Bruit de mesure et analyse de données (ECUE1 « Signal et bruit » (coeff 1.5) , ECUE2 « Statistiques appliquées : analyse de variance et plans d'expériences » (coeff 1))
Objectifs pédagogiques
ECUE USIS4F-1 : Signal et bruit (coefficient 1,5)
Maîtriser l'analyse physique et statistique des signaux et des bruits. Appréhender les moyens offerts par les méthodes et techniques de traitement du signal pour extraire le signal utile du bruit perturbateur.
ECUE USIS4F-2 : Statistiques approfondies pour la mesure (coefficient 1)
Identifier les outils statistiques disponibles pour l''obtention et l'interprétation des résultats de mesure, qu'il s'agisse de mesures élémentaires, indirectes, issues de données massives ou de comparaisons inter-éléments... , y compris pour évaluer la performance d''acteurs ou de méthodes.
Maîtriser l'analyse physique et statistique des signaux et des bruits. Appréhender les moyens offerts par les méthodes et techniques de traitement du signal pour extraire le signal utile du bruit perturbateur.
ECUE USIS4F-2 : Statistiques approfondies pour la mesure (coefficient 1)
Identifier les outils statistiques disponibles pour l''obtention et l'interprétation des résultats de mesure, qu'il s'agisse de mesures élémentaires, indirectes, issues de données massives ou de comparaisons inter-éléments... , y compris pour évaluer la performance d''acteurs ou de méthodes.
Capacité et compétences acquises
ECUE USIS4F-1 : Signal et bruit (coefficient 1,5)
Capacité à identifier et, le cas échéant, éliminer ou traiter les phénomènes qui nuisent à l'intelligibilité d'un signal analogique ou numérisé. Capacité à extraire l'information du "bruit" et des "parasites". Capacité à prévoir les mécanismes de filtrage.
ECUE USIS4F-2 : Statistiques approfondies pour la mesure (coefficient 1)
Maîtriser les capacités offertes par les outils statistiques pour évaluer les performances de méthodes de mesures, d'essais, de contrôles et la pertinence des résultats
Capacité à identifier et, le cas échéant, éliminer ou traiter les phénomènes qui nuisent à l'intelligibilité d'un signal analogique ou numérisé. Capacité à extraire l'information du "bruit" et des "parasites". Capacité à prévoir les mécanismes de filtrage.
ECUE USIS4F-2 : Statistiques approfondies pour la mesure (coefficient 1)
Maîtriser les capacités offertes par les outils statistiques pour évaluer les performances de méthodes de mesures, d'essais, de contrôles et la pertinence des résultats
Contenu de la formation
ECUE USIS4F-1 : Signal et bruit (coefficient 1,5) - 60h (22h Cours, 22h TD, 16h TP) - 30h (Estimation temps de travail personnel )
Variables, processus et fonctions aléatoires. Autocorrélation et densité spectrale de puissance moyenne. Première et seconde fonction caractéristique.
Lois statistiques : binomiale, Poisson, Normale. Théorème de la limite centrale, théorème de Carson. Variance d'Allan.
Etude de différents bruits physique : bruit de Johnson, bruit de grenaille, bruit blanc, bruit en 1/f, bruit de speckle
Méthodes analogiques et numériques d'estimation du bruit de mesure. Filtrage et amplification en électronique, notamment numérique. Extraction d'un signal noyé dans un bruit (détection synchrone). Caractérisation de sources de photons par comptage. Travaux pratiques : Analyseur de spectre. Comptage de photons. Mesure nanométrique par détection optique hétérodyne. Mesure de diffusivité thermique par effet mirage (détection synchrone).
ECUE USIS4F-2 : Statistiques approfondies pour la mesure (coefficient 1) - 40h (14hCours, 14h TD, 12h TP) - 20h (Estimation temps de travail personnel)
Retour sur les principes fondamentaux de l'approche statistique de la mesure et sur les lois statis-tiques fondamentales rencontrées (Bernouilli, Poisson, Gauss, ...). Principe du Maximum d'entropie. Principe du Maximum de vraisemblance
Comparaisons inter-laboratoires : tests d'aptitude, analyse de variance et méthode R et r, valeur de consensus.
Tests de conformité, d'homogénéité, d'ajustement et d'indépendance.
Composition des distributions (évaluation d'incertitude par méthode Monte Carlo). Analyse de sensibilité.
Introduction à l'approche Bayésienne de l'incertitude (notamment méthodes MCMC)
Analyse multiparamètres ou de données massives. Plan d'expériences. Analyse en composantes.
Introduction à la méthodologie six-sigma.
Analyses de cas concrets d'applications aux domaines des mesures, essais ou analyses.
Variables, processus et fonctions aléatoires. Autocorrélation et densité spectrale de puissance moyenne. Première et seconde fonction caractéristique.
Lois statistiques : binomiale, Poisson, Normale. Théorème de la limite centrale, théorème de Carson. Variance d'Allan.
Etude de différents bruits physique : bruit de Johnson, bruit de grenaille, bruit blanc, bruit en 1/f, bruit de speckle
Méthodes analogiques et numériques d'estimation du bruit de mesure. Filtrage et amplification en électronique, notamment numérique. Extraction d'un signal noyé dans un bruit (détection synchrone). Caractérisation de sources de photons par comptage. Travaux pratiques : Analyseur de spectre. Comptage de photons. Mesure nanométrique par détection optique hétérodyne. Mesure de diffusivité thermique par effet mirage (détection synchrone).
ECUE USIS4F-2 : Statistiques approfondies pour la mesure (coefficient 1) - 40h (14hCours, 14h TD, 12h TP) - 20h (Estimation temps de travail personnel)
Retour sur les principes fondamentaux de l'approche statistique de la mesure et sur les lois statis-tiques fondamentales rencontrées (Bernouilli, Poisson, Gauss, ...). Principe du Maximum d'entropie. Principe du Maximum de vraisemblance
Comparaisons inter-laboratoires : tests d'aptitude, analyse de variance et méthode R et r, valeur de consensus.
Tests de conformité, d'homogénéité, d'ajustement et d'indépendance.
Composition des distributions (évaluation d'incertitude par méthode Monte Carlo). Analyse de sensibilité.
Introduction à l'approche Bayésienne de l'incertitude (notamment méthodes MCMC)
Analyse multiparamètres ou de données massives. Plan d'expériences. Analyse en composantes.
Introduction à la méthodologie six-sigma.
Analyses de cas concrets d'applications aux domaines des mesures, essais ou analyses.
Description des modalités de validation
Contr^le Continu. Examens.
En alternance ou en formation continue en journée :
Merci de consulter directement le secrétariat pédagogique de votre formation pour obtenir le planning.
En formation « à la carte Hors Temps de Travail », en présentiel, à distance ou hybride :
Voir les dates, les lieux d'enseignement et les modalités d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation.
