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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours :

Gheorghe Marcel Gabrea

PLAN DE COURS

Été 2025
SYS833 : Signaux et systèmes numériques (3 crédits)

Préalables
Aucun préalable requis

Descriptif du cours
Acquérir les méthodes d'analyse, de conception et de réalisation de systèmes de filtrage et de traitement numérique des signaux. Être capable d’appliquer ces méthodes à des besoins particuliers.

Signaux et systèmes numériques : convolution, analyse de Fourier, transformée en Z, stabilité, méthodes de conception des filtres RIF et RII, structures de réalisation, erreurs. Systèmes multicadences : décimation, interpolation, introduction aux banques de filtres. Signaux aléatoires stationnaires : fonctions de corrélation, densité de spectrale de puissance, filtrage, estimation spectrale par méthodes non paramétriques. Éléments de filtrage adaptatif et de prédiction linéaire. Systèmes et signaux numériques bidimensionnels : notions de base, stabilité, quelques méthodes simples de conception des filtres. Applications, réalisations.

Objectifs du cours

Fournir à l’étudiant(e) des méthodes d’analyse, de conception et de réalisation de systèmes de filtrage et de traitement numérique des signaux. Rendre l’étudiant(e) apte à appliquer ces méthodes à des besoins particuliers.

Stratégies pédagogiques

Deux (2) cours magistraux par semaine seront dispensés pour expliquer, synthétiser et illustrer par des exemples la matière couverte.
Des exercices et problèmes seront suggérés à l'étudiant(e) : les solutions à certains d’entre eux seront fournies afin qu'il (elle) puisse vérifier son travail.

Utilisation d’appareils électroniques

Outils mathématiques requis

Analyse de Fourier
Transformée en Z
Éléments de statistiques

Horaire

Groupe	Jour	Heure	Activité
01	Lundi	08:30 - 12:00	Activité de cours
	Mercredi	08:30 - 12:00	Deuxième activité de cours

Coordonnées du personnel enseignant le cours

Groupe	Nom	Activité	Courriel	Local	Disponibilité
01	Gheorghe Marcel Gabrea	Activité de cours	marcel.gabrea@etsmtl.ca	A-2472
01	Gheorghe Marcel Gabrea	Deuxième activité de cours	marcel.gabrea@etsmtl.ca	A-2472

Cours

Date	Contenus traités dans le cours	Heures
	Signaux et systèmes numériques 1-D (Révision) Systèmes linéaires invariants (SLI); convolution; transformée en Z; stabilité; analyse de Fourier, conception des filtres RIF et RII; structures de réalisation.	9 heures
	Signaux et systèmes numériques 2-D Notions de base; transformée en Z bidimensionnelle; stabilité; quelques méthodes simples de conception des filtres 2-D.	6 heures
	Systèmes multicadences Décimation; interpolation; Banques de filtres. Introduction aux ondelettes.	6 heures
	Signaux aléatoires Signaux aléatoires stationnaires ; fonctions de corrélation; bruit blanc.	6 heures
	Filtrage adaptatif et prédiction linéaire Éléments de filtrage adaptatif RIF; méthode des moindres carrés, algorithmes ; éléments de prédiction linéaire ; algorithme de Levinson-Durbin	8 heures
	Analyse spectrale Densité spectrale de puissance; quelques méthodes d’estimation spectrale non paramétriques.	4 heures
	Total	39

Laboratoires et travaux pratiques

N/A

Évaluation

Activité	Description	%	Date
	Examen intra	50 %	02 juin 2025 Informations sur les rubriques
	Examen final	50 %	26 juin 2025

Dates des examens intra

Groupe(s)	Date
1	2 juin 2025

Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.5/ cycles supérieurs, article 6.5.2) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignante ou l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Tout travail remis en retard pourra être refusé ou pénalisé selon les circonstances qui seront évaluées par le professeur.

Absence à une évaluation

Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation, l’étudiante ou l’étudiant doit utiliser le formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS pour un examen final qui se déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre élément d’évaluation surveillé de 15% et plus durant la session. Si l’absence concerne un élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant ou l’étudiante doit soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.

Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité prévue aux règlements des études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS pour se rendre à l’activité.

Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du RÉPC et 6.5.2 du RÉCS) entraînera l’attribution de la note zéro (0).

Infractions de nature académique
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiantes et les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (www.etsmtl.ca/a-propos/gouvernance/secretariat-general/cadre-reglementaire/reglement-sur-les-infractions-de-nature-academique) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet. À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et tous les membres de la communauté étudiante sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).

Systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG)
L’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG) dans les activités d’évaluation constitue une infraction de nature académique au sens du Règlement sur les infractions de nature académique, sauf si elle est explicitement autorisée par l’enseignante ou l’enseignant du cours.

Documentation obligatoire

BOSE, Tamal, Digital Signal and Image Processing, John Wiley & Sons, 2004.

GARGOUR, C. and al., Traitement numérique des signaux, 3^e édition, ÉTS 2013.

Ouvrages de références

Complémentaires

AKANSU Ali N., Haddad Richard A., Multiresolution Signal Decomposition: Transforms, Subbands and Wavelets, Academic Press 1992.

FARHANG-BOROUJENY, B., Adaptive Filters, Theory and Applications, John Wiley & Sons, 1998.

HAYES, M.H., Statistical Digital Signal Processing and Modeling, Wiley 1996.

HAYES, M.H., Digital Signal Processing, Schaum’s Outline Series, McGraw-Hill, 1999.

HAYKIN, Simon, Adaptive Filter Theory, 4^th Edition, Prentice Hall, 2003.

IFEACHOR, C.E., JERVIS, B.W., Digital Signal Processing: A Practical Approach, Addison Wesley, 2^nd Ed. 2002.

KUNT, M., Traitement numérique des signaux, Éditions Georgi, 1980.

LIM, J.S., Two-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice Hall, 1990.

MALLAT, Stephane, A Wavelet Tour of Signal Processing, Academic Press, 1999.

MITRA, S.K., Digital Signal Processing: A Computer Based Approach, 4^th Edition, McGraw-Hill, 2011.

OPPENHEIM, A.V., SCHAFER, R.W., with John Buck Discrete-Time Signal Processing, Prentice Hall, 2^nd Ed. 1999.

PROAKIS, J.G., MANOLAKIS, D.G., Digital Signal Processing, Principles, Algorithms and Applications, Prentice-Hall, 4^th Edition, 2007.

WIDROW, B., STEARNS, S.D., Adaptive Signal Processing, Prentice Hall, 1985.

WU-SHENG, LU, ANTONIOU, A., Two Dimensional Digital Filters, Marcel Dekker Mc, 1993.

Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

Site du cours : https://ena.etsmtl.ca/