Séance de cours

Propriétés des signaux de domaine temps-fréquence

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Dans cours

EE-350: Traitement des signaux

Dans ce cours, nous présentons les méthodes de base du traitement des signaux. ...

Description

Cette séance de cours couvre les principales propriétés des signaux du domaine temps-fréquence, y compris la linéarité, la corrélation, la convolution et les limitations pour les signaux de durée illimitée. Il traite également de la convolution des signaux longs par des signaux courts en utilisant l'addition sectionnée.

Enseignant·e·s (2)

Pascal Frossard

Teaching & PhD PhD Students Yiming Qin, Alba Carballo Castro, Elisa Messori, Ke Wang, Sevda Ögüt, Tuna Alikasifoglu, William Cappelletti, Manuel Madeira, Mahdi Amiri, Ortal Yona Senouf, Vasiliki Rizou, Cem Bilaloglu, Abdellah Rahmani, Amel Abdelraheem, Jérémy Jean Philippe Baffou, Adam Hazimeh, Vincent Jung, Yike Zhao Past EPFL PhD Students Dan Jurca, Jean-Paul Wagner, Ivana Radulovic, Ivana Tosic, Effrosyni Kokiopoulou, Zafer Arican, Vijayaraghavan Thirumalai, Tamara Tosic, Eirina Bourtsoulatze, Elif Vur

Jean-Philippe Thiran

Jean-Philippe Thiran was born in Namur, Belgium, in August 1970. He received the Electrical Engineering degree and the PhD degree from the Université catholique de Louvain (UCL), Louvain-la-Neuve, Belgium, in 1993 and 1997, respectively. From 1993 to 1997, he was the co-ordinator of the medical image analysis group of the Communications and Remote Sensing Laboratory at UCL, mainly working on medical image analysis. Dr Jean-Philippe Thiran joined the Signal Processing Institute (ITS) of the Swiss Federal Institute of Technology (EPFL), Lausanne, Switzerland, in February 1998 as a senior lecturer. He was promoted to Assistant Professor in 2004, to Associate Professor in 2011 and is now a Full Professor since 2020. He also holds a 20% position at the Department of Radiology of the University of Lausanne (UNIL) and of the Lausanne University Hospital (CHUV) as Associate Professor ad personam. Dr Thiran's current scientific interests include Computational medical imaging: acquisition, reconstruction and analysis of imaging data, with emphasis on regularized linear inverse problems (compressed sensing, convex optimization). Applications to medical imaging: diffusion MRI, ultrasound imaging, inverse planning in radiotherapy, etc.Computer vision & machine learning: image and video analysis, with application to facial expression recognition, eye tracking, lip reading, industrial inspection, medical image analysis, etc.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement du signal: Fourier analysis

Concepts associés (31)

Transformation de Fourier

thumb|Portrait de Joseph Fourier. En mathématiques, plus précisément en analyse, la transformation de Fourier est une extension, pour les fonctions non périodiques, du développement en série de Fourier des fonctions périodiques. La transformation de Fourier associe à toute fonction intégrable définie sur R et à valeurs réelles ou complexes, une autre fonction sur R appelée transformée de Fourier dont la variable indépendante peut s'interpréter en physique comme la fréquence ou la pulsation.

Corrélation (statistiques)

En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.

Non-uniform discrete Fourier transform

In applied mathematics, the nonuniform discrete Fourier transform (NUDFT or NDFT) of a signal is a type of Fourier transform, related to a discrete Fourier transform or discrete-time Fourier transform, but in which the input signal is not sampled at equally spaced points or frequencies (or both). It is a generalization of the shifted DFT. It has important applications in signal processing, magnetic resonance imaging, and the numerical solution of partial differential equations.

Pearson correlation coefficient

In statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.

Corrélation croisée

La corrélation croisée est parfois utilisée en statistique pour désigner la covariance des vecteurs aléatoires X et Y, afin de distinguer ce concept de la « covariance » d'un vecteur aléatoire, laquelle est comprise comme étant la matrice de covariance des coordonnées du vecteur. En traitement du signal, la corrélation croisée (aussi appelée covariance croisée) est la mesure de la similitude entre deux signaux.

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Séances de cours associées (57)

Propriétés de la transformation de Fourier

Couvre les propriétés de la transformation de Fourier, y compris la linéarité, les déplacements, l'inversion du temps, la différenciation, l'intégration, la convolution et la symétrie conjuguée.

Fondements du traitement des signaux

Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.

Traitement d'image I: Dithering ordonné et transformée de Fourier

Explore le tramage ordonné et transforme Fourier en traitement d'image.

Transformée de Fourier discrète : Propriétés principales

Couvre les principales propriétés des méthodes de transformée de Fourier discrète et de convolution.

Transformée de Fourier : LTI Systems

Explore l'application de la transformée de Fourier aux systèmes LTI, y compris la réponse en fréquence, la convolution, la différenciation et la résolution d'équations différentielles.

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Corrélation (statistiques)

Non-uniform discrete Fourier transform

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Corrélation croisée

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