AAT B4
Description
Evaluer la justesse d'une solution en précisant l'erreur, en vérifiant le réalisme, les ordres de grandeur et la cohérence par rapport à l'hypothèse de départ.
Liste des AAv (93)
01_XBALR-AAv1 (8H): A l’issue du 1er semestre, les étudiants sont capables d’exécuter pas à pas des algorithmes comportant des variables, des structures conditionnelles, itératives et d’appels de fonctions et en déterminer leurs résultats sans erreur
01_XBALR-AAv3 (12H): A l’issue du 1er semestre, les étudiants doivent être capables de vérifier la validité d'un algorithme (il réalise exactement la tâche pour laquelle il a été conçu) et sa robustesse (il est protégé de conditions anormales d'utilisation)
01_XCELE-AAv3 (60H): A l’issue du semestre 1, L’étudiant sera capable de résoudre un problème donné sur un schéma qu’il n’aura jamais vu auparavant en utilisant la méthode de son choix si elle n’est pas imposée. L’étudiant sera capable de déterminer l'expression littérale de n'importe quelle grandeur électrique d'un circuit en fonction des compo-sants qui le composent. Il pourra alors déterminer par calcul les valeurs des composants d'un circuit pour obtenir les valeurs/caractéristiques de grandeurs électriques demandées.
02_XSZG2-AAv2 (14H): A l'issue de la ZG2, le groupe d'étudiants est capable de mesurer et d'identifier correctement l'influence des paramètres physiques (Electronique : R, L, C - Mécanique : k, m, lambda) sur la réponse du système (amortissement, pseudo-période et fréquence propre) du 2e ordre de deux manières différentes : en utilisant un logiciel de simulation OU physiquement avec des maquettes expérimentales à construire. L'ensemble des mesures et résultats de simulation seront synthétisés dans un document à compléter.
02_XSZG2-AAv6 (7H): A l’issue de la première semaine de ZG2 l’étudiant sera capable avec son PC, en quelques minutes, de produire, manipuler ou afficher des séries temporelle décrites au format CSV, en écrivant un programme python qui s’inspire d’exemples fournis et respecte les normes de codages du cours S2-IPI.
03_XCELE-AAv1 (58H): A l’issue du semestre un étudiant de S3 est capable d’expliquer le fonctionnement d’un circuit donné contenant des diodes, des transistors bipolaire ou effet de champ, des optocoupleurs, des amplificateurs opérationnels, des ADC et DAC, d’émettre des hypothèses sur le fonctionnement des éléments non-linéaires, et de les vérifier par le calcul des courants et des tensions du circuit et une simulation LTSpice ou une mesure appropriée, de déterminer analytiquement les relations entrée-sortie et de les vérifier par une simulation LTSpice ou une mesure appropriée, de choisir et dimensionner des composants dans une démarche guidée.
03_XDTHE-AAv1 (13H): À la fin du semestre, l'étudiant de S3 sera capable de calculer de façon détaillée les quantités de chaleur échangées entre des systèmes en fonction de leurs paramètres et des transitions de phase potentielles et d'en déduire l'évolution de leur température en fonction du temps pour un système avec une température homogène.
03_XDTHE-AAv2 (13H): À la fin du semestre, l'étudiant de S3 sera capable de calculer de façon détaillée la répartition de la température 1D en régimes stationnaire et transitoire, dans un solide soumis à de la conduction et/ou des sources ou échanges externes de chaleur.
03_XDTHE-AAv3 (13H): À la fin du semestre, l'étudiant de S3 sera capable de calculer de façon détaillée le coefficient d'échange de chaleur de la loi de Newton d'un système conducto-convectif forcé.
04_XCCEL-AAv2 (53H): A l’issue du semestre l’élève a réalisé à partir d’un microcontrôleur et de composants électroniques élémentaires (résistances, condensateurs, diodes, transistors, leds, potentiomètres) au moins un projet multitâche décrit par un cahier des charges. Il faut :
05_XASHI-AAv2 (20H): A l’issue du cours de sciences humaines du semestre 5 l’étudiant.e doit être capable de concevoir totalement une action réalisable qui répond à un besoin sociétal ou environnemental identifié au préalable et de définir les conditions de réussite de celle-ci.
