Instruments essentiels et en constante évolution, les analyseurs de signaux basés sur la transformée de Fourier sont utilisés pour analyser un signal à la fois dans le domaine temporel et dans le domaine fréquentiel. Connaissez-vous les avancées de ces appareils de mesure tant en termes de méthodologie que de fonctionnalités ?

Les applications sur des données réelles ont montré l’intérêt du filtrage linéaire numérique dans des problématiques universelles et culturelles. Découvrez la pratique de ce type de filtrage, ainsi que sa mise en œuvre logicielle et ses applications correspondantes dans le monde réel.

Le filtrage permet de transformer l’information en entrée d’un système matériel ou logiciel en une information de sortie différente de l’information d’origine, mais plus utile pour l’expérimentateur. Apprenez les concepts de base et les méthodes de synthèse et de réalisation de filtres linéaires analogiques à partir d’un gabarit souhaité.

Le concept d'analyse multirésolution à base d'ondelettes constitue un outil universel performant. Il répond, souvent sans connaissance a priori, à des problèmes technologiques de complexité croissante qui se posent en acquisition, mesure et transmission d'informations. La notion abordée est principalement celle de filtrage par analyse multirésolution, communément appelé débruitage par ondelettes. Les conditions d'utilisation du débruitage des signaux et des images sont indiquées, ainsi que la validité de cet outil simple.

Les images médicales sont souvent affectées par un bruit de nature aléatoire dont la source se situe au niveau du processus d'acquisition, de mesure et de transmission. La résolution de ce problème peut aboutir à une amélioration des diagnostics et des actes chirurgicaux. Un filtrage à base d'ondelettes peut permettre une élimination assez performante de ce bruit, tant du point de vue de l'erreur quadratique moyenne et du rapport signal à bruit noté SNR (signal-to-noise ratio) ou PSNR (peak signal-to-noise ratio) que de celui de la qualité visuelle.