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Signaux et systèmes / André Quinquis (2019)
Titre : Signaux et systèmes : signaux, filtrage et décision Type de document : Guide/Manuel Auteurs : André Quinquis, Auteur ; Ali Mansour, Auteur ; Emanuel Radoi, Auteur Editeur : Paris : Lavoisier Année de publication : 2019 Collection : Information numérique - Traitement, interprétation, communication Importance : 361 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-4859-5 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] autocorrélation
[Termes IGN] bruit thermique
[Termes IGN] distribution de Gauss
[Termes IGN] filtrage du signal
[Termes IGN] fonction aléatoire
[Termes IGN] phénomène de Gibbs
[Termes IGN] signal analogique
[Termes IGN] signal analytique
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] variable aléatoireIndex. décimale : 24.20 Traitement du signal Résumé : (Editeur) Dans notre société moderne, où la technologie a envahi la vie de tous les jours, l'information devient essentielle. Le traitement du signal joue un rôle crucial pour mieux interpréter les observations reçues et extraire l'information pertinente et utile pour une décision quelle qu'en soit la finalité. De nos jours, le traitement des signaux et des systèmes trouve ses applications dans des domaines variés comme la surveillance, le numérique, l'automatisme, la santé, les télécommunications, la cyberdéfense, les capteurs intelligents, l'internet des objets, l'astronomie, la guerre électronique, la robotique, etc. Cet ouvrage présente d'une manière originale et didactique les concepts fondamentaux du traitement de signal en abordant plus d'une centaine de questions que les étudiants ou les personnes non-spécialistes de la discipline se posent. Armés d'une longue expérience dans l'enseignement supérieur et dans la recherche en France et à l'étranger, les auteurs apportent des éléments de réponse dans un langage clair, concis et mathématiquement accessible au public. Les concepts fondamentaux sont traités via des questions illustrées d'exemples, renforçant le bon sens physique et facilitant l'appréhension de notions trop souvent réputées ardues. L'ouvrage est ainsi rendu accessible au public le plus large : ingénieurs généralistes, étudiants préparant des DUT, BTS, diplômes d'ingénieurs, licences et masters scientifiques. Si l'exercice de dialectique qui consiste, pour convaincre, à proposer simultanément questions et réponses afférentes s'avère parfois réducteur, force est de constater que les auteurs ont su maintenir une très grande ouverture dans leur exposition qui devrait inciter beaucoup de dubitatifs du traitement du signal, de tous bords, à consulter leur ouvrage. Note de contenu : 1. Quelle est la définition physique d’un signal ?