05_XBNUM-AAv1 (40H): à la fin de cet enseignement, chaque élève sait résoudre tout problème différentiel au moyen d'une méthode numérique et caractériser les propriétés de cette méthode. Cette résolution et cette caractérisation sont satisfaisantes si :
05_XBNUM-AAv2 (20H): à la fin de cet enseignement, chaque élève du semestre 5 sait résoudre tout système linéaire au moyen d'une méthode numérique itérative adaptée au contexte, en s'assurant formellement de la convergence de cette dernière.
05_XBNUM-AAv3 (20H): à la fin de cet enseignement, chaque élève sait résoudre une équation ou un système non linéaire au moyen d'une méthode numérique, en s'assurant formellement de la convergence de cette dernière.
05_XDASA-AAv2 (15H): A la fin de semestre, les étudiants seront capables d'utiliser des outils mathématiques comme la transformée de Laplace pour caractériser le comportement temporel (écart statique, dépassement, temps de réponse) d'un système SLIT en boucle fermée.
05_XDASA-AAv3 (10H): A la fin du semestre, les étudiants seront capables d'exploiter différentes représentations pour prédire le comportement d'un système SLIT en boucle fermée. Ces représentations incluent les diagrammes de Bode, de Nyquist et de Black.
05_XDASA-AAv4 (10H): A la fin du semestre, les étudiants seront capables de critiquer les performances d'une stratégie de correction à partir de la réponse indicielle en boucle fermée en utilisant des critères tels que la précision, les performances dynamiques et la robustesse.
05_XDASA-AAv5 (15H): A la fin du semestre, les étudiants seront capables de synthétiser par une méthode fréquentielle (Black Nichols) un correcteur analogique de type P, PI, PID, pour asservir un système SLIT en respectant les contraintes d'un cahier des charges. Les étudiants seront en mesure de valider les performances de leur correcteur avec un logiciel de simulation.
05_XDSIG-AAv1 (4H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de reconnaître des signaux continus usuels (porte, triangle, échelon, rampe, harmonique, exponentielle, impulsion) et les modéliser par une expression analytique.
05_XDSIG-AAv2 (4H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d'appliquer et identifier des transformations sur la représentation temporelle des signaux continus analogiques (superposition, décalage, transformation d’échelle et d’amplitude).
05_XDSIG-AAv3 (50H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d'analyser le contenu fréquentiel de signaux continus, composés de signaux usuels, en utilisant la transformation de Fourier. Cette analyse spectrale consiste en particulier à : (1) Manipuler le formalisme complexe de la transformation de Fourier (fréquences positive et négative) et retrouver la forme réelle, physiquement interprétable, de la décomposition (spectres d’amplitude, de phase, d’énergie et de puissance); (2) Identifier si le signal est plus ou moins riche en fréquences basses et hautes et faire le lien avec sa forme temporelle; (3) Déterminer la vitesse de décroissance du spectre; (4) Identifier des fréquences particulières selon la nature du spectre (discret/continu); (5) Déterminer spectralement (et temporellement) la valeur moyenne, la valeur efficace, l’énergie et la puissance du signal; (6) Déterminer le pourcentage de l’énergie ou de la puissance du signal localisée dans une bande de fréquences donnée; (7) Faire la synthèse d’un signal réel en s’imposant un pourcentage de sa puissance moyenne totale. L’étudiant aura consulté et assimilé les ressources scientifiques nécessaires afin de répondre au travail à réaliser.
05_XDSIG-AAv4 (8H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d'analyser à l’aide d’analyseur de spectre le contenu fréquentiel de signaux usuels et de signaux réels en sortie de capteurs. L’étudiant aura consulté et assimilé les ressources scientifiques nécessaires afin de répondre au travail à réaliser.
05_XDSIG-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de prédire la réponse d’un système SLIT (système continu, linéaire et invariant dans le temps) à une entrée modèle (combinaison de signaux usuels) en utilisant la convolution temporelle, ou le filtrage fréquentiel.
05_XDSIG-AAv6 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d'effectuer l’analyse temporelle et fréquentielle des signaux à l’entrée et à la sortie d’un système continu de convolution-filtrage (SLIT) et faire le lien avec la réponse en fréquence et les distorsions d’amplitude et de phase d’un tel système. Analyser veut ici dire en particulier : (1) Faire le lien entre réponse impulsionnelle d’un SLIT et sa bande passante; (2) Déterminer la distorsion d’amplitude et de phase, le retard de phase et le temps de propagation de groupe, de fonctions de transfert classiques d’ordre 1 et 2.
