Signal Processing for communications

Deux parties dans cet enseignement des bases du traitement du  signal : "Outils théoriques pour le traitement du signal" et "Traitement numérique du signal (Implémentation)"

Objectifs de le partie "Outils théoriques pour le traitement du signal" :

- Comprendre les classes de signaux déterministes et aléatoires stationnaires avec les notions de fonctions d'autocorrelation et de densité spectrale

- Comprendre la notion de filtrage linéaire et savoir utiliser les relations de Wiener Lee

- Comprendre les éléments de base de l'échantillonnage avec le théorème de Shannon

- Comprendre les notions de base concernant le traitement non-linéaire de signaux déterministes et aléatoires stationnaires

Objectifs de la partie "Traitement numérique du signal (implémentation)" :

- Être capable de numériser correctement un signal et de générer des signaux numériques simples,

- Être capables d'estimer numériquement la fonction d'autocorrélation et la représentation fréquentielle (transformée de Fourier, densité spectrale de puissance) d'un signal

- Être capable de déterminer la réponse impulsionnelle de filtres simples (à réponse impulsionnelle finie, dit RIF) et de les synthétiser, c'est-à-dire de choisir leurs paramètres pour satisfaire à un gabarit donné

- Être capable de filtrer des signaux et d'expliquer les résultats obtenus

Partie "Outils théoriques pour le traitement du signal" :

Corrélations et Spectres

Echantillonnage

Filtrage Linéaire 

Traitements non-linéaires

Partie "Traitement numérique du signal" :

- Numérisation du signal : échantillonnage et quantification

- Passage de la fonction d'autocorrélation et de la transformée de Fourier "outils théoriques" à une version implantable numériquement : quelles approximations ? quelles conséquences ?

- Définition des filtres numériques (RIF, RII), synthèse des filtres RIF

Calcul intégral, éléments de base en probabilités