Module 6 Probabilité Et échantillonnage

. . . . . . ıne Modules de la chaˆ de communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ıne 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4 1.3 1.4 1.5 Br`ve description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Diagramme detaill´ du module mise-en-forme de signal e . . . . . . . . . . . . Modeles des canaux de communications ` considerer . . . . . . . . . . . . . . a Diagramme detaill´ du d´tecteur de signal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 5 5 6 6 7 7 8 9 Messages

cette séquence est de savoir calculer des transformées en Z puis de mettre en application ces calculs sur quelques exemples de filtrage. Les notions nécessaires seront quelques notions de calcul sur les séries et la pratique du filtrage. 1. Echantillonnage et l'interférence entre symboles. Soit un signal discret x(n). Considérons deux échantillons x(0)=1 et x(1)=-1. Ces échantillons sont transmis sous la forme de deux impulsions : e(t)=x(0).δ(t)+ x(1).δ(t-T). 1. Représentez e(t). e(t)= δ(t) - δ(t-T)

(propagation …) / traitement du signal (codage, modulation, détection, estimation, …) / Electronique et optoélectronique (réalisation des dispositifs) 2 Positionnement du cours dans le modèle OSI 7 Application (Interfaçage avec les systèmes utilisateurs) 6 Présentation (Syntaxe et présentation des données) 5 Session (Mise en place du dialogue entre tâches distantes, synchronisation, vérification des droits d'accès) 4 Transport (transport des messages, constitution et contrôle des paquets) 3 Réseau

nulle en dehors. Coefficient de corrélation entre deux v.a. X et Y : r XY = E{(X − η X )(Y − η Y )} E{XY} − η X η Y = σ Xσ Y σ Xσ Y { } Densité de probabilité d’une v.a. X gaussienne de moyenne η X et de variance σ 2 X 2  :   1  x − ηX exp −   2  σX 2π σ X   1     2     Densité de probabilité d'un couple (X,Y) de v.a. conjointement gaussiennes : 1 2πσ X σ Y 1 − rXY 2  1  exp− 2  2 1 − rXY  ( )  x − η X   σ X    x −

n’aurait pu voir le jour sans la ont collaboration contribuer de à tous son ceux qui élaboration. . Remerciements……………………………………………..…………1 Introduction……………………………………………….………….5 1ére Parie:Présentation du secteur cimentier du Maroc…...…….…..6 I-Appercu sur le secteur cimentier du maroc…………….…...…….…..7 I.1-Introduction……………………………………….………..…7 I.2-Usine de Méknes……………………………………..………8 I.2.1-Historique…………………………………………….8 I.2.2-Statut juridique de LAFARGE-Méknes…………..9 II- Etapes de production

bruit, à l’inverse, est un signal aléatoire dont le comportement est imprévisible. Exemple d’un ensemble de signaux RMN : échos de spin numérisés sur 128x128 points (module). Après Exemple d’un signal RMN : écho de spin numérisé sur 128 traitement (notamment transformée de Fourier à deux points (partie réelle, partie imaginaire et module) dimensions), on obtiendra une image RMN. 1.2.1 Origine Une explication détaillée des mécanismes donnant naissance au signal RMN n’a pas sa place dans ce cours. A

de ce document. 1. Programme détaillé des différentes UE proposées, parcours master 1, EEA Le détail des enseignements n’est pas encore disponible. La version actuelle est disponible sur le site web de l’UFR Sciences http://www.unice.fr/sciences. 6/55 2. Programme détaillé des différentes UE proposées, parcours master 1, Informatique et Informatique et Télécommunications M1i1 : Génie Logiciel Orienté Objet (GLO) • Prérequis : Eléments de Génie Logiciel (L3) • Objectifs : Maîtriser les techniques

les recherches menées par les spécialistes soient directement liées aux progrès obtenus dans de nombreuses autres disciplines scientifiques, progrès dont elles sont par ailleurs souvent à la fois les bénéficiaires et les instigatrices. Comme le 6 remarque très justement Allen: "Le traitement de la parole fournit d’excellents exemples pour l’étude de systèmes complexes, dans la mesure où il soulève des questions fondamentales dans les domaines du partitionnement des systèmes, du choix d’unités

R P · Rg R P + Rg Figure A.3 Filtre passe bas d’ordre 2 utilisant la cellule de Sallen-Key RU = R S + R P //Rg = R S + Adaptation en puissance 3 On détermine ainsi les valeurs des résistances d’adaptation : R S = 43, 3 V et R P = 86, 6 V L’adaptation d’impédance en hyperfréquences utilise souvent des composants spécifiques tels que les stubs. Eg Rg RP RS ZC A B C Adaptation D Adaptation en puissance Considérons une charge d’utilisation notée Z U branchée sur un générateur

R P · Rg R P + Rg Figure A.3 Filtre passe bas d’ordre 2 utilisant la cellule de Sallen-Key RU = R S + R P //Rg = R S + Adaptation en puissance 3 On détermine ainsi les valeurs des résistances d’adaptation : R S = 43, 3 V et R P = 86, 6 V L’adaptation d’impédance en hyperfréquences utilise souvent des composants spécifiques tels que les stubs. Eg Rg RP RS ZC A B C Adaptation D Adaptation en puissance Considérons une charge d’utilisation notée Z U branchée sur un générateur