06_XASHI-AAv3 (10H): A l’issue du cours de sciences humaines du semestre 6, l’étudiant.e doit être capable d’exercer une pensée critique pour évaluer des solutions (en recherchant des alternatives à des choix proposés, en comparant des documents et/ou des points de vues, de produire différentes représentations d’un problème, et d’identifier les forces et faiblesses d’une solution) et de se positionner/choisir en utilisant des outils épistémologiques et éthiques
06_XDSIG-AAv1 (3H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’établir l’expression analytique de signaux et systèmes à temps discret (on se limite dans ce cours au cas de l’échantillonnage régulier).
06_XDSIG-AAv2 (9H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’effectuer l’analyse spectrale des signaux et systèmes échantillonnés (analyse à temps discret et fréquence continue) en s’appuyant sur le concept de la transformée de Fourier au sens des distributions.
06_XDSIG-AAv3 (13H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’analyser et concevoir une chaîne de numérisation-reconstruction de signal continu analogique. Les concepts de traitement numérique du signal à mettre en pratique sont en particulier : (1) Le théorème de Shannon sur le choix de la fréquence d’échantillonnage (sur- et sous-échantillonnage) et les propriétés spectrales qui en découlent; (2) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre anti-repliement pour être à même de minimiser le bruit de recouvrement; (3) Les enjeux sur le choix de la méthode de quantification et du nombre de bits du numériseur pour maximiser le rapport signal à bruit; (4) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre passe-bas de reconstruction (filtre interpolateur) pour restituer correctement le signal continu analogique.
06_XDSIG-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire l’analyse complète (réponse temporelle, réponse en fréquence, étude de stabilité, nombre de coefficients de l’équation de récurrence, nombre d’éléments de retard, graphe de fluence, sensibilité numérique et bruit de calcul) de filtre numérique de type RIF ou RII en utilisant la convolution discrète et la fonction de transfert en Z. Cette analyse devrait conduire à un choix approprié et argumenté vis-à-vis du signal à filtrer.
06_XEMOD-AAv 4 (15H): Analyser correctement les résultats de simulation du système
06_XSZG6-AAv1 (25H): concevoir le prototype d'un système mécatronique non mobile à deux axes autopilotés
06_XSZG6-AAv3 (12H): mettre en place un protocole de test pour un système mécatronique non mobile à deux axes autopilotés, le mettre en œuvre et en évaluer les résultats
06_XASHI-AAv3 (10H): A l’issue du cours de sciences humaines du semestre 6, l’étudiant.e doit être capable d’exercer une pensée critique pour évaluer des solutions (en recherchant des alternatives à des choix proposés, en comparant des documents et/ou des points de vues, de produire différentes représentations d’un problème, et d’identifier les forces et faiblesses d’une solution) et de se positionner/choisir en utilisant des outils épistémologiques et éthiques
06_XDSIG-AAv1 (3H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’établir l’expression analytique de signaux et systèmes à temps discret (on se limite dans ce cours au cas de l’échantillonnage régulier).
06_XDSIG-AAv2 (9H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’effectuer l’analyse spectrale des signaux et systèmes échantillonnés (analyse à temps discret et fréquence continue) en s’appuyant sur le concept de la transformée de Fourier au sens des distributions.
06_XDSIG-AAv3 (13H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’analyser et concevoir une chaîne de numérisation-reconstruction de signal continu analogique. Les concepts de traitement numérique du signal à mettre en pratique sont en particulier : (1) Le théorème de Shannon sur le choix de la fréquence d’échantillonnage (sur- et sous-échantillonnage) et les propriétés spectrales qui en découlent; (2) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre anti-repliement pour être à même de minimiser le bruit de recouvrement; (3) Les enjeux sur le choix de la méthode de quantification et du nombre de bits du numériseur pour maximiser le rapport signal à bruit; (4) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre passe-bas de reconstruction (filtre interpolateur) pour restituer correctement le signal continu analogique.
06_XDSIG-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire l’analyse complète (réponse temporelle, réponse en fréquence, étude de stabilité, nombre de coefficients de l’équation de récurrence, nombre d’éléments de retard, graphe de fluence, sensibilité numérique et bruit de calcul) de filtre numérique de type RIF ou RII en utilisant la convolution discrète et la fonction de transfert en Z. Cette analyse devrait conduire à un choix approprié et argumenté vis-à-vis du signal à filtrer.
