UE E9TS-D - Outils et algorithmie

Les composants matériels reconfigurables du type FPGA (Field Programmable Gate Array) sont, depuis le début des années 2000, de réelles alternatives aux composants matériels spécifiques ASIC (Application Specific Integrated Circuit). Dans le cadre du traitement du signal, l'exploitation du parallélisme matériel des FPGA permet d'obtenir des performances supérieures aux classiques implémentations ciblant des DSP (Digital Signal Processor). Pour augmenter l'adéquation des FPGA au domaine du traitement du signal, les fabricants de circuits ont fait évoluer leurs produits au niveau architectural (apparition dans les circuits de blocs arithmétiques matériels dédiés au traitement du signal) et au niveau logiciel (développement d'outils de conception de haut niveau liées aux outils de développement des algorithmes comme Matlab). Les FPGA sont donc aujourd'hui des composants de premier plan pour l'implémentation d'applications du traitement du signal.


Cet enseignement propose de fournir les connaissances et les méthodes pour implémenter efficacement des applications orientées traitement du signal en ciblant un circuit du type FPGA.

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Le langage C est l'un des meilleurs choix possibles pour l'implémentation efficace d'algorithmes de traitement du signal. Son utilisation requiert une maitrise parfaite des pointeurs qui sont abordés dans cet enseignement sous tous leurs aspects : passage par référence, tableaux, allocation et transtypage, arithmétique de pointeurs, pointeurs génériques, pointeurs de pointeurs ou encore pointeurs de fonctions. Chacun de ces différents points donne lieu à une implémentation de traitement d'image. Un intérêt tout particulier est porté à l'optimisation au sens large : génie logiciel (cohérence d'écriture, structuration, etc) et amélioration de la vitesse d'éxécution.

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L'objectif est ici d'implémenter quelques applications de traitement des images au moyen d'algorithmes d' intelligence artificielle et d'évaluer les performances des résultats obtenus.

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