{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "id": "c0028090-59e5-4e79-8592-a1693df5421c", "metadata": {}, "source": [ "# Déroulé des TP\n", "---\n", "\n", "Le TP **N'EST PAS ÉVALUÉ** : il a pour seul but de \n", " - fixer les connaissances théoriques (évaluées à l'IE) \n", " - illustrer le cours\n", " - vous donner de l'autonomie en traitement pratique du signal (-> 4AE)\n", "\n", "Les compétences de mise en œuvre (octave/matlab ou C embarqué) seront évaluées en 4AE (BE trottinette, autom discrète, etc.)." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "760ee10e-c982-4c31-8479-b405047b2fb3", "metadata": {}, "source": [ "## Travail préparatoire\n", "--- \n", "\n", " 1) Venir aux cours !\n", " 2) **Faire l'installation des notebooks octave** : \n", " - Aller sur [monTP.insa-toulouse.fr](https://github.com/balaise31/Signal/blob/main/installation/README.md#monTP-INSA-virtuel) \n", " - exécuter la [ligne de commande d'installation](https://github.com/balaise31/Signal/blob/main/installation/README.md#pour-les-3imacs) dans un terminal.\n", " 3) **Faire l'auto éval. octave** : réviser/acquérir/perfectionner les compétences en programmation Matlab/octave pour le signal. \n", " - Sur monTP, lancer la commande `go_discret`, jupyter-lab s'ouvre et cliquez sur le README des TPs (ce README en fait).\n", " - Restez sur jupyter-lab et suivez ce lien [OCT0- auto évaluation](OCT0_auto_eval.ipynb) (ou naviguer dans `tp/OCT0_auto_eval.ipynb` à gauche dans jupyter-lab)\n", " - Tentez de coder les tests pour chaque compétence,\n", " - Vérifiez avec les corrigés\n", " - Si ce n'est pas gagné : suivez les tutos et exemples" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "2564bbab-7580-46b8-b111-51b087146fb7", "metadata": {}, "source": [ "## Séance TP1 (Optionnel cette année)\n", "---\n", "\n", "FREQ1 et FREQ2 sont des révisions, ou plutôt REvision, de la 2IMACS.\n", "\n", "[VEC3 deux bases](VEC3_deux_bases.ipynb) est une intro modeste et géniale à la TFD (filtrage hors ligne) \n", "et rigolote, sauf pour les Catalanes qui aiment le rugby...\n", "\n", "\n", "| Quoi | Où |\n", "|-------------------------------------|-------------------------------|\n", "| Revoir phaseur et sommes de Fourier | [FREQ1_phaseurs](FREQ1_phaseurs.ipynb) |\n", "| Échantillonner l'onde complexe | [FREQ2 ondes discretes](FREQ2_ondes_discretes.ipynb) |\n", "| Filtrer avec une TFD | [VEC3 deux bases](VEC3_deux_bases.ipynb) |\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "598902ef-b1a0-437a-9beb-592fd48c6a35", "metadata": {}, "source": [ "## Séance TP2\n", "---\n", "\n", "| Quoi | Où |\n", "|-------------------------------------|-------------------------------|\n", "|Synthèse bilinéaire 1er ordre | [TP bilinéaire 1er ordre](TP_bilineaire_ordre1.ipynb) associé au TD [SYNTH bilinéaire](../td/SYNTH.ipynb)|\n", "|Synthèse bilinéaire fréquentiel (optionnel) | [TP bilinéaire synthèse](anciens/tp1_continu_discret/tp1_bilineaire.ipynb) |\n", "|Synthèse bilinéaire filtrage (optionnel) | [TP bilinéaire filtrage](anciens/tp2_overtone/tp1_bilineaire.ipynb) |\n", "\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "id": "435138f7-f30a-4c1b-aa1a-2428b6897f9b", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.6.9" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5 }