UE T9ISN-A - Technique

Ce module propose d'étudier les systèmes récents en apprentissage profond. D'une part, nous nous intéresserons aux systèmes récurrents et d'autres par aux approches non-supervisées génératives telles que les méthodes par réseaux antigonistes.

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Depuis une quinzaine d'années et les premières contributions de Foschini et Telatar, il est désormais acquis que l'utilisation de plusieurs antennes à l'émetteur et au récepteur permet d'augmenter considerablement les performances des systèmes de télécommunications en termes de capacité. Les systèmes multi-antennes, déj à utilisés dans les normes 802.11n (Wi-Fi) et LTE Advanced (4G), sont également prévus dans la future norme 5G, où les stations de base pourront être équipées d'une centaine d'antennes.
L'objectif de ce cours est d'aborder les techniques de traitement de signal/communications numériques associées aux systèmes multi-antennes. Dans une première partie intitulée "Traitement d'antenne", nous étudierons plusieurs techniques avancées de traitement statistique du signal permettant d'extraire des informations de signaux reçus par un réseau de capteurs en particulier nous aborderons les techniques de détection, de localisation de sources émettrices, de focalisation d'antenne (beamfoming). Dans une seconde partie intitulée "Systèmes MIMO", on s'intéressera aux apports des systèmes mulit-antennaires en communications numériques en particulier nous aborderons les techniques de précodage, de codage spatio-temporel, qui permettent d'exploiter la diversité spatiale inhérente afin d'augmenter le débit et diminuer le taux d'erreur d'une transmission.

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L'objectif de ce cours est de présenter les grandes familles d'approches permettant de réaliser la segmentation d'une image, c'est- à-dire la partition d'une image en différentes zones représentant chacune un objet caractéristique. Le cours se décompose en trois parties : des généralités sur les méthodes de segmentation, les méthodes de segmentation fondées sur la détection de régions homogènes, et enfin, les approches reposant sur la détection d'hétérogénéités dans l'image, c'est à dire sur la détection de frontières.

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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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Le principe est d'illustrer les concepts avancés de traitement du signal dans différentes applications biomédicales (EEG/ECG/etc.)

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Ce module permet de présenter dans un premier temps le principe des systèmes de communications numériques IoT depuis la collecte de la données jusqu' à son traitement (sur le cloud, sur l'objet, etc.). Dans un deuxième temps, les systèmes LPWAN sont exposés, nous en dressons les avantages et les inconvénients dans des contexte de bandes libres et de bandes licenciées. Dans un troisième temps, un focus particulier est fait sur les couches physiques des réseaux à base de technologies Sigfox, LoRa et LoRa-E. Pour finir, les défis ouverts vis- à-vis de la popularité de ces technologies sont exposés.

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Ce module comporte 2 parties :

* Partie 1 : Ce module donne un aperçu des techniques de navigation par satellites. Le GPS ou système de positionnement mondial, qui est actuellement le seul système entièrement opérationnel, est étudié en détails. Une première partie est consacrée au fonctionnement des récepteurs GPS, puis l'accent est mis sur les différents algorithmes classiquement utilisés pour résoudre le problème de positionnement. Enfin, la question du contrôle d'intégrité, cruciale en aviation civil, est abordée. Le module se termine par une présentation de Galiléo, l'alternative européenne au GPS.

* Partie 2 : Présentation des systèmes de guidage inertiel

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Ce cours a pour objectif d'introduire les concepts fondamentaux à la conception de systèmes et d'algorithmes utilisant la capture, l'analyse, le traitement et la restitution d'images et vidéos 3D.

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L'objet de ce cours est de présenter les outils de base et avancés pour développer des approches paramétriques en traitement du signal. Cela comprend une réflexion sur la modélisation des signaux, les techniques d'estimation des paramètres associés ainsi qu'une présentation du filtage optimal de Wiener, des filtrages adaptatifs de type LMS ou RLS. Puis, le filtrage de Kalman est traité dans le cas d'une représentation de l'espace d'état linéaire et non-linéaire. Enfin, le filtrage particulaire est présenté. Ces approches peuvent être déclinées dans différentes applications (parole, communication mobile, radar, GPS, etc.).

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Ce cours introduit des concepts de codage correcteur d'erreurs des systèmes de 5e génération qui sont les codes LDPC (Low Density Parity Check) et les codes polaires.Ces codes sont maintenant grandement utilisés dans d'autres standards de télécommunications tels que LTE, WiFi et DVB. Dans ce cours, nous introduirons les concepts liés à ces deux codes et à leurs décodages associés.

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Ce cours a pour objet de présenter les techniques de traitement du signal appliquées au radar.

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