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La psychométrie est la science qui étudie l'ensemble des techniques de mesures pratiquées en psychologie, ainsi que les techniques de validation et d'élaboration de ces mesures. Ces techniques concernent tous les champs de la psychologie, ainsi que d'autres domaines de sciences connexes (comme la recherche en comportement du consommateur par exemple). À l'origine, elles ont surtout émergé par l'intérêt croissant pour la mesure des performances intellectuelles porté notamment par le développement de l'échelle métrique de l'intelligence du psychologue Alfred Binet et Théodore Simon (âges mentaux ou quotient intellectuel, quotients de développement dans la petite enfance) ou bien pour l'analyse des composantes de la personnalité (affectivité, émotions, relations avec les autres). La psychométrie est la science de la mesure de l'esprit et s'établit en tant que telle par l'usage de procédures rigoureuses s'appuyant notamment sur l'usage de techniques statistiques variées. Parmi les moyens dont dispose la psychologie pour mesurer une caractéristique psychologique, le questionnaire d’autoévaluation (parfois appelé échelle de mesure ou simplement questionnaire) demeure celui qui est le plus couramment utilisé. La relative brièveté d’administration des questionnaires d’autoévaluations et la possibilité de les utiliser auprès d’un grand nombre de personnes simultanément en font un moyen de mesure très prisé dans l’étude de l’être humain. Les questionnaires d’autoévaluation sont des outils de mesure qui se composent d’items relatifs aux caractéristiques que l’on cherche à mesurer. Par exemple, une question que l’on pourrait poser si l’on voulait mesurer l’estime de soi chez un individu est : « Ai-je une attitude positive vis-à-vis de moi-même » (Rosenberg, 1965). Cela étant dit, il subsiste un problème de taille dans la tendance qu’a l’être humain à évaluer ses sentiments et comportements de façon erronée ou encore en voulant se présenter sous un jour favorable (voir pour un exemple de désirabilité sociale : Congard, Antoine, Ivanchak et Gilles, 2012).
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As the variables contained in a cell are stor [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The Parks-McClellan (PM) algorithm is a clever application of advanced
polynomial fitting techniques to the problem of FIR filter design. In
this notebook we will explore the key ideas behind the method by
considering the design of a simple Type-I lowpass filter.
NOTE: This notebook uses interactive widgets. If the interactive
controls do not work or show up, please fo [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will implement a simple fractional resampler that
uses local Lagrange interpolation. The resampler can be used to perform
any rational sampling rate change (but beware of aliasing when
downsampling!)
In [1]:
import numpy as np
import IPython
from scipy.io import wavfile
Local Lagrange interpolation[4]¶
To perform resampling we will need to compute subsample values and, in