06_XEMOD-AAv 4 (15H): Analyser correctement les résultats de simulation du système
05AOCCIN-AAv1 (12H): A la fin des trois premières journées du cours, les étudiants seront capables de décrire les positions, vitesses et accélérations d'un point en mouvement dans l'espace, à l'aide des entités mathématiques appropriées :
05AOCCIN-AAv2 (9H): A la fin des 4e et 5e journées du cours, les étudiants seront capables de déterminer la nature des mouvements de points et d'appliquer les lois de composition des vitesses et accélérations :
05AOCCIN-AAv3 (9H): A la fin des deux dernières journées du cours, les étudiants seront capables de déterminer les vitesses et accélérations dans un solide, quelque soit le point choisi, à partir des lois du solide et de l'espression du torseur cinématique:
05AODPRC-AAv1 (6H): A l’issue du cours de programmation, un étudiant du cinquième semestre sera capable d’exécuter pas à pas des algorithmes comportant des variables, des structures conditionnelles, itératives et d’appels de fonctions et en déterminer leurs résultats sans erreur
05AODPRC-AAv3 (8H): A l’issue du cours de programmation, un étudiant du cinquième semestre sera capable de vérifier la validité d'un algorithme (il réalise exactement la tâche pour laquelle il a été conçu) et sa robustesse (il est protégé de conditions anormales d'utilisation)
05AOGASA-AAv2 (15H): A la fin de semestre, les étudiants seront capables d'utiliser des outils mathématiques comme la transformée de Laplace pour caractériser le comportement temporel (écart statique, dépassement, temps de réponse) d'un système SLIT en boucle fermée.
05AOGASA-AAv3 (10H): A la fin du semestre, les étudiants seront capables d'exploiter différentes représentations pour prédire le comportement d'un système SLIT en boucle fermée. Ces représentations incluent les diagrammes de Bode, de Nyquist et de Black.
05AOGASA-AAv4 (10H): A la fin du semestre, les étudiants seront capables de critiquer les performances d'une stratégie de correction à partir de la réponse indicielle en boucle fermée en utilisant des critères tels que la précision, les performances dynamiques et la robustesse.
05AOGASA-AAv5 (15H): A la fin du semestre, les étudiants seront capables de synthétiser par une méthode fréquentielle (Black Nichols) un correcteur analogique de type P, PI, PID, pour asservir un système SLIT en respectant les contraintes d'un cahier des charges. Les étudiants seront en mesure de valider les performances de leur correcteur avec un logiciel de simulation.
05AOGSIA-AAv1 (4H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de reconnaître des signaux continus usuels (porte, triangle, échelon, rampe, harmonique, exponentielle, impulsion) et les modéliser par une expression analytique.
05AOGSIA-AAv2 (4H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d'appliquer et identifier des transformations sur la représentation temporelle des signaux continus analogiques (superposition, décalage, transformation d’échelle et d’amplitude).
05AOGSIA-AAv3 (50H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d'analyser le contenu fréquentiel de signaux continus, composés de signaux usuels, en utilisant la transformation de Fourier. Cette analyse spectrale consiste en particulier à : (1) Manipuler le formalisme complexe de la transformation de Fourier (fréquences positive et négative) et retrouver la forme réelle, physiquement interprétable, de la décomposition (spectres d’amplitude, de phase, d’énergie et de puissance); (2) Identifier si le signal est plus ou moins riche en fréquences basses et hautes et faire le lien avec sa forme temporelle; (3) Déterminer la vitesse de décroissance du spectre; (4) Identifier des fréquences particulières selon la nature du spectre (discret/continu); (5) Déterminer spectralement (et temporellement) la valeur moyenne, la valeur efficace, l’énergie et la puissance du signal; (6) Déterminer le pourcentage de l’énergie ou de la puissance du signal localisée dans une bande de fréquences donnée; (7) Faire la synthèse d’un signal réel en s’imposant un pourcentage de sa puissance moyenne totale. L’étudiant aura consulté et assimilé les ressources scientifiques nécessaires afin de répondre au travail à réaliser.
05AOGSIA-AAv4 (8H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d'analyser à l’aide d’analyseur de spectre le contenu fréquentiel de signaux usuels et de signaux réels en sortie de capteurs. L’étudiant aura consulté et assimilé les ressources scientifiques nécessaires afin de répondre au travail à réaliser.
05AOGSIA-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de prédire la réponse d’un système SLIT (système continu, linéaire et invariant dans le temps) à une entrée modèle (combinaison de signaux usuels) en utilisant la convolution temporelle, ou le filtrage fréquentiel.
