Objectifs (en termes de compétences)
A l'issue de cet enseignement, les étudiants seront en mesure :
- D'utiliser les grandeurs qui caractérisent des variables aléatoires et les processus stochastiques;
- De caractériser et utiliser les processus stationnaires et leur description spectrale;
- D'utiliser les principaux estimateurs, et de caractériser leurs performances ;
- De synthétiser des prédicteurs, filtres ou lisseurs de Wiener ou de Kalman.
Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)
néant
Résumé : Contenu et Méthodes
- Probabilités, variables aléatoires, moments, changement de variable
- Processus stochastiques, indépendance, stationnarité, ergodisme, représentation spectrale, modèles classiques de processus stochastiques
- Estimation, biais, variance, bornes, convergence, propriétés asymptotiques, estimateurs classiques
- Filtrage, prédiction, lissage, estimateurs de Wiener, de Kalman
- L'apprentissage sera basé sur des cours entrecoupés de séances de travaux pratiques (exercices en salle et/ou en salle informatique à l'aide du logiciel MATLAB) ainsi que sur un projet réalisé par groupes de 2 ou 3 étudiants.
Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)
-Pré-requis : INMA 2700
- Mode d'évaluation: L'évaluation sera basée sur un examen écrit d'exercices, à livre ouvert, et sur une entrevue portant sur le projet.
Autres crédits de l'activité dans les programmes
ELEC22
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Deuxième année du programme conduisant au grade d'ingénieur civil électricien
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(5 crédits)
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ELEC23
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Troisième année du programme conduisant au grade d'ingénieur civil électricien
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(5 crédits)
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FSA13BA
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Troisième année de bachelier en sciences de l'ingénieur, orientation ingénieur civil
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(5 crédits)
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INFO23
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Troisième année du programme conduisant au grade d'ingénieur civil informaticien
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(5 crédits)
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MAP22
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Deuxième année du programme conduisant au grade d'ingénieur civil en mathématiques appliquées
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(5 crédits)
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