2. Comment distingue-t-on le signal d’un bruit ?
3. Comment définir les observations, les données et les informations ?
4. Qu’est-ce que la théorie du signal et quelles sont ses applications ?
5. Comment peut-on classifier les signaux ?
6. Comment décrit-on un signal temporel en fonction de la nature, discrète ou continue, de ses axes ?
7. Qu’est-ce qu’un signal à bande étroite ?
8. Qu’est ce que l’impulsion de Dirac ?
9. Qu’est ce que la fonction d’Heaviside ?
10. Que représente la composante continue d’un signal ?
11. Quelle est l’effet de la modulation d’amplitude sur le spectre d’un signal ?
12. Quelles sont les principales différences entre les types de modulations analogiques ?
13. Quelles sont les avantages des modulations numériques sur les analogiques ?
14. A quoi sert la transformée de Fourier ?
15. Pourquoi change-t-on d’espace de représentation de signaux ?
16. Quelles sont les propriétés de la transformée de Fourier ?
17. A quoi sert la décomposition en série de Fourier ?
18. Quelles sont les conditions de Dirichlet ? Quelles sont les définitions de la série de Fourier ?
19. Quelle est la définition de la série de Fourier Complexe ? Quelles sont ses propriétés ?
20. Comment peut-on simplifier la décomposition en série de Fourier d’un signal périodique pair ?
21. Que décrit la dualité temps-fréquence ?
22. Si x(t) est un signal réel et impair alors quelles sont les propriétés de sa TF ?
23. Quelle est la transformée de Fourier de la fonction porte ? Quelle est la transformée de Fourier d’un échelon ?
24. Quelle est l’allure de la TF d’un signal gaussien ?
25. Comment peut-on énoncer le principe d’incertitude en théorie du signal ?
26. Quel est le sens physique de la fonction d’autocorrélation ?
27. Quelles sont les propriétés de l’autocorrélation des signaux déterministes ?
28. Quelle est la particularité de l’autocorrélation d’un signal périodique ?
29. Quelle est la différence entre la corrélation de deux fonctions de L2(R) et leur convolution ?
30. Quelles sont les définitions de la puissance et de l’énergie moyennes d’un signal complexe ou réel ?
31. Quelle est la différence entre la DSP et la DSE ?
32. Que traduit physiquement l’identité de Parseval pour des signaux à énergie finie ?
33. Comment s’énonce l’identité de Parseval pour des signaux périodiques ?
34. Si un signal est à énergie finie, que peut-on dire de sa puissance moyenne ? Comment calculer son énergie ?
35. En utilisant Parseval, calculer de deux façons différentes l’énergie de x(t) = te−tu(t) ?
36. Quelle est la principale propriété de la DSP d’un signal périodique ?
37. Comment calcule-t-on la DSP d’un signal continu s’il est périodique ? S’il n’est pas périodique ?
38. Comment fait-on pour passer d’un signal analogique à un signal numérique ?
39. A quoi servent les CNA et CAN ?
40. Qu’appelle-t-on bruit de quantification ?
41. Quel est le domaine d’application du théorème d’échantillonnage ?
42. Qu’appelle-t-on « effet de repliement de spectre » ?
43. Pourquoi appliquer un filtre passe-bas avant l’échantillonnage d’un signal ? . 1
44. Qu’est-ce qu’un échantillonneur bloqueur ?
45. Est-on obligé de respecter la fréquence de Shannon pour échantillonner un signal passe-bande ?
46. Que devient la restitution d’un signal sinusoïdal si on ne respecte pas la fréquence limite de Shannon ?
47. Quelles sont les applications du théorème de Plancherel ?
48. Quel est l’effet d’un échantillonnage temporel dans le domaine spectral ?
49. Pourquoi doit-on introduire la transformée de Fourier discrète TFD?
50. Quelle est la relation entre la TFD et la TZ ?
51. Quelles sont les particularités de la TFD ?
52. Quelles sont les erreurs liées au calcul de la TFD ?
53. Que traduit le phénomène de Gibbs ?
54. Qu’est ce qu’un signal causal ?
55. Qu’est-ce qu’un signal analytique ?
56. Quel est l’effet de la transformée de Hilbert ?
57. Quelle est la définition d’une fonction aléatoire ?
58. Qu’est ce qu’un signal aléatoire ?
59. Quelles sont les grandeurs les plus intéressantes pour caractériser une variable aléatoire ?
60. Quelles sont les propriétés importantes d’une densité de probabilité ?
61. Quel est le lien entre une densité de probabilité et une fonction de répartition ?
62. Quelles sont les propriétés les plus intéressantes des fonctions caractéristiques d’une variable aléatoire ?
63. Comment calcule-t-on la densité de probabilité d’une fonction d’une variable aléatoire : changement des variables ?
64. Comment estime-t-on une densité de probabilité ?
