Cours:Elen4 TNS

S4 - ESE - Traitement numérique du signal

Description générale

Contenu (Programme National)

Filtrage numérique :

• Équation de récurrence, opérations élémentaires, fonction de transfert en Z, passage à un programme informatique;
• Filtre numérique : filtres récursif et non récursif, réponses temporelles (impulsionnelle, indicielle, signal quelconque), réponse fréquentielle, stabilité;
• Synthèse de filtres numériques simples (approximation d’Euler);
• Utilisation d’outils de synthèse des filtres numériques RIF et RII (Matlab, Labview, GNU radio...) et comparaison des performances des filtres RIF et RII;
• Présentation des différentes structures des filtres numériques (direct, cascade, parallèle);
• Implantation d’un traitement numérique sur cible : filtrage numérique simple, asservissement numérique simple (robot mobile, drone...), traitement de données.

Volumes horaire

• CM : 4 séances d'1,5h
• TD : 6 séances d'1,5h + une évaluation d'1,5h
• TP : 6 séances de 3h + une évaluation de 2h

Évaluations

• une évaluation sur table (derniere séance de CM/TD - 1,5h)
• une évaluation pratique (dernière séance de TP - 2h)

Cours Magistraux

Contenu :

• Signaux et systèmes numériques
• Filtres numériques
• Quelques filtres RIF
• Synthèse de filtres numériques
• PID numérique
• Élements sur le traitement des images numériques
• Élements sur le temps-fréquence

Documents :

• Support de cours en pdf
• Diapositives de cours en pdf

Travaux Dirigés

Textes en pdf :

• TD1 : Fonctions de transfert
• TD2 : Causabilité et stabilité
• TD3 : Réponses fréquentielles
• TD4 : Facteurs du premier et du second ordre
• TD5 : Structures de réalisation
• TD6 : Conception de filtres récursifs
• Évaluation

Travaux Pratiques

Les TP utiliseront :

• Gnuradio (cf premier TP)
• Python, que nous utiliserons en installation locale avec Pixi, en suivant ce guide rapide : Travail avec Python et Pixi

Liste des TP :

• TP1 - Fondamentaux Gnuradio
• TP2 - Fonction de transfert et stabilité
• TP3 - Implémentations de filtres
• TP4 - Traitements d'images numériques
• TP5 - Traitements audio et démodulation
• TP6 - Temps réel - Codage d'un bloc en Python
• Évaluation

Évaluation de Travaux Pratiques

Énoncés :

• Sujet n°1

Documents autorisés :

• accès au wiki
• documents de cours
• notes personnelles

Travail avec Python et Pixi

Gestionnaire de projets Pixi

Pixi est un gestionnaire de projets Python permettant une reproductibilité grace une installation purement locale à l'utilisateur (pas d'utilisation d'éléments au niveau système). Dans le dossier du projet, on trouve principalement :

• un fichier pixi.toml décrivant les dépendances du projet (souvent de façon souple)
• les fichiers du projets
• un dossier .pixi contenant les binaires Python et les dépendances nécessaires, ainsi qu'un fichier </code>pixi.lock</code> contenant description complète et déterministe de l'environnement installé.

Voici un guide :

1. Installer pixi, en suivant l'indication décrite dans https://pixi.prefix.dev/latest/installation/
   Note : l'installation est locale à l'utilisateur, elle ne sera nécessaire qu'une seule fois pour le semestre
   

1. Dans un terminal, instancier le projet (voir ici)

   > pixi init nomduprojet

2. Vvous positionner dans ce projet

   > cd nomduprojet

3. Ajouter les dépendances nécessaire pour ce module

   > pixi add numpy scipy matplotlib

   Incidemment, ces dépendances nécessitent python qui sera installé automatiquement (à l'aide du dépot conda). Vous pouvez afficher le fichier pixi.toml pour observer ces dépendances.
4. Et ajouter les dépendances nécessaire pour travailler avec Jupyter

   > pixi add jupyterlab pixi-kernel

5. Travailler avec le workspace ainsi installé :
   1. en lançant l'interpréteur python, pixi run python
   2. ou en executant un fichier python, pixi run python monscript.py
   3. ou en lançant un serveur jupyter, pixi run jupyter lab

Important :

• Il n'est normalement pas nécessaire d'éditer le fichier pixi.toml
• Il n'est jamais nécessaire d'éditer le fichier pixi.lock
• Pour distribuer votre projet, seul le fichier pixi.toml et les fichiers sources sont utiles.

Packages Python

• Numpy pour la manipulation des tableaux de valeurs (ie les signaux)
• Scipy, en particulier le package Signal pour les traitements et les filtrages,
• Matplotlib pour les graphes