calvin Sur cette page vous trouverez différents thèmes de travaux pratiques de traitement du signal, formulés sous environnement Python.

[Auteur : J.-F. Bercher]

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Des sujets

  1. Un sujet élémentaire sur les notions de réponse impulsionnelle, de représentation fréquentielle, de filtrage via équations aux différences et convolution, avec notamment la vérification de la relation de Plancherel \(\rightarrow\)
  2. Quelques éléments sur le traitement (linéaire) d'images, vues comme des signaux 2D. ceci permet d'approfondir les notions de représentation en fréquence, et d'appréhender la convolution, cette fois-ci sur des objets 2D \(\rightarrow\)
  3. On poursuit sur la transformée de Fourier, en examinant les limitations liées à la durée finie d'observation : limitation de la capacité de résolution, phénomènes de masquage. On examine également la construction de la TFD et la dualité échantillonnage-périodisation. On vérifie la validité de la formule d'interpolation. Enfin, on s'intéresse à une représentation pour des signaux non stationnaires, en implantant un spectrogramme \(\rightarrow\)
  4. Le but est ici d'examiner les bases de conception et d'implantation de filtres numériques. On conçoit et on applique quelques filtres numériques à un signal resque périodique, entâché d'une dérive lentement variable du niveau moyen \(\rightarrow\)
  5. Quelques expérimentations autour de la problématique du filtrage adaptatif : implantation et étude d'un algorithme LMS, éventuellement d'un MCR, application à différents problèmes d'identification et de soustraction de bruit \(\rightarrow\)
  6. Some basic experiments on array processing: we deal with classical beamforming, Capon's method and spatial filtering, in the case of a Uniform Linear Array and a plane waves model. In the near future, we will also deal with circular waves \(\rightarrow\)

Environnement de travail - TP Signal sous Python

Sous Python, on dispose d'un certain nombre de bibliothèques scientifiques qui nous seront utiles, notamment numpy, scipy et matplotlib. Le module pylab permet de charger des commandes simplifiées analogues à celles que l'on trouve dans Matlab.

Spyder

Pour ces TP, vous utiliserez l'éditeur Spyder, qui précharge les modules scientifiques et le mode Pylab. Pour la version 2.3 (prochainement disponible), d ans Outils>Préférences>Console IPython>Graphiques, vous vérifierez que le mode graphique (Matplotlib) est activé, que le chargement automatique de Numpy et Pylab est coché, et enfin que la sortie graphique est positionnée sur automatique. Dans Démarrage, vous cocherez "ouvrir une console IPython au démarrage".

Pour ceux qui voudraient installer un environnement équivalent sur un ordinateur personnel, il vous suffit

Dans Spyder, vous pouvez entrer vos commandes soit directement dans la console, soit créer un script (enregistrez le nom sous un nom différent de temp) et l'exécuter par la touche de raccourci F5, ou n'exécuter que les lignes sélectionnées par F9.

 Aide

Vous disposez d'une aide en ligne via l'inspecteur d'objet, qui est également automatiquement activé lorsque vous entrez des commandes dans l'éditeur ou la console ; si vous entrez plot( par exemple, l'aide sur la fonction sera affichée dès que vous aurez entré la parenthèse ouvrante. Vous disposez également d'une aide en ligne par help(nom_de_la fonction).