65. Comment définit-on les moments d’une variable aléatoire ?
66. Comment estime-t-on les moments d’une variable aléatoire ?
67. Comment définit-on la stationnarité au sens strict et au sens large d’un signal aléatoire ?
68. Quelle est l’interprétation de la stationnarité au sens large ?
69. Pourquoi l’ergodisme d’un processus aléatoire induit-il des simplifications dans un problème ?
70. Si un processus est stationnaire, est-il toujours ergodique ?
71. Comment définit-on la densité de probabilité conditionnelle ?
72. Comment peut-on caractériser deux variables aléatoires décorrélées ?
73. Comment peut-on caractériser deux variables aléatoires indépendantes
74. Quelle est la densité de probabilité de la somme de deux variables aléatoires indépendantes ?
75. Quelle est la définition d’une variable aléatoire uniforme ?
76. Quelle est l’interprétation du théorème de la limite centrale ?
77. Quelle est la définition d’une densité de probabilité gaussienne ?
78. Que peut-on dire de la loi de la quadration d’une variable gaussienne ?
79. Quelle est la définition de la densité de probabilité de Rayleigh ?
80. Si X, Y,Z et T sont les composantes d’un vecteur gaussien centré alors que valent E{XY ZT } et E{XY Z} ?
81. Qu’est-ce qu’un processus stochastique gaussien ?
82. Qu’est ce qu’un processus aléatoire Markovien ?
83. Comment définit-on un bruit blanc et quelles sont ses propriétés ?
84. Comment définit-on un bruit pseudo-blanc et quelles sont ses propriétés ?
85. Comment est défini le bruit thermique ?
86. Un bruit pseudo-blanc peut-il être à densité de probabilité gaussienne ?
87. Comment définit-on la bande spectrale équivalente du bruit ?
88. Comment choisit-on le nombre de niveaux de quantification pour numériser les réalisations d’une variable aléatoire ?
89. Quelles sont les différences entre les moments et les cumulants d’une variable aléatoire ?
90. Quelles sont les propriétés des cumulants ?
91. Quelle est la « valeur la plus probable » d’une variable aléatoire continue ? Quelle est la différence entre « valeur plus probable », « moyenne » et « médiane » ?
92. Comment calcule-t-on la valeur moyenne d’une variable aléatoire continue ?
93. Comment interprète-t-on l’écart type ?
94. Comment définit-on le coefficient de corrélation ?
95. A quoi servent l’asymétrie « Skewness » et l’aplatissement « kurtosis » ?
96. Comment calculer la moyenne d’une variable aléatoire uniforme ?
97. Comment définit-on la fonction de corrélation dans le cas aléatoire ?
98. Quelle est la différence entre les notions de corrélation et de covariance ?
99. Comment peut-on caractériser le contenu spectral d’un signal aléatoire ?
100. Quelles sont les principales propriétés de la fonction d’intercorrélation ?
101. Quelle est l’expression de la matrice de corrélation d’un processus aléatoire stationnaire ? 203
102. Comment définir la densité spectrale de puissance dans le cas aléatoire ?
103. Quelle est l’erreur d’estimation sur la fonction de corrélation ? Sur la densité de probabilité ?
104.Quels sont les différents modes de convergence pour une variable aléatoire ?
105. Quelle est la distinction entre l’inégalité de Biennaymé-Tchebychev etle théorème de la limite centrale ?
106. Est ce qu’on peut générer un signal non-stationnaire ? Que peut-on dire sur la stationnarité des signaux modulés ?
107. Qu’appelle-t-on « système linéaire, continu et invariant » ?
108. Pourquoi la convolution joue-t-elle un si grand rôle en traitement du signal ?
109. Quel est le lien entre la convolution et le filtrage ?
110. Soit un filtre linéaire analogique de réponse impulsionnelle h(t) excité par un signal x(t). Quelle est l’expression de sa sortie y(t) ?
111. Quelles sont les propriétés vérifiées par la transformée en Z ?
112. Quelles sont les relations entre les transformées de Fourier, de Laplace et en Z ?
113.Quelle est la différence entre la fonction de transfert et le gain complexe ?
114. Que représente un pôle pour une fonction de transfert ?
115. A quoi peut servir la transformée de Laplace ?
116. Quelle définition donne-t-on à la bande passante ?
117. Comment définit-on la fréquence de coupure sur une courbe de gain ?
118. Quelle est l’expression type de la fonction de transfert pour un filtre d’ordre deux ?
119. Quelle est l’atténuation d’un filtre en fonction de son ordre ?
120. Qu’est-ce que la représentation de Bode ?
121. A partir de la fonction de transfert d’un filtre passe-bas normalisé, comment obtient-on les passe-haut, passe-bande correspondants ?
