Jérôme Idier
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Cours de DEA : Problèmes inverses, imagerie (transparents, en pdf)
   Chapitre 1 : Problèmes inverses, problèmes mal-posés, déconvolution, régularisation, pénalisation quadratique
   Chapitre 2 : Cadre probabiliste, estimation bayésienne, cadre linéaire gaussien, filtrage de Wiener, filtrage de Kalman
   Chapitre 3 : Déconvolution de signaux piqués
   Hors-série : Techniques d’optimisation convexe
   Chapitre 4 : Déconvolution d’images, modèles markoviens, algorithmes stochastiques
   Chapitre 5 : Synthèse de Fourier, tomographie
 
Cours de traitement numérique du signal (polycopiés, en pdf)
    J. Idier, H. Piet-Lahanier, G. Le Besnerais et F. Champagnat, ENSTA, 1993 ; révisé en 2004, ONERA, Paris
   Première partie : Bases mathématiques
   Deuxième partie : Algorithmes
 


dernière mise à jour :
vendredi 10 novembre 2017, 14:32:32 (UTC+0100).
Ce document a été traduit de LATEX par
HEVEA.