Stochastic processes : Estimation and prediction

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

• AA1.1, AA1.2, AA1.3
• AA3.1, AA3.2, AA3.3
• AA4.2

• Démontrer une solide compréhension des variables aléatoires et des processus stochastiques, et les appliquer efficacement dans des contextes d'ingénierie ;
• Caractériser les processus stochastiques stables et analyser leurs propriétés spectrales ;
• Appliquer les principales techniques d'estimation, comprendre leurs propriétés théoriques et évaluer leurs performances ;
• Concevoir et implémenter des prédicteurs, des filtres et des lisseurs dans les cadres de filtrage de Wiener et de Kalman ;
• Analyser l'impact du bruit et de l'incertitude sur les systèmes dynamiques et les stratégies d'estimation ;
• Interpréter et simuler des modèles stochastiques à l'aide d'outils de calcul ;
• Évaluer de manière critique les hypothèses et les limitations sous-jacentes aux méthodes d'estimation classiques ;
• Relier les développements théoriques aux applications concrètes dans des domaines tels que le traitement du signal, les systèmes de contrôle et les communications.