122. Comment se comporte un système en fonction de la position des pôles de sa fonction de transfert ?
123. Si le signal d’entrée d’un système réel est sinusoïdal, comment se comporte le signal de sortie ?
124. Pour un système linéaire, comment définit-on le retard de phase et le retard de groupe ?
125. Comment déterminer la stabilité d’un système analogique ?
126. Quelle est la condition de stabilité d’un filtre numérique ?
127. Qu’appelle-t-on système réalisable ?
128. Pourquoi un filtre idéal n’est-il pas réalisable physiquement en temps réel ?
129. Un filtre linéaire retardant un signal sans déformation est-il réalisable en temps réel ?
130. A quoi sert le théorème des résidus ?
131. Comment retrouver de deux façons différentes la réponse impulsionnelle d’un système linéaire discret ?
132. Qu’est-ce qu’un modèle ARMA?
133. Comment définit-on un gabarit ?
134. Que représentent les filtres de Butterworth, Tchebychev, Cauer ?
135. Quelle est la particularité, au niveau de la réponse impulsionnelle, d’un filtre discret non-récursif ?
136. A quoi sert une fenêtre d’apodisation ?
137. Comment synthétise-t-on un filtre numérique récursif par la méthode de l’invariance impulsionnelle ?
138. Qu’est-ce que la transformee bilineaire (TBL) ?
139.Comment synthétiser un filtre numérique à réponse impulsionnelle finie ?
140. Quelles sont les différences entre les filtres RIF et RII ?
141. Quelles sont les paramètres caractéristiques à prendre en compte pour l’implantation d’un filtre numérique ?
142. Quelles sont les propriétés intéressantes d’un filtre à minimum de phase ?
143. Que nous apprend la formule des interférences ?
144. Comment calculer la moyenne d’un signal aléatoire continu x(t,w) par filtrage ?
145. Qu’appelle-t-on « moyenne linéaire » et « moyenne exponentielle » d’un signal numérique ?
146. Comment mesure-t-on, en pratique, la fonction de transfert d’un système linéaire ?
147. Quelle information peut-on extraire de la fonction de cohérence ?
148. Quels sont les avantages et inconvénients des communications numériques ?
149. Quel est le principe d’une chaîne de communication ?
150. Quels sont les intérêts des techniques de modulation ?
151. Quels sont les principaux paramètres dictant le choix d’un type de modulation ?
152. Donner le sens physique d’un rapport signal sur bruit
153. Définir : détection, estimation, déconvolution, classification
154. Quels sont les quatre principaux critères de détection à structure libre ?
155. Comment définit-on la probabilité d’erreur dans un problème de détection ?
156.Comment évaluer l’erreur commise sur la réception d’un signal binaire transmis dans un canal fortement bruité ?
157. Quel est le critère d’optimisation utilisé dans la théorie du filtre adapté ?
158.Comment détecte-t-on un signal déterministe noyé dans un bruit guaussien ?
159. Quels sont les différents types d’estimateurs bayésiens ?
160. Comment estime-t-on la corrélation d’un processus stationnaire au second ordre ?
161. Quelle est la différence entre le corrélogramme et le périodogramme?
162. Quel est le principal défaut du périodogramme standard ? Comment y remédier ?
163. Quelles sont les qualités attendues d’un estimateur ?
164. Qu’apporte l’analyse spectrale paramétrique par rapport à l’analyse spectrale classique ?
165. Quel est l’intérêt du filtrage de Wiener ?
166. Qu’apporte le filtrage de Kalman ?
167. Qu’apporte la représentation d’état d’un système ?
168. Quelles sont les limitations inhérentes à l’analyse spectrale appliquée aux signaux non-stationnaires ?
169. Qu’est-ce que le spectrogramme ?
170. Comment définit-on une représentation de Wigner-Ville ?
171. Qu’apporte au traitement des signaux non-stationnaires la transformée en ondelettes ?
172. Quel est le principe des méthodes homomorphiques ?
173. Pourquoi dans plusieurs applications une analyse au second ordre Estelle insuffisante ?
174. Qu’appelle-t-on bicorrélation d’un processus ?Numéro de notice : 26023 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92402 Mathématiques pour le traitement du signal / M. Bergounioux (2010)
Titre : Mathématiques pour le traitement du signal : cours et exercices corrigés Type de document : Guide/Manuel Auteurs : M. Bergounioux, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2010 Collection : Sciences Sup Sous-collection : Mathématiques Importance : 311 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-054781-4 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] distribution de Poisson
[Termes IGN] échantillonnage de signal
[Termes IGN] espace de Hilbert
[Termes IGN] filtrage du signal
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] transformation de Laplace
[Termes IGN] transformation en ondelettesIndex. décimale : 24.20 Traitement du signal Résumé : (Editeur) Cet ouvrage est destiné aux étudiants en Master de mathématiques appliquées, aux élèves ingénieurs et aux candidats au CAPES ou à l'agrégation de mathématiques.
