S1

Chapitre 1. Notions fondamentales  de codage source et codage canal         (2 Semaines)

- Définition, différence et Intérêt du codage canal et du codage source

- Source et codage source

- Canal et codage canal

- Notions sur le codage conjoint

Chapitre 2. Codages entropiques                                                                            (2 Semaines)

- Rappels sur la théorie de l’information.

- Entropie et mesure de l’information

- Codage de Huffman - les versions adaptatives de Huffman et Shannon-Fano

- Le codage arithmétique

- Le codage LZW

- Critères d’évaluation

Chapitre 3 : Codage du canal                                                                            (4 Semaines)

- Principales notions et définitions

- Schéma général de communication et canal de transmission

- Type de canaux

- Efficacité, redondance et Capacité du canal

- Codage du canal et deuxième théorème de Shannon. Stratégies du codage du canal

- Codage correcteur d’erreurs  (codes de Hamming, codes linéaires, codes cycliques, codes  de Reed-Solomon …etc)

- Les turbo-codes  et code LDPC

- Performances d’un codeur

- Exemples d’application

Chapitre 4. Méthodes de compression avec pertes                              (3 Semaines)

- Notions générales et définition.

- Schéma général des méthodes de compression basées sur les transformations

- Critères d’évaluation (MSE, PSNR, CR, SSIM ..etc)

- Description des différentes parties (Transformation, Quantification et codage entropique)

- Effets de la transformation sur la méthode de compression

- Effets de la quantification et différents types de quantification

- Les normes et les organismes de normalisation de compression d’images

Chapitre 5. Techniques de compression d’images   (Cas du JPEG)                 (4 Semaines)

- La norme JPEG, principe et historique

- DCT et ses différentes versions. Propriétés et avantages.

- Le découpage en blocs 8x8 et DCT2D

- Matrice de quantification

- Balayage en zig-zag

- Codage entropique

- Calculs du MSE, PSNR, CR, SSIM et complexité calculatoire

   - Généralités sur les méthodes de compression d’images à base de la DWT (Exemples : EZW ou SPIHT ou JPEG2000 …), comparaison avec JPEG.

Objectifs de l’enseignement :

L’étudiant reçoit les notions de base qui lui permettent de comprendre et d’appliquer des méthodes de traitement de signal concernant les signaux aléatoires et les filtres numériques.

Connaissances préalables recommandées :

Des connaissances sur le traitement numérique des signaux déterministes et les probabilités sont nécessaires pour suivre cette matière. Ces connaissances sont dispensées au niveau de la troisième année licence Télécommunications.

Contenu de la matière :

Chapitre 1. Rappels sur les filtres numériques (RIF et RII)                                                  (3 Semaines)

- Transformée en Z

- Structures, fonctions de transfert,  stabilité et implémentation des filtres numériques (RIF et RII)

- Filtre numérique à minimum de phase

- Les méthodes de synthèses des filtres RIF et des filtres RII

- Filtres numériques Multicadences

Chapitre 2. Signaux aléatoires et processus stochastiques                                                 (4 Semaines)

- Rappel sur les processus aléatoires

- Stationnarité

- Densité spectrale de puissance

- Filtre adapté, filtre de Wiener

- Périodogramme, corrélogramme, périodogramme moyenné, périodogramme lissé

- Notions de processus stochastiques

- Stationnarités au sens large et strict et Ergodicité

- Exemples de processus stochastiques (processus de Poisson, processus gaussien et Markovien)

- Statistiques d'ordre supérieur (Moments et cumulants, Polyspectres, processus non gaussiens, traitements non linéaires)

- Introduction au filtrage particulaire

Chapitre 3. Analyse spectrale paramétrique et filtrage numérique adaptatif               (4 Semaines)

- Méthodes paramétriques

- Modèle AR (Lévinson, Yulewalker, Burg, Pisarenko, Music …)- Modèle ARMA

- Algorithme du gradient stochastique LMS

- Algorithme des moindres carrés récursifs RLS

Chapitre 4. Analyse temps-fréquence et temps-échelle                                                          (4 Semaines)

- Dualité temps-fréquence

- Transformée de Fourier à court terme

- Ondelettes continues, discrètes et ondelettes dyadiques

- Analyse multi-résolution et bases d’ondelettes

- Transformée de Wigner-Ville

- Analyse Temps-Echelle,

Mode d’évaluation :

Contrôle continu : 40% ; Examen : 60%.

Références bibliographiques :

1. Mori Yvon,  “Signaux aléatoires et processus stochastiques“, Lavoisier, 2014.
   
2. E. Robine, “Introduction à la théorie de la communication, Tome II: Signaux aléatoires“, Masson 1970.
   
3. N. Hermann, “Probabilités de l'ingénieur : variables aléatoires et simulations Bouleau“, 2002.
   
4. M. KUNT, “Traitement Numérique des Signaux“, Dunod, Paris, 1981.
   
5. J. M Brossier, “Signal et Communications Numériques, Collection Traitement de Signal“, Hermès, Paris, 1997.
   
6. M. Bellanger, “Traitement numérique du signal : Théorie et pratique“, 8^e  édition, Dunod, 2006.
7. K. Belloulata, "Introduction au Traitement Numérique du Signal sous Matlab", OPU, 2ème édition, 2014

Normes et Protocoles

S1 RT  

Chapitre 1

L'analyse de la propagation des ondes électromagnétiques au niveau du sol et dans l'atmosphère (Troposphère, stratosphère et l'ionosphère). Cette matière fera également l'objet d'étude sur le rayonnement des antennes. Pour cela une illustration des équations de maxwell, jusqu'à la description des antennes (Antenne dipôle, réseaux d'antennes, Rayonnement des ouvertures plans ),

l'issue de ce cours, l’étudiant saura identifier les fonctions réalisées dans les systèmes de communication numérique avancés. Cette matière aborde les différentes notions sur les canaux non idéaux, les techniques d’accès multiple ainsi que les systèmes MIMO.

