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Séance de cours

Traitement du signal : corrélation et densité spectrale

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 la corrélation et la densité spectrale des signaux, en commençant par la définition de l'intercorrélation pour les signaux à énergie finie, conduisant à l'autocorrélation et son lien avec l'énergie du signal. La séance de cours explore ensuite la transformation de Fourier de l'autocorrélation, montrant sa connexion à l'énergie du signal. Passant aux signaux à puissance finie, la séance de cours définit l'intercorrélation et l'autocorrélation pour les signaux à puissance finie, soulignant le concept de densité de puissance spectrale comme la transformée de Fourier de l'autocorrélation.

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Enseignant·e·s (2)

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.

Pascal Frossard

Source officielle

Concepts associés (29)

Densité spectrale de puissance

On définit la densité spectrale de puissance (DSP en abrégé, Power Spectral Density ou PSD en anglais) comme étant le carré du module de la transformée de Fourier, divisé par le temps d'intégration, (ou, plus rigoureusement, la limite quand tend vers l'infini de l'espérance mathématique du carré du module de la transformée de Fourier du signal - on parle alors de densité spectrale de puissance moyenne).

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.

Traitement numérique du signal

Le traitement numérique du signal étudie les techniques de traitement (filtrage, compression, etc), d'analyse et d'interprétation des signaux numérisés. À la différence du traitement des signaux analogiques qui est réalisé par des dispositifs en électronique analogique, le traitement des signaux numériques est réalisé par des machines numériques (des ordinateurs ou des circuits dédiés). Ces machines numériques donnent accès à des algorithmes puissants, tel le calcul de la transformée de Fourier.

Traitement du son

Le traitement du son est la branche du traitement du signal qui s'applique aux signaux audio, dans le but notamment d'en améliorer la qualité, de les compresser, ou d'en extraire de l'information. Le terme analogique désigne quelque chose qui est mathématiquement représenté par une fonction continue. Donc un signal analogique est un signal représenté par un flux continu de donnée, ici dans un circuit électrique sous la forme de tension ou de courant.

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Séances de cours associées (53)

Théorie de l'échantillonnage et de la reconstruction

Couvre les concepts de signaux analogiques, discrets et numériques, les temps d'échantillonnage, les fréquences et les impulsions.

Propriétés des signaux de domaine temps-fréquence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principales propriétés des signaux de domaine temps-fréquence et leurs limites.

Les relations parsévaliennes et la transformation de Fourier Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les relations d'analyse, les séries de Fourier, le calcul d'énergie et la corrélation dans le traitement du signal.

Fondements du traitement des signaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Pollution atmosphérique: analyse de corrélation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.

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Transformation de Fourier

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