FRUAI0350936CPRCP721

Nature: 
semestre
programname: 
Système numériques - semestre 5
program information: 

A la fin de ce module, l'étudiant doit être capable de

  • Proposer un modèle pertinent pour représenter les signaux aléatoires et les systèmes linéaires (modèlisation de type source-filtre)
  • Déterminer les paramètres optimaux de ces modèles au sens du critère d’erreur quadratique moyenne minimale
  • Comprendre la théorie de Wiener-Hopf (critère d’optimisation, principe orthogonalité, solution optimale) et ses différentes applications (problèmes inverses, identification de système, prédiction linéaire, …)
  • Maîtriser la mise en œuvre et connaître les propriétés des différents algorithmes conduisant à la solution optimale du problème d'optimisation de façon itérative : algorithme du gradient, des moindres carrés moyennés, des moindres carrés récursifs, de Newton ou quasi-Newton, de projection affine.
  • Connaître les principes à la base du filtrage de Kalman en contexte linéaire et discret : modélisation, phases de prédiction et phase de mise à jour. Extension aux problèmes non-linéaires à travers le filtre de Kalman étendu.
qualificiation information: 
globalvolume: 
0
study information: 
study competencedesc: 
formofteaching: 
structure information: 
refcourse: 
FRUAI0350936CCOEN2382
FRUAI0350936CCOEN2383
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FRUAI0350936CCOEN2212

Dernière mise à jour : 04/17/2019 - 11:10