05AOGSIA-AAv6 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d'effectuer l’analyse temporelle et fréquentielle des signaux à l’entrée et à la sortie d’un système continu de convolution-filtrage (SLIT) et faire le lien avec la réponse en fréquence et les distorsions d’amplitude et de phase d’un tel système. Analyser veut ici dire en particulier : (1) Faire le lien entre réponse impulsionnelle d’un SLIT et sa bande passante; (2) Déterminer la distorsion d’amplitude et de phase, le retard de phase et le temps de propagation de groupe, de fonctions de transfert classiques d’ordre 1 et 2.
06POASHI-AAv2 (10H): A l’issue du cours de sciences humaines l’étudiant.e doit être capable de concevoir totalement ou de présenter une action réalisable qui répond à un besoin sociétal ou environnemental identifié au préalable et de définir les conditions de réussite de celle-ci.
06POBNUM-AAv1 (30H): à la fin de cet enseignement, chaque élève sait résoudre tout problème différentiel au moyen d'une méthode numérique et caractériser les propriétés de cette méthode. Cette résolution et cette caractérisation sont satisfaisantes si :
06POCTHE-AAv1 (12.5H): À la fin du semestre, les étudiants de S6O seront capables de calculer de façon détaillée les quantités de chaleur échangées entre des systèmes ou dues à des transitions de phase potentielles et d'en déduire l'évolution de leur température en fonction du temps.
06POCTHE-AAv2 (12.5H): À la fin du semestre, les étudiants de S6O seront capables de calculer de façon détaillée la répartition de la température en régime stationnaire, dans un solide soumis à de la conduction et à des sources ou échanges externes de chaleur.
06POESIN-AAv1 (3H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’établir l’expression analytique de signaux et systèmes à temps discret (on se limite dans ce cours au cas de l’échantillonnage régulier).
06POESIN-AAv2 (9H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’effectuer l’analyse spectrale des signaux et systèmes échantillonnés (analyse à temps discret et fréquence continue) en s’appuyant sur le concept de la transformée de Fourier au sens des distributions.
06POESIN-AAv3 (9H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’analyser et concevoir une chaîne de numérisation-reconstruction de signal continu analogique. Les concepts de traitement numérique du signal à mettre en pratique sont en particulier : (1) Le théorème de Shannon sur le choix de la fréquence d’échantillonnage (sur- et sous-échantillonnage) et les propriétés spectrales qui en découlent; (2) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre anti-repliement pour être à même de minimiser le bruit de recouvrement; (3) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre passe-bas de reconstruction (filtre interpolateur) pour restituer correctement le signal continu analogique.
06POESIN-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire l’analyse complète (réponse temporelle, réponse en fréquence, étude de stabilité, nombre de coefficients de l’équation de récurrence, nombre d’éléments de retard, graphe de fluence, sensibilité numérique et bruit de calcul) de filtre numérique de type RIF ou RII en utilisant la convolution discrète et la fonction de transfert en Z. Cette analyse devrait conduire à un choix approprié et argumenté vis-à-vis du signal à filtrer.
07_X-IPS-AAv5 (12H): Comparaison de résultats expérimentaux avec des calculs théoriques ou des simulations. À l'issue de cet enseignement, l'étudiant du septième semestre sera capable, en groupe de 4 à 5 étudiants, de faire le lien entre des données expérimentales qu'ils ont produites et des résultats théoriques obtenus par calcul et/ou simulation numérique.
07_X-IPS-AAv9 (13H): Modélisation pour la commande vectorielle d'un moteur synchrone. À l'issue de cet enseignement, l'étudiant du septième semestre sera capable, en binôme, d'établir un modèle afin de mettre en oeuvre la commande vectorielle d'un moteur synchrone, avec les asservissements de courant et de vitesse. Le contexte de développement amènera à la maîtrise des outils de prototypage rapide afin de basculer d'un modèle simulé à un code fonctionnel pour la cible.
07_O-TSI-AAv1 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire la modélisation et l’analyse spectrale des mécanismes d’échantillonnage réel, en particulier l’échantillonneur moyenneur (ou suiveur) et l’échantillonneur bloqueur (ou maintien). L’étudiant doit connaître l’influence du choix entre ces deux procédés sur le spectre du signal échantillonné et en tenir compte lors de la conception des deux filtres, le filtre de garde (en amont de l’échantillonnage) et le filtre de reconstruction ou interpolateur.
