Marc Castella
Affiliation : SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris
Main office : Télécom SudParis
19 Place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau - FRANCE 
(Room 4A335)
Other office : Télécom SudParis
9 Rue Charles Fourier, 91011 Evry Cedex - FRANCE 
(Room D207)
Email : Marc.Castella at telecom-sudparis.eu
Phone : +(33) 1.75.31.44.37
Assistant Professor

Resarch opportunities People interested in pursuing a PhD or having a research intership are invited to contact me and look at my publications to have a rough idea of my current activities.

(in French)Teaching
Enseignements 		Research and publications

Master Data Science: optimisation

Transparents de cours
Quelques exercices
TP, partie 1 (algorithmes gradient et Newton) / Elements de réponse partie 1
TP, partie 2 (algorithme du gradient proximal) / Elements de réponse partie 2

Mathématiques 1ère année

Les transparents de cours que j'utilise sont disponibles. Sont actuellement traités:

Traitement du signal 1ère année (module SIC3601)

Note: Les éléments sur ce cours sont mis à jour régulièrement. Dernière mise à jour: 05/04/2024

Thèmes traités en cours et feuilles d'exercices

Séances Sujets traités Exercices prévus
1 Introduction, transformée de Fourier temps continu TD1
2 Transformées temps discret: Fourier, en z TD2
3 Filtrage numérique TD3
4 Représentations énergétiques, densité spectrale TD4
5 Signaux aléatoires (temps discret): stationnarité, ergodicité TD5
6 Signaux aléatoires: filtrage, bruit blanc TD6
7 Filtrage et convolution temps continu, modulations TD7
8 Echantillonnage, théorème de Shannon TD8
9 Transformée de Fourier discrète et FFT TD9
10 Représentation des signaux à bande étroite TD10

Documents à télécharger

Cours: Transparents de cours (peuvent légèrement différer du polycopié en cas de mise à jour)
Exercices: Enoncés et la version avec éléments de correction.
Examen: 1ère session 2023

Documents supplémentaires

Anciens TPs (version Python)
TP1 (analyse spectrale). Pour l'étude du signal sonore, le fichier son.
TP2 (filtrage numérique).
Anciens TPs (version Matlab)
TP1 (analyse spectrale). Pour l'étude du signal sonore, le fichier son.
TP2 (filtrage numérique).
Polycopié Cours de Y. Meurisse et corrigé des exercices.
Bibliographie
Analyse de Fourier et applications / C. Gasquet et P. Witomski (Dunod)
Mathematical Principles of Signal Processing: Fourier and Wavelet Analysis / P. Brémaud
Foundations of Signal Processing / M. Vetterli, J. Kovacevic and V. K. Goyal (Cambridge University Press)
Signaux aléatoires, pour le traitement du signal et les communications / P. Brémaud
Eléments de théorie du signal: les signaux déterministes / J.-P. Delmas (ellipses)
Eléments de théorie du signal: les signaux aléatoires / M. Charbit

Traitement du signal 2ème année (module SIC4102)

Transparents de cours / Enoncés d'exercices
Ce cours est composé par l'assemblage de plusieurs sous-parties, dont le thème commun est la reconstruction de signaux dans des modèles linéaires:

Sujets de TP

Les fichiers à télécharger sont au format notebook Python (ipynb).
Estimateurs «BLUE», «RIDGE» et «LASSO»
Cas d'une matrice carrée (TP1) ou matrice plus de lignes que colonnes (TP1b)
«RIDGE» et «LASSO»

SVD, PCA et blanchiment
Compléments de cours
Tests sur image et base MNIST
Images supplémentaires pour tester: Lena / Cameraman / Baboon

Séparation de sources
Enoncé de TP (pdf) , notebook Python
Fichiers audio: Extrait 1 Extrait 2 Extrait 3

Égalisation: programmes Matlab d'illustration du cours
Diagramme de l'oeil
Egaliseurs ZF et MMSE / Tracé des caractéristiques des canaux

Marc Castella   Last modified: 05/04/2024