Descriptif

Description du cours : Ce cours présente les concepts fondamentaux et les méthodes pratiques utilisés dans l’analyse des signaux et des images, tant du point de vue de la recherche que de celui de l’industrie. Il aborde notamment les techniques essentielles à l’analyse des signaux unidimensionnels et des images bidimensionnelles, avec des applications en génie biomédical et en santé numérique. Tout au long du cours, les concepts théoriques sont complétés par des séances pratiques guidées et des démonstrations basées sur des problèmes concrets impliquant l’analyse de signaux et/ou d’images. Les étudiants acquerront une expérience pratique de la mise en œuvre de méthodes d’analyse à l’aide de Python/MATLAB et d’outils logiciels associés.

Le cours met l’accent à la fois sur la compréhension conceptuelle et la mise en œuvre informatique, permettant ainsi aux étudiants de développer des compétences pratiques. À l’issue du cours, les étudiants seront capables de comprendre les principes fondamentaux de l’analyse des signaux et des images, d’appliquer des techniques de traitement standard, d’interpréter les résultats de calcul et de mettre en œuvre de manière autonome des workflows d’analyse de base.
Évaluation : quiz + travaux dirigés (devoirs, séances pratiques) + examen écrit
Prérequis : avoir suivi un cours d’initiation à l’algèbre linéaire. Des connaissances en théorie des probabilités et en statistiques constituent un atout mais ne sont pas obligatoires. Des connaissances de base en programmation Python ou R sont requises pour réaliser les activités pratiques.