07_O-TSI-AAv2 (6H): A la fin du semestre, l’étudiant saura déterminer les fonctions de corrélation (intercorrélation, autocorrélation) et la densité spectrale d’énergie (DSE) ou de puissance (DSP) de signaux déterministes. Il devra également être capable d’appliquer la corrélation en détection radar pour détecter la présence d’un motif dans un signal reçu.
07_O-TSI-AAv3 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire la modélisation et l’analyse spectrale des principes de modulation et de démodulation d’amplitude et de fréquence. L’étudiant doit savoir analyser et interpréter les représentations temporelles et fréquentielles des signaux analogiques correspondants aux formats de modulation suivants : AM (double bande avec porteuse DSB, double bande à porteuse supprimée DSB-SC, bande latérale unique SSB) et FM (bande étroite, bande large). Il doit également savoir s’appuyer sur les outils de simulation (python, matlab ou octave) et sur l’analyseur de spectre pour effectuer une démodulation par détecteur d’enveloppe ou par détecteur synchrone.
07_O-TSI-AAv4 (28H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de concevoir, analyser et mettre en œuvre des filtres numériques de type RII ou RIF en réponse à des spécifications d’un cahier des charges. Pour mener à bien ce travail, l’étudiant devra pouvoir : (1) Traduire les spécifications sous forme d’un gabarit. (2) Choisir adéquatement une structure de filtre (RII ou RIF) et une méthode de synthèse (transformation bilinéaire, invariance impulsionnelle ou échantillonnage de la fonction de transfert) en argumentant la pertinence des choix effectués. (3) Déterminer les coefficients du filtre par calcul direct ou à l’aide d’outil de prototypage rapide type matlab/simulink. (4) Implémenter le filtre dans un langage interprété de type python, matlab ou octave et valider ses performances vis-à-vis du gabarit spécifié. Il devra également pouvoir étudier l’influence de la distorsion en fréquence impliquée par la méthode de synthèse. (5) Choisir une forme (directe, cascade ou parallèle) de mise en œuvre. Il devra également pouvoir étudier l’influence de la distorsion en fréquence impliquée par la quantification du filtre sur un nombre fini de bits (sensibilité à la représentation finie des coefficients). (6) Implanter le filtre sur une cible matérielle de type microcontrôleur ou DSP. (7) Valider la synthèse vis-à-vis du cahier des charges par mesure à l’aide d’un analyseur de spectre.
07_O-TSI-AAv6 (40H): A la fin du semestre, l’étudiant sera familiarisé avec les enjeux de la vision artificielle et aura acquis les concepts fondamentaux du traitement et de l’analyse des images numériques 2D. Cela concerne : (1) la représentation des images dans le domaine spatial et fréquentiel, (2) l’amélioration de contraste par les techniques de modifications d’histogramme (anamorphose linéaire et non-linéaire), (3) le débruitage par les techniques de filtrage linéaire (opérateurs de convolution 2D) et non-linéaire (filtrage des statistiques d’ordre, moyennage d’images, transformations morphologiques), (4) la restauration par les opérations de rehaussement de contraste (défloutage), (5) la segmentation par les approches basées contour et par celles basées région, (6) l’analyse de texture par approches fréquentielles et statistiques, (7) l’extraction de caractéristiques par les outils de sélection d’attributs, (8) la reconnaissance d’objets par transformée de Hough et par les algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning).
07_O-CMV-AAv6 (14H): À l'issue de cet enseignement, le groupe d'étudiants doit être capable de modéliser et simuler le fonctionnement mécanique du système pour élaborer une fonction de transfert mécanique permettant le calcul et la validation des correcteur PID en boucle fermé.
07_O-CMV-AAv7 (14H): Les étudiants sauront écrire le système d'équations dynamique d'un système oscillant discret ou d'un système oscillant continu simple :
07_O-CMV-AAv8 (14H): Les étudiants sauront comprendre et utiliser un programme informatique permettant la résolution d'un système d'équations dynamiques du second ordre à l'aide de la méthode de superposition modale appliquée à un cas d'oscillations libres et/ou harmoniques.
07_O-CMV-AAv9 (14H): Les étudiants sauront analyser un signal vibratoire théorique, numérique ou expérimental et en extraire les paramètres modaux au moyen d'un script informatique.