Le cours présente les fondements du traitement du signal du point de vue déterministe et reste donc très généraliste. Les pré-requis sont rappelés, l'ouvrage étant conçu pour être " auto-suffisant " L'analyse spectrale (séries de Fourier, transformation de Fourier, de Laplace) y est présentée pour des signaux continus (analogiques) et discrets (numériques). Les notions de filtrage, échantillonnage, temps-fréquence et temps échelle sont présentées dans des chapitres séparés. Enfin, une brève introduction au traitement de la parole illustre le propos de l'ouvrage.
Des exercices et leurs corrigés, ainsi que des travaux pratiques permettent de se préparer efficacement aux épreuves.Note de contenu : - ANALYSE SPECTRALE DES SIGNAUX UNIDIMENSIONNELS
- ANALYSE CORRELATIVE DES SIGNAUX
- FILTRAGE
- ECHANTILLONNAGE
- ANALYSE TEMPS-FREQUENCE
- ANALYSE TEMPS-ECHELLE, ONDELETTES
- INTRODUCTION A L'ANALYSE VOCALE
- ANNEXE 1 : ESPACES DE HILBERT
- ANNEXE 2 : NOTATIONSNuméro de notice : 20514 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46802 Analyse et traitement des signaux / E. Tisserand (2008)
Titre : Analyse et traitement des signaux : méthodes et applications au son et à l'image : cours et exercices corrigés Type de document : Guide/Manuel Auteurs : E. Tisserand, Auteur ; J.F. Pautex, Auteur ; P. Schweitzer, Auteur Mention d'édition : 2 Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2008 Collection : Sciences Sup Sous-collection : Sciences de l'ingénieur Importance : 316 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-052437-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] convolution (signal)
[Termes IGN] échantillonnage de signal
[Termes IGN] filtrage du signal
[Termes IGN] onde acoustique
[Termes IGN] signal analogique
[Termes IGN] signal numérique
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] transformation de FourierIndex. décimale : 24.20 Traitement du signal Résumé : (Editeur) Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de 1er cycle (Licence, DUT, BTS) et en début de Master. Son contenu est adapté aux formations en automatique, électronique, informatique, physique et mathématiques appliquées.
Du multimédia aux télécommunications, du capteur à la mesure, du contrôle industriel à l'imagerie médicale, la plupart des secteurs scientifiques et techniques exploitent les méthodes d'analyse et de traitement des signaux. La connaissance et la maîtrise de cette discipline sont devenues indispensables aux techniciens, ingénieurs et chercheurs.
Les objectifs de cet ouvrage sont les suivants : proposer une approche scientifique des signaux sonores et des images ; comprendre les opérations d'échantillonnage, de quantification et de synthèse d'un signal ; analyser ses composantes spectrales et mesurer ses relations de dépendance ; maîtriser et appliquer les méthodes de filtrage analogiques et numériques.
