Dans ce cours, vous apprendrez :
- à mettre sous forme quantitative la notion subjective de ressemblance entre deux signaux ;
- à tracer le spectre d’un signal temporel et à en interpréter le résultat ;
- à utiliser la convolution et l’inter-corrélation.
Vous allez apprendre à manipuler les outils grâce à des exemples qui illustrent des situations typiques, où ces outils sont utilisés “dans la vraie vie”.
Bien que le cours se contente d’aborder essentiellement cette problématique dans le cadre de signaux 1D (séries temporelles), l’extension aux signaux 2D (images) ne devrait pas vous poser de problème conceptuel par la suite.
* MOOC Francophone est un service de mise en relation sans inscription et sans intermédiaire. Nous n’organisons aucun cours, le lien « Suivre le cours » vous redirige vers la page web des organisateurs.
Intervenants
Lydie Andriamaholisoa & Guillaume Chevereau
Durée
16 séquences
Prérequis
Vous devez avoir installé GNU Octave (ou la version payante équivalente MATLAB).
- Note pour les utilisateurs de Windows : la première fois que vous lancerez la commande plot sous Octave, il est possible que le logiciel semble avoir crashé. Ce n’est pas le cas, car le lancement de cette commande est long la première fois, soyez juste un peu patient.
Vous devez savoir utiliser un script sous Octave/MATLAB.
Un minimum de connaissances en mathématiques est nécessaire pour suivre ce cours :
- Calcul vectoriel (addition de vecteurs, projections, produit scalaire)
- Intégrales simples
- Idéalement, quelques notions sur les espaces vectoriels
Charge de travail
20 heures au total
Coût
Gratuit
Certification
Vous devez compléter tous les exercices du cours et obtenir une note finale d’au moins 70% pour obtenir votre certification !
Un compte OpenClassrooms Premium Solo (20€ / mois) est nécessaire pour valider votre certification.
Déroulement
Chaque cours est composé d’une ou plusieurs parties et peut comporter du texte, des images (schéma, illustration) et des vidéos. Les vidéos des cours durent 10 minutes maximum, avec une moyenne de 3-4 minutes. Elles sont visualisables à tout moment sur OpenClassrooms et téléchargeables en haute définition.
Chaque partie d’un cours certifiant est ponctuée d’exercices de 2 types :
– des quiz corrigés automatiquement
– des devoirs libres (exemple : créer un site web avec des consignes précises).Ces devoirs sont évalués par les pairs. Chaque devoir est corrigé 3 fois par 3 autres élèves, dans un processus en double aveugle, selon un barème fixé par le professeur. La note finale est la moyenne des 3 notes reçues sur le devoir.
Si vous rencontrez des difficultés, pas de panique ! Vous pouvez à tout moment obtenir de l’aide sur les forums.
Programme
Partie 1 – Représentez et quantifier un signal 1D
1. Qu’est-ce qu’un signal ?
2. Quantifier un signal
3. Évaluer un modèle
4. Recomposer un signal
5. Recomposer un signal avec des sinusoïdes
Quiz : Savez-vous manipuler un signal 1D ?Partie 2 – Représenter un signal de façon fréquentielle
1. Que signifie « »changer de représentation » » ?
2. Représenter un signal fréquentiel, c’est faire un changement de base (TF discrète)
3. Un peu plus de détails sur les spectres
4. Reconstruire un signal à partir de sa TF
Quiz : Connaissez-vous la représentation fréquentielle ?Partie 3 – Lisser, moyenner, prédire le futur : les atouts de la convolution
1. Qu’est-ce qu’une convolution ?
2. Articuler convolution et transformée de Fourier
Activité : Construisez un algorithme de compression sonorePartie 4 – Prédiction et détection de signaux
1. Prédire le futur des systèmes linéaires
2. Prédisez la sonorité d’une église
3. L’intercorrélation une première approche
4. Comment tricher à « »Où est Charlie ? » »
Quiz : Détection automatique de formeCertificat de réussite
Plateforme
OpenClassrooms
Une technologie issue du projet Open Source CLAIRE (Community Learning through Adaptive and Interactive multichannel Resources for Education) développé conjointement par OpenClassrooms (ex : Simple IT / Site du zéro), le laboratoire LIRIS (équipe Silex), et INRIA Grenoble (équipe WAM)