09_X-PER-AAV2 (20H): A la fin du module PER,les étudiants.es doivent être capables de dresser une grille d'analyse d'une solution et d'en évaluer la pertinence au regard des enjeux environnementaux et sociétaux
07_O-TSI-AAv1 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire la modélisation et l’analyse spectrale des mécanismes d’échantillonnage réel, en particulier l’échantillonneur moyenneur (ou suiveur) et l’échantillonneur bloqueur (ou maintien). L’étudiant doit connaître l’influence du choix entre ces deux procédés sur le spectre du signal échantillonné et en tenir compte lors de la conception des deux filtres, le filtre de garde (en amont de l’échantillonnage) et le filtre de reconstruction ou interpolateur.
07_O-TSI-AAv2 (6H): A la fin du semestre, l’étudiant saura déterminer les fonctions de corrélation (intercorrélation, autocorrélation) et la densité spectrale d’énergie (DSE) ou de puissance (DSP) de signaux déterministes. Il devra également être capable d’appliquer la corrélation en détection radar pour détecter la présence d’un motif dans un signal reçu.
07_O-TSI-AAv3 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire la modélisation et l’analyse spectrale des principes de modulation et de démodulation d’amplitude et de fréquence. L’étudiant doit savoir analyser et interpréter les représentations temporelles et fréquentielles des signaux analogiques correspondants aux formats de modulation suivants : AM (double bande avec porteuse DSB, double bande à porteuse supprimée DSB-SC, bande latérale unique SSB) et FM (bande étroite, bande large). Il doit également savoir s’appuyer sur les outils de simulation (python, matlab ou octave) et sur l’analyseur de spectre pour effectuer une démodulation par détecteur d’enveloppe ou par détecteur synchrone.
07_O-TSI-AAv4 (28H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de concevoir, analyser et mettre en œuvre des filtres numériques de type RII ou RIF en réponse à des spécifications d’un cahier des charges. Pour mener à bien ce travail, l’étudiant devra pouvoir : (1) Traduire les spécifications sous forme d’un gabarit. (2) Choisir adéquatement une structure de filtre (RII ou RIF) et une méthode de synthèse (transformation bilinéaire, invariance impulsionnelle ou échantillonnage de la fonction de transfert) en argumentant la pertinence des choix effectués. (3) Déterminer les coefficients du filtre par calcul direct ou à l’aide d’outil de prototypage rapide type matlab/simulink. (4) Implémenter le filtre dans un langage interprété de type python, matlab ou octave et valider ses performances vis-à-vis du gabarit spécifié. Il devra également pouvoir étudier l’influence de la distorsion en fréquence impliquée par la méthode de synthèse. (5) Choisir une forme (directe, cascade ou parallèle) de mise en œuvre. Il devra également pouvoir étudier l’influence de la distorsion en fréquence impliquée par la quantification du filtre sur un nombre fini de bits (sensibilité à la représentation finie des coefficients). (6) Implanter le filtre sur une cible matérielle de type microcontrôleur ou DSP. (7) Valider la synthèse vis-à-vis du cahier des charges par mesure à l’aide d’un analyseur de spectre.
07_O-TSI-AAv6 (40H): A la fin du semestre, l’étudiant sera familiarisé avec les enjeux de la vision artificielle et aura acquis les concepts fondamentaux du traitement et de l’analyse des images numériques 2D. Cela concerne : (1) la représentation des images dans le domaine spatial et fréquentiel, (2) l’amélioration de contraste par les techniques de modifications d’histogramme (anamorphose linéaire et non-linéaire), (3) le débruitage par les techniques de filtrage linéaire (opérateurs de convolution 2D) et non-linéaire (filtrage des statistiques d’ordre, moyennage d’images, transformations morphologiques), (4) la restauration par les opérations de rehaussement de contraste (défloutage), (5) la segmentation par les approches basées contour et par celles basées région, (6) l’analyse de texture par approches fréquentielles et statistiques, (7) l’extraction de caractéristiques par les outils de sélection d’attributs, (8) la reconnaissance d’objets par transformée de Hough et par les algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning).
07_O-CMV-AAv6 (14H): À l'issue de cet enseignement, le groupe d'étudiants doit être capable de modéliser et simuler le fonctionnement mécanique du système pour élaborer une fonction de transfert mécanique permettant le calcul et la validation des correcteur PID en boucle fermé.
07_O-CMV-AAv7 (14H): Les étudiants sauront écrire le système d'équations dynamique d'un système oscillant discret ou d'un système oscillant continu simple :
07_O-CMV-AAv8 (14H): Les étudiants sauront comprendre et utiliser un programme informatique permettant la résolution d'un système d'équations dynamiques du second ordre à l'aide de la méthode de superposition modale appliquée à un cas d'oscillations libres et/ou harmoniques.