Dans cette nouvelle édition actualisée, des nouveautés sont introduites : la modélisation de la transformation 3D/2D, la calibration géométrique d'une prise de vue, la représentation d'un signal dans une base quelconque et la transformation de Hilbert. Une place plus importante est consacrée aux exercices d'application qui complètent chaque chapitre.Note de contenu : - Propriétés et acquisition des signaux sonores
- Acquisitions et représentation des images
- Echantillonnage, quantification et restitution des signaux
- Analyse corrélative des signaux
- Décomposition et analyse spectrale des signaux
- Filtrage des signaux analogiques
- Filtres numériques à réponse impulsionnelle finie
- Prédiction linéaire et filtrage adaptatif des signaux
- Traitements des images numériquesNuméro de notice : 20505 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours Accessibilité hors numérique : Accessible à Georges Pérec (Id UGE) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46798 Kalman filtering, theory and practice using MATLAB / Mohinder S. Grewal (2008)
Titre : Kalman filtering, theory and practice using MATLAB Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Mohinder S. Grewal, Auteur ; Angus P. Andrews, Auteur Mention d'édition : third edition Editeur : New York, Londres, Hoboken (New Jersey), ... : John Wiley & Sons Année de publication : 2008 Importance : 575 p. Format : 16 x 24 cm + cédérom ISBN/ISSN/EAN : 978-0-470-17366-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] filtrage linéaire
[Termes IGN] filtrage non linéaire
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] GPS-INS
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] système linéaireIndex. décimale : 24.20 Traitement du signal Résumé : (Editeur) This book provides readers with a solid introduction to the theoretical and practical aspects of Kalman filtering. It has been updated with the latest developments in the implementation and application of Kalman filtering, including adaptations for nonlinear filtering, more robust smoothing methods, and developing applications in navigation. All software is provided in MATLAB, giving readers the opportunity to discover how the Kalman filter works in action and to consider the practical arithmetic needed to preserve the accuracy of results. Note de contenu : 1. General Information
1.1 On Kalman Filtering
1.2 On Optimal Estimation Methods
1.3 On the Notation Used In This Book
1.4 Summary
Problems
2. Linear Dynamic Systems
2.1 Chapter Focus
2.2 Dynamic System Models
2.3 Continuous Linear Systems and Their Solutions
2.4 Discrete Linear Systems and Their Solutions
2.5 Observability of Linear Dynamic System Models
2.6 Summary
Problems
3. Random Processes and Stochastic Systems
3.1 Chapter Focus
3.2 Probability and Random Variables (RVs)
3.3 Statistical Properties of RVs
3.4 Statistical Properties of Random Processes (RPs)
3.5 Linear RP Models
3.6 Shaping Filters and State Augmentation
3.7 Mean and Covariance Propagation
3.8 Relationships Between Model Parameters
3.9 Orthogonality Principle
3.10 Summary
Problems
4. Linear Optimal Filters and Predictors
4.1 Chapter Focus
4.2 Kalman Filter
4.3 Kalman–Bucy Filter
4.4 Optimal Linear Predictors
4.5 Correlated Noise Sources
4.6 Relationships Between Kalman–Bucy and Wiener Filters
4.7 Quadratic Loss Functions
4.8 Matrix Riccati Differential Equation
4.9 Matrix Riccati Equation In Discrete Time
4.10 Model Equations for Transformed State Variables
4.11 Application of Kalman Filters
4.12 Summary
Problems
5. Optimal Smoothers
5.1 Chapter Focus
5.2 Fixed-Interval Smoothing
5.3 Fixed-Lag Smoothing
5.4 Fixed-Point Smoothing
5.5 Summary
Problems
6. Implementation Methods
6.1 Chapter Focus
6.2 Computer Roundoff
6.3 Effects of Roundoff Errors on Kalman Filters
6.4 Factorization Methods for Square-Root Filtering
6.5 Square-Root and UD Filters
6.6 Other Implementation Methods
6.7 Summary
Problems
7. Nonlinear Filtering
7.1 Chapter Focus
7.2 Quasilinear Filtering
7.3 Sampling Methods for Nonlinear Filtering
7.4 Summary
Problems
8. Practical Considerations
8.1 Chapter Focus
8.2 Detecting and Correcting Anomalous Behavior
8.3 Prefiltering and Data Rejection Methods
8.4 Stability of Kalman Filters
8.5 Suboptimal and Reduced-Order Filters
8.6 Schmidt–Kalman Filtering
8.7 Memory, Throughput, and Wordlength Requirements
8.8 Ways to Reduce Computational Requirements
8.9 Error Budgets and Sensitivity Analysis
8.10 Optimizing Measurement Selection Policies
8.11 Innovations Analysis
8.12 Summary
Problems
9. Applications to Navigation
9.1 Chapter Focus
9.2 Host Vehicle Dynamics
