Transformation de Fourier discrète

........................................... 59 Manipulation de bits ................................................................................................................................. 59 Utilisation de la fonction baseConvert (Transformation du système numérique) ..................................... 60 2-7 Emploi du menu Action ..........................................................................................................60 Abréviations et ponctuation utilisées dans

des images . . . . . . . . . . . . 40 2.2.4 Techniques d’imagerie à travers la turbulence . . . . . . . . . . . . . . . 43 2.2.5 2.3 Diffraction et fonction de transfert optique . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Modèle d’image discret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 Éléments d’analyse de front d’onde : plan pupille vs focal . . . . . . . . . . . . . 46 3 4 TABLE DES MATIÈRES 2.3.1 2.3.2 L’analyseur de Hartmann-Shack . . . . . . . .

Christian JUTTEN Systèmes asservis non linéaires Université Joseph Fourier - Polytech’ Grenoble Cours de troisième année du département 3i Options Automatique Août 2006 1 Table des matières 1 Introduction 1.1 Limitations des méthodes linéaires . . . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Non-linéarités dans les systèmes asservis . . . . . . . . . 1.4 Systèmes asservis possédant un seul élément non linéaire 1.5 Exemples de réduction .

Christian JUTTEN Systèmes asservis non linéaires Université Joseph Fourier - Polytech’ Grenoble Cours de troisième année du département 3i Options Automatique Août 2006 1 Table des matières 1 Introduction 1.1 Limitations des méthodes linéaires . . . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Non-linéarités dans les systèmes asservis . . . . . . . . . 1.4 Systèmes asservis possédant un seul élément non linéaire 1.5 Exemples de réduction . . . . . .

samples of the signal k yIF,i (t) = a a 0 2Ci ci t − τ0,i di t − τ0,i cos 2π fIF + fd,i t + ϕ0,i (2) transmitted by the i-th satellite and received at the front-end output. In the following, the notation x[n] = x(nTs ) is short for identifying a discrete-time sequence x[n], obtained by sampling a continuous-time signal x(t) with a sampling frequency fs = 1 . Ts a In (2) Ci and ci t − τ0,i a are respectively, the received power and the spreading code of the i-th satellite, di t − τ0,i represents

l’application. e Cependant, cette repr´ sentation interm´ diaire d´ pend de e e e l’ordre des variables le constituant et cel` influence l’esa pace m´ moire n´ cessaire pour le stocker ainsi que le e e temps d’execution des programmes effectuant des transformations sur le TED. D´ finir l’odre des variables pere mettant de r´ duire la taille de l’arbre ou optimisant le e nombre d’op´ ration n´ cessaire est un probl` me connu e e e pour etre NP complet. C’est a la r´ solution de cette ˆ ` e probl´ matique que

Corrélation ____________________________________________________________ _ 3.2 Méthodes spécifiques _______________________________________________________ 3.2.1 Eigen Face ____________________________________________________________ _ 3.2.2 Discret Cosine Transform (DCT) ____________________________________________ 3.2.3 Modèles géométriques ____________________________________________________ Conclusion ____________________________________________________________ _____ - 17 - Chapitre

Systèmes d’information décisionnels (Data Warehouse / Data Mining) E. GRISLIN-LE STRUGEON (PPDQXHOOH*ULVOLQ#XQLYYDOHQFLHQQHVIU Université de Valenciennes, ISTV D. DONSEZ Université Joseph Fourier, IMA 'LGLHU'RQVH]#LPDJIU  Plan N N N N N N N N 1. Introduction » Problématique- Le Système d’Information - La Suite Décisionnelle 2. L’Entrepôt de Données » Extraction des données - Constitution de l’entrepôt - Modélisation 3. Les Bases Multidimensionnelles »

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 30 30 30 31 31 31 31 Chapitre 1 Introduction 1.1 Loi de Gauss à une dimension La loi normale ou la loi de Gauss a été précédemment introduite comme limite de certaines lois discrètes, comme par exemple la loi Binomiale. En physique elle intervient dans de nombreux modèles (mouvement brownien, loi des vitesses de Maxwell, par exemple). Il a été déjà établi que la loi de la somme d’un grand nombre de variables aléatoires indépendantes

COURS DE SERIES TEMPORELLES THEORIE ET APPLICATIONS VOLUME 1 Introduction à la théorie des processus en temps discret Modèles ARIMA et méthode Box & Jenkins ARTHUR CHARPENTIER arthur.charpentier@ensae.fr DESS Actuariat & DESS Mathématiques de la Décision Séries temporelles : théorie et applications Arthur CHARPENTIER Contents 1 Introduction et notations 1.1 Approches temps/fréquences : un peu d’histoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Analyse harmonique .