07_O-CMV-AAv9 (14H): Les étudiants sauront analyser un signal vibratoire théorique, numérique ou expérimental et en extraire les paramètres modaux au moyen d'un script informatique.
09_O-CNO-AAV1 (30H): L'étudiant du module CNO, à l'issue du mo-dule, sera capable de décrire les éléments principaux (composants actifs et passifs) de l’architecture d’une chaîne de communication optique WDM (de l’émetteur au récep-teur) et d’utiliser les principales métriques, outils et méthodes permettant d’évaluer la qualité de transmission.
09_O-CNO-AAV4 (20H): L'étudiant du module CNO, à l'issue du module, sera capable d'identifier les différents blocs constitutifs d'une chaîne de transmission numérique (codeurs, émetteurs, récepteurs, canal de propagation) et de connaître le rôle et les caractéristiques principales de chaque élément. L'étudiant sera capable de comprendre l'importance du concept de l'entropie dans la transmission numérique et son lien avec la quantité d'information contenue dans un signal numérique.
09_O-CNO-AAV5 (20H): L'étudiant du module CNO, à l'issue du module, sera capable de maîtriser les techniques de codage source pour compresser l'information de manière efficace, en utilisant des méthodes telles que le codage de Huffman, le codage arithmétique, le codage de Lempel-Ziv. L'étudiant sera capable de comprendre comment l'entropie peut être utilisée pour optimiser la compression des données et la transmission des signaux numériques. L'étudiant sera capable de maitriser différentes techniques de détection et de correction d'erreurs de canal, telles que les codes correcteurs d'erreurs linéaires, les codes de Hamming, les codes de Reed-Solomon, etc.
09_O-CNO-AAV8 (15H): L'étudiant du module CNO, à l'issue du module, sera capable d’analyser, d’implémenter et d’étudier les performances (en EVM, SER, BER) d’une chaîne de communication numérique mono-porteuse (M-QAM, M-PSK) ou multi-porteuse (CP-OFDM) simple pour un canal additif gaussien ou sélectif en fréquence stationnaire. L’étudiant sera également capable d’implémenter quelques algorithmes classiques au niveau du récepteur à l’aide de préambule et sym-boles pilotes (correction de décalage de fréquence porteuse, synchronisation, égalisa-tion zero-forcing, égalisation LMS linéaire).
09_O-MRA-AAv7 (18.75H): À la fin du semestre, les étudiants de MRA seront capables de calculer le modèle cinématique plan des robots à roues, ceci inclut:
09_O-CCM-AAV3 (12H): A la fin de ce cours, l’étudiant.e sera capable de construire un observateur d’état et de synthétiser un contrôle par retour d’état observé sur un système linéaire SISO répondant à un cahier des charges (stabilité, précision, rapidité, robustesse).
09_O-CCM-AAV4 (12H): A la fin de ce cours, l’étudiant.e sera capable de modéliser les incertitudes de modélisation d’un système dynamique à temps discret et les incertitudes d’observation de l’état du système, en vue d’une estimation adaptative de l’état qu’il réalisera par filtrage de Kalman pour le cas de systèmes linéaires.
09_O-CCM-AAV5 (20H): A la fin de ce cours, l’étudiant.e sera capable de linéariser un processus dynamique ou une loi d’observation afin de procéder à une estimation d’état adaptative par filtrage de Kalman étendu (filtre EKF) et d’effectuer une comparaison avec un filtre de Kalman Unscented (UKF).
09_O-CCM-AAV6 (16H): A la fin de ce cours, l’étudiant.e sera capable de réaliser une commande d’un système linéaire par retour d’état selon un critère d’optimisation quadratique : commande LQR ou commande LQG lorsque l’état n’est que partiellement observé
09_O-CCM-AAV8 (42H): A la fin de ce cours, l’étudiant.e sera capable d’implémenter, implanter et régler quelques solutions de commande de systèmes non-linéaires : commande linéarisante, commande par platitude, commande par fonction de Lyapunov,…
10_X-S10-AAv3 (150H): A l'issue du stage ingénieur, l'étudiant est capable, d'adapter un modele mathématique ou autre au probleme à résoudre, d'utiliser les raisonnements et techniques de calcul formel et numérique vues en cours afin de résoudre le problème théoriquement ou par simulation et evaluer la justesse de la solution concrete liée.