Objectifs de l’enseignement :

L’étudiant reçoit les notions de base qui lui permettent de comprendre et d’appliquer des méthodes de traitement de signal concernant les signaux aléatoires et les filtres numériques.

Connaissances préalables recommandées :

Des connaissances sur le traitement numérique des signaux déterministes et les probabilités sont nécessaires pour suivre cette matière. Ces connaissances sont dispensées au niveau de la troisième année licence Télécommunications.

Contenu de la matière :

Chapitre 1. Rappels sur les filtres numériques (RIF et RII)                                 (3 Semaines)

- Transformée en Z

- Structures, fonctions de transfert,  stabilité et implémentation des filtres numériques (RIF et RII)

- Filtre numérique à minimum de phase

- Les méthodes de synthèses des filtres RIF et des filtres RII

- Filtres numériques Multicadences

Chapitre 2. Signaux aléatoires et processus stochastiques                               (4 Semaines)

- Rappel sur les processus aléatoires

- Stationnarité

- Densité spectrale de puissance

- Filtre adapté, filtre de Wiener

- Périodogramme, corrélogramme, périodogramme moyenné, périodogramme lissé

- Notions de processus stochastiques

- Stationnarités au sens large et strict et Ergodicité

- Exemples de processus stochastiques (processus de Poisson, processus gaussien et Markovien)

- Statistiques d'ordre supérieur (Moments et cumulants, Polyspectres, processus non gaussiens, traitements non linéaires)

- Introduction au filtrage particulaire

Chapitre 3. Analyse spectrale paramétrique et filtrage numérique adaptatif     

(4 Semaines)

- Méthodes paramétriques

- Modèle AR (Lévinson, Yulewalker, Burg, Pisarenko, Music …)- Modèle ARMA

- Algorithme du gradient stochastique LMS

- Algorithme des moindres carrés récursifs RLS

Chapitre 4. Analyse temps-fréquence et temps-échelle                                     (4 semaines)

- Dualité temps-fréquence

- Transformée de Fourier à court terme

- Ondelettes continues, discrètes et ondelettes dyadiques

- Analyse multi-résolution et bases d’ondelettes

- Transformée de Wigner-Ville

- Analyse Temps-Echelle,

Mode d’évaluation :

Contrôle continu : 40% ; Examen : 60%.

Références bibliographiques :

1.   Mori Yvon,  “Signaux aléatoires et processus stochastiques“, Lavoisier, 2014.

2.   E. Robine, “Introduction à la théorie de la communication, Tome II: Signaux aléatoires“, Masson 1970.

3.  N. Hermann, “Probabilités de l'ingénieur : variables aléatoires et simulations Bouleau“, 2002.

4.  M. KUNT, “Traitement Numérique des Signaux“, Dunod, Paris, 1981.

5.   J. M Brossier, “Signal et Communications Numériques, Collection Traitement de Signal“, Hermès, Paris, 1997.

6.   M. Bellanger, “Traitement numérique du signal : Théorie et pratique“, 8^e  édition, Dunod, 2006.

7. K. Belloulata, "Introduction au traitement numérique du signal sous Matlab", OPU, 2ème édition 2014.

Objectifs de l’enseignement :

Travaux pratiques réalisés sous MATLAB pour donner un aspect pratique à des notions théoriques complexes.

Connaissances préalables recommandées :

Mathématiques (Théorie et calcul des probabilités, Analyse complexe)- Théorie du signal déterministe,  Probabilités et statistiques.

Contenu de la matière :

TP1 : Synthèse et application d’un filtre RIF passe-bas par la méthode des fenêtres (Hanning, Hamming, Bessel et/ou Blackman)

TP2 : Synthèse et application d’un filtre RII passe-bas par transformation bilinéaire

TP3 : Analyse spectrale paramétrique AR et/ou ARMA de signaux sonores (exemple de signaux non-stationnaires)

TP4 : Elimination d’une interférence 50Hz par l’algorithme du gradient  LMS

TP5 : Débruitage d’un signal par la transformée en ondelette discrète DWT

Mode d’évaluation :

Contrôle continu : 100% 

Références bibliographiques :

1.  Mori Yvon,  “Signaux aléatoires et processus stochastiques“, Lavoisier, 2014.
2.  E. Robine, “Introduction à la théorie de la communication, Tome II: Signaux aléatoires“, Masson 1970.
3.  N. Hermann, “Probabilités de l'ingénieur : variables aléatoires et simulations Bouleau“, 2002.
4.  M. KUNT, “Traitement Numérique des Signaux“, Dunod, Paris, 1981.
5.  J. M Brossier, “Signal et Communications Numériques, Collection Traitement de Signal“, Hermès, Paris, 1997.
6.  M. Bellanger, “Traitement numérique du signal : Théorie et pratique“, 8^e  édition, Dunod, 2006.

7. K. Belloulata, "Introduction au traitement numérique du signal sous Matlab", OPU, 2ème édition, 2014.