Traitement adaptatif des signaux numériques

3,0 credits · Deuxième cycle

Familiariser l'étudiant aux concepts avancés de l'analyse du signal et des méthodes de filtrage optimal et adaptatif. Caractérisation des processus stochastiques stationnaires, filtre de Wiener, prédicteurs optimaux, algorithme de Levinson-Durbin, minimisation de la moyenne de l'erreur cachée (LMS), méthode récursive des moindres carrés (RLS), filtrage adaptatif en sous-bandes et filtrage non linéaire, analyse spectrale adaptative et algorithmes de suivi de sous-espaces.