9.3 Inertial Navigation Systems (INS)
9.4 Global Navigation Satellite Systems (GNSS)
9.5 Kalman Filters for GNSS
9.6 Loosely Coupled GNSS/INS Integration
9.7 Tightly Coupled GNSS/INS Integration
9.8 Summary
Problems
Appendix A - MATLAB Software
A.1 Notice
A.2 General System Requirements
A.3 CD Directory Structure
A.4 MATLAB Software for Chapter 2
A.5 MATLAB Software for Chapter 3
A.6 MATLAB Software for Chapter 4
A.7 MATLAB Software for Chapter 5
A.8 MATLAB Software for Chapter 6
A.9 MATLAB Software for Chapter 7
A.10 MATLAB Software for Chapter 8
A.11 MATLAB Software for Chapter 9
A.12 Other Sources of Software
Appendix B - A Matrix Refresher
B.1 Matrix Forms
B.2 Matrix Operations
B.3 Block Matrix Formulas
B.4 Functions of Square Matrices
B.5 Norms
B.6 Cholesky Decomposition
B.7 Orthogonal Decompositions of Matrices
B.8 Quadratic Forms
B.9 Derivatives of MatricesNuméro de notice : 22103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63231 Multi-dimensional B-spline modeling of spatio-temporal Ionospheric signals / C. Zeilhofer (2008)
Titre : Multi-dimensional B-spline modeling of spatio-temporal Ionospheric signals Type de document : Monographie Auteurs : C. Zeilhofer, Auteur Editeur : Munich : Bayerische Akademie der Wissenschaften Année de publication : 2008 Collection : DGK - A Sous-collection : Theoretische Geodäsie num. 123 Importance : 86 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-7696-8203-8 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] B-Spline
[Termes IGN] décomposition
[Termes IGN] géodésie spatiale
[Termes IGN] ionosphère
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] signal GPS
[Termes IGN] traitement du signalIndex. décimale : 24.20 Traitement du signal Résumé : (Auteur) Nowadays, ionospheric phenomena can be monitored globally from data of various satellite missions with an unprecedented accuracy. In many applications, like modeling the equatorial anomaly, regional processes are of special interest. To study regional phenomena multi-dimensional mathematical tools may be applied. In this report a regional multi-dimensional representation based on quadratic B-splines is derived and applied to spatio-temporal data sets.
At first the theory of a multiscale analysis is introduced, i.e. the decomposition of signals into a smoother version arid a number of detail signals for the 1-dimensional case. To develop a multiscale analysis we introduce B-splines as scaling functions. The corresponding base functions, i.e. the B-spline wavelets can be computed via the so-called two-scale relations from the scaling functions. Series coefficients of the B-spline expansion can be computed by evaluating inner products using the dual base functions or by applying parameter estimation procedures. To generalize a 1-dimensional B-spline representation to the multi-dimensional case tensor product techniques are used. A data compression algorithm is derived from the multiscale analysis, i.e. we gain a tool to handle huge digital data sets.
In our applications we decompose ionospheric functions, e.g. the electron density or the vertical total electron content, into a reference part and an unknown correction term. We apply our approach regionally to the correction term, i.e. we expand it in a multi-dimensional series expansion in terms of B-splines. Since our observations are located rather unbalanced with respect to space and time finer structures are modelable only in regions with a sufficient number of observation sites. The multiscale analysis derived from the wavelet analysis allows monitoring the ionospheric signals at different resolution levels.Numéro de notice : 15413 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62713 Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15413-01 24.20 Livre Centre de documentation Physique Disponible 15413-02 24.20 Livre Centre de documentation Physique Disponible Le traitement du signal sous Matlab / André Quinquis (2007)PermalinkTraitement numérique du signal / M. Bellanger (2006)PermalinkThéorie élémentaire du signal / Luc Jolivet (2005)PermalinkAnalyse et traitement des signaux / E. Tisserand (2004)PermalinkThéorie et traitement du signal, 2. Méthodes de base pour l'analyse et le traitement du signal / Messaoud Benidir (2004)PermalinkMicrostrip filters for RF/microwave applications / J.S. Hong (2001)PermalinkUne exploration des signaux en ondelettes / Stéphane Mallat (2000)PermalinkTraitement du signal / F. Cottet (2000)PermalinkLe traitement du signal sous Matlab / André Quinquis (2000)PermalinkA wavelet tour of signal processing / Stéphane Mallat (1999)Permalink