Code
IGYF SIC 8542
Niveau
M1
Graduate
Graduate
Domaine
Signal et Communications
Programme
Programme Ingénieur
Langue
Français/French
Crédits ECTS
2
Heures programmées
35
Charge de travail
35
Coordonnateur(s)
Département
- Communications, Images et Traitement de l'information
Equipe pédagogique
Organisation
Cours/TD/TP/projet/examen : 15h/13.5h/3.5h/0h/3hAcquis d'apprentissage
À l’issue de la première partie (Théorie de l’Information) du cours, les étudiants de 2ème année du cycle formation ingénieur par apprentissage (FISA) seront en capacité de :
- appréhender les différentes mesures d’information (entropie, entropie conditionnelle, information mutuelle moyenne, taux d’entropie…) liées à des variables ou processus aléatoires, les calculer dans des exemples simples ;
- interpréter le théorème de codage de source de Shannon, l’appliquer à des sources d’information simples, et construire un codage à l’aide de l’algorithme de Huffman;
- appréhender la capacité d’un canal de communication sans mémoire, et la calculer sur des exemples simples ;
- appréhender le principe du codage correcteur d’erreurs par blocs, et concevoir la table de décodage à distance minimale d’un code linéaire bloc.
À l’issue de la deuxième partie (Communications Numériques) du cours, les étudiants de 2ème année du cycle formation ingénieur par apprentissage (FISA) seront en capacité :
- modéliser la couche physique dans le contexte d'une transmission mono- porteuse ;
- déterminer le caractéristiques d'une modulation dans le contexte des transmissions en bande de base et sur onde porteuse ;
- optimiser un système de communications numériques dans le cas simple mais réaliste d'une transmission point-à-point ;
- calculer les performances d'un système de communications numériques en présence d'un canal bruité.
Compétences CDIO
- 1.1 - Connaissance des sciences de base, y compris mathématiques et autres
- 1.2 - Connaissance des principes fondamentaux d'ingénierie
- 1.3 - Connaissances avancées en ingénierie : méthodes et outils
- 2.1.1 - Apprendre à poser et formuler les problèmes
- 2.1.2 - Modélisation
- 2.2 - Méthodes scientifiques : expérimentation, enquête et initiation à la recherche
Contenu
Paradigme de Shannon
Mesure de l’information : incertitude, entropie
Codage entropique, 1er théorème de Shannon
Code de Huffman, code Lempel-Ziv
Modélisation d’une chaîne de transmission numérique
Capacité d’un canal, 2ème théorème de Shannon
Code Correcteur d’erreurs
Modulations numériques (PAM, QAM, QPSK, PSK)
Représentation spectrale
Récepteur Optimal
Critères de Nyquist, Interférences entre symboles.
Evaluation
- 1ère session = 1 contrôle écrit (C1)
- 2ème session = 1 contrôle écrit ou oral (C2)
Les absences en cours peuvent donner lieu à des pénalités dans l'évaluation du module.
Les apprentis doivent déclarer toute utilisation de l'IA lors de la remise d'un rendu en justifiant la pertinence de leur démarche.
Formule de l'évaluation
Note finale = max (C1,min(C2,13))