Contrôle d'un système de tir balistique

L’équipe électronique et traitement du signal de l’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE) a développé une maquette de conduite automatique de tir. Celle-ci permet de tirer des billes jusqu’à 5 mètres de manière à atteindre une cible. Pour repérer cette cible, le système exploite un système sonar basé sur un émetteur et 2 récepteurs à ultrason. Le traitement du signal, permettant de calculer la distance et la direction de la cible, ainsi que le contrôle des moteurs, pour orienter le canon, sont à réaliser par les étudiants sous Matlab®. Ce projet s’adresse à des étudiants d’un niveau Licence ou première année de Master ayant les connaissances de base en traitement du signal et automatique. Ils travaillent par groupes de 4 de manière semi-encadrée pendant une vingtaine d’heures. Une grande part d’initiative personnelle est demandée aux étudiants pour mener à bien ce projet dans sa réalisation ainsi que la présentation des résultats. Outre l’aspect ludique évident, ce projet fait apparaître les liens entre les différentes disciplines de base de l’enseignement EEA et permet ainsi de les décloisonner

Hyperspectral images segmentation: a proposal

Hyper-Spectral Imaging (HIS) also known as chemical or spectroscopic imaging is an emerging technique that combines imaging and spectroscopy to capture both spectral and spatial information from an object. Hyperspectral images are made up of contiguous wavebands in a given spectral band. These images provide information on the chemical make-up profile of objects, thus allowing the differentiation of objects of the same colour but which possess make-up profile. Yet, whatever the application field, most of the methods devoted to HIS processing conduct data analysis without taking into account spatial information.Pixels are processed individually, as an array of spectral data without any spatial structure. Standard classification approaches are thus widely used (k-means, fuzzy-c-means hierarchical classification...). Linear modelling methods such as Partial Least Square analysis (PLS) or non linear approaches like support vector machine (SVM) are also used at different scales (remote sensing or laboratory applications). However, with the development of high resolution sensors, coupled exploitation of spectral and spatial information to process complex images, would appear to be a very relevant approach. However, few methods are proposed in the litterature. The most recent approaches can be broadly classified in two main categories. The first ones are related to a direct extension of individual pixel classification methods using just the spectral dimension (k-means, fuzzy-c-means or FCM, Support Vector Machine or SVM). Spatial dimension is integrated as an additionnal classification parameter (Markov fields with local homogeneity constrainst [5], Support Vector Machine or SVM with spectral and spatial kernels combination [2], geometrically guided fuzzy C-means [3]...). The second ones combine the two fields related to each dimension (spectral and spatial), namely chemometric and image analysis. Various strategies have been attempted. The first one is to rely on chemometrics methods (Principal Component Analysis or PCA, Independant Component Analysis or ICA, Curvilinear Component Analysis...) to reduce the spectral dimension and then to apply standard images processing technics on the resulting score images i.e. data projection on a subspace. Another approach is to extend the definition of basic image processing operators to this new dimensionality (morphological operators for example [1, 4]). However, the approaches mentioned above tend to favour only one description either directly or indirectly (spectral or spatial). The purpose of this paper is to propose a hyperspectral processing approach that strikes a better balance in the treatment of both kinds of information....Cet article présente une stratégie de segmentation d’images hyperspectrales liant de façon symétrique et conjointe les aspects spectraux et spatiaux. Pour cela, nous proposons de construire des variables latentes permettant de définir un sous-espace représentant au mieux la topologie de l’image. Dans cet article, nous limiterons cette notion de topologie à la seule appartenance aux régions. Pour ce faire, nous utilisons d’une part les notions de l’analyse discriminante (variance intra, inter) et les propriétés des algorithmes de segmentation en région liées à celles-ci. Le principe générique théorique est exposé puis décliné sous la forme d’un exemple d’implémentation optimisé utilisant un algorithme de segmentation en région type split and merge. Les résultats obtenus sur une image de synthèse puis réelle sont exposés et commentés

Géolocalisation en Intérieur par Ultrasons

L’équipe d’électronique et de traitement du signal de l’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE) a développé une maquette pédagogique permettant de se familiariser avec les systèmes de Géolocalisation. Celui-ci fonctionne en intérieur et reprend le principe de fonctionnement du système GPS réel. Les ondes émises sont ici ultrasonores et non électromagnétiques, ces signaux ont été simplifiés et les émetteurs sont fixes. Chaque groupe d’étudiants dispose d’un récepteur à ultrasons, de son électronique associée, d’une carte d’acquisition et d’un ordinateur équipé de Matlab®. L’objectif de ce projet est de calculer la position du récepteur dans une salle à partir des signaux reçus. Ce projet s’adresse à des étudiants d’un niveau Licence ou première année de Master ayant les connaissances de base en traitement du signal. Ils travaillent par groupes de 2 de manière semi-encadrée pendant une vingtaine d’heures

Statistiques et Traitement du Signal

National audienceL'objectif de la session est de présenter quelques problèmes modernes d'estimation pour le traitement du signal et les techniques statistiques disponibles pour les résoudre. Plusieurs applications seront abordés: la détection d'anomalie dans des flux de données internet, estimation de la densité spectrale pour un enregistrement de pulsations du coeur, ainsi que des problèmes d'estimation dans des modèles linéaires généralisés ou des modèles additifs

Traitement du Signal sur Graphe : Interprétation en termes de Filtre de l'Apprentissage Semi-Supervisé sur Graphe

National audienceNous montrons comment les outils de traitement du signal sur graphe peuvent dégager des notions de fréquences sur les graphes pour étudier des données portées par les nœud d'un graphe. Prenant l'exemple de l'apprentissage semi-supervisé, nous montrons alors qu'il peut s'interpréter comme le filtre d'un signal sur graphe

Entropies et critères entropiques

International audienceCe chapitre est centré sur les notions d'entropies et de lois à maximum d'entropie qui seront caractérisées selon plusieurs angles. Au delà des liens avec les applications en ingénierie puis en physique, on montrera qu'il est possible de bâtir des fonction-nelles régularisantes fondées sur l'emploi d'une technique à maximum d'entropie, qui peuvent alors éventuellement être utilisées comme potentiels ad hoc dans des pro-blèmes d'inversion de données. Le chapitre débute par un tour d'horizon des principales propriétés des mesures d'information, et par l'introduction de différentes notions et définitions. En particu-lier, on définit la divergence de Rényi, on présente la notion de distribution escorte, et on commente le principe du maximum d'entropie qui sera utilisé par la suite. On présente ensuite un problème classique d'ingénierie, le problème du codage de source, et on montre l'intérêt d'utiliser des mesures de longueur différentes de la mesure stan-dard, et en particulier une mesure exponentielle, qui conduit à un théorème de codage de source dont la borne minimale est une entropie de Rényi. On montre également que les codes optimaux peuvent être calculés aisément grâce aux distributions escortes. En section 1.4, on introduit et on étudie un modèle simple de transition d'état. Ce modèle conduit à une distribution d'équilibre définie comme une distribution escorte généra-lisée, et conduit en sous-produit, à nouveau à une entropie de Rényi. On étudie le flux d'information de Fisher le long de la courbe définie par la distribution escorte géné-ralisée, et on obtient des connections avec la divergence de Jeffreys. Finalement, on obtient différents arguments qui, dans ce cadre, conduisent à une méthode d'inférence fondée sur la minimisation de l'entropie de Rényi sous une contrainte de moyenne généralisée, i.e. prise vis-à-vis de la distribution escorte. À partir de la section 1.5.3, on s'intéresse alors à la minimisation de la divergence de Rényi sous une contraint