Estimation spectraleL'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). Les méthodes d'estimation spectrale paramétriques utilisent un modèle pour obtenir une estimation du spectre. Ces modèles reposent sur une connaissance a priori du processus et peuvent être classées en trois grandes catégories : Modèles autorégressif (AR) Modèles à moyenne ajustée (MA) Modèles autorégressif à moyenne ajustée (ARMA). L'approche paramétrique se décompose en trois étapes : Choisir un modèle décrivant le processus de manière appropriée.
Densité spectrale de puissanceOn 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).
Python (langage)Python (prononcé ) est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérative structurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire à Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.
Traitement du signalLe traitement du signal est la discipline qui développe et étudie les techniques de traitement, d'analyse et d' des . Parmi les types d'opérations possibles sur ces signaux, on peut dénoter le contrôle, le filtrage, la compression et la transmission de données, la réduction du bruit, la déconvolution, la prédiction, l'identification, la classification Bien que cette discipline trouve son origine dans les sciences de l'ingénieur (particulièrement l'électronique et l'automatique), elle fait aujourd'hui largement appel à de nombreux domaines des mathématiques, comme la , les processus stochastiques, les espaces vectoriels et l'algèbre linéaire et des mathématiques appliquées, notamment la théorie de l'information, l'optimisation ou encore l'analyse numérique.
Maximum entropy spectral estimationMaximum entropy spectral estimation is a method of spectral density estimation. The goal is to improve the spectral quality based on the principle of maximum entropy. The method is based on choosing the spectrum which corresponds to the most random or the most unpredictable time series whose autocorrelation function agrees with the known values. This assumption, which corresponds to the concept of maximum entropy as used in both statistical mechanics and information theory, is maximally non-committal with regard to the unknown values of the autocorrelation function of the time series.
Traitement numérique du signalLe 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.
MATLABMATLAB (« matrix laboratory ») est un langage de script émulé par un environnement de développement du même nom ; il est utilisé à des fins de calcul numérique. Développé par la société The MathWorks, MATLAB permet de manipuler des matrices, d'afficher des courbes et des données, de mettre en œuvre des algorithmes, de créer des interfaces utilisateurs, et peut s’interfacer avec d’autres langages comme le C, C++, Java, et Fortran.
History of PythonPython (programming language) The programming language Python was conceived in the late 1980s, and its implementation was started in December 1989 by Guido van Rossum at CWI in the Netherlands as a successor to ABC capable of exception handling and interfacing with the Amoeba operating system. Van Rossum is Python's principal author, and his continuing central role in deciding the direction of Python is reflected in the title given to him by the Python community, Benevolent Dictator for Life (BDFL).
Noise (signal processing)In signal processing, noise is a general term for unwanted (and, in general, unknown) modifications that a signal may suffer during capture, storage, transmission, processing, or conversion. Sometimes the word is also used to mean signals that are random (unpredictable) and carry no useful information; even if they are not interfering with other signals or may have been introduced intentionally, as in comfort noise. Noise reduction, the recovery of the original signal from the noise-corrupted one, is a very common goal in the design of signal processing systems, especially filters.
Python syntax and semanticsThe syntax of the Python programming language is the set of rules that defines how a Python program will be written and interpreted (by both the runtime system and by human readers). The Python language has many similarities to Perl, C, and Java. However, there are some definite differences between the languages. It supports multiple programming paradigms, including structured, object-oriented programming, and functional programming, and boasts a dynamic type system and automatic memory management.
Traitement automatique du langage naturelLe traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications. Il ne doit pas être confondu avec la linguistique informatique, qui vise à comprendre les langues au moyen d'outils informatiques.
Detection theoryDetection theory or signal detection theory is a means to measure the ability to differentiate between information-bearing patterns (called stimulus in living organisms, signal in machines) and random patterns that distract from the information (called noise, consisting of background stimuli and random activity of the detection machine and of the nervous system of the operator). In the field of electronics, signal recovery is the separation of such patterns from a disguising background.
Pitch detection algorithmA pitch detection algorithm (PDA) is an algorithm designed to estimate the pitch or fundamental frequency of a quasiperiodic or oscillating signal, usually a digital recording of speech or a musical note or tone. This can be done in the time domain, the frequency domain, or both. PDAs are used in various contexts (e.g. phonetics, music information retrieval, speech coding, musical performance systems) and so there may be different demands placed upon the algorithm.
Expérience religieuseUne expérience religieuse (également appelée expérience spirituelle, sacrée ou mystique ) est une expérience subjective, personnelle ou collective, interprétée dans un cadre religieux. Au , William James a popularisé ce concept en réponse contre le rationalisme croissant de la société occidentale. De nombreuses traditions religieuses et mystiques considèrent les expériences religieuses et particulièrement la connaissance qui les accompagne, comme des révélations causées par une action d'origine divine plutôt que par des processus naturels ordinaires.
Rapport signal sur bruitEn électronique, le rapport signal sur bruit (SNR, ) est le rapport des puissances entre la partie du signal qui représente une information et le reste, qui constitue un bruit de fond. Il est un indicateur de la qualité de la transmission d'une information. L'expression d'un rapport signal sur bruit se fonde implicitement sur le principe de superposition, qui pose que le signal total est la somme de ces composantes. Cette condition n'est vraie que si le phénomène concerné est linéaire.
Filtre adaptatifUn filtre adaptatif est un système avec un filtre linéaire dont la fonction de transfert est contrôlée par des paramètres variables et un moyen d'ajuster ces paramètres selon un algorithme d'optimisation. En raison de la complexité des algorithmes d'optimisation, presque tous les filtres adaptatifs sont des filtres numériques. Les filtres adaptatifs sont nécessaires pour certaines applications parce que certains paramètres du traitement souhaité (par exemple, l'emplacement des surfaces réfléchissantes dans un espace réverbérant) ne sont pas connus à l'avance ou changent.
Théorie de l'estimationEn statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.
Expérience de mort imminentevignette|upright=1.2|L'Ascension vers l'empyrée de Jérôme Bosch est associée par les chercheurs sur l'expérience de mort imminente aux aspects de la vision du tunnel Expérience de mort imminente ou EMI (en anglais, imminent death experience ou IDE ou encore NDE, near death experience) est une expression désignant un ensemble de « visions » et de « sensations » exceptionnelles vécues par des individus confrontés à leur propre mort (mort clinique, coma avancé ou simple perception de leur mort imminente, que le danger soit réel ou simplement perçu comme tel).
Expérience de hors-corpsL’expérience de hors-corps (out-of-body expérience ou OBE en anglais) désigne une expérience vécue par un individu impliquant la sensation de flotter en dehors du corps. À la différence de l'autoscopie où le sujet se voit sans avoir nullement la sensation de quitter son corps, et dont le phénomène est souvent tout à fait ordinaire (reflet dans un miroir, photographie, etc.), et parfois hallucinatoire (voir l'expérience de dédoublement décrite par Goethe dans Poésie et Vérité) dans l'expérience de hors-corps, le sujet prétend avoir aperçu son corps depuis un autre endroit que celui qu'il occupe.
Filtre de Kalmanvignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).
