Programmes d'études
Détection, décision, estimation des signaux

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Détails et horaire du cours
Légende
Cours de jour
Cours de soir
Cours en ligne
Certificats et microprogrammes de 1er cycle
Baccalauréat (formation d'ingénieur)
Études supérieures
ELE6701A
Détection, décision, estimation des signaux
Nombre de crédits :
3 (3 - 0 - 6)
Les chiffres indiqués entre parenthèses sous le sigle du cours, par exemple (3 - 2 - 4), constituent le triplet horaire.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Département :
Génie électrique
Préalable(s) :
Corequis :
Notes :
Automne 2024 : Ce cours sera offert en anglais.
Responsable(s) :
Tri Nhu Do
Description
Révision de la théorie des probabilités. Processus aléatoires. Vecteurs aléatoires. Caractérisation de processus aléatoires. Stationnarité. Fonction de corrélation et spectre. Transformations linéaires. Représentation matricielle. Les processus de Gauss et de Poisson. Passage de processus aléatoires dans des systèmes linéaires. Études des filtres adaptés et application au problème de la décision optimale en présence de bruit. Estimation optimale de processus aléatoires en présence de bruit. Minimisation de l'erreur quadratique moyenne. Théorème de la projection. Équation de Wiener-Hopf. Filtres réalisables et non réalisables. Prédiction sans bruit. Analyse générale de l'estimation optimale en présence de bruit gaussien. Éléments de théorie de la décision en présence de bruit. Minimisation du risque. Critère de Bayes, problème du minimax, critère de Neyman-Pearson. Analyse des performances. Caractéristiques d'opération de récepteurs. Problème Gaussien général en décision optimale. Tests d'hypothèses multidimensionnels.
Révision de la théorie des probabilités. Processus aléatoires. Vecteurs aléatoires. Caractérisation de processus aléatoires. Stationnarité. Fonction de corrélation et spectre. Transformations linéaires. Représentation matricielle. Les processus de Gauss et de Poisson. Passage de processus aléatoires dans des systèmes linéaires. Études des filtres adaptés et application au problème de la décision optimale en présence de bruit. Estimation optimale de processus aléatoires en présence de bruit. Minimisation de l'erreur quadratique moyenne. Théorème de la projection. Équation de Wiener-Hopf. Filtres réalisables et non réalisables. Prédiction sans bruit. Analyse générale de l'estimation optimale en présence de bruit gaussien. Éléments de théorie de la décision en présence de bruit. Minimisation du risque. Critère de Bayes, problème du minimax, critère de Neyman-Pearson. Analyse des performances. Caractéristiques d'opération de récepteurs. Problème Gaussien général en décision optimale. Tests d'hypothèses multidimensionnels.
Plan triennal
2024-2025 | 2025-2026 | 2026-2027 | ||||||
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Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été |
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