enseignement

Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

Lien vers cette vue comparative

Les deux révisions précédentes Révision précédente
Prochaine révision
Révision précédente
enseignement [2019/05/06 14:59] – [M2 Data Science: représentations parcimonieuses pour les signaux et images] melotenseignement [2020/03/19 08:29] (Version actuelle) – supprimée fhubert
Ligne 1: Ligne 1:
-====== 2018-2019  ====== 
  
------- 
-Cours en 2018-2019 (demi service, CRCT six mois) 
- 
-  - L2 Mathématiques: Tds de "Géométrie" 
-  - M1 Traitement du signal: Cours et Tds "Mathématiques pour le traitement du signal" 
-  - M2 Data science: Cours en classe inversée "Représentations parcimonieuses des signaux et images." 
- 
------- 
-==== L2 Mathématiques: Tds de "Géométrie" ==== 
-Responsable du cours: F. Palesi 
- 
- 
-^ Sujet d'examens             ^ Correction                                ^                     
-|{{::partiel_2018-2019.pdf.}} |{{::correction_partiel_2018-2019.pdf.}}  
- 
------- 
------- 
-==== M1: Traitement du signal: Bases d'algèbre linéaire pour le traitement du signal ==== 
-Cours et Tds partagés avec Adrien Meynard 
- 
------- 
-//Illustrations (avec Jupyternotebook) //  
-^Introduction au cours     ^ Bases de Fourier  ^ Bases d'ondelettes                                                                                   
-| {{::intro_cours.zip}}    |{{::fourier.zip}}  |{{::ondelettes.zip}}            | 
- 
- 
-^ Sujets d'examens                                                      ^           
-|{{::DS_TSI_2018-2019.pdf|Test.}} {{::examen_tsi_2018-2019.pdf|Examen.}}| 
- 
- 
-^ Tds                                                                              ^ Tp 1                                                               ^ Tp 2                                                                       ^ 
-| {{::td1_tsi_math1_2018-2019.pdf|TD 1.}}   {{::td2_tsi_math1_2018-2019.pdf|TD 2.}}|{{:tp1_tsi_2018-2019.pdf|Tp 1}} {{ :a_telecharger.zip |Données TP1}}|{{ :tp2_tsi_2018-2019.pdf |TP 2}} {{ :telechargement.zip |Données TP 2}}| 
- 
------- 
-==== M2 Data Science: représentations parcimonieuses pour les signaux et images ==== 
-Cours en classe inversée. 
- 
-=== Introduction à la notion de parcimonie === 
- 
-^ Illustration (avec Jupyternotebook)           ^ 
-|{{ :illustrations_intro.zip |Intro.zip}}       | 
- 
-=== Parcimonie des opérateurs de convolution dans la base de Fourier === 
- 
-^ Illustration (avec Jupyternotebook)  ^ Fiche Cours-Td                                          ^    
-|{{ :convolution.zip |}}               |{{ :notes_cours_td1_2018-2019.pdf |}} {{ :donnees.zip |}}| 
- 
-=== Parcimonie d'un signal dans la base de Fourier === 
- 
-^ Illustration (avec Jupyternotebook)  ^ Fiche Cours-Td                      ^ 
-| {{ :illustrations_fourier.zip |}}    |{{ :notes_cours_td2_2018-2019.pdf |}}| 
- 
-=== Parcimonie d'un signal dans une base d'ondelettes === 
- 
-^ Illustration (avec Jupyternotebook)     ^ Fiche Cours-Td                      ^ Tp                        
-| {{ :illustrations_ondelettes.zip |}}    |{{ :notes_cours_td3_2018-2019.pdf |}}|{{ :tp1_2018-2019.pdf |}} | 
-