Signal Processing/ Hilbert spaces and Wavelets
Description
Objectifs
At the end of this module, the student will have understood and be able to explain (main concepts):
-Hilbert Spaces: definition, Hilbertian basis, projection on a convex set, Fourier analysis
-Wavelets: Haar wavelets, connection coefficients/regularity
-Approximation of functions in Hilbert Spaces
At the end of this module, the student should be able to:
-Provide examples of Hilbert spaces
-Give examples of Hilbertian basis
-Fourier analysis of a 1d and 2d signal
-Use and analyze the results of Fast Fourier Transform
-Use and analyse the results of Wavelet transform
-Understand the decomposition of a function in a basis of wavelets.
Pré-requis
Python: numpy, scipy, matplotlib
Fourier Analysis: Fourier Series, Fourier Transform, L^2 space.
Évaluation
L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…
En bref
Crédits ECTS : 3.0
Nombre d’heures : 69.0

INSA Toulouse
135 avenue de Rangueil
31077 Toulouse cedex 4
Tél : 05 61 55 95 13
Fax : 05 61 55 95 00

Dans un souci d'alléger le texte et sans aucune discrimination de genre, l'emploi du genre masculin est utilisé à titre épicène.