au traitement des images
ECTS
2,5 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif de cet enseignement est de familiariser les étudiants avec le traitement numérique des images, ses concepts, ses méthodes de base et ses applications
UE E8-A4 Automatique
ECTS
8 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Systèmes Non Linéaires et commandes quadratiques
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Ce cours complète ceux des modules AU 201 (Commande Linéaire et Approches Linéarisantes) et AU 209 (Systèmes Non Linéaires 1). Il permet de maîtriser la représentation de l'évolution dans le plan de phase des systèmes non linéaires et propose d'en étudier la stabilité à travers la méthode de Lyapunov. Dans une deuxième temps, l'équation de Lyapunov est utilisé dans les calculs de Gramiens afin établir une réalisation d'état équilibre et commande linéaire quadratique (LQR). Ce cours est illustré d'exemples nombreux permettant d'appliquer les outils étudiés.
Le plan du cours assuré par André Benine Neto (Univ. de Bordeaux/IMS) est le suivant :
- Nature de points singuliers et linéarisation tangente
- Method de Lyapunov
- Gramien de commandabilité et d'observabilité
- Réalisation équilibre
- Commande linéaire quadratique (LQR)
Modélisation et Commande dans l'Espace d'Etat
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Les systèmes dynamiques sont souvent modélisés par des fonctions de transfert qui permettent de caractériser leur comportement entrée/sortie. Cette modélisation conduit parfois à la disparition d'informations obtenues lors de la modélisation physique du système et peut donc s'avérer inappropriée. La représentation d'état est un autre mode de modélisation moins compact qui permet de sauvegarder toutes les informations décrivant l'évolution interne du système. L'objectif de ce cours est donc de présenter cette représentation en l'illustrant d'exemples permettant d'en comprendre l'intérêt.
Le plan du cours est le suivant :
* Définition de l'état d'un système et de la représentation d'état d'un système. * Différentes formes de représentation d'état. * Propriétés de la matrice de transition. * Notion de commandabilité et d'observabilité. * Détermination d'un observateur. * Commande par retour d'état.
Mise en oeuvre de commande des systèmes
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Ce module permet de mettre en oeuvre deux fonctions communes des systèmes de commande à savoir l'action de type feedforward et le système d'anti-windup. Il s'articule autour d'un TP (feedforward) et d'un TP associé à un Bureau d'Etude utilisant largement Matlab (anti-windup) :
-Synthèse d'une commande de type feedforward associée à une commande de type feedback. -Asservissement d'un système électromécanique avec une limitation forte de l'effort de commande. Etude du phénomène de windup, synthèse d'un système d'anti-windup avec Matlab/Simulink puis évaluation en temp-réel.
TP Automatique 2
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif est la mise en oeuvre sur des systèmes réels des principes et méthodes étudiées en cours, à travers 3 TP :
- Commande d'un asservissement de vitesse avec action de préfiltrage et cahier des charge réaliste. (Manipulation sur Banc moteur à courant continu Leroy Somer 300W). - Commande en tout ou rien d'une enceinte thermique avec observation et minimisation du phénomène de pompage - Synthèse fréquentielle d'un correcteur numérique à l'aide des transformations en Delta et W(bilinéaire), application à la commande numérique d'un asservissement de vitesse.
Analyse Fréquentielle des Systèmes Non Linéaires
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Comme son nom l'indique, un système non linéaire est un système qui n'est pas linéaire, c'est- à-dire un système pour lequel le principe de superposition ne s'applique pas. Cette particularité engendre souvent des phénomènes que bien sûr l'automatique linéaire ne peut expliquer. Dans ce cadre l'objectif de ce cours est d'analyser la cause de phénomènes observés, d'en prévoir les caractéristiques et de proposer des solutions permettant d'en réduire les inconvénients. Le cours est illustré d'exemples permettant d'appliquer les outils étudiés.
Le plan du cours est le suivant :
* Définition et illustration des systèmes non linéaires. * Stabilité d'un système non linéaire bouclé (Critère de Popov, Critère du cercle, Critère du cercle désaxé). * Présentation et application de la méthode du Premier Harmonique pour l'analyse d'une non-linéarité. * Pompage des systèmes non linéaires : Ré-écriture du critère du revers Extension aux systèmes non linéaires Modification d'un phénomène de pompage Asservissement non linéaire de système linéaire Mise en défaut de la méthode du premier harmonique.
Identification des systèmes dynamiques
Composante
ENSEIRB-MATMECA
La problématique abordée concerne la détermination à partir de la connaissance de signaux entrée/sortie, d'un modèle analytique appartenant à une classe donnée. Le comportement dynamique prédit par le modèle doit être le plus voisin possible de celui du processus considéré, au sens d'un critère. On distingue deux grandes classes de méthodes d'identification : les méthodes dites non paramétriques et les approches dites paramétriques. Dans ce cours, nous abordons les méthodes paramétriques. Toute procédure d'identification se déroule de la façon suivante : Choix d'un protocole d'expérimentation, choix d'une structure de modèle, choix d'une méthode d'estimation, validation du modèle estimé. L'objectif de ce cours est d'aborder ces différentes étapes. Plus particulièrement, nous commençons par une présentation et une analyse critique des différentes structures en estimation paramétrique. Puis, parmi les différentes méthodes d'estimation existant dans la littérature scientifique, la méthode d'estimation dite des moindres carrés ordinaires basée sur la minimisation d'un critère quadratique, est abordée. Les différents tests de validation sont alors présentés. Enfin, le cours se termine par un chapitre sur la méthode dite de l